Data Analytics – Trendek és stabilitás¶

Cél¶

A Data Analytics modul feltárja a hosszú távú mintázatokat, stabilitást és volatilitást az adathalmazokban — a nyers metrikákból értelmes betekintéseket készítve.
Magasabb szintű analitikai réteget biztosít a Data Anomalies eredményei fölött, lehetővé téve a csapatok számára, hogy megértsék a változásokat az időben, és javítsák az adatminőséget és az adatcsatornák megfigyelhetőségét.

A trendmegszakadások, ismétlődő minták és volatilitás-változások azonosításával a digna Data Analytics segít megkülönböztetni a várható szezonális viselkedést a valódi adatminőségi problémáktól.

Technikai áttekintés¶

Származtatott statisztikák¶

a Data Analytics kiszámít olyan statisztikai jellemzőket, mint:

Trend – egy metrika hosszú távú iránya (növekvő, csökkenő, stabil)
Volatilitás – hogy egy metrika mennyit ingadozik egy adott időablakon belül
Szezonális viselkedés – ismétlődő időbeli mintázatok (napi, heti, havi)
Változási pontok – statisztikailag jelentős viselkedésváltások

Támogatott metrikák¶

A modul bármely, más digna modulok által generált metrikát elemezhet, többek között:

Rekordszámok
Hiányzó érték arányok
Eloszlás-statisztikák (min, max, átlag, variancia)
KPI aggregációk (pl. bevétel, tranzakciók, ügyféligénylések)
Időzítési eltérések vagy anomália gyakoriságok

Idősoros elemzés¶

A Data Analytics értékeli a stabilitást időszakok között — összehasonlítva egy hetet, hónapot vagy negyedévet a másikkal — statisztikai konfidenciával és vizuális metrikákkal a trendstabilitásra vonatkozóan.

Működési elv¶

Bemeneti adatok – a digna idősoros metrikákat gyűjt más moduloktól (pl. anomáliák száma).
Statisztikai modellezés – AI és statisztikai függvények azonosítják a háttérben húzódó trendeket és volatilitási szinteket.
Időszakok közötti összehasonlítás – a digna összeveti a történelmi és aktuális teljesítményt KPI-k vagy minőségi indikátorok esetén.
Betekintés generálás – a dashboardok megjelenítik a felismert trendeket, stabil időszakokat és változási pontokat az Inspection Hub-ban és az analitikai nézetekben.

Ez lehetővé teszi a lassú eltolódások vagy a fokozatos romlás proaktív észlelését az adatminőségben, még mielőtt kritikus problémává válnának.

Példák felhasználási esetekre¶

Use Case	Description
Monitoring KPI stability	Kövesse nyomon az értékesítést, tranzakciókat vagy igényeket időben, és észlelje a szokatlan volatilitást.
Detecting hidden data drift	Figyelje a lassú eltolódásokat az adateloszlásokban vagy a hiányzó érték arányokban, amelyeket a hagyományos szabályok figyelmen kívül hagynak.
Change point analysis	Azonosítsa, mikor változtatja meg egy metrika a viselkedését (pl. az anomáliák hirtelen növekedése).
Operational reliability	Értékelje a magas és alacsony adatstabilitás időszakait rendszerek vagy részlegek között.
Business insights	Emelje ki a legjobban teljesítő kategóriákat vagy termékeket gördülő időszakok alatt.

Előnyök¶

Area	Benefit
Visibility	Hosszú távú betekintést nyújt az adatminőség trendjeibe és mintázataiba.
Early Warning	Észleli a lassú eltolódásokat, mielőtt azok anomáliákat vagy SLA-megsértéseket okoznának.
Optimization	Segít az instabil adatforrások vagy folyamatok azonosításában, amelyek finomhangolást igényelnek.
Cross-Module Analysis	Kombinálja az Anomalies, Validation és Timeliness adatait holisztikus betekintésért.
Actionable Insights	Támogatja mind a technikai csapatokat, mind az üzleti felhasználókat az unders