Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶

Cél¶

A Data Timeliness modul biztosítja, hogy az adatok időben érkezzenek — minden alkalommal.
Folyamatosan figyeli a kézbesítési ütemezéseket, és automatikusan észleli, amikor adatállományok, táblák vagy fájlok késnek, hiányoznak vagy hiányosak.

A felhasználó által meghatározott ütemezéseket és a MI-alapú tanulást kombinálva a digna lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy megelőzzék a lefelé irányuló hibákat és betartsák a szigorú SLA (Service Level Agreement) célokat mind az adatminőség, mind az adatcsővezetékek megfigyelhetősége tekintetében.

Technikai áttekintés¶

Kettős figyelési módok¶

MI által megtanult érkezési minták
A digna automatikusan megtanulja az adatszállítók természetes ritmusát — napi, óránkénti vagy eseményvezérelt — a korábbi időbélyegek és befejezési idők elemzésével.
Alkalmazkodik az üzleti naptárak változásaihoz, a hétvégéhez vagy a hónapvégi csúcsokhoz.
Felhasználó által definiált ütemezések
A felhasználók explicit módon definiálhatják a várt kézbesítési időket (pl. minden hétköznap 7:30 előtt).
A digna összehasonlítja a tényleges érkezési időt a tervezett ütemezéssel, és riasztást küld, ha az adatok késnek vagy hiányoznak.

Észlelési mechanizmus¶

Értékeli a metaadat időbélyegeket, rekordszámokat és a tábla frissességét
Észleli a megrekedt ETL-feladatokat, sikertelen kinyeréseket és a részleges fájlkézbesítéseket
Integrálódik a Data Anomalies és a Data Validation modulokkal a kombinált betekintés érdekében

Észlelési forgatókönyvek¶

Forgatókönyv	Leírás
Késő adatérkezés	A napi piaci adatok két órát késnek, ami miatt a riportok nem teljesítik az SLA-kat
Hiányzó betöltés	Egy ütemezett tábla vagy partíció nincs frissítve a jelenlegi dátumra
Láncolt függőség késése	Egy felülről érkező feladat késése hatással van a lefelé haladó csővezeték frissítésére
Hétvégi mintaeltolódás	Az MI modell automatikusan alkalmazkodik, ha vasárnaponként nem várható adat

Architektúra és végrehajtás¶

Adatbázison belüli végrehajtás: a digna a timeliness ellenőrzéseket közvetlenül az Ön adatbázisában vagy adat-tárházában futtatja.
Könnyű metaadat-hozzáférés: olvassa a feladatok időbélyegeit, rekordszámokat és partícióinformációkat — nincs szükség adatkinyerésre.
Konfigurálható gyakoriság: ütemezze a figyelést dataset, séma vagy csővezeték szerint.
Modulok közötti riasztások: az eredmények vizuális figyelmeztetéseket indíthatnak a Inspection Hub-ban vagy értesítéseket küldhetnek e-mailen, Slack-en vagy API-n keresztül.

Példák a felhasználásra¶

Pénzügyi piaci adatok: késések észlelése ár- vagy kereskedési adatok frissítéseiben.
Adatraktár betöltések: figyelje, ha az éjszakai ETL-feladatok később fejeződnek be, mint várható.
Adatmegosztás csapatok között: biztosítsa, hogy az osztályok közötti adatszállítások a napi határidők előtt megtörténjenek.
Szabályozói jelentések: ellenőrizze, hogy a benyújtások a legfrissebb adatszeletet tartalmazzák-e.

Előnyök¶

Terület	Előny
Üzletmenet-folytonosság	Megakadályozza az működési zavarokat a késő vagy hiányzó adatok miatt
Adatminőség	Javítja az adatszállítmányok megbízhatóságát és következetességét
Megfelelés	Biztosítja az SLA-k betartását és az auditálhatóságot
Automatizáció	Az MI kiküszöböli a kézi ütemezéskövetést
Integráció	Zökkenőmentesen működik együtt a Data Analytics-szel, hogy időbeli timeliness trendeket jelenítsen meg

Hogyan tanulja meg a digna a várt kézbesítési időket¶

Történeti elemzés: a digna megfigyeli a korábbi betöltési időket és tartamokat.
MI modellezés: a gépi tanulás dinamikus alapvonalat hoz létre a várt érkezéshez.
Monitoring: minden új kézbesítést összehasonlítanak az alapvonallal.
Riasztás: a eltérések riasztásokat váltanak ki kontextuális metrikákkal és megbízhatósági pontszámokkal.

Ez a folyamatos tanulási megközelítés alkalmazkodik a változó folyamatokhoz, miközben alacsonyan tartja a téves pozitívokat.

GYIK¶

Megadhatok saját kézbesítési időket?
Igen. A digna támogatja mind a fix felhasználói ütemezéseket, mind az MI által megtanult mintákat.

Integrálható az ETL vagy orkesztrációs eszközömmel?
Igen. A digna integrálható olyan eszközökkel, mint az Airflow, dbt, Informatica vagy egyedi ütemezők.

Hol történik a számítás?
Az összes elemzés az Ön adatbázisában vagy felhő-tárházában fut — nincs külső szolgáltatás használatban.

Mi történik, ha az adatok késnek?
A digna riasztásokat küld a dashboardon, az Inspection Hub-ban, valamint API/webhookokon keresztül, hogy az üzemeltetési csapatokat azonnal értesítse.

A digna Data Timeliness segít biztosítani az adatokba vetett bizalmat, ötvözve az MI-alapú észlelést, a helyszíni végrehajtást és az adatmegfigyelhetőséget — mindezt az Ön kontrollált környezetén belül.