Data Validation – Szabályalapú ellenőrzések¶

Mesterséges intelligencia által vezérelt Data Validation modul az adatminőség és megfigyelhetőség számára – digna

Cél¶

A Data Validation modul a adatminőség biztosítását szolgálja pontos, szabályalapú ellenőrzéseken keresztül.
Lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy determinisztikus üzleti és technikai érvényesítési logikát definiáljanak, biztosítva, hogy az adatok megfeleljenek a megfelelőségi előírásoknak, szerződéses SLA-knak és szabályozói követelményeknek.

Az adatbázison belüli szabályvégrehajtás, a teljes auditálási nyomvonalak és a más digna modulokkal való integráció kombinálásával a Data Validation konzisztens és nyomon követhető adatminőséget és megfigyelhetőséget garantál a komplex vállalati környezetekben.

Technikai áttekintés¶

Támogatott érvényesítési típusok¶

• Egyenlőség-ellenőrzések
  Ellenőrzi, hogy az értékek megegyeznek-e a várt eredményekkel (pl. referenciakódok, logikai jelzők, kategóriák egyeztetése).

• Küszöbértékek és tartományok
  Számértékek vagy KPI-k érvényesítése meghatározott korlátokhoz képest — statikus vagy dinamikusan származtatott módon.

• Referencialisták és lekérdezések
  Ellenőrzi, hogy egy mező értéke szerepel-e az elfogadott master/adatkészletekben (pl. ÁFA-kódok, ISO országlisták, termékkatalógusok).

• Oszlopok közötti konzisztencia
  Biztosítja a relációs helyességet (pl. valuta megfelel a régiónak, kockázati kategória illeszkedik az eszköztípushoz).

• Null kezelési szabályok
  Felismeri a kritikus oszlopokban előforduló váratlan null vagy üres értékeket.

Végrehajtás és naplózás¶

• In-Database Feldolgozás – Minden érvényesítési szabály közvetlenül az Ön adatbázisában fut (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL stb.).
• Nincs Adatkivitel – A digna soha nem viszi ki a nyers adatokat az Ön környezetéből.
• Teljes Nyomonkövethetőség – Minden szabályeredmény időbélyeggel, felelős adathalmaz megjelöléssel, rekordszámmal és siker/sikertelenség eredménnyel kerül naplózásra.
• Audit