Registro delle modifiche – Release 2026.04¶

Con la Release 2026.04, digna potenzia significativamente le sue capacità in ambito analytics e validazione dei dati.
Questa versione introduce analisi avanzate delle serie temporali, componenti di validazione riutilizzabili e la centralizzazione della standardizzazione dei valori.

🚀 Novità¶

Analytics Chart – Analisi delle serie temporali senza competenze di Data Science¶

Nuovo Analytics Chart per l’analisi interattiva delle serie temporali
Metodi analitici inclusi:
- Regressione lineare, quadratica e cubica
- Regressione a tratti con breakpoints configurabili
- Tecniche di smoothing
- Analisi dei quantili
Identificazione automatica di trend, stagionalità e cambi di pattern
Analisi dei residui per approfondire le deviazioni
Le serie temporali vengono calcolate automaticamente per ogni dataset

Impatto: Permette agli utenti di comprendere comportamenti complessi dei dati nel tempo senza richiedere competenze di data science o strumenti esterni.

Enumerations – Definizione centrale dei valori ammessi¶

Definisci set riutilizzabili di valori ammessi (es. paesi, stati, codici di stato)
Valida i valori delle colonne rispetto alle enumerazioni predefinite in digna Data Validation
Riutilizza le enumerazioni tra progetti e fonti dati
Usa le enumerazioni ovunque tramite #ENUM:MY_ENUM#
Tutti i controlli vengono eseguiti direttamente nel database di origine

Impatto: Garantisce valori coerenti e standardizzati nei dati a livello organizzativo.

Validation Rule Templates – Logica riutilizzabile per la qualità dei dati¶

Definisci regole di validazione riutilizzabili (es. controlli di spazi bianchi, NOT NULL, controlli di formato)
Applica i template a più dataset
Assicura logiche di regola coerenti tra i progetti
Riduce duplicazioni e configurazioni manuali
Tutti i controlli vengono eseguiti direttamente nel database di origine

Impatto: Abilita validazioni dei dati scalabili e ad alte prestazioni senza spostamento dei dati.

Condizioni di rilevanza a livello di statistica per colonna¶

Definisci condizioni di rilevanza a livello di colonna per ciascuna statistica
Estende il concetto di condizioni di rilevanza per anomalie
Controlla quando una statistica deve essere considerata rilevante
Riduce il rumore escludendo situazioni non critiche

Impatto: Migliora la qualità del segnale concentrandosi solo sulle deviazioni significative.

🧪 Capacità estese di Data Analytics e Validazione¶

Con questa release, digna amplia sia la comprensione dei dati sia la standardizzazione della validazione:

Interpretazione avanzata delle serie temporali senza conoscenze di data science
Definizione centralizzata dei valori ammessi tramite enumerazioni
Logica di validazione riutilizzabile tramite template
Controllo granulare sulla rilevanza di statistiche e alert

Insieme, queste capacità consentono alle organizzazioni non solo di rilevare problemi, ma anche di comprendere, standardizzare e controllare la qualità dei dati.

🎯 A chi è utile questa release¶

Data Engineers: Logica di validazione riutilizzabile e maggiore controllo sul comportamento del monitoring
Team di Data Quality & Governance: Regole standardizzate e validazione coerente dei dati tra i sistemi
Team Analytics & BI: Migliore comprensione di trend e deviazioni
Platform Owners: Adozione aumentata grazie ad analytics semplificati e validazione scalabile

🛠 Aggiornamenti CLI¶

Nessuna modifica