Data Timeliness – Monitoraggio della Consegna Puntuale¶

Scopo¶

Il Data Timeliness module assicura che i dati siano puntuali - ogni volta.
Monitora continuamente i programmi di consegna e rileva automaticamente quando dataset, tabelle o file sono in ritardo, mancanti o incompleti.

Combinando l'apprendimento AI con schedule definite dall'utente, digna consente alle organizzazioni di prevenire errori a valle e rispettare rigorosi obiettivi di SLA (Service Level Agreement) per la qualità dei dati e per l'osservabilità delle pipeline dati.

Panoramica tecnica¶

Due modalità di monitoraggio¶

Pattern di arrivo appresi dall'AI
digna apprende automaticamente il ritmo naturale delle tue consegne di dati — giornaliero, orario o guidato da eventi — analizzando timestamp storici e tempi di completamento.
Si adatta ai cambi di calendario aziendale, ai weekend o ai picchi di fine mese.
Schedule definite dall'utente
Gli utenti possono definire esplicitamente i tempi di consegna previsti (es. ogni giorno feriale prima delle 7:30).
digna confronta l'orario effettivo di arrivo con lo schedule pianificato e genera avvisi quando i dati sono in ritardo o mancanti.

Meccanismo di rilevamento¶

Valuta timestamp nei metadata, conteggi di record e freschezza delle tabelle
Rileva job ETL bloccati, estrazioni fallite e arrivi parziali di file
Si integra con Data Anomalies e Data Validation per insight combinati

Scenari di rilevamento¶

Scenario	Descrizione
Arrivo dati in ritardo	Feed giornaliero dei dati di mercato ritardato di due ore, causando il mancato rispetto degli SLA nei report
Caricamento mancante	Una tabella o una partizione programmata non aggiornata per la data corrente
Ritardo per dipendenza a catena	Il ritardo di un job upstream impatta il refresh della pipeline downstream
Variazione del pattern nel weekend	Il modello AI si adatta automaticamente quando non ci si aspetta dati di domenica

Architettura ed esecuzione¶

Esecuzione in-database: digna esegue i controlli di timeliness direttamente all'interno del tuo database o data warehouse.
Accesso leggero ai metadata: legge timestamp dei job, conteggi dei record e informazioni sulle partizioni — nessuna estrazione dati richiesta.
Frequenza configurabile: schedula il monitoraggio per dataset, schema o pipeline.
Avvisi tra moduli: i risultati possono attivare avvisi visivi in Inspection Hub o notifiche via email, Slack o API.

Esempi di utilizzo¶

Feed dei mercati finanziari: rilevare ritardi negli aggiornamenti di prezzi o dati di trading.
Caricamenti nel Data Warehouse: monitorare quando i job ETL notturni terminano oltre il previsto.
Condivisione dati tra team: garantire che le consegne dipartimentali avvengano prima dei cutoff giornalieri.
Reportistica regolamentare: confermare che le sottomissioni includano l'istantanea dati più recente disponibile.

Benefici¶

Area	Beneficio
Continuità operativa	Previene interruzioni operative dovute a dati in ritardo o mancanti
Qualità dei dati	Migliora l'affidabilità e la coerenza delle pipeline dati
Conformità	Garantisce il rispetto degli SLA e la trasparenza per gli audit
Automazione	L'AI elimina il monitoraggio manuale degli schedule
Integrazione	Funziona senza soluzione di continuità con Data Analytics per visualizzare le tendenze di timeliness nel tempo

Come digna apprende i tempi di consegna previsti¶

Analisi storica: digna osserva i precedenti orari di caricamento e le durate.
Modellazione AI: il machine learning crea una baseline dinamica per l'arrivo previsto.
Monitoraggio: ogni nuova consegna viene confrontata con la baseline.
Allertamento: le deviazioni generano avvisi con metriche contestuali e punteggi di confidenza.

Questo approccio di apprendimento continuo si adatta ai processi in evoluzione mantenendo basso il numero di falsi positivi.

Domande frequenti¶

Posso definire i miei tempi di consegna?
Sì. digna supporta sia schedule fissi definiti dall'utente sia pattern appresi dall'AI.

Si integra con il mio tool ETL o di orchestrazione?
Sì. digna si integra con strumenti come Airflow, dbt, Informatica o scheduler personalizzati.

Dove avviene il calcolo?
Tutte le analisi vengono eseguite nel tuo database o cloud warehouse — non viene utilizzato alcun servizio esterno.

Cosa succede quando i dati sono in ritardo?
digna genera avvisi nella dashboard, nell'Inspection Hub e tramite API/webhook per notificare immediatamente i team operativi.

digna Data Timeliness aiuta a garantire la fiducia nei dati, combinando rilevamento guidato da AI, esecuzione on-premises, e osservabilità dei dati — tutto all'interno del tuo ambiente controllato.