Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶

AI駆動の Data Timeliness モジュールによるデータ品質と可観測性 – digna

目的¶

Data Timeliness モジュールは、データが常に時間通りに到着することを保証します。
配信スケジュールを継続的に監視し、データセット、テーブル、ファイルが 遅延、欠落、または不完全 な場合を自動的に検出します。

AI による学習とユーザー定義のスケジュールを組み合わせることで、digna は組織が下流の障害を防ぎ、SLA（Service Level Agreement） の厳格な目標をデータ品質およびデータパイプラインの可観測性の両面で維持できるようにします。

技術概要¶

二重の監視モード¶

• AI による到着パターンの学習
  digna は過去のタイムスタンプや完了時間を解析して、日次、時間単位、イベント駆動などのデータ配信の自然なリズムを自動的に学習します。
  ビジネスカレンダーの変更、週末、月末のピークにも適応します。

• ユーザー定義スケジュール
  ユーザーは期待される配信時間を明示的に定義できます（例：平日の毎朝7:30前）。
  digna は実際の到着時間を予定スケジュールと比較し、データが遅延または欠落している場合にアラートを発します。

検出メカニズム¶

• メタデータのタイムスタンプ、レコード数、テーブルの新鮮さを評価
• 停止した ETL ジョブ、抽出失敗、部分的なファイル到着を検出
• Data Anomalies と Data Validation と統合して総合的なインサイトを提供

検出シナリオ¶

アーキテクチャと実行¶

• データベース内での実行: digna はタイムリネスチェックを直接データベースやデータウェアハウス内で実行します。
• 軽量なメタデータアクセス: ジョブのタイムスタンプ、レコード数、パーティション情報を読み取るだけ — データの抽出は不要です。
• 設定可能な頻度: データセット、スキーマ、またはパイプラインごとに監視スケジュールを設定できます。
• クロスモジュールのアラート: 結果は Inspection Hub 上のビジュアル警告や、メール、Slack、API 経由の通知をトリガーできます。

代表的なユースケース¶

• 金融市場フィード: 価格や取引データの更新遅延を検出。
• データウェアハウスのロード: 夜間 ETL ジョブが予想より遅く終了した場合を監視。
• チーム間のデータ共有: 部門間のデータ配信が日次の締め切り前に行われることを保証。
• 規制レポーティング: 提出物に最新のデータスナップショットが含まれていることを確認。

利点¶

digna が期待配信時間を学習する仕組み¶

1. 過去の分析: digna は過去のロード時間や所要時間を観察します。
2. AI モデリング: 機械学習により期待到着の動的ベースラインを作成します。
3. 監視: 新しい配信ごとにベースラインと比較します。
4. アラート: 逸脱が検出されると、コンテキスト付きのメトリクスと信頼度スコアを伴うアラートを発します。

この継続的学習アプローチにより、プロセスの変化に適応しつつ誤検知を低く抑えます。

よくある質問¶

独自の配信時間を定義できますか？
はい。digna は固定のユーザースケジュールと AI 学習によるパターンの両方をサポートします。

ETL やオーケストレーションツールと統合できますか？
はい。digna は Airflow、dbt、Informatica、またはカスタムスケジューラなどのツールと統合できます。

計算はどこで行われますか？
すべての解析はお使いのデータベースまたはクラウドウェアハウス内で実行されます — 外部サービスは使用しません。

データが遅れた場合はどうなりますか？
digna はダッシュボード、Inspection Hub、および API/Webhook 経由で運用チームに即時通知するアラートを発します。

digna Data Timeliness は、AI駆動の検出、オンプレミスでの実行、および データ可観測性 を組み合わせ、あなたの管理された環境内で データへの信頼 を確保します。