digna Modules — Technical Overview¶
データ品質およびデータ可観測性のためのモジュール — digna プラットフォーム
digna は AI 搭載の Data Quality & Observability Platform で、in-database execution を前提に設計されています。
データ環境内で直接動作し、手動でのルール記述やデータ移動を必要とせずに データへの信頼 を確保します。
自動化された異常検知、ルールベースの検証、データ構造の監視を組み合わせることで、digna は継続的に データ品質 と データパイプラインの可観測性 を向上させます。
Module Summary¶
| Module | Focus Area | Key Capabilities |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Automated anomaly detection | 通常のデータ挙動を学習し、量、分布、値のパターンの逸脱を検出し、異常なデータ移動やギャップをフラグします |
| Data Analytics | Trends & volatility | 長期的な指標、安定性、変化パターンを分析し、時間経過によるデータ品質のドリフトを検出します |
| Data Validation | Rule-based checks | 厳密な値、範囲、閾値、参照リストを適用して正当性を担保し、完全な監査トレイルと再現性を提供します |
| Timeliness | Delivery monitoring | AI が学習した想定到着時間とユーザー定義のスケジュールを用いて、遅延または欠損データを検出します |
| Schema Tracker | Structural monitoring | 新規/削除された列、フィールド名の変更、データ型の変更などのスキーマドリフトを検出します |
How the Modules Work Together¶
各 digna モジュールは データの品質 と データシステムの可観測性 の特定の側面に対処しますが、単一のプラットフォームとしてシームレスに統合されます。
- Data Anomalies と Data Analytics は AI 駆動のインサイトと傾向の把握を提供します。
- Data Validation はルール適用によって正確性を担保します。
- Timeliness はデータの配信と鮮度を守ります。
- Schema Tracker は構造とメタデータの整合性を保護します。
これらが連携することで、オンプレミスやプライベートクラウド環境内で動作する完全な Data Observability and Quality Control Framework を構築します。
Benefits of the Modular Approach¶
- スケーラブル – まずは1つのモジュールから導入し、必要に応じて拡張可能
- 統一インターフェース – すべてのモジュールで同じ UI と API を提供
- AI支援の設定 – 最小限のセットアップで迅速なオンボーディングが可能
- クロスモジュールのインサイト – タイムリネス、スキーマドリフト、異常の関連性を検出
- エンタープライズ統合 – Teradata、Snowflake、Databricks 等のエンタープライズデータプラットフォームと連携可能
digna は モジュール式でAI駆動の Data Quality と Data Observability フレームワーク を提供します。
データ主権、パフォーマンス、信頼性を重視する組織のためにヨーロッパで構築されており、すべてのモジュールが連携してデータエコシステムの完全な可視化を実現します。これにより、得られるすべてのインサイトが正確で説明可能、かつ信頼できるものになります。
Frequently Asked Questions¶
全モジュールを最初から導入する必要はありますか？
いいえ — 各モジュールは個別にライセンスおよびデプロイ可能です。
digna はどのように異常を検出しますか？
データのボリューム、分布、値の範囲における過去のパターンから学習する AI モデルを通じて検出します。
digna は技術的ルールと業務ルールの両方を検証できますか？
はい — Data Validation モジュールは両タイプのチェックをサポートし、監査対応のレポートを提供します。
digna は外部サービスや SaaS を必要としますか？
いいえ。すべての digna モジュールはお客様のインフラ内で動作し、完全なデータ管理とコンプライアンスを実現します。