Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶

AI 기반 Data Timeliness 모듈 — 데이터 품질 및 관찰성을 위한 digna

목적¶

Data Timeliness 모듈은 데이터가 제때 도착하는지를 보장합니다 — 매번.
이 모듈은 전달 스케줄을 지속적으로 모니터링하고 데이터셋, 테이블 또는 파일이 지연되었는지, 누락되었는지, 불완전한지를 자동으로 감지합니다.

AI 학습과 사용자가 정의한 스케줄을 결합하여, digna는 조직이 다운스트림 오류를 방지하고 SLA (Service Level Agreement) 목표를 유지하도록 지원합니다 — 데이터 품질과 데이터 파이프라인 관찰성 모두에 대해 엄격한 기준을 지킬 수 있습니다.

기술 개요¶

이중 모니터링 모드¶

• AI 학습된 도착 패턴
  digna는 과거 타임스탬프와 완료 시간을 분석해 일별, 시간별 또는 이벤트 기반 등 데이터 전달의 자연스러운 리듬을 자동으로 학습합니다.
  비즈니스 캘린더, 주말 또는 월말 피크의 변화에도 적응합니다.

• 사용자 정의 스케줄
  사용자가 기대되는 전달 시간을 명시적으로 정의할 수 있습니다(예: 매 평일 오전 7시 30분 이전).
  digna는 실제 도착 시간을 계획된 스케줄과 비교하고 데이터가 늦거나 누락되었을 때 알림을 보냅니다.

감지 메커니즘¶

• 메타데이터 타임스탬프, 레코드 수, 테이블 최신성 평가
• 중단된 ETL 작업, 추출 실패, 부분적 파일 도착 감지
• 결합된 인사이트를 위해 Data Anomalies 및 Data Validation과 통합

감지 시나리오¶

아키텍처 및 실행¶

• 데이터베이스 내 실행: digna는 타임리니스(정시성) 검사를 데이터베이스나 데이터 웨어하우스 내부에서 직접 실행합니다.
• 경량 메타데이터 접근: 작업 타임스탬프, 레코드 수, 파티션 정보를 읽어 들이며 — 데이터 추출은 필요하지 않습니다.
• 구성 가능한 빈도: 데이터셋, 스키마 또는 파이프라인별로 모니터링 스케줄을 설정할 수 있습니다.
• 크로스-모듈 알림: 결과는 Inspection Hub의 시각적 경고를 트리거하거나 이메일, Slack, API를 통해 알림을 전송할 수 있습니다.

예시 사용 사례¶

• 금융 시장 피드: 가격 또는 거래 데이터 업데이트 지연 감지.
• 데이터 웨어하우스 적재: 야간 ETL 작업이 예상보다 늦게 종료될 때 모니터링.
• 팀 간 데이터 공유: 부서 간 데이터 전달이 일일 마감 전에 이루어지는지 보장.
• 규제 보고: 제출물이 최신 데이터 스냅샷을 포함하는지 확인.

이점¶

digna가 기대 전달 시간을 학습하는 방법¶

1. 과거 분석: digna는 이전 적재 시간과 소요 시간을 관찰합니다.
2. AI 모델링: 머신러닝으로 기대 도착 시간에 대한 동적 기준선을 생성합니다.
3. 모니터링: 각 신규 전달은 이 기준선과 비교됩니다.
4. 알림: 편차가 발생하면 컨텍스트 메트릭과 신뢰도 점수를 포함한 알림이 발생합니다.

이 지속적 학습 방식은 프로세스의 변화에 적응하면서 오탐률을 낮게 유지합니다.

자주 묻는 질문¶

직접 전달 시간을 정의할 수 있나요?
네. digna는 고정된 사용자 스케줄과 AI 학습 패턴을 모두 지원합니다.

내 ETL 또는 오케스트레이션 도구와 통합할 수 있나요?
네. digna는 Airflow, dbt, Informatica 또는 커스텀 스케줄러와 통합됩니다.

연산은 어디에서 수행되나요?
모든 분석은 귀하의 데이터베이스나 클라우드 웨어하우스 내에서 실행됩니다 — 외부 서비스는 사용되지 않습니다.

데이터가 늦으면 어떻게 되나요?
digna는 대시보드, Inspection Hub 및 API/웹훅을 통해 운영팀에 즉시 알림을 보냅니다.

digna Data Timeliness는 데이터에 대한 신뢰를 보장하도록 도우며, AI 기반 감지, 온프레미스 실행, 데이터 관찰성을 결합하여 — 모두 귀하의 제어된 환경 내에서 제공합니다.