Data Validation – Rule-Based Checks¶

AI varomas Data Validation modulis duomenų kokybei ir stebėsenai – digna

Tikslas¶

Modulis Data Validation užtikrina duomenų kokybę per tikslius, taisymais pagrįstus patikrinimus.
Jis leidžia organizacijoms apibrėžti deterministinę verslo ir techninę validacijos logiką, užtikrinančią, kad duomenys atitiktų atitikties standartus, sutartinius SLA ir reguliavimo reikalavimus.

Sujungus duomenų bazėje vykdomus taisyklių patikrinimus, pilnus audito kelių įrašus ir integraciją su kitais digna moduliais, Data Validation garantuoja nuoseklų ir atsekamą duomenų kokybės ir stebėsenos lygį sudėtingose įmonės aplinkose.

Techninis apžvalga¶

Palaikomi validacijos tipai¶

• Lygybės patikrinimai
  Patikrina, ar reikšmės atitinka lūkesčius (pvz., referenciniai kodai, loginiai žymenys, kategoriniai atitikmenys).

• Slenkstiai ir intervalai
  Tikrina skaitmeninius rodiklius ar KPI pagal apibrėžtas ribas — statines arba dinamiškai gaunamas.

• Referenciniai sąrašai ir paieškos
  Patikrina, ar laukų reikšmės yra patvirtintų pagrindinių duomenų rinkiniuose (pvz., PVM kodai, ISO šalių sąrašai, produktų katalogai).

• Tarpstulpelinis nuoseklumas
  Užtikrina reliacinį teisingumą (pvz., valiuta atitinka regioną, rizikos kategorija atitinka turto tipą).

• Trūkstamų reikšmių tvarkymo taisyklės
  Aptinka nenumatytas null arba tuščias reikšmes kritiniuose stulpeliuose.

Vykdymas ir žurnavimas¶

• In-Database Processing – Visos validacijos taisyklės vykdomos tiesiogiai jūsų duomenų bazėje (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL ir kt.).
• No Data Extraction – digna niekada neiškelia žalių duomenų už jūsų aplinkos ribų.
• Full Traceability – Kiekvieno taisyklės rezultatas registruojamas su laiko žyma, atsakingu duomenų rinkiniu, įrašų skaičiais ir praėjusiais/neišlaikius rezultatais.
• Auditas