Data Validation – Pārbaudes pēc noteikumiem¶

Mākslīgā intelekta darbināts Data Validation modulis datu kvalitātei un observabilitātei – digna

Mērķis¶

The Data Validation modulis nodrošina datu kvalitāti ar precīzām, pēc noteikumiem pamatotām pārbaudēm.
Tas ļauj organizācijām definēt deterministisku biznesa un tehnisko validācijas loģiku, nodrošinot, ka dati atbilst atbilstības standartiem, līgumisko SLA un regulatīvajām prasībām.

Apvienojot noteikumu izpildi datubāzē (in-database), pilnīgas revīzijas pēdas un integrāciju ar citiem digna moduļiem, Data Validation garantē konsekventu un izsekojamu datu kvalitātes un observabilitātes nodrošinājumu sarežģītās uzņēmuma vidēs.

Tehniskais pārskats¶

Atbalstītie validācijas veidi¶

• Vienādības pārbaudes
  Pārbaudiet, ka vērtības atbilst gaidītajiem rezultātiem (piem., atsauces kodi, Boolean vērtības, kategoriju atbilstības).

• Sliekšņi un diapazoni
  Validējiet skaitliskos rādītājus vai KPI pret definētajām robežām — statiskām vai dinamiski iegūtām.

• Atsauces saraksti un uzmeklēšana
  Pārbaudiet, vai lauku vērtības pastāv apstiprinātajos pamatdatu kopumos (piem., PVN kodi, ISO valstu saraksti, produktu katalogi).

• Savstarpējā kolonnu konsekvence
  Nodrošiniet relāciju pareizību (piem., valūta atbilst reģionam, riska kategorija sakrīt ar aktīva tipu).

• Null vērtību apstrādes noteikumi
  Atklājiet negaidītas null vai tukšas vērtības kritiskajās kolonnās.

Izpilde un reģistrēšana¶

• Apstrāde datubāzē – Visas validācijas noteikumi tiek izpildīti tieši jūsu datubāzē (Teradata, Snowflake, Databricks, PostgreSQL utt.).
• Nav datu izvilkšanas – digna nekad nepārvieto neapstrādātus datus ārpus jūsu vides.
• Pilnīga izsekojamība – Katrs noteikuma rezultāts tiek reģistrēts ar laika zīmogu, atbildīgo datu kopu, ierakstu skaitu un izpildes/neizpildes rezultātiem.
• Audits