Data Analytics – Trends and Stability¶

Purpose¶

The Data Analytics module onthult langetermijnpatronen, stabiliteit en volatiliteit in je datasets — en zet ruwe metrics om in betekenisvolle inzichten.
Het biedt een analytische laag bovenop de resultaten van Data Anomalies, waarmee teams veranderingen in de loop van de tijd kunnen begrijpen en zowel de Data Quality als de observability van datapijplijnen kunnen verbeteren.

Door trendbreuken, terugkerende patronen en verschuivingen in volatiliteit te identificeren, helpt digna Data Analytics je onderscheid te maken tussen verwacht seizoensgedrag en echte problemen met datakwaliteit.

Technical Overview¶

Derived Statistics¶

digna Data Analytics berekent statistische eigenschappen zoals:

Trend – langetermijnrichting van een metric (stijgend, dalend, stabiel)
Volatility – hoe sterk een metric fluctueert binnen een gegeven tijdsvenster
Seizoenspatronen – terugkerende temporele patronen (dagelijks, wekelijks, maandelijks)
Change Points – statistisch significante verschuivingen in gedrag

Supported Metrics¶

De module kan elke metric analyseren die door andere digna-modules wordt gegenereerd, inclusief:

Aantal records
Percentage missende waarden
Verdelingsstatistieken (min, max, gemiddelde, variantie)
KPI-aggregaties (bijv. omzet, transacties, claims)
Afwijkingen in tijdigheid of frequenties van anomalieën

Time-Series Analysis¶

Data Analytics evalueert stabiliteit over perioden — waarbij één week, maand of kwartaal wordt vergeleken met een andere — met gebruik van statistisch vertrouwen en visuele metrics voor trendstabiliteit.

How It Works¶

Input Data – digna verzamelt tijdreeks-metrics van andere modules (bijv. aantal anomalieën).
Statistical Modeling – AI- en statistische functies identificeren onderliggende trends en volatiliteitsniveaus.
Comparison Across Periods – digna vergelijkt historische en actuele prestaties voor KPI's of kwaliteitsindicatoren.
Insights Generation – dashboards tonen gedetecteerde trends, stabiele periodes en change points in Inspection Hub en analytische weergaven.

Dit maakt proactieve detectie van langzame verschuivingen of geleidelijke degradatie in datakwaliteit mogelijk voordat ze kritisch worden.

Example Use Cases¶

Use Case	Description
Monitoring KPI stability	Volg verkopen, transacties of claims in de tijd en detecteer ongebruikelijke volatiliteit.
Detecting hidden data drift	Observeer langzame verschuivingen in datadistributies of missende-waarderatio's die typische regels over het hoofd zien.
Change point analysis	Identificeer wanneer een metric zijn gedrag verandert (bijv. plotselinge toename van anomalieën).
Operational reliability	Evalueer periodes van hoge versus lage datastabiliteit over systemen of afdelingen.
Business insights	Breng best presterende categorieën of producten naar voren over rollende periodes.

Benefits¶

Area	Benefit
Visibility	Biedt langetermijninzicht in trends en patronen van datakwaliteit.
Early Warning	Detecteert langzame drifts voordat ze anomalieën of SLA-schendingen veroorzaken.
Optimization	Helpt onstabiele databronnen of systemen te identificeren die procesafstemming nodig hebben.
Cross-Module Analysis	Combineert data van Anomalies, Validation, en Timeliness voor holistische inzichten.
Actionable Insights	Ondersteunt zowel technische teams als zakelijke gebruikers bij het verkrijgen van inzicht.