Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶
AI-gestuurde Data Timeliness-module voor Data Quality en observability – digna
Doel¶
De Data Timeliness-module zorgt ervoor dat data op tijd aankomt — elke keer.
Het bewaakt continu leveringsschema's en detecteert automatisch wanneer datasets, tabellen of bestanden vertraagd, ontbreken of onvolledig zijn.
Door AI-leren te combineren met door gebruikers gedefinieerde schema's, stelt digna organisaties in staat om downstream fouten te voorkomen en strikte SLA (Service Level Agreement)-doelstellingen voor zowel Data Quality als observability van datapijplijnen te handhaven.
Technisch overzicht¶
Twee monitoringmodi¶
-
AI-geleerde aankomstpatronen
digna leert automatisch het natuurlijke ritme van uw dataleveringen — dagelijks, elk uur of event-driven — door historische tijdstempels en voltooiingstijden te analyseren.
Het past zich aan veranderingen in bedrijfsagenda's, weekenden of pieken aan het einde van de maand aan. -
Door gebruiker gedefinieerde schema's
Gebruikers kunnen verwachte levertijden expliciet definiëren (bijv. elke werkdag voor 07:30).
digna vergelijkt de feitelijke aankomsttijd met het geplande schema en geeft waarschuwingen wanneer data te laat of afwezig is.
Detectiemechanisme¶
- Evalueert metadata-tijdstempels, aantal records en table freshness
- Detecteert gestopte ETL-jobs, mislukte extracties en gedeeltelijke bestandsaankomsten
- Integreert met Data Anomalies en Data Validation voor gecombineerde inzichten
Detectiescenario's¶
| Scenario | Beschrijving |
|---|---|
| Late data arrival | Dagelijkse marktdatafeed twee uur vertraagd, waardoor rapporten SLA's missen |
| Missing load | Een geplande tabel of partitie is niet bijgewerkt voor de huidige datum |
| Chained dependency delay | Vertraging in een upstream job beïnvloedt de refresh van downstream pipelines |
| Weekend pattern shift | AI-model past zich automatisch aan wanneer er op zondagen geen data wordt verwacht |
Architectuur en uitvoering¶
- In-database uitvoering: digna voert timeliness-checks rechtstreeks in uw database of datawarehouse uit.
- Lichte metadata-toegang: leest jobtijdstempels, recordaantallen en partitie-informatie — geen data-extractie vereist.
- Configureerbare frequentie: plan monitoring per dataset, schema of pipeline.
- Cross-module waarschuwingen: resultaten kunnen visuele waarschuwingen triggeren in Inspection Hub of notificaties via e-mail, Slack of API.
Voorbeelden van gebruik¶
- Financiële marktfeeds: detecteer vertragingen in prijs- of handelsdata-updates.
- Data Warehouse Loads: bewaak wanneer nachtelijke ETL-jobs later dan verwacht klaar zijn.
- Data-uitwisseling tussen teams: zorg dat departementale data-leveringen plaatsvinden vóór dagelijkse deadlines.
- Regelgevende rapportage: bevestig dat inzendingen de meest recente beschikbare datasnapshot bevatten.
Voordelen¶
| Gebied | Voordeel |
|---|---|
| Business Continuity | Voorkomt operationele verstoringen door vertraagde of ontbrekende data |
| Data Quality | Verbetert betrouwbaarheid en consistentie van datapijplijnen |
| Compliance | Zorgt voor naleving van SLA's en audittransparantie |
| Automation | AI elimineert handmatige schema-tracking |
| Integration | Werkt naadloos samen met Data Analytics om timeliness-trends in de tijd te visualiseren |
Hoe digna verwachte levertijden leert¶
- Historische analyse: digna observeert eerdere laadtijden en duur.
- AI-modellering: machine learning creëert een dynamische baseline voor verwachte aankomst.
- Monitoring: elke nieuwe levering wordt vergeleken met de baseline.
- Alerting: afwijkingen triggeren meldingen met contextuele metrics en confidence-scores.
Deze continue leerbenadering past zich aan evoluerende processen aan en houdt false positives laag.
Veelgestelde vragen¶
Kan ik mijn eigen levertijden definiëren?
Ja. digna ondersteunt zowel vaste door gebruikers ingestelde schema's als AI-geleerde patronen.
Kan het integreren met mijn ETL- of orchestratie-tool?
Ja. digna integreert met tools zoals Airflow, dbt, Informatica of custom schedulers.
Waar vindt de berekening plaats?
Alle analyses draaien binnen uw database of cloud warehouse — er wordt geen externe service gebruikt.
Wat gebeurt er wanneer data te laat is?
digna geeft waarschuwingen in het dashboard, Inspection Hub en via API/webhooks om operationele teams direct te informeren.
digna Data Timeliness helpt vertrouwen in data te waarborgen door AI-gedreven detectie, on-premises uitvoering en data observability te combineren — allemaal binnen uw gecontroleerde omgeving.