Data Analytics – Trendy i Stabilność¶

Cel¶

The Data Analytics module ujawnia długoterminowe wzorce, stabilność i zmienność w Twoich zestawach danych — przekształcając surowe metryki w znaczące wnioski.
Zapewnia wyższą warstwę analityczną nad wynikami Data Anomalies, umożliwiając zespołom zrozumienie zmian w czasie oraz poprawę zarówno jakości danych, jak i obserwowalności potoków danych.

Identyfikując przerwy w trendach, powtarzalne wzorce i zmiany zmienności, digna Data Analytics pomaga rozróżnić oczekiwane zachowania sezonowe od rzeczywistych problemów z jakością danych.

Przegląd techniczny¶

Wyprowadzone statystyki¶

digna Data Analytics oblicza właściwości statystyczne, takie jak:

Trend – długoterminowy kierunek metryki (rosnący, malejący, stabilny)
Zmienność – jak bardzo metryka fluktuuje w danym oknie czasowym
Sezonowość – powtarzające się wzorce czasowe (dobowe, tygodniowe, miesięczne)
Punkty zmian – statystycznie istotne przesunięcia zachowania

Obsługiwane metryki¶

Moduł może analizować dowolną metrykę generowaną przez inne moduły digna, w tym:

Liczba rekordów
Wskaźniki brakujących wartości
Statystyki rozkładu (min, max, średnia, wariancja)
Agregacje KPI (np. przychody, transakcje, roszczenia)
Odchylenia terminowości lub częstości występowania anomalii

Analiza szeregów czasowych¶

Data Analytics ocenia stabilność w różnych okresach — porównując tydzień, miesiąc lub kwartał z innym — używając pewności statystycznej i wizualnych metryk stabilności trendu.

Jak to działa¶

Dane wejściowe – digna zbiera metryki szeregów czasowych z innych modułów (np. liczba anomalii).
Modelowanie statystyczne – AI i funkcje statystyczne identyfikują podstawowe trendy i poziomy zmienności.
Porównanie okresów – digna porównuje historyczną i bieżącą wydajność KPI lub wskaźników jakości.
Generowanie wniosków – pulpity nawigacyjne wyświetlają wykryte trendy, okresy stabilne oraz punkty zmian w Inspection Hub i widokach analitycznych.

Daje to możliwość proaktywnego wykrywania powolnych odchyleń lub stopniowej degradacji jakości danych, zanim staną się krytyczne.

Przykłady zastosowań¶

Use Case	Description
Monitorowanie stabilności KPI	Śledź sprzedaż, transakcje lub roszczenia w czasie i wykrywaj nietypową zmienność.
Wykrywanie ukrytego dryfu danych	Obserwuj powolne przesunięcia w rozkładach danych lub odsetkach brakujących wartości, które typowe reguły pomijają.
Analiza punktów zmian	Identyfikuj momenty, gdy metryka zmienia swoje zachowanie (np. nagły wzrost anomalii).
Niezawodność operacyjna	Oceń okresy wysokiej vs. niskiej stabilności danych w systemach lub działach.
Wnioski biznesowe	Wyróżnij najlepiej działające kategorie lub produkty w okresach kroczących.

Korzyści¶

Obszar	Korzyść
Widoczność	Zapewnia długoterminowy wgląd w trendy i wzorce jakości danych.
Wczesne ostrzeganie	Wykrywa powolne odchylenia zanim spowodują anomalie lub naruszenia SLA.
Optymalizacja	Pomaga identyfikować niestabilne źródła danych lub systemy wymagające dostrojenia procesów.
Analiza międzymodułowa	Łączy dane z Anomalies, Validation, and Timeliness w celu uzyskania holistycznych wniosków.
Actionable Insights	Wspiera zarówno zespoły techniczne, jak i użytkowników biznesowych w zrozum...