Data Timeliness – On-Time Delivery Monitoring¶
AI-Driven Data Timeliness Module for Data Quality and Observability – digna
Cel¶
Moduł Data Timeliness zapewnia, że dane docierają na czas — za każdym razem.
Ciągle monitoruje harmonogramy dostaw i automatycznie wykrywa, gdy zbiory danych, tabele lub pliki są opóźnione, brakujące lub niekompletne.
Łącząc uczenie AI z harmonogramami definiowanymi przez użytkownika, digna pozwala organizacjom zapobiegać błędom downstream i utrzymywać rygorystyczne cele SLA (Service Level Agreement) zarówno dla jakości danych, jak i obserwowalności potoków danych.
Przegląd techniczny¶
Podwójne tryby monitorowania¶
-
AI-Learned Arrival Patterns
digna automatycznie uczy się naturalnego rytmu dostaw danych — codziennie, co godzinę lub sterowanych zdarzeniami — analizując historyczne znaczniki czasu i czasy zakończenia.
Dostosowuje się do zmian w kalendarzach biznesowych, weekendów czy szczytów na koniec miesiąca. -
User-Defined Schedules
Użytkownicy mogą jawnie określić oczekiwane czasy dostaw (np. w każdy dzień powszedni przed 07:30).
digna porównuje rzeczywisty czas przybycia z zaplanowanym harmonogramem i generuje alerty, gdy dane są opóźnione lub brakujące.
Mechanizm wykrywania¶
- Ocena znaczników czasu w metadanych, liczby rekordów i świeżości tabel
- Wykrywa zawieszone zadania ETL, nieudane ekstrakcje i częściowe przybycie plików
- Integruje się z Data Anomalies oraz Data Validation dla skonsolidowanych wglądów
Scenariusze wykrywania¶
| Scenariusz | Opis |
|---|---|
| Late data arrival | Codzienny strumień danych rynkowych opóźniony o dwie godziny, powodujący niedotrzymanie SLA w raportach |
| Missing load | Zaplanowana tabela lub partycja nie została zaktualizowana dla bieżącej daty |
| Chained dependency delay | Opóźnienie zadania upstream wpływa na odświeżenie potoku downstream |
| Weekend pattern shift | Model AI automatycznie dostosowuje się, gdy w niedziele nie oczekuje się danych |
Architektura i wykonanie¶
- Wykonanie w bazie danych: digna uruchamia kontrole terminowości bezpośrednio w Twojej bazie danych lub hurtowni danych.
- Lekki dostęp do metadanych: odczytuje znaczniki czasu z zadań, liczbę rekordów i informacje o partycjach — bez konieczności ekstrakcji danych.
- Konfigurowalna częstotliwość: planuj monitorowanie per zbiór danych, schemat lub potok.
- Alerty między modułami: wyniki mogą wywoływać wizualne ostrzeżenia w Inspection Hub lub powiadomienia przez e-mail, Slack lub API.
Przykładowe zastosowania¶
- Dane rynków finansowych: wykrywanie opóźnień w aktualizacjach cen lub danych transakcyjnych.
- Ładowania do hurtowni danych: monitorowanie, kiedy nocne zadania ETL kończą się później niż oczekiwano.
- Udostępnianie danych między zespołami: zapewnienie, że dostawy działowe następują przed dziennymi cutoffami.
- Raportowanie regulacyjne: potwierdzenie, że zgłoszenia zawierają najnowszy dostępny zrzut danych.
Korzyści¶
| Obszar | Korzyść |
|---|---|
| Ciągłość biznesowa | Zapobiega przerwom operacyjnym spowodowanym opóźnionymi lub brakującymi danymi |
| Jakość danych | Poprawia wiarygodność i spójność potoków danych |
| Zgodność | Zapewnia przestrzeganie SLA i przejrzystość audytową |
| Automatyzacja | AI eliminuje ręczne śledzenie harmonogramów |
| Integracja | Działa bezproblemowo z Data Analytics do wizualizacji trendów terminowości w czasie |
Jak digna uczy się oczekiwanych czasów dostaw¶
- Analiza historyczna: digna obserwuje wcześniejsze czasy ładowania i ich trwania.
- Modelowanie AI: uczenie maszynowe tworzy dynamiczną bazę odniesienia dla oczekiwanego czasu przybycia.
- Monitorowanie: Każda nowa dostawa jest porównywana z bazą odniesienia.
- Alertowanie: Odchylenia wywołują alerty z kontekstowymi metrykami i wskaźnikami pewności.
To ciągłe uczenie się dostosowuje się do ewoluujących procesów przy jednoczesnym utrzymaniu niskiego poziomu fałszywych alarmów.
Najczęściej zadawane pytania¶
Czy mogę zdefiniować własne czasy dostaw?
Tak. digna obsługuje zarówno stałe harmonogramy definiowane przez użytkownika, jak i wzorce wyuczone przez AI.
Czy można zintegrować to z moim narzędziem ETL lub orkiestracyjnym?
Tak. digna integruje się z narzędziami takimi jak Airflow, dbt, Informatica czy niestandardowe schedulery.
Gdzie odbywają się obliczenia?
Wszystkie analizy uruchamiane są w Twojej bazie danych lub hurtowni w chmurze — bez użycia zewnętrznych usług.
Co się dzieje, gdy dane są opóźnione?
digna generuje alerty w panelu, Inspection Hub oraz poprzez API/webhooki, aby natychmiast powiadomić zespoły operacyjne.
digna Data Timeliness pomaga zapewnić zaufanie do danych, łącząc wykrywanie oparte na AI, lokalne wykonanie (on-premises) oraz obserwowalność danych — wszystko w Twoim kontrolowanym środowisku.