Data Timeliness – Monitoramento de Entrega Pontual¶
Módulo Data Timeliness orientado por IA para Qualidade de Dados e Observabilidade – digna
Objetivo¶
O módulo Data Timeliness garante que os dados cheguem no prazo — todas as vezes.
Ele monitora continuamente cronogramas de entrega e detecta automaticamente quando conjuntos de dados, tabelas ou arquivos estão atrasados, ausentes ou incompletos.
Ao combinar aprendizado de IA com cronogramas definidos pelo usuário, a digna permite que organizações previnam erros em etapas posteriores e mantenham rígidas metas de SLA (Acordo de Nível de Serviço) tanto para Qualidade de Dados quanto para observabilidade dos pipelines de dados.
Visão Técnica¶
Modos de Monitoramento Duplos¶
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Padrões de Chegada Aprendidos por IA
a digna aprende automaticamente o ritmo natural de suas entregas de dados — diárias, horárias ou acionadas por eventos — analisando timestamps históricos e tempos de conclusão.
Ela se adapta a mudanças em calendários comerciais, finais de semana ou picos de fim de mês. -
Cronogramas Definidos pelo Usuário
Usuários podem definir explicitamente horários esperados de entrega (por exemplo, todo dia útil antes das 7:30 AM).
a digna compara o horário real de chegada com o cronograma planejado e gera alertas quando os dados estão atrasados ou ausentes.
Mecanismo de Detecção¶
- Avalia timestamps de metadados, contagens de registros e frescura de tabelas
- Detecta jobs de ETL parados, extrações falhadas e chegadas parciais de arquivos
- Integra-se com Data Anomalies e Data Validation para insights combinados
Cenários de Detecção¶
| Cenário | Descrição |
|---|---|
| Chegada de dados atrasada | Feed diário de mercado atrasado em duas horas, fazendo com que relatórios percam SLAs |
| Carga ausente | Uma tabela ou partição agendada não foi atualizada para a data atual |
| Atraso por dependência encadeada | Atraso em job upstream impacta a atualização do pipeline downstream |
| Mudança de padrão no fim de semana | Modelo de IA se adapta automaticamente quando não se espera dados aos domingos |
Arquitetura e Execução¶
- Execução dentro do banco de dados: a digna executa checagens de timeliness diretamente no seu banco de dados ou data warehouse.
- Acesso leve a metadados: lê timestamps de jobs, contagens de registros e informações de partições — sem necessidade de extração de dados.
- Frequência configurável: agende o monitoramento por conjunto de dados, schema ou pipeline.
- Alertas entre módulos: resultados podem acionar avisos visuais no Inspection Hub ou notificações por e-mail, Slack ou API.
Exemplos de Uso¶
- Feeds de Mercado Financeiro: detectar atrasos em atualizações de preços ou dados de negociação.
- Cargas no Data Warehouse: monitorar quando jobs ETL noturnos terminam mais tarde do que o esperado.
- Compartilhamento de Dados entre Equipes: garantir que entregas departamentais ocorram antes dos cortes diários.
- Relatórios Regulatórios: confirmar que submissões incluam o snapshot de dados mais recente disponível.
Benefícios¶
| Área | Benefício |
|---|---|
| Continuidade do Negócio | Previne interrupções operacionais devido a dados atrasados ou ausentes |
| Qualidade de Dados | Melhora a confiabilidade e consistência dos pipelines de dados |
| Conformidade | Garante adesão a SLAs e transparência para auditoria |
| Automação | IA elimina o rastreamento manual de cronogramas |
| Integração | Funciona de forma integrada com Data Analytics para visualizar tendências de pontualidade ao longo do tempo |
Como a digna Aprende os Tempos de Entrega Esperados¶
- Análise Histórica: a digna observa tempos de carga e durações anteriores.
- Modelagem por IA: aprendizado de máquina cria uma linha de base dinâmica para chegada esperada.
- Monitoramento: cada nova entrega é comparada à linha de base.
- Alertas: desvios acionam alertas com métricas contextuais e scores de confiança.
Essa abordagem de aprendizado contínuo se adapta a processos em evolução enquanto mantém baixos os falsos positivos.
Perguntas Frequentes¶
Posso definir meus próprios horários de entrega?
Sim. a digna suporta tanto cronogramas fixos definidos pelo usuário quanto padrões aprendidos por IA.
Ela pode integrar-se ao meu ETL ou ferramenta de orquestração?
Sim. a digna integra-se com ferramentas como Airflow, dbt, Informatica ou agendadores personalizados.
Onde a computação acontece?
Todas as análises são executadas dentro do seu banco de dados ou data warehouse na nuvem — nenhum serviço externo é utilizado.
O que acontece quando os dados estão atrasados?
a digna gera alertas no painel, no Inspection Hub e via API/webhooks para notificar as equipes de operações instantaneamente.
digna Data Timeliness ajuda a garantir confiança nos dados, combinando detecção orientada por IA, execução on-premises e observabilidade de dados — tudo dentro do seu ambiente controlado.