digna Modules — Visão Técnica¶
Módulos para Qualidade de Dados, Quality of Data e Observability of Data – Plataforma digna
digna é uma Plataforma de Qualidade de Dados e Observabilidade com IA projetada para execução in-database.
Opera diretamente dentro do seu ambiente de dados e garante confiança nos seus dados — sem exigir codificação manual de regras ou movimentação de dados.
Ao combinar detecção automatizada de anomalias, validação baseada em regras e monitoramento da estrutura dos dados, o digna melhora continuamente tanto a qualidade dos dados quanto a observabilidade dos pipelines de dados.
Resumo dos Módulos¶
| Module | Focus Area | Key Capabilities |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Detecção automatizada de anomalias | Aprende o comportamento “normal” dos dados, detecta desvios em volume, distribuição ou padrões de valor, e marca movimentos de dados anormais ou lacunas |
| Data Analytics | Tendências & volatilidade | Analisa métricas, estabilidade e padrões de mudança de longo prazo para detectar deriva na qualidade dos dados ao longo do tempo |
| Data Validation | Verificações baseadas em regras | Faz cumprir valores exatos, intervalos, limites ou listas de referência — com trilha de auditoria completa e reprodutibilidade |
| Timeliness | Monitoramento de entrega | Usa tempos de chegada esperados aprendidos por IA e cronogramas definidos pelo usuário para detectar dados atrasados ou ausentes |
| Schema Tracker | Monitoramento estrutural | Detecta drift de esquema, como colunas novas ou removidas, campos renomeados ou mudanças de tipo de dado |
Como os Módulos Funcionam em Conjunto¶
Cada módulo do digna aborda uma dimensão específica da qualidade dos dados e da observabilidade dos sistemas de dados, e ainda assim se integram perfeitamente em uma única plataforma.
- Data Anomalies e Data Analytics fornecem insights orientados por IA e conscientização sobre tendências.
- Data Validation assegura correção por meio da aplicação de regras.
- Timeliness protege a entrega e a atualidade dos dados.
- Schema Tracker preserva a integridade da estrutura e dos metadados.
Juntos, eles criam um Framework completo de Observabilidade e Controle de Qualidade de Dados que opera inteiramente dentro do seu ambiente — local ou em nuvem privada.
Benefícios da Abordagem Modular¶
- Escalável – comece com um módulo e expanda conforme necessário
- Interface Unificada – mesma UI e API para todos os módulos
- Configuração Assistida por IA – esforço de configuração mínimo, onboarding rápido
- Insights Cruzados entre Módulos – detecta relações entre pontualidade, drift de esquema e anomalias
- Integração Empresarial – funciona com Teradata, Snowflake, Databricks e outras plataformas de dados empresariais
digna entrega um framework modular e orientado por IA para Qualidade de Dados e Observabilidade —
construído na Europa para organizações que exigem soberania dos dados, performance e confiança.
Todos os módulos trabalham juntos para fornecer visibilidade completa do seu ecossistema de dados, garantindo que cada insight seja preciso, explicável e confiável.
Perguntas Frequentes¶
Preciso de todos os módulos para começar?
Não — cada módulo pode ser licenciado e implantado de forma independente.
Como o digna detecta anomalias?
Por meio de modelos de IA que aprendem a partir de padrões históricos em volume de dados, distribuição e faixas de valor.
O digna pode validar regras técnicas e de negócio?
Sim — o módulo Data Validation suporta ambos os tipos de verificações com relatórios prontos para auditoria.
O digna exige serviços externos ou SaaS?
Não. Todos os módulos do digna operam dentro da sua própria infraestrutura para controle total dos dados e conformidade.