Jurnal de modificări – Release 2026.06¶

Cu Release 2026.06, digna face un pas important înainte în automatizare, extensibilitate și uzabilitatea platformei.
Această versiune introduce noul digna Python SDK, suport oficial pentru Docker deployment, o experiență de dashboard reîmprospătată și portabilitate extinsă pentru gestionarea regulilor de validare.

Urmăriți prezentarea versiunii¶

What's New in digna | The Major Release of 2026 — o prezentare a acestei versiuni pe canalul de YouTube digna.

Funcționalități noi¶

digna Python SDK – Automatizează totul cu Python¶

Instalare:
```
pip install digna-sdk
```
Gestionează și automatizează digna programatic folosind Python
Creează și configurează proiecte prin cod
Declanșează execuții de inspecție și monitorizare
Gestionează seturi de date, reguli și configurații programatic
Profilează tabele și extrage informații despre metadate
Exportă rezultatele de profilare și de calitate a datelor către depozite și sisteme externe
Integrează cu notebook-uri, instrumente de orchestrare și pipeline-uri CI/CD

Impact: Permite infrastructură ca cod (infrastructure-as-code) completă și automatizare profundă a fluxurilor de lucru pentru calitatea datelor și observabilitate folosind Python.

Docker Support – Implementare și operare simplificate¶

Suport oficial pentru imagine Docker a digna
Configurare rapidă și consecventă în toate mediile
Onboarding simplificat pentru dezvoltare, test și producție
Integrare facilă cu Kubernetes și platforme de containere
Portabilitate și reproductibilitate îmbunătățite ale implementărilor

Impact: Face digna mai ușor de implementat și operat în arhitecturi cloud-native moderne.

QueryMode – Strategie flexibilă de executare SQL¶

Configurează strategia de execuție a interogărilor: Single sau Combined mode

Single Mode: Fiecare statistică este calculată printr-o singură interogare SQL dedicată

Ideal pentru surse de date mari unde constrângerile de memorie sunt o problemă
Previne epuizarea resurselor cauzată de interogări combinate (out of memory, limite de spool)
Număr mai mare de interogări, dar consum de memorie per interogare mai mic

Combined Mode: Toate statisticile sunt calculate într-o singură interogare SQL

Reduce numărul total de interogări și overhead-ul de rețea
Optimizează performanța când sursele de date sunt gestionabile în memorie
Mai eficient pentru execuții frecvente și paralele

Impact: Oferă utilizatorilor control granular asupra execuției interogărilor pentru a echilibra performanța, utilizarea resurselor și siguranța memoriei în funcție de caracteristicile surselor de date.

Model de predicție configurabil¶

Modelul din spatele detectării anomaliilor cântărește acum explicații concurente pentru fiecare serie – un tipar combinat cu o interpretare a celor mai recente observații – și le îmbină prognozele în funcție de cât de puternic este susținută fiecare. O singură valoare extremă nu se mai poate propaga în predicțiile următoare.

Îl controlează două setări din noua filă Model a sursei de date, fiecare de la 0.0 la 1.0, cu 0.5 ca valoare implicită:

Break Sensitivity – cât de repede un salt la un nou nivel sau o tendință care se inversează este acceptat ca schimbare reală, în loc să fie tratat drept valori aberante
Model Complexity – câtă structură caută modelul, de la efecte calendaristice și o singură schimbare de nivel până la cicluri necunoscute, efecte ale zilelor lunii și resetări lunare

Ambele pot fi readuse oricând la valorile implicite. Consultați Setările modelului pentru a vedea cum acționează fiecare.

Impact: Oferă utilizatorilor control asupra modelului de predicție însuși, alături de setările existente Sensitivity și Memory pentru banda de toleranță, aflate acum în fila Thresholds.

Controlul notificărilor de anomalii¶

Filă nouă Notifications în setările de anomalii ale sursei de date:
Minimum Alerts – de câte verificări eșuate (nu și de cele incerte) are nevoie o inspecție înainte să fie trimisă o notificare (implicit 1)
Pause After Notification (Days) – cât timp rămâne silențios un abonament după ce a trimis o notificare despre sursa de date (implicit 0, fără pauză)

Experiență reproiectată a dashboardului¶

Design UI/UX modernizat și îmbunătățit
Navigare și structură mai clară
Vizibilitate mai bună a rezultatelor de monitorizare și a insight-urilor despre calitatea datelor
Citire îmbunătățită a alertelor, statisticilor și dashboardurilor
Acces mai rapid la informațiile operaționale cheie

Impact: Îmbunătățește utilizabilitatea și productivitatea zilnică pentru toți utilizatorii.

Import & Export extins pentru regulile de validare¶

Funcționalitate îmbunătățită de import/export pentru regulile de validare
Migrare mai ușoară între medii și proiecte
Reutilizare facilă a seturilor de reguli standardizate
Guvernanță și management al ciclului de viață al regulilor îmbunătățite
Colaborare simplificată între echipe

Impact: Permite guvernanță scalabilă și consistentă a calității datelor în întreaga organizație.

Îmbunătățiri ale platformei¶

Integrare completă a SDK-ului Python pentru automatizare
Implementare containerizată prin Docker
UX îmbunătățit prin dashboard reproiectat
Portabilitate extinsă a logicii de validare

Cine beneficiază de această versiune¶

Data Engineers: automatizare, utilizare SDK, integrare în pipeline-uri
Platform Teams: implementare simplificată prin Docker
Data Governance Teams: managementul regulilor de validare reutilizabile
Analytics Teams: vizibilitate îmbunătățită a insight-urilor și uzabilitate

Actualizări CLI¶

Suport adăugat pentru integrarea SDK-ului
Fluxuri de import/export îmbunătățite
Îmbunătățiri generale de stabilitate și performanță