Data Analytics – Tendințe și Stabilitate¶

Scopul¶

Modulul Data Analytics dezvăluie modele pe termen lung, stabilitate și volatilitate în seturile dvs. de date — transformând metrici brute în insight-uri relevante.
Oferă un strat analitic de nivel superior peste rezultatele din Data Anomalies, permițând echipelor să înțeleagă schimbările în timp și să îmbunătățească atât calitatea datelor, cât și observabilitatea fluxurilor de date.

Identificând rupturi de trend, tipare recurente și schimbări ale volatilității, digna Data Analytics vă ajută să diferențiați între comportamentul sezonier așteptat și problemele reale de calitate a datelor.

Prezentare tehnică¶

Statistici derivate¶

digna Data Analytics calculează proprietăți statistice precum:

Tendință – direcția pe termen lung a unei metrici (în creștere, în scădere, stabilă)
Volatilitate – cât fluctuează o metrică într-o fereastră de timp dată
Sazonalitate – tipare temporale recurente (zilnic, săptămânal, lunar)
Puncte de schimbare – schimbări semnificative din punct de vedere statistic în comportament

Metrici suportate¶

Modulul poate analiza orice metrică generată de celelalte module digna, inclusiv:

Numărul de înregistrări
Ratele de valori lipsă
Statistici de distribuție (min, max, medie, varianță)
Agregări KPI (de ex., venituri, tranzacții, daune)
Deviationări de timeliness sau frecvențe de anomalii

Analiză pe serii temporale¶

Data Analytics evaluează stabilitatea între perioade — comparând o săptămână, lună sau trimestru cu altul — folosind încredere statistică și metrici vizuale pentru stabilitatea trendului.

Cum funcționează¶

Date de intrare – digna colectează metrici de tip serie temporală din alte module (de ex., numărul de anomalii).
Modelare statistică – funcții AI și statistice identifică trenduri subiacente și niveluri de volatilitate.
Comparare între perioade – digna compară performanța istorică și cea curentă pentru KPI-uri sau indicatori de calitate.
Generare de insight-uri – dashboard-urile afișează trendurile detectate, perioadele stabile și punctele de schimbare în Inspection Hub și în vizualizările analitice.

Aceasta permite detectarea proactivă a derapajelor lente sau a degradării treptate a calității datelor înainte ca acestea să devină critice.

Exemple de cazuri de utilizare¶

Caz de utilizare	Descriere
Monitorizarea stabilității KPI-urilor	Urmăriți vânzările, tranzacțiile sau daunele în timp și detectați volatilitatea neobișnuită.
Detectarea driftului de date ascuns	Observați schimbări lente în distribuțiile de date sau în ratele de valori lipsă pe care regulile tipice le pot trece cu vederea.
Analiză de puncte de schimbare	Identificați momentul în care o metrică își schimbă comportamentul (de ex., creștere bruscă a anomaliilor).
Fiabilitate operațională	Evaluați perioadele cu stabilitate mare versus mică a datelor între sisteme sau departamente.
Insight-uri de business	Evidențiați categoriile sau produsele cu performanțe cel mai bune pe perioade mobile.

Beneficii¶

Arie	Beneficiu
Vizibilitate	Oferă perspectivă pe termen lung asupra trendurilor și tiparelor de calitate a datelor.
Avertizare timpurie	Detectează derapajele lente înainte ca acestea să declanșeze anomalii sau încălcări SLA.
Optimizare	Ajută la identificarea surselor de date instabile sau a sistemelor care necesită ajustări de proces.
Analiză cross-module	Combină date din Anomalies, Validation și Timeliness pentru insight-uri holistice.
Insight-uri acționabile	Sprijină atât echipele tehnice, cât și utilizatorii de business în...