Data Analytics – Тренды и стабильность¶

Цель¶

Модуль Data Analytics выявляет долгосрочные закономерности, стабильность и волатильность в ваших наборах данных — превращая сырые метрики в осмысленные инсайты.
Он обеспечивает более высокий аналитический уровень поверх результатов Data Anomalies, позволяя командам понимать изменения во времени и улучшать как качество данных, так и наблюдаемость конвейеров данных.

Идентифицируя разрывы трендов, повторяющиеся паттерны и изменения волатильности, digna Data Analytics помогает отличать ожидаемое сезонное поведение от реальных проблем с качеством данных.

Технический обзор¶

Производные статистики¶

digna Data Analytics вычисляет такие статистические свойства, как:

Тренд – долгосрочное направление метрики (рост, спад, стабильность)
Волатильность – насколько метрика колеблется в заданном временном окне
Сезонность – повторяющиеся временные паттерны (ежедневные, еженедельные, ежемесячные)
Точки изменения (Change Points) – статистически значимые сдвиги в поведении

Поддерживаемые метрики¶

Модуль может анализировать любую метрику, сгенерированную другими модулями digna, включая:

Количество записей
Доли пропущенных значений
Статистики распределения (min, max, mean, variance)
Агрегации KPI (например, выручка, транзакции, заявки)
Отклонения по своевременности или частоты аномалий

Анализ временных рядов¶

Data Analytics оценивает стабильность между периодами — сравнивая одну неделю, месяц или квартал с другим — используя статистическую достоверность и визуальные метрики для оценки устойчивости трендов.

Как это работает¶

Входные данные – digna собирает метрики временных рядов от других модулей (например, число аномалий).
Статистическое моделирование – AI и статистические функции выявляют фундаментальные тренды и уровни волатильности.
Сравнение между периодами – digna сравнивает историческую и текущую производительность по KPI или индикаторам качества.
Генерация инсайтов – dashboards отображают обнаруженные тренды, стабильные периоды и точки изменения в Inspection Hub и аналитических представлениях.

Это позволяет проактивно обнаруживать медленные дрейфы или постепенное ухудшение качества данных до того, как они станут критичными.

Примеры использования¶

Use Case	Description
Monitoring KPI stability	Отслеживание продаж, транзакций или заявок во времени и выявление необычной волатильности.
Detecting hidden data drift	Наблюдение за медленными сдвигами в распределениях данных или долях пропусков, которые обычные правила пропускают.
Change point analysis	Идентификация момента, когда метрика меняет свое поведение (например, резкий рост числа аномалий).
Operational reliability	Оценка периодов высокой и низкой стабильности данных в системах или по подразделениям.
Business insights	Выделение наиболее эффективных категорий или продуктов за скользящие периоды.

Преимущества¶

Area	Benefit
Visibility	Обеспечивает долгосрочное представление о трендах и паттернах качества данных.
Early Warning	Обнаруживает медленные дрейфы до того, как они вызовут аномалии или нарушение SLA.
Optimization	Помогает выявить нестабильные источники данных или системы, требующие настройки процессов.
Cross-Module Analysis	Объединяет данные из Data Anomalies, Data Validation и Data Timeliness для целостных инсайтов.
Actionable Insights	Поддерживает как технические команды, так и бизнес-пользователей в понимании