digna Modules — Technical Overview¶
Модули для контроля качества данных, качества данных и наблюдаемости данных – платформа digna
digna — это платформа на базе ИИ для контроля качества данных и наблюдаемости с поддержкой выполнения в базе данных.
Она работает непосредственно внутри вашей среды хранения данных и обеспечивает доверие к данным — без необходимости ручного написания правил или перемещения данных.
Комбинируя автоматическое обнаружение аномалий, проверку по правилам и мониторинг структуры данных, digna непрерывно повышает как качество данных, так и наблюдаемость конвейеров данных.
Module Summary¶
| Module | Focus Area | Key Capabilities |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Automated anomaly detection | Learns “normal” data behavior, detects deviations in volume, distribution, or value patterns, and flags abnormal data movement or gaps |
| Data Analytics | Trends & volatility | Analyzes long-term metrics, stability, and change patterns to detect drifts in data quality over time |
| Data Validation | Rule-based checks | Enforces exact values, ranges, thresholds, or reference lists — with full audit trail and reproducibility |
| Data Timeliness | Delivery monitoring | Uses AI-learned expected arrival times and user-defined schedules to detect late or missing data |
| Data Schema Tracker | Structural monitoring | Detects schema drift, such as new or removed columns, renamed fields, or datatype changes |
How the Modules Work Together¶
Каждый модуль digna решает конкретное измерение качества данных и наблюдаемости систем данных, при этом они бесшовно интегрируются в единую платформу.
- Data Anomalies и Data Analytics обеспечивают инсайты на основе ИИ и понимание трендов.
- Data Validation гарантирует корректность через применение правил.
- Data Timeliness защищает доставку данных и их актуальность.
- Data Schema Tracker сохраняет целостность структуры и метаданных.
Вместе они создают полноценную схему наблюдаемости и контроля качества данных, работающую целиком в вашей среде — on-premises или private cloud.
Benefits of the Modular Approach¶
- Масштабируемость — начните с одного модуля и подключайте другие по мере необходимости
- Единый интерфейс — один и тот же UI и API для всех модулей
- Конфигурация с поддержкой ИИ — минимальные усилия по настройке, быстрое внедрение
- Сквозные инсайты — обнаружение взаимосвязей между своевременностью, дрейфом схемы и аномалиями
- Интеграция для предприятий — работает с Teradata, Snowflake, Databricks и другими корпоративными платформами данных
digna предоставляет модульную, основанную на ИИ платформу для контроля качества и наблюдаемости данных —
разработанную в Европе для организаций, требующих суверенитета данных, производительности и доверия.
Все модули работают совместно, обеспечивая полную видимость вашей экосистемы данных и гарантируя, что каждая аналитика — точна, объяснима и надёжна.
Часто задаваемые вопросы¶
Нужны ли мне все модули для старта?
Нет — каждый модуль может быть лицензирован и развернут независимо.
Как digna обнаруживает аномалии?
С помощью моделей ИИ, которые обучаются на исторических паттернах объёма данных, распределений и диапазонов значений.
Может ли digna проверять как технические, так и бизнес-правила?
Да — модуль Data Validation поддерживает оба типа проверок с отчётами, готовыми для аудита.
Требует ли digna внешних сервисов или SaaS?
Нет. Все модули digna работают внутри вашей собственной инфраструктуры для полного контроля над данными и соответствия требованиям.