Skoči na vsebino

Data Analytics – Trends and Stability

AI-Driven Data Analytics Module for Data Quality and Observability – digna

Purpose

The Data Analytics module razkriva dolgoročne vzorce, stabilnost in nihajnost v vaših podatkovnih nizih — preobraža surove metrike v smiselne vpoglede.
Nudi višjo analitično plast nad rezultati Data Anomalies, kar ekipam omogoča, da razumejo spremembe skozi čas in izboljšajo tako kakovost podatkov kot opazljivost podatkovnih tokov.

Z identifikacijo prelomov trendov, ponavljajočih se vzorcev in sprememb nihajnosti, digna Data Analytics pomaga ločiti pričakovano sezonsko vedenje od resničnih težav s kakovostjo podatkov.

Technical Overview

Derived Statistics

digna Data Analytics izračuna statistične lastnosti, kot so:

  • Trend – dolgoročna smer metrike (naraščajoča, padajoča, stabilna)
  • Volatility – koliko se metrika spreminja znotraj določenega časovnega okna
  • Seasonality – ponavljajoči se časovni vzorci (dnevni, tedenski, mesečni)
  • Change Points – statistično pomembni premiki v vedenju

Supported Metrics

Modul lahko analizira katerokoli metriko, ki jo generirajo drugi digna moduli, vključno z:

  • Število zapisov
  • Stopnje manjkajočih vrednosti
  • Statistika porazdelitve (min, max, povprečje, varianca)
  • Agregati KPI (npr. prihodki, transakcije, zahtevki)
  • Odstopanja v pravočasnosti ali pogostost anomalij

Time-Series Analysis

Data Analytics ocenjuje stabilnost skozi obdobja — primerja en teden, mesec ali četrtletje z drugim — z uporabo statistične zanesljivosti in vizualnih metrik za stabilnost trendov.

How It Works

  1. Input Data – digna zbira metrike časovnih vrst iz drugih modulov (npr. število anomalij).
  2. Statistical Modeling – AI in statistične funkcije identificirajo osnovne trende in ravni nihajnosti.
  3. Comparison Across Periods – digna primerja zgodovinsko in trenutno uspešnost za KPI-je ali indikatorske metrike kakovosti.
  4. Insights Generation – nadzorne plošče prikazujejo zaznane trende, stabilna obdobja in točke sprememb v Inspection Hub in analitičnih pogledih.

To omogoča proaktivno odkrivanje počasi nastopajočih driftov ali postopnega poslabšanja kakovosti podatkov, preden postanejo kritični.

Example Use Cases

Use Case Description
Monitoring KPI stability Spremljajte prodajo, transakcije ali zahtevke skozi čas in zaznavajte nenavadno nihajnost.
Detecting hidden data drift Opazujte počasne premike v porazdelitvah podatkov ali stopnjah manjkajočih vrednosti, ki jih običajna pravila spregledajo.
Change point analysis Identificirajte, kdaj metrika spremeni svoje vedenje (npr. nenaden porast anomalij).
Operational reliability Ocenjujte obdobja visoke proti nizki stabilnosti podatkov med sistemi ali oddelki.
Business insights Izpostavite najbolje delujoče kategorije ali izdelke v tekočih obdobjih.

Benefits

Area Benefit
Visibility Nudi dolgoročne vpoglede v trende in vzorce kakovosti podatkov.
Early Warning Zaznava počasne premike, preden povzročijo anomalije ali kršitve SLA.
Optimization Pomoč pri prepoznavanju nestabilnih virov podatkov ali sistemov, ki potrebujejo prilagoditev procesov.
Cross-Module Analysis Združuje podatke iz Data Anomalies, Data Validation in Data Timeliness za celovite vpoglede.
Actionable Insights Podpira tako tehnične ekipe kot poslovne uporabnike pri razumevanju podatkov.