Data Analytics – Trender och stabilitet¶

Syfte¶

The Data Analytics module avslöjar långsiktiga mönster, stabilitet och volatilitet i dina datamängder — och förvandlar råa mätvärden till meningsfulla insikter.
Den erbjuder ett högre analytiskt lager ovanpå resultaten från Data Anomalies, vilket gör det möjligt för team att förstå förändringar över tid och förbättra både datakvalitet och observerbarhet i data pipelines.

Genom att identifiera trendbrott, återkommande mönster och förändringar i volatilitet hjälper digna Data Analytics dig att skilja mellan förväntat säsongsbeteende och verkliga datakvalitetsproblem.

Teknisk översikt¶

Härledda statistiska mått¶

digna Data Analytics beräknar statistiska egenskaper såsom:

Trend – en metriks långsiktiga riktning (ökande, minskande, stabil)
Volatilitet – hur mycket en metrisk varierar inom ett givet tidsfönster
Säsongsmönster – återkommande tidsmässiga mönster (dagligt, veckovis, månadsvis)
Ändringspunkter – statistiskt signifikanta skiften i beteende

Stödda mått¶

Modulen kan analysera vilken metrisk som helst som genereras av andra digna-moduler, inklusive:

Antal poster
Andel saknade värden
Fördelningsstatistik (min, max, medel, varians)
KPI-aggregat (t.ex. intäkter, transaktioner, ärenden)
Avvikelser i tidighet eller frekvens av anomalier

Tidsserieanalys¶

Data Analytics utvärderar stabilitet över perioder — jämför en vecka, månad eller kvartal med en annan — och använder statistisk konfidens och visuella mått för trendstabilitet.

Hur det fungerar¶

Ingångsdata – digna samlar tidsseriemått från andra moduler (t.ex. antal anomalier).
Statistisk modellering – AI och statistiska funktioner identifierar underliggande trender och volatilitetsnivåer.
Jämförelse över perioder – digna jämför historisk och aktuell prestation för KPI:er eller kvalitetsindikatorer.
Generering av insikter – dashboards visar upptäckta trender, stabila perioder och ändringspunkter i Inspection Hub och analysvyer.

Detta möjliggör proaktiv upptäckt av långsamma skift eller gradvis försämring i datakvaliteten innan de blir kritiska.

Exempel på användningsfall¶

Användningsfall	Beskrivning
Övervaka KPI-stabilitet	Följ försäljning, transaktioner eller ärenden över tid och upptäck ovanlig volatilitet.
Upptäcka dold datadrift	Observera långsamma skift i datadistributioner eller andel saknade värden som vanliga regler missar.
Ändringspunktanalys	Identifiera när en metrik ändrar sitt beteende (t.ex. plötslig ökning av anomalier).
Operativ tillförlitlighet	Utvärdera perioder med hög respektive låg datastabilitet över system eller avdelningar.
Affärsinsikter	Framhäv de bäst presterande kategorierna eller produkterna över rullande perioder.

Fördelar¶

Område	Fördel
Synlighet	Ger långsiktig insikt i trender och mönster i datakvalitet.
Tidigt varningssystem	Upptäcker långsamma driftskift innan de utlöser anomalier eller SLA-brott.
Optimering	Hjälper till att identifiera instabila datakällor eller system som behöver processjustering.
Tvärmodulär analys	Kombinerar data från Data Anomalies, Data Validation och Data Timeliness för holistiska insikter.
Actionable Insights	Stöder både tekniska team och affärsanvändare i unders