Data Timeliness – Zamanında Teslimat İzleme¶

Amaç¶

Data Timeliness modülü, verinin zamanında ulaşmasını sağlar - her seferinde.
Teslimat programlarını sürekli izler ve veri setleri, tablolar veya dosyaların geciktiği, eksik olduğu veya tamamlanmadığı durumları otomatik olarak tespit eder.

AI öğrenimini kullanıcı tanımlı programlarla birleştirerek, digna kuruluşların alt süreç hatalarını önlemesine ve hem Veri Kalitesi hem de veri boru hatlarının gözlemlenebilirliği için katı SLA (Hizmet Seviyesi Anlaşması) hedeflerini sağlamasına olanak tanır.

Teknik Genel Bakış¶

Çift İzleme Modu¶

AI ile Öğrenilen Varış Davranışları
digna, geçmiş zaman damgalarını ve tamamlama sürelerini analiz ederek veri teslimatlarınızın günlük, saatlik veya olay tetikli doğal ritmini otomatik olarak öğrenir.
İş takvimlerindeki değişikliklere, hafta sonlarına veya ay sonu yoğunluklarına uyum sağlar.
Kullanıcı Tanımlı Programlar
Kullanıcılar beklenen teslimat zamanlarını açıkça tanımlayabilir (ör. her işgünü 07:30'dan önce).
digna, gerçek varış zamanını planlanan programla karşılaştırır ve veri geç kaldığında veya eksik olduğunda uyarılar oluşturur.

Tespit Mekanizması¶

metadata zaman damgalarını, kayıt sayılarını ve tablo tazeliğini değerlendirir
duraksayan ETL işler, başarısız ekstraksiyonlar ve kısmi dosya gelişleri tespit eder
Birleşik içgörüler için Data Anomalies ve Data Validation ile entegre olur

Tespit Senaryoları¶

Senaryo	Açıklama
Geciken veri gelişi	Günlük piyasa veri akışının iki saat gecikmesi, raporların SLA'ları kaçırmasına neden olur
Eksik yükleme	Planlı bir tablo veya partition'ın o gün için güncellenmemesi
Zincirlenmiş bağımlılık gecikmesi	Yukarı akıştaki bir işin gecikmesi aşağı akış hattın yenilenmesini etkiler
Hafta sonu desen değişimi	AI modeli, Pazar günleri veri beklenmediğinde otomatik olarak uyum sağlar

Mimari ve Yürütme¶

Veritabanı içinde yürütme: digna zamanlılık kontrollerini doğrudan veritabanınızda veya veri ambarınızda çalıştırır.
Hafif metadata erişimi: iş zaman damgalarını, kayıt sayılarını ve partition bilgilerini okur — veri çıkarımı gerekmez.
Yapılandırılabilir sıklık: izlemeyi veri seti, şema veya boru hattı bazında zamanlayın.
Modüller arası uyarılar: sonuçlar Inspection Hub içinde görsel uyarılar veya e-posta, Slack ya da API üzerinden bildirimler tetikleyebilir.

Örnek Kullanım Durumları¶

Finansal Piyasa Akışları: fiyat veya işlem verisi güncellemelerindeki gecikmeleri tespit edin.
Veri Ambarı Yüklemeleri: gece çalışması yapan ETL işlerinin beklenenden daha geç bitip bitmediğini izleyin.
Ekipler Arası Veri Paylaşımı: departmanlar arası veri teslimlerinin günlük kesme zamanlarından önce gerçekleştiğinden emin olun.
Düzenleyici Raporlama: gönderimlerin en güncel veri anlık görüntüsünü içerdiğini doğrulayın.

Faydalar¶

Alan	Fayda
İş Sürekliliği	Gecikmiş veya eksik veriye bağlı operasyonel aksaklıkları önler
Veri Kalitesi	Veri boru hatlarının güvenilirliğini ve tutarlılığını artırır
Uyumluluk	SLA uyumunu ve denetim şeffaflığını sağlar
Otomasyon	AI manuel program takibini ortadan kaldırır
Entegrasyon	Zaman içinde zamanlılık eğilimlerini görselleştirmek için Data Analytics ile sorunsuz çalışır

digna Beklenen Teslim Zamanlarını Nasıl Öğrenir¶

Tarihsel Analiz: digna önceki yükleme zamanlarını ve sürelerini gözlemler.
AI Modellemesi: Makine öğrenimi, beklenen varış için dinamik bir temel oluşturur.
İzleme: Her yeni teslimat bu temelle karşılaştırılır.
Uyarı: Sapmalar, bağlamsal metrikler ve güven skorlarıyla birlikte uyarıları tetikler.

Bu sürekli öğrenme yaklaşımı, süreçler evrildikçe uyum sağlar ve yanlış pozitifleri düşük tutar.

Sıkça Sorulan Sorular¶

Kendi teslimat zamanlarımı tanımlayabilir miyim?
Evet. digna hem sabit kullanıcı programlarını hem de AI ile öğrenilen desenleri destekler.

ETL veya orkestrasyon aracımla entegre olabilir mi?
Evet. digna Airflow, dbt, Informatica veya özel zamanlayıcılar gibi araçlarla entegre olur.

Hesaplama nerede gerçekleşir?
Tüm analizler veritabanınızda veya bulut ambarınızda çalışır — dış bir servis kullanılmaz.

Veri geç kaldığında ne olur?
digna panoda, Inspection Hub'da ve API/webhook'lar aracılığıyla operasyon ekiplerini anında bilgilendiren uyarılar oluşturur.

digna Data Timeliness, AI destekli tespit, yerinde yürütme ve veri gözlemlenebilirliğini birleştirerek — tümünü kontrolünüz altındaki ortamda — veriye güveni sağlamaya yardımcı olur.