digna Modules — Technical Overview¶
Модулі для якості даних та спостережуваності — платформа digna
digna — це AI-орієнтована платформа для якості даних і спостережуваності з підтримкою виконання в базі даних.
Вона працює безпосередньо всередині вашого середовища даних і забезпечує довіру до ваших даних — без необхідності ручного написання правил або переміщення даних.
Поєднуючи автоматизоване виявлення аномалій, валідацію на основі правил і моніторинг структури даних, digna постійно покращує як якість даних, так і спостережуваність конвеєрів даних.
Module Summary¶
| Module | Focus Area | Key Capabilities |
|---|---|---|
| Data Anomalies | Automated anomaly detection | Вчиться «нормальній» поведінці даних, виявляє відхилення у обсязі, розподілі або шаблонах значень, а також позначає аномальні переміщення даних або прогалини |
| Data Analytics | Trends & volatility | Аналізує довгострокові метрики, стабільність та шаблони змін, щоб виявляти дрейф якості даних з часом |
| Data Validation | Rule-based checks | Забезпечує точні значення, діапазони, пороги або списки довідників — з повним аудиторським слідом і відтворюваністю |
| Timeliness | Delivery monitoring | Використовує AI-навчені очікувані часи надходження та користувацькі розклади для виявлення затримок або відсутніх даних |
| Schema Tracker | Structural monitoring | Виявляє дрейф схеми, наприклад нові або видалені стовпці, перейменовані поля або зміни типів даних |
How the Modules Work Together¶
Кожен модуль digna адресує певний вимір якості даних та спостережуваності систем даних, але вони безшовно інтегруються в єдину платформу.
- Data Anomalies і Data Analytics надають AI-орієнтовані інсайти та розуміння трендів.
- Data Validation гарантує коректність через застосування правил.
- Timeliness захищає доставку даних та їхню свіжість.
- Schema Tracker забезпечує цілісність структури та метаданих.
Разом вони створюють повний фреймворк для спостережуваності та контролю якості даних, який працює цілком у вашому середовищі — on-premises або у приватному клауді.
Benefits of the Modular Approach¶
- Масштабованість – почніть з одного модуля і розширюйте за потреби
- Уніфікований інтерфейс – єдиний UI та API для всіх модулів
- AI-асистована конфігурація – мінімум зусиль на налаштування, швидке впровадження
- Крос-модульні інсайти – виявляйте взаємозв’язки між своєчасністю, дрейфом схеми і аномаліями
- Інтеграція на рівні підприємства – працює з Teradata, Snowflake, Databricks та іншими корпоративними платформами даних
digna пропонує модульний, AI-керований фреймворк для якості даних та спостережуваності —
розроблений у Європі для організацій, яким потрібні суверенітет даних, продуктивність та довіра.
Усі модулі працюють разом, щоб забезпечити повну видимість вашої екосистеми даних, гарантувавши, що кожне спостереження є точним, пояснюваним та надійним.
Frequently Asked Questions¶
Чи потрібні мені всі модулі для початку?
Ні — кожен модуль можна ліцензувати та розгорнути незалежно.
Як digna виявляє аномалії?
За допомогою AI-моделей, які навчаються на історичних шаблонах обсягу даних, розподілу та діапазонів значень.
Чи може digna валідувати як технічні, так і бізнес-правила?
Так — модуль Data Validation підтримує обидва типи перевірок з звітністю, готовою для аудиту.
Чи потребує digna зовнішніх сервісів або SaaS?
Ні. Усі модулі digna працюють всередині вашої інфраструктури для повного контролю над даними та відповідності.