digna Data Analytics
Metriken in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln
Mit digna Data Analytics lassen sich übergeordnete Kennzahlen wie Trends und Volatilität auf Grundlage von Kernmetriken – etwa Datensatzanzahl, fehlende Werte oder Durchschnittswerte – berechnen.
Wie digna Datenanalyse funktioniert
Dieses Modul führt zwei Arten von Analysen Ihrer Daten durch:
✦ Trendanalyse
✦ Volatilität Ihrer Daten
Es hilft Ihnen, zu verstehen, wie sich diese grundlegenden Kennzahlen im Laufe der Zeit verhalten, indem statistische Analysen angewendet werden, um Muster, Stabilität und Veränderungen aufzudecken.
Sie können beobachten, wie sich die Anzahl der Datensätze, die Anzahl der fehlenden Werte, Min/Max, Summe, Durchschnitt und andere spaltenbezogene Statistiken entwickeln - und dann deren Trends analysieren, Schwankungen erkennen und Zeiträume relativer Stabilität oder Störungen vergleichen.
Ideal für die langfristige Überwachung, bietet dieses Modul einen tieferen Einblick in die Dynamik Ihrer Daten über reinen Zahlen hinaus.
Einsatzmöglichkeiten für digna Datenanalyse im Unternehmen
Die von diesem Modul berechneten Metriken lassen sich branchenübergreifend sowohl für Datenqualitäts- als auch für operative und Business-KPIs nutzen. Nachfolgend Beispiele aus dem Banken- und Einzelhandelssektor.
Branche | Datenqualität | Betriebs-/Geschäfts-KPIs |
|---|---|---|
Bankwesen | Beobachten Sie Datenausfälle oder Volumenanomalien in den Abteilungen | Verfolgen Sie Schwankungen in finanziellen Kennzahlen über Zeitsegmente |
Einzelhandel | Überwachen Sie die Fehlerraten über die Zeit, um eine Abnahme zu erkennen. z.B. Identifizieren Sie steigende NULL-Werte in CRM-Daten nach der Migration. | Analysieren Sie Verkaufstrends nach Produkt/Region. z.B. Heben Sie die bestverkauften SKUs mit absolutem/relativem Wachstum hervor. |
Ergebnis: digna ermöglicht Ihnen nicht nur Ad-hoc-Analysen zu Trends und Volatilität – sowohl für Datenqualitäts- als auch für Business- und operative KPIs –, sondern auch das Einrichten von Alarmen, damit Sie benachrichtigt werden.
Anwendungsfälle
FAQs
Wie kann ich feststellen, ob die Qualität meiner Daten im Laufe der Zeit abnimmt?
Welche Art von Datenanalysen kann ich mit digna Data Analytics durchführen?
Welchen Nutzen bietet die Trendanalyse in der Daten-Observability?
Auf welche Weise hilft digna Data Scientists, bereits berechnete Observability-Metriken effizient wiederzuverwenden?