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    • Release 2026.06 - Data Observability direkt in Ihren Code bringen

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    • Tragen Sie zur Zukunft der KI- und Dateninnovation bei

DEVELOPER-RESSOURCE

Bringen Sie Datenqualität in Ihren Python-Workflow.

Bringen Sie Datenqualität in Ihren Python-Workflow.

Bringen Sie Datenqualität in Ihren Python-Workflow.

Installieren Sie das digna Python SDK, um zuverlässige Datenprüfungen direkt dort auszuführen, wo Ihre Pipelines bereits laufen.

Installieren Sie das digna Python SDK, um zuverlässige Datenprüfungen direkt dort auszuführen, wo Ihre Pipelines bereits laufen.

OFFIZIELLES PYTHON-PAKET

digna-sdk

digna-sdk

Das offizielle digna SDK, verfügbar über den Python Package Index für eine transparente, standardmäßige Paketinstallation.

v0.0.1

Python 3.11+

MIT-Lizenz

SCHNELLINSTALLATION

Direkt von PyPI installieren.

Direkt von PyPI installieren.

pip install digna-sdk

Nutzen Sie das offizielle Paketverzeichnis, um Installations- und Versionsinformationen nah an Ihrem bestehenden Entwicklungs-Workflow zu halten.

Starten Sie mit drei einfachen Schritten.

Installieren

Fügen Sie das SDK mit Ihrem bevorzugten Paketmanager zu Ihrer Umgebung hinzu.

Verbinden

Authentifizieren Sie sich einmal und weisen Sie dann digna auf die Daten hin, die Ihre Pipeline erstellt.

Validieren

Definieren Sie Prüfungen, die zu Ihrem Datenmodell passen, und halten Sie die Qualität vom ersten Durchlauf an sichtbar.

Vom Dashboard zum Code.

Vom Dashboard zum Code.

Bisher fanden die meisten Interaktionen mit digna im Plattform-Dashboard statt. Das Python-SDK ermöglicht nun den direkten programmatischen Zugriff, sodass Teams Projekte erstellen, Datensätze konfigurieren, Inspektionen starten, Ergebnisse abrufen und Qualitätsprüfungen in die von ihnen bereits verwendeten Systeme integrieren können.

MIT DEM SDK KÖNNEN ENTWICKLER:

Projekte erstellen · Datensätze und Tabellen konfigurieren · Inspektionen starten · Ergebnisse abrufen · Qualitätsprüfungen in bestehende Workflows einbinden

Entwickelt für moderne Daten-Workflows.

Entwickelt für moderne Daten-Workflows.

In Python laufen Data Engineering, Analytics, Machine Learning, Automatisierung und Infrastruktur-Workflows zusammen. Das SDK sorgt dafür, dass sich digna nahtlos in Skripte, Notebooks, Orchestrierungstools und Datenpipelines einfügt – und macht Monitoring, Validierung und Inspektion zu programmierbaren Bausteinen.

Bringen Sie Observability näher an den Code, in dem Ihre Datenprodukte erstellt werden.

Dokumentation und Versionsinformationen.

Dokumentation und Versionsinformationen.

Das Release 2026.06 macht Datenqualität und Observability für technische Teams zugänglicher. Lesen Sie die aktualisierten Richtlinien, erkunden Sie die Release-Notes und beginnen Sie mit der Entwicklung mit digna in Ihrer Python-Umgebung.