• nuevo

    La gran Release 2026 ya está disponible: incorpore Data Observability a su código

  • nuevo

    Contribuya al futuro de la innovación en IA y datos

  • nuevo

    • Release 2026.06: Incorporando Data Observability en su código

  • nuevo

    • Contribuya al futuro de la innovación en IA y datos

Databricks logo

CALIDAD DE DATOS DATABRICKS

Confíe en los datos que hay dentro de su base de datos Oracle

digna supervisa, valida y rastrea los datos de Oracle directamente en su entorno: anomalías, reglas, tiempos de entrega, cambios de esquema y tendencias de calidad, sin copiar nada fuera para comprobarlo. La IA aprende cómo es lo normal, de modo que no tiene que escribir una regla para cada caso.
digna supervisando datasets de Teradata Vantage: reglas validadas, una anomalía de registros duplicados y una carga puntual
digna supervisando datasets de Teradata Vantage: reglas validadas, una anomalía de registros duplicados y una carga puntual

Su base de datos Oracle puede estar sana y sus datos no

Oracle puede funcionar con normalidad. Los pipelines pueden completarse a tiempo. Y sus dashboards pueden seguir construidos sobre datos incorrectos, incompletos o desactualizados. digna supervisa los datos en sí y detecta problemas de calidad que la monitorización de bases de datos y pipelines nunca se diseñó para ver. Combine las capacidades siguientes en la solución de calidad de datos Oracle que realmente necesita.

Anomalías de datos
Data Validation
Timeliness
Análisis de Datos
Rastreador de esquemas

SU BASE DE DATOS ORACLE PUEDE ESTAR SANA Y SUS DATOS NO

Anomalías de datos

Descubra problemas que no sabía que debía buscar. digna observa continuamente sus datos de Oracle y aprende cómo se comporta cada dataset con el tiempo, para señalar después todo lo que rompe el patrón.

  • VOLÚMENES DE DATOS

  • DISTRIBUCIONES DE VALORES

  • TASAS DE NULOS

  • CARDINALIDAD

SU BASE DE DATOS ORACLE PUEDE ESTAR SANA Y SUS DATOS NO

Anomalías de datos

Descubra problemas que no sabía que debía buscar. digna observa continuamente sus datos de Oracle y aprende cómo se comporta cada dataset con el tiempo, para señalar después todo lo que rompe el patrón.

  • VOLÚMENES DE DATOS

  • DISTRIBUCIONES DE VALORES

  • TASAS DE NULOS

  • CARDINALIDAD

Anomalías de datos
Data Validation
Timeliness
Análisis de Datos
Rastreador de esquemas

SU BASE DE DATOS ORACLE PUEDE ESTAR SANA Y SUS DATOS NO

Anomalías de datos

Descubra problemas que no sabía que debía buscar. digna observa continuamente sus datos de Oracle y aprende cómo se comporta cada dataset con el tiempo, para señalar después todo lo que rompe el patrón.

  • VOLÚMENES DE DATOS

  • DISTRIBUCIONES DE VALORES

  • TASAS DE NULOS

  • CARDINALIDAD

Supervise los datos de Oracle donde residen

digna ejecuta las comprobaciones de calidad de datos directamente en su entorno Oracle: nada se copia a una plataforma externa solo para comprobarlo.

Los datos permanecen en su entorno

Bajo sus controles de seguridad y gobernanza existentes.

01

Los datos permanecen en su entorno

Bajo sus controles de seguridad y gobernanza existentes.

Monitorización en el lakehouse

Los cálculos de calidad se ejecutan directamente contra Oracle.

01

Monitorización en el lakehouse

Los cálculos de calidad se ejecutan directamente contra Oracle.

Despliegue empresarial

Dentro de los límites de su infraestructura y su seguridad.

01

Despliegue empresarial

Dentro de los límites de su infraestructura y su seguridad.

Una única capa de monitorización

En todo su entorno Oracle, no con una configuración distinta por dataset.

01

Una única capa de monitorización

En todo su entorno Oracle, no con una configuración distinta por dataset.

Validación de reglas combinada con el panel de Digna, con 1240 verificaciones superadas, junto con un monitoreo continuo de IA que alerta sobre un cambio en la distribución que ninguna regla detectaría.

Cubra lo que espera, y lo que no

Las reglas siguen importando. Una columna no debería ser NULL. Un valor debería ajustarse a un formato. Una tabla debería llegar antes de las 6:00. digna sigue validando todo eso. Pero algunos de los problemas de calidad más difíciles nunca rompen una regla. Una tabla pierde en silencio el 30 % de sus registros, una distribución estable se desplaza, una carga diaria empieza a llegar un poco más tarde cada día. digna combina la validación explícita con la observación continua: reglas para lo que conoce, IA para lo que aún no sabe que debe buscar.

Supervise los datos de Oracle donde residen

digna ejecuta las comprobaciones de calidad de datos directamente en su entorno Oracle: nada se copia a una plataforma externa solo para comprobarlo.

Registros desviados a rescued data

Bajo sus controles de seguridad y gobernanza existentes.

01

Registros desviados a rescued data

Bajo sus controles de seguridad y gobernanza existentes.

Duplicados por lotes reejecutados

Los cálculos de calidad se ejecutan directamente contra Oracle.

01

Duplicados por lotes reejecutados

Los cálculos de calidad se ejecutan directamente contra Oracle.

Deriva de esquema que se fusiona sola

Dentro de los límites de su infraestructura y su seguridad.

01

Deriva de esquema que se fusiona sola

Dentro de los límites de su infraestructura y su seguridad.

Trabajos que terminan más tarde cada noche

En todo su entorno Oracle, no con una configuración distinta por dataset.

01

Trabajos que terminan más tarde cada noche

En todo su entorno Oracle, no con una configuración distinta por dataset.

Una única capa de calidad de datos para cada entorno Oracle

Tanto si su base de datos Oracle da soporte a aplicaciones operativas, informes corporativos, data warehousing o procesos de negocio críticos, digna aporta una única capa de calidad de datos coherente.

Base de datos Oracle

Supervise tablas y datasets críticos directamente en su entorno.

Data warehouses corporativos

Observe datasets analíticos a gran escala y detecte cambios inesperados.

Datos críticos de negocio

Proteja de forma continua los datos financieros, de clientes, regulatorios y operativos.

On-premises, nube privada o pública

Permanezca dentro de su infraestructura y su modelo de seguridad actuales.

Supervise los datos de Oracle donde residen

digna ejecuta las comprobaciones de calidad de datos directamente en su entorno Oracle: nada se copia a una plataforma externa solo para comprobarlo.

Cobertura en todas las capas

Bajo sus controles de seguridad y gobernanza existentes.

01

Cobertura en todas las capas

Bajo sus controles de seguridad y gobernanza existentes.

Detectarlo donde entra

Los cálculos de calidad se ejecutan directamente contra Oracle.

01

Detectarlo donde entra

Los cálculos de calidad se ejecutan directamente contra Oracle.

Comparación de capa a capa

Dentro de los límites de su infraestructura y su seguridad.

01

Comparación de capa a capa

Dentro de los límites de su infraestructura y su seguridad.

Proteger la capa gold

En todo su entorno Oracle, no con una configuración distinta por dataset.

01

Proteger la capa gold

En todo su entorno Oracle, no con una configuración distinta por dataset.

Supervise los datos de Oracle donde residen

digna ejecuta las comprobaciones de calidad de datos directamente en su entorno Oracle: nada se copia a una plataforma externa solo para comprobarlo.

¿digna funciona con Databricks y Delta Lake?

¿digna funciona con Databricks y Delta Lake?

¿Los datos salen del workspace de Databricks cuando digna los monitoriza?

¿Los datos salen del workspace de Databricks cuando digna los monitoriza?

¿Cómo detecta digna problemas de calidad de datos en Databricks sin una expectation para cada tabla?

¿Cómo detecta digna problemas de calidad de datos en Databricks sin una expectation para cada tabla?

¿Puede digna detectar registros capturados en la columna rescued data?

¿Puede digna detectar registros capturados en la columna rescued data?

¿digna funciona con Unity Catalog?

¿digna funciona con Unity Catalog?

¿En qué se diferencia esto de la monitorización de trabajos y pipelines de Databricks?

¿En qué se diferencia esto de la monitorización de trabajos y pipelines de Databricks?

¿La monitorización añade coste de cómputo en Databricks?

¿La monitorización añade coste de cómputo en Databricks?

Sepa qué hay realmente en sus datos de Oracle

Oracle le dice que la base de datos está funcionando. digna le dice si se puede confiar en los datos que contiene: qué ha cambiado, qué importa y qué está ocurriendo con el tiempo.

Sepa qué hay realmente en sus datos de Oracle

Oracle le dice que la base de datos está funcionando. digna le dice si se puede confiar en los datos que contiene: qué ha cambiado, qué importa y qué está ocurriendo con el tiempo.

Sepa qué hay realmente en sus datos de Oracle

Oracle le dice que la base de datos está funcionando. digna le dice si se puede confiar en los datos que contiene: qué ha cambiado, qué importa y qué está ocurriendo con el tiempo.

INDEXED BYIndexerNow INDEXED BYIndexerNow