Transformer les métriques de colonne en informations exploitables
digna Data Analytics calcule des statistiques de niveau supérieur, telles que la tendance et la volatilité, sur des statistiques de données de base telles que le nombre d'enregistrements, les valeurs manquantes ou les moyennes.
Comment digna Data Analytics fonctionne
Ce module effectue deux types d'analyse sur vos données :
✦ Analyse des Tendances
✦ Volatilité de vos données
Cela vous aide à comprendre comment ces indicateurs fondamentaux se comportent au fil du temps en appliquant une analyse statistique pour révéler des motifs, de la stabilité et du changement.
Vous pouvez suivre l'évolution du nombre d'enregistrements, du nombre de valeurs manquantes, du minimum/maximum, de la somme, de la moyenne et d'autres statistiques au niveau des colonnes - puis analyser leurs tendances, détecter les fluctuations et comparer des périodes de relative stabilité ou de perturbation.
Idéal pour la surveillance à long terme, ce module vous offre une vue plus approfondie des dynamiques de vos données au-delà des simples chiffres.
Cas d'utilisation d'entreprise pour digna Data Analytics
Les métriques calculées à partir de ce module peuvent être utilisées à la fois pour la qualité des données et les KPI opérationnels/commerciaux dans différentes industries. Voici des exemples dans les secteurs bancaire et de la vente au détail.
Industrie | Qualité des données | KPI opérationnels/entreprise |
|---|---|---|
Bancaire | Détecter les temps d'arrêt des données ou les anomalies de volume à travers les départements | Suivre les fluctuations des métriques financières au cours des segments temporels |
Commerce de détail | Suivre les taux de valeurs manquantes dans le temps pour détecter la dégradation. Par exemple, identifier les NULLs croissants dans les données CRM après la migration. | Analyser les tendances de vente par produit/région. Par exemple, mettre en évidence les SKU les plus performants avec une croissance absolue/relative. |
Résultat : digna vous permet non seulement de faire des analyses ad hoc pour les tendances et la volatilité, à la fois pour la qualité des données et les indicateurs clés de performance (KPI) commerciaux/opérationnels, mais elle vous permet également de définir des alertes afin que vous soyez averti.
