Come ITSV ha eliminato 9,000 regole di qualità dei dati grazie all'osservabilità basata sull'IA
“La configurabilità immediata di digna ne consente l'utilizzo come piattaforma self-service per la qualità dei dati in tutto il settore della previdenza sociale.”
Thomas Schauer
Head of Data Analytics
La sfida: 9000 regole. Nessun controllo.
Prima di adottare digna, ITSV — la spina dorsale IT della previdenza sociale austriaca — gestiva la qualità dei dati tramite 9000 regole scritte a mano nel proprio data warehouse. Ma questo approccio tradizionale non riusciva a tenere il passo con la velocità e la complessità dei dati moderni:
Il volume crescente (50GB/giorno da oltre 30 fonti in oltre 500 strutture) rendeva insostenibile la manutenzione delle regole
Il know-how andava perso a causa del turnover del personale e di una documentazione insufficiente
Le regole dovevano essere adattate di continuo, ma nessun team ne era responsabile
Oltre 140 avvisi al giorno intasavano le caselle di posta, per lo più ignorati perché il loro significato non era chiaro
Solo il 25% dei casi rilevanti di qualità dei dati era effettivamente coperto
In breve: la qualità dei dati era fuori controllo e la fiducia nel sistema era a rischio.
La soluzione: monitoraggio di anomalie e tempestività basato sull'IA
Già a settembre 2021 abbiamo avviato il Proof of Value con ITSV e iniziato a sostituire l'intero framework basato su regole con digna Data Anomalies e digna Data Timeliness, passando completamente a un'osservabilità e a una fiducia basate sull'IA.
Tutte le analisi avvenivano in modo sicuro all'interno dell'infrastruttura di ITSV, garantendo la piena conformità alla normativa sulla privacy dei dati
Nessuna taratura, nessuna configurazione di soglie, nessun onere di manutenzione
digna Data Timeliness ha utilizzato il machine learning per apprendere i pattern di arrivo e inviare avvisi quando i dati erano in ritardo o mancanti
digna Data Anomalies ha appreso automaticamente i pattern normali per 50GB/giorno da 30 fonti e ha poi segnalato le deviazioni, eliminando le soglie manuali
Caso d'uso: dati della previdenza sociale a livello nazionale
Il data warehouse di ITSV integra i dati di cinque enti di assicurazione sanitaria e serve milioni di cittadini austriaci. Si tratta di dataset estremamente eterogenei e sensibili, utilizzati per fatturazione, rimborsi medici, analisi sui pazienti e altro ancora.
La sfida non era solo la qualità dei dati, ma anche il volume, la velocità e la responsabilità. digna ha reso possibile:
✦ Monitorare tutte le tabelle in ingresso senza scrivere o riscrivere una sola regola
✦ Garantire l'aggiornamento dei dati tra regioni e pipeline, anche senza pianificazioni definite
✦ Offrire il rilevamento delle anomalie in modalità self-service a tutti i team, aumentando adozione e copertura
I risultati: dal caos alla fiducia
Metrica | Prima di digna (2021) | Con digna (2025) | Miglioramento |
|---|---|---|---|
Regole di qualità dei dati | 9,000 | 0 | Riduzione del 100% |
Copertura dei casi | 25% | 90% | Aumento di 3.6x |
Avvisi giornalieri | 140 (perlopiù ignorati) | 20 (azionabili) | 86% di falsi positivi in meno |
Manutenzione delle regole | Aggiustamenti continui | Completamente automatizzata | 0 ore/mese |
Scoprite di più da ITSV
ADV Data Excellence Conference Report
Big Data Minds Europe: ITSV x digna (YouTube)
Un anno senza regole tecniche – digna.ai
