Presentiamo la digna Release 2026.04: analytics delle serie temporali e validazione dei dati scalabile per ogni team

La digna Release 2026.04 compie un importante passo avanti per rendere la comprensione e la qualità dei dati davvero accessibili in tutta l’azienda. 

Questa release amplia in modo significativo le capacità di digna in ambito di data analytics e validazione, introducendo analisi avanzate delle serie temporali, componenti di validazione riutilizzabili e una standardizzazione centralizzata dei dati, il tutto pensato per aiutare i team non solo a rilevare i problemi, ma anche a comprendere e controllare i propri dati con maggiore precisione. 

Rendere accessibile l’analisi avanzata dei dati 

Una delle sfide più grandi negli ambienti dati moderni non è raccogliere i dati, ma capire come si comportano nel tempo. 

Con la Release 2026.04, digna introduce un nuovo e potente Analytics Chart, che consente l’analisi interattiva delle serie temporali direttamente nella piattaforma, senza bisogno di strumenti di data science o competenze di programmazione. 

In questo modo utenti di business, analisti ed engineer possono esplorare il comportamento dei dati in modo strutturato e intuitivo. 

Le nuove funzionalità di analytics 

Al centro di questa release c’è un nuovo insieme di metodi analitici integrati, pensati per aiutare i team a scoprire pattern, trend e scostamenti nei propri dati: 

• Regressione lineare, quadratica e cubica per l’analisi dei trend 

• Regressione a tratti con breakpoint configurabili 

• Tecniche di smoothing per la riduzione del rumore 

• Analisi dei quantili per comprendere le distribuzioni 

• Analisi dei residui per un’indagine più approfondita delle anomalie 

Inoltre, digna genera automaticamente serie temporali per ogni dataset, offrendo una visibilità continua su come i dati evolvono nel tempo. 

Così le capacità analitiche avanzate entrano direttamente nei workflow quotidiani, senza richiedere strumenti esterni o competenze specialistiche. 

Dal monitoraggio dei dati alla loro comprensione 

Il monitoraggio tradizionale dei dati risponde a una sola domanda: c’è qualcosa che non va? 

Con le nuove funzionalità di analytics, digna aiuta a rispondere a una domanda molto più importante: 

👉 Perché sta succedendo, ed è previsto? 

La piattaforma ora identifica automaticamente: 

• Trend e cambiamenti di lungo periodo 

• Pattern stagionali e comportamenti ricorrenti 

• Cambiamenti strutturali nel comportamento dei dati 

• Scostamenti dai pattern attesi 

Questo passaggio dal monitoraggio statico alla comprensione del comportamento consente decisioni più rapide e sicure in tutti i team. 

Validazione dei dati scalabile grazie a riutilizzo e standardizzazione 

Oltre alla analytics, la Release 2026.04 introduce importanti miglioramenti nel modo in cui la validazione dei dati viene definita, riutilizzata e gestita in tutta l’organizzazione. 

Enumerations: definizione centralizzata dei valori ammessi 

I team possono ora definire insiemi riutilizzabili di valori ammessi (come codici paese, valori di stato o categorie) e applicarli in modo coerente su tutti i dataset. 

• Riutilizzabili tra progetti e fonti di dati 

• Definiti una volta, applicati ovunque 

• Richiamabili facilmente tramite #ENUM:MY_ENUM# 

Tutti i controlli vengono eseguiti direttamente all’interno del database sorgente, garantendo prestazioni elevate e nessuno spostamento di dati. 

Validation Rule Templates: logica di qualità dei dati riutilizzabile 

Le regole di validazione possono ora essere definite come template riutilizzabili e applicate a più dataset. 

Questo consente: 

• Una logica di validazione coerente tra i progetti 

• Meno duplicazioni e configurazione manuale 

• Un’implementazione più rapida dei controlli di qualità dei dati 

Come per tutta la validazione in digna, questi controlli vengono eseguiti direttamente nel database sorgente, a supporto di una validazione scalabile e ad alte prestazioni. 

Monitoraggio più preciso con le condizioni di rilevanza 

La Release 2026.04 estende inoltre il concetto di rilevanza delle anomalie con le condizioni di rilevanza a livello di statistica. 

I team possono così definire quando una specifica metrica debba essere considerata rilevante ai fini della valutazione. 

Il risultato: 

• Meno rumore negli alert 

• Segnali più significativi 

• Un monitoraggio che riflette il reale contesto di business 

A chi giova questa release 

La Release 2026.04 porta valore a diversi ruoli: 

• I Data Engineer ottengono una logica di validazione riutilizzabile e un maggiore controllo sul comportamento del monitoraggio 

• I team di Data Quality & Governance beneficiano di regole standardizzate e di una validazione coerente 

• I team di Analytics & BI possono ora esplorare trend e scostamenti senza dipendere da strumenti esterni 

• I Platform Owner favoriscono un’adozione più ampia grazie a una analytics semplificata e a una validazione scalabile 

Progettata per gli ambienti dati moderni 

Con questa release, digna conferma la propria attenzione all’elaborazione in-database, garantendo che: 

• I dati non debbano mai essere spostati per l’analisi o la validazione 

• Le prestazioni restino elevate anche su larga scala 

• I requisiti di sicurezza e compliance siano rispettati 

Combinando analytics avanzata e validazione scalabile, digna consente alle organizzazioni di andare oltre il monitoraggio reattivo verso una comprensione e un controllo proattivi dei dati. 

Esplorate la release completa 

Leggete qui il changelog completo e la documentazione 👉 

https://docs.digna.ai/changelog/Release_202604/ 

La Release 2026.04 rappresenta un ulteriore passo nella missione di digna: rendere i dati aziendali affidabili, comprensibili e utilizzabili. 

Portando l’analytics delle serie temporali e la validazione riutilizzabile direttamente nella piattaforma, aiutiamo le organizzazioni a trasformare i dati in insight, senza complessità. 

Domande frequenti

Quali sono le novità della digna Release 2026.04?

La Release 2026.04 aggiunge un nuovo Analytics Chart per l’analisi interattiva delle serie temporali, Enumerations riutilizzabili per i valori ammessi, Validation Rule Templates e condizioni di rilevanza a livello di statistica per il monitoraggio delle anomalie. Insieme, queste novità estendono Data Analytics e Data Validation, così che utenti di business, analisti ed engineer possano comprendere il comportamento dei dati senza competenze di programmazione.

Quali metodi di analisi include il nuovo Analytics Chart di digna?

Il grafico include regressione lineare, quadratica e cubica per i trend, regressione a tratti con breakpoint configurabili, smoothing per la riduzione del rumore, analisi dei quantili per comprendere le distribuzioni e analisi dei residui per un’indagine più approfondita delle anomalie. digna genera inoltre automaticamente serie temporali per ogni dataset, offrendo una visibilità continua su come evolvono i dati.

Come funzionano le Enumerations in digna Data Validation?

Le Enumerations consentono ai team di definire una sola volta un insieme di valori ammessi, come codici paese, valori di stato o categorie, e di riutilizzarlo tra progetti e fonti di dati. Un controllo richiama l’insieme con il placeholder #ENUM:MY_ENUM# e, come tutta la validazione di digna, viene eseguito all’interno del database sorgente senza alcuno spostamento di dati.

Cosa sono i validation rule template in digna?

I validation rule template sono definizioni riutilizzabili della logica di qualità dei dati che possono essere applicate a molti dataset invece di essere ricostruite ogni volta. Secondo la release, garantiscono una validazione coerente tra i progetti, meno duplicazioni e configurazione manuale e un’implementazione più rapida dei controlli, tutti eseguiti direttamente nel database sorgente.

In che modo le condizioni di rilevanza riducono il rumore degli alert in digna?

Le condizioni di rilevanza a livello di statistica, novità della Release 2026.04, consentono ai team di definire quando una specifica metrica debba essere considerata rilevante ai fini della valutazione. Le metriche al di fuori di quel contesto non vengono valutate, quindi il monitoraggio produce meno alert superflui e segnali più significativi, che riflettono la reale situazione di business, estendendo il concetto di rilevanza delle anomalie già presente in digna.