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    • Release 2026.06 - Portiamo la data observability nel vostro codice

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    • Contribuite al futuro dell’innovazione in IA e dati

DATA QUALITY MANAGEMENT

Sappiate che i vostri dati sono corretti prima che qualcuno lo chieda.

digna monitora la qualità dei dati dove i vostri dati si trovano già. Regole che definite voi, cambiamenti che non vi aspettavate, consegne mai arrivate, trend di qualità tra le diverse fonti. Un'unica piattaforma, un unico punto di controllo, e nessun dato lascia mai il vostro ambiente.
Icona a forma di scudo circondata da indicatori di validazione dei dati con gli stati “Superato” e “Non superato”, che illustra i controlli di qualità dei dati basati su regole per conformità e accuratezza.
Ampio ufficio moderno con il team di digna che lavora in modo collaborativo a lunghe scrivanie, a rappresentare l'innovazione, il lavoro di squadra e le competenze alla base delle soluzioni di Data Quality basate sull'AI della piattaforma.

Data Quality continua, costruita attorno ai vostri dati.

Validate regole esplicite.

Rilevate i cambiamenti inattesi.

Monitorate la tempestività dei dati.

Analizzate come la qualità evolve nel tempo.

digna è la piattaforma. La vostra soluzione di Data Quality si costruisce su di essa.

QUALI SCENARI DI DATA QUALITY POTETE COSTRUIRE CON DIGNA?

Sfide di Data Quality diverse. Combinate le funzionalità di cui avete bisogno.

I problemi di qualità dei dati non sono tutti uguali. Con digna potete combinare diverse funzionalità per affrontare ogni scenario.

I dati rispettano le regole definite?

Data Validation

Validate i dati rispetto ai requisiti tecnici e di business, inclusi valori obbligatori, formati, completezza, univocità e integrità referenziale.

I dati rispettano le regole definite?

Data Validation

Validate i dati rispetto ai requisiti tecnici e di business, inclusi valori obbligatori, formati, completezza, univocità e integrità referenziale.

I dati rispettano le regole definite?

Data Validation

Validate i dati rispetto ai requisiti tecnici e di business, inclusi valori obbligatori, formati, completezza, univocità e integrità referenziale.

I dati sono cambiati in modo inatteso?

Data Anomalies

Monitorate il comportamento dei dati nel tempo e identificate deviazioni in volumi, distribuzioni, metriche e comportamento dei dataset prima che diventino problemi operativi.

I dati sono cambiati in modo inatteso?

Data Anomalies

Monitorate il comportamento dei dati nel tempo e identificate deviazioni in volumi, distribuzioni, metriche e comportamento dei dataset prima che diventino problemi operativi.

I dati sono cambiati in modo inatteso?

Data Anomalies

Monitorate il comportamento dei dati nel tempo e identificate deviazioni in volumi, distribuzioni, metriche e comportamento dei dataset prima che diventino problemi operativi.

I dati sono arrivati in tempo?

Timeliness

Rilevate i dati non arrivati, i ritardi imprevisti e i cambiamenti nei pattern di consegna, così che i processi a valle possano contare sui dati disponibili.

I dati sono arrivati in tempo?

Timeliness

Rilevate i dati non arrivati, i ritardi imprevisti e i cambiamenti nei pattern di consegna, così che i processi a valle possano contare sui dati disponibili.

I dati sono arrivati in tempo?

Timeliness

Rilevate i dati non arrivati, i ritardi imprevisti e i cambiamenti nei pattern di consegna, così che i processi a valle possano contare sui dati disponibili.

La qualità dei dati sta migliorando o peggiorando?

Data Analytics

Analizzate le metriche di qualità dei dati come serie temporali per comprendere i trend tra dataset, fonti, fornitori e business unit.

La qualità dei dati sta migliorando o peggiorando?

Data Analytics

Analizzate le metriche di qualità dei dati come serie temporali per comprendere i trend tra dataset, fonti, fornitori e business unit.

La qualità dei dati sta migliorando o peggiorando?

Data Analytics

Analizzate le metriche di qualità dei dati come serie temporali per comprendere i trend tra dataset, fonti, fornitori e business unit.

La struttura dei vostri dati è cambiata?

Schema Tracker

Monitorate i cambiamenti strutturali nei dataset e comprendete come l'evoluzione dello schema possa influire sull'affidabilità dei data product a valle.

La struttura dei vostri dati è cambiata?

Schema Tracker

Monitorate i cambiamenti strutturali nei dataset e comprendete come l'evoluzione dello schema possa influire sull'affidabilità dei data product a valle.

La struttura dei vostri dati è cambiata?

Schema Tracker

Monitorate i cambiamenti strutturali nei dataset e comprendete come l'evoluzione dello schema possa influire sull'affidabilità dei data product a valle.

UN'UNICA PIATTAFORMA. COSTRUITE LA VOSTRA SOLUZIONE DI DATA QUALITY.

Combinate le funzionalità invece di acquistare un pacchetto di Data Quality predefinito.

Ogni organizzazione ha requisiti di qualità dei dati diversi. Potreste aver bisogno di regole di validazione rigorose per i dati critici dei clienti, di anomaly detection per i volumi delle transazioni, di monitoraggio della tempestività per le tabelle di reporting giornaliere e di analytics per comprendere i trend di qualità. Oppure potrebbe servirvi solo una di queste funzionalità.

Con digna, siete voi a decidere quali funzionalità usare e come combinarle.

Il vostro workflow, il vostro livello di controllo

DALLE REGOLE ESPLICITE ALLA COMPRENSIONE CONTINUA

Coprite i problemi di qualità dei dati che conoscete, e anche quelli che non conoscete.

Requisiti noti

Una colonna non deve contenere valori mancanti. Un valore deve rispettare un formato. Una combinazione di colonne deve essere univoca. I dati devono arrivare entro un intervallo di tempo previsto.

Cambiamenti inattesi

Un dataset può improvvisamente contenere meno record del solito. Una distribuzione stabile può cambiare. Una metrica può allontanarsi gradualmente dal suo pattern storico. Questi cambiamenti potrebbero non violare alcuna regola predefinita.

Dalle regole che definite ai cambiamenti che non avevate previsto: digna vi offre le funzionalità per monitorare entrambi.

LA DATA QUALITY FA PARTE DI UN APPROCCIO DI OBSERVABILITY PIÙ AMPIO

Comprendete il legame tra la vostra piattaforma, i vostri dati e il vostro business.

I cambiamenti nella piattaforma dati possono influire sui dati prodotti. I cambiamenti nei dati possono influire sulle metriche e sulle decisioni di business.

Data Platform Observability

La piattaforma dati si comporta come previsto? Monitorate workload, prestazioni, utilizzo e costi nel tempo.

Data Quality

I dati sono corretti e si comportano come previsto? Validate regole, rilevate anomalie, monitorate la tempestività e analizzate i cambiamenti nella qualità.

Business Monitoring

Il business si comporta come previsto? Monitorate le metriche di business e i KPI derivati dai vostri dati.

Costruite fiducia nei vostri dati.

Usate digna per costruire la soluzione di Data Quality più adatta alla vostra organizzazione. Combinate le funzionalità quando vi servono ed estendete la vostra soluzione man mano che i vostri requisiti evolvono.

Costruite fiducia nei vostri dati.

Usate digna per costruire la soluzione di Data Quality più adatta alla vostra organizzazione. Combinate le funzionalità quando vi servono ed estendete la vostra soluzione man mano che i vostri requisiti evolvono.

Costruite fiducia nei vostri dati.

Usate digna per costruire la soluzione di Data Quality più adatta alla vostra organizzazione. Combinate le funzionalità quando vi servono ed estendete la vostra soluzione man mano che i vostri requisiti evolvono.

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