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QUALITÀ DEI DATI NETEZZA

Fidatevi dei dati nel vostro warehouse Netezza

digna monitora, valida e traccia i dati Netezza direttamente nel vostro ambiente: anomalie, righe rifiutate durante il caricamento, duplicati, tempi di consegna e modifiche allo schema, senza copiare nulla all'esterno per i controlli. L'IA impara com'è la normalità, così non dovete scrivere una regola per ogni caso.
digna che monitora dataset Netezza: righe rifiutate durante il caricamento, un'anomalia di duplicati e una tabella mart puntuale
digna che monitora dataset Netezza: righe rifiutate durante il caricamento, un'anomalia di duplicati e una tabella mart puntuale

Il vostro sistema Netezza può essere in salute mentre i vostri dati non lo sono

L'appliance può funzionare esattamente come progettato. I caricamenti possono completarsi e i job di groom possono essere eseguiti nei tempi previsti. Eppure i report costruiti su quelle tabelle possono comunque basarsi su dati incompleti, duplicati o non aggiornati. digna monitora i dati stessi e individua i problemi di qualità che il monitoraggio di sistemi e pipeline non è mai stato progettato per vedere. Combinate le funzionalità qui sotto nella soluzione di qualità dei dati Netezza di cui avete davvero bisogno.

Data Anomalies
Data Validation
Timeliness
Data Analytics
Schema Tracker

IL VOSTRO SISTEMA NETEZZA PUÒ ESSERE IN SALUTE MENTRE I VOSTRI DATI NON LO SONO

Anomalie dei dati

Scoprite problemi che non sapevate di dover cercare. digna osserva continuamente i vostri dati Netezza e apprende come si comporta ogni dataset nel tempo, quindi segnala tutto ciò che devia dal modello.

  • VOLUMI DI DATI

  • DISTRIBUZIONI DEI VALORI

  • TASSI DI VALORI NULLI

  • CARDINALITÀ

IL VOSTRO SISTEMA NETEZZA PUÒ ESSERE IN SALUTE MENTRE I VOSTRI DATI NON LO SONO

Anomalie dei dati

Scoprite problemi che non sapevate di dover cercare. digna osserva continuamente i vostri dati Netezza e apprende come si comporta ogni dataset nel tempo, quindi segnala tutto ciò che devia dal modello.

  • VOLUMI DI DATI

  • DISTRIBUZIONI DEI VALORI

  • TASSI DI VALORI NULLI

  • CARDINALITÀ

Data Anomalies
Data Validation
Timeliness
Data Analytics
Schema Tracker

IL VOSTRO SISTEMA NETEZZA PUÒ ESSERE IN SALUTE MENTRE I VOSTRI DATI NON LO SONO

Anomalie dei dati

Scoprite problemi che non sapevate di dover cercare. digna osserva continuamente i vostri dati Netezza e apprende come si comporta ogni dataset nel tempo, quindi segnala tutto ciò che devia dal modello.

  • VOLUMI DI DATI

  • DISTRIBUZIONI DEI VALORI

  • TASSI DI VALORI NULLI

  • CARDINALITÀ

Monitorate i dati Netezza dove risiedono

digna esegue i controlli di qualità dei dati direttamente nel vostro ambiente Netezza — nulla viene copiato su una piattaforma esterna solo per essere controllato.

I dati restano nel vostro ambiente

Nel rispetto dei vostri controlli di sicurezza e governance esistenti.

I dati restano nel vostro ambiente

Nel rispetto dei vostri controlli di sicurezza e governance esistenti.

Monitoraggio in-database

I calcoli di qualità vengono eseguiti direttamente sulle vostre tabelle Netezza.

Monitoraggio in-database

I calcoli di qualità vengono eseguiti direttamente sulle vostre tabelle Netezza.

Deployment enterprise

All'interno della vostra infrastruttura e dei vostri perimetri di sicurezza.

Deployment enterprise

All'interno della vostra infrastruttura e dei vostri perimetri di sicurezza.

Un unico livello di monitoraggio

Su ogni database e schema che monitorate, non una configurazione separata per ogni dataset.

Un unico livello di monitoraggio

Su ogni database e schema che monitorate, non una configurazione separata per ogni dataset.

Pannello digna che combina la validazione delle regole, 1.240 controlli superati, con un monitoraggio continuo basato sull'IA che segnala uno spostamento della distribuzione che nessuna regola rileverebbe.

Coprite ciò che vi aspettate, e anche ciò che non vi aspettate

Le regole contano ancora. Una colonna non dovrebbe essere NULL. Una chiave dovrebbe esistere nella tabella di riferimento. Un caricamento notturno dovrebbe arrivare prima delle 6:00. digna continua a validare tutto questo — e osserva ciò che nessuna regola descrive: righe che scompaiono in silenzio, una distribuzione che si sposta, un caricamento che si avvicina sempre di più alla finestra di reporting.

Cosa si rompe in silenzio in Netezza

I difetti che arrivano fino al reporting raramente sono quelli che generano un errore. Attraversano caricamenti, job di groom e trasformazioni senza far fallire nulla, per poi emergere settimane dopo come numeri che nessuno riesce a riconciliare.

Righe rifiutate da nzload

nzload prosegue fino al suo limite di errori, scrivendo i record rifiutati nel file .nzbad mentre il caricamento risulta comunque riuscito. digna porta alla luce le righe che non hanno mai raggiunto la tabella.

Righe rifiutate da nzload

nzload prosegue fino al suo limite di errori, scrivendo i record rifiutati nel file .nzbad mentre il caricamento risulta comunque riuscito. digna porta alla luce le righe che non hanno mai raggiunto la tabella.

Chiavi che nessuno fa rispettare

Le chiavi primarie ed esterne possono essere dichiarate per l’ottimizzatore ma non vengono mai applicate, così duplicati e chiavi orfane si accumulano senza che nulla generi un errore.

Chiavi che nessuno fa rispettare

Le chiavi primarie ed esterne possono essere dichiarate per l’ottimizzatore ma non vengono mai applicate, così duplicati e chiavi orfane si accumulano senza che nulla generi un errore.

Dati che hanno smesso di arrivare in silenzio

Un feed che smette di scrivere lascia al loro posto le ultime righe valide, quindi nulla fallisce e i dati di ieri semplicemente si ripetono.

Dati che hanno smesso di arrivare in silenzio

Un feed che smette di scrivere lascia al loro posto le ultime righe valide, quindi nulla fallisce e i dati di ieri semplicemente si ripetono.

Caricamenti che slittano ogni notte più tardi

Un caricamento che terminava ben prima della finestra di reporting inizia a sconfinarvi, un’esecuzione alla volta.

Caricamenti che slittano ogni notte più tardi

Un caricamento che terminava ben prima della finestra di reporting inizia a sconfinarvi, un’esecuzione alla volta.

Un unico livello di qualità dei dati per ogni ambiente Netezza

Che utilizziate un’appliance PureData, Netezza Performance Server o un ambiente ibrido mentre pianificate il prossimo passo, digna offre un unico livello di qualità dei dati coerente.

Appliance Netezza

Monitorate tabelle e dataset critici sul sistema che già utilizzate.

Netezza Performance Server

Coprite i deployment più recenti allo stesso modo dell’appliance.

Dati di business critici

Proteggete in modo continuo i dati finanziari, dei clienti, normativi e operativi.

On-premises, cloud privato o pubblico

Restate all'interno della vostra infrastruttura e del vostro modello di sicurezza esistenti.

Dimostrate che i dati corrispondono ancora quando abbandonate Netezza

La maggior parte degli ambienti Netezza è in procinto di migrare altrove, e l’appliance resta in produzione durante la migrazione. digna monitora insieme l’origine e la destinazione, così potete verificare dataset per dataset se ciò che è arrivato corrisponde a ciò che è partito.

Origine e destinazione in un'unica vista

Monitorate nello stesso posto il sistema Netezza da cui migrate e la piattaforma verso cui migrate.

Origine e destinazione in un'unica vista

Monitorate nello stesso posto il sistema Netezza da cui migrate e la piattaforma verso cui migrate.

Una riconciliazione che potete dimostrare

Confrontate volumi, distribuzioni e metriche chiave su entrambi i lati invece di affidarvi a un conteggio delle righe una tantum.

Una riconciliazione che potete dimostrare

Confrontate volumi, distribuzioni e metriche chiave su entrambi i lati invece di affidarvi a un conteggio delle righe una tantum.

Fiducia al cutover

Individuate i dataset arrivati incompleti, in ritardo o con una struttura diversa prima che il business li usi nei report.

Fiducia al cutover

Individuate i dataset arrivati incompleti, in ritardo o con una struttura diversa prima che il business li usi nei report.

Una copertura che sopravvive al progetto

Lo stesso monitoraggio continua a funzionare dopo il cutover, così la qualità non regredisce quando il team di migrazione passa ad altro.

Una copertura che sopravvive al progetto

Lo stesso monitoraggio continua a funzionare dopo il cutover, così la qualità non regredisce quando il team di migrazione passa ad altro.

Domande sulla qualità dei dati in Netezza

Risposte dirette su come digna opera all’interno di un ambiente Netezza, cosa rileva e cosa lascia intatto.

digna funziona con IBM Netezza?

digna funziona con IBM Netezza?

I dati escono dall’ambiente Netezza quando digna li monitora?

I dati escono dall’ambiente Netezza quando digna li monitora?

Come rileva digna i problemi di qualità dei dati in Netezza senza una regola per ogni tabella?

Come rileva digna i problemi di qualità dei dati in Netezza senza una regola per ogni tabella?

digna può rilevare le righe rifiutate durante un nzload?

digna può rilevare le righe rifiutate durante un nzload?

Netezza non applica le chiavi. È importante?

Netezza non applica le chiavi. È importante?

Il monitoraggio aggiunge carico all’appliance?

Il monitoraggio aggiunge carico all’appliance?

digna può aiutarci mentre migriamo da Netezza?

digna può aiutarci mentre migriamo da Netezza?

Sappiate cosa c’è davvero nei vostri dati Netezza

Netezza vi dice che il caricamento è stato completato. digna vi dice se ci si può fidare dei dati che ha scritto: cosa è cambiato, cosa conta e cosa sta succedendo nel tempo.

Sappiate cosa c’è davvero nei vostri dati Netezza

Netezza vi dice che il caricamento è stato completato. digna vi dice se ci si può fidare dei dati che ha scritto: cosa è cambiato, cosa conta e cosa sta succedendo nel tempo.

Sappiate cosa c’è davvero nei vostri dati Netezza

Netezza vi dice che il caricamento è stato completato. digna vi dice se ci si può fidare dei dati che ha scritto: cosa è cambiato, cosa conta e cosa sta succedendo nel tempo.

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