digna Agentic: odpowiedzi o jakości danych od Twojego asystenta AI

Większość zespołów danych ma pytania, które chciałaby zadać swoim danym prostymi słowami: który produkt zmienił się najbardziej w zeszłym miesiącu albo dlaczego tabela w nocy zrobiła się czerwona. Odpowiedź na nie zwykle oznacza otwarcie dashboardu, przeklikanie się do właściwego checku i wyjaśnienie pytającemu, co on pokazuje. Informacja jest dostępna, potrzeba tylko osoby, która wie, gdzie jej szukać.

digna Agentic, nowość w Release 2026.11, przekazuje to zadanie Twojemu asystentowi AI. Dzięki digna MCP Server Claude i inni agenci AI pracują bezpośrednio z digna, więc możesz zapytać digna z poziomu asystenta i otrzymać odpowiedź opartą na checkach, które już zostały wykonane. To krótkie wideo pokazuje, jak to działa w projekcie demonstracyjnym Pharma w digna, na fikcyjnych danych i prawdziwym produkcie.

Co agent może zrobić z digna

digna MCP Server obsługuje Model Context Protocol i obejmuje obie strony pracy z digna. Po stronie konfiguracji agent może tworzyć projekty, źródła danych, reguły, harmonogramy inspekcji i subskrypcje, dzięki czemu nową tabelę można objąć monitoringiem w trakcie rozmowy, a nie przez wypełnianie serii formularzy. Po stronie wyników może odczytywać statusy inspekcji projektu, źródła danych lub datasetu, aż do pojedynczego checku, i powiedzieć, co jest zielone, co czerwone i od kiedy.

Gdy coś faktycznie zrobi się czerwone, agent może prześledzić alert tak, jak zrobiłby to inżynier: od źródła danych do segmentu, który się zmienił, a od segmentu do dokładnej wartości, która wypadła poza oczekiwany zakres. Zamiast czerwonego statusu otrzymujesz wyjaśnienie, która część danych się zmieniła i o ile.

Opisy, które nadają danym znaczenie

Agent może wyjaśnić tylko te dane, które rozumie, a kolumna o krótkiej technicznej nazwie sama w sobie niewiele mówi. Dlatego digna pozwala opisać każde źródło danych i każdą kolumnę prostym językiem: co reprezentuje wiersz, co mierzy dana wartość, w jakiej jest jednostce. Agent czyta te opisy razem z wynikami, dzięki czemu potrafi zamienić check na kolumnie w zdanie, na podstawie którego product manager może działać, i odpowiadać na pytania biznesowe na podstawie tego, co monitoruje digna, a nie tylko na pytania o jakość danych.

Który produkt zmienił się najbardziej?

W demo pytanie brzmi po prostu: który produkt zmienił się najbardziej? Odpowiedź to amlodypina 5 mg w Czechach. Jej 28-dniowa sprzedaż spadła z 1376 opakowań w 28 dniach do 31 maja do 411 opakowań w 28 dniach do 28 czerwca, czyli o 70% w cztery tygodnie. Agent mówi też, kiedy i gdzie: spadek zaczyna się 1 czerwca i występuje wyłącznie w Czechach.

Porównanie stojące za tą odpowiedzią jest celowo zawężone. Produkty sezonowe i nowe wprowadzenia na rynek są pominięte, ponieważ produkt wahający się zgodnie z kalendarzem albo rozkręcający się launch trafiałby w przeciwnym razie na szczyt każdej listy „największych zmian”. Agent raportuje zmianę zmierzoną przez digna, gdzie i od kiedy wystąpiła, co jest punktem wyjścia dla osób znających rynek, by ustalić przyczynę.

Gdy konfiguracja nie pozwala jeszcze odpowiedzieć

Nie na każde pytanie da się odpowiedzieć na podstawie tego, co digna monitoruje dziś, a przydatny agent mówi o tym wprost, zamiast zgadywać. Gdy obecna konfiguracja nie obejmuje danego pytania, agent informuje, że nie może jeszcze na nie odpowiedzieć, i podpowiada, co dodać, na przykład nowy dataset. Ponieważ ten sam agent potrafi też konfigurować źródła danych i reguły, uzupełnienie tej luki to tylko kolejny krok w tej samej rozmowie.

Działanie we własnej infrastrukturze

Wszystko to działa w Twojej własnej infrastrukturze. digna jest instalowana on-premises lub w Twojej chmurze prywatnej, więc Twoje dane nigdy nie opuszczają Twojej infrastruktury na potrzeby monitoringu. Łączysz swojego agenta AI z własną instancją digna, a agent pracuje z projektami, checkami i wynikami, które już tam są.

Dokumentacja digna Agentic opisuje możliwości MCP Server, a przewodnik podłączania agenta AI krok po kroku prowadzi przez konfigurację.

digna Agentic to jedna z trzech nowości w Release 2026.11; przegląd Release 2026.11 omawia także digna Data Reconciliation i digna Engine.

Zobacz product tour, aby samodzielnie poznać digna Agentic i pozostałe moduły.

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest digna MCP Server?

Pozwala Claude i innym agentom AI pracować z digna przez Model Context Protocol: zarządzać projektami, źródłami danych, regułami, harmonogramami inspekcji i subskrypcjami, odczytywać wyniki aż do pojedynczego checku i badać alerty aż do dokładnej wartości.

Czy agent AI może odpowiadać na pytania biznesowe, a nie tylko na pytania o jakość danych?

Tak. Dzięki opisom źródeł danych i kolumn w prostym języku agent rozumie, co oznaczają monitorowane dane, i może odpowiadać na pytania biznesowe na podstawie tego, co monitoruje digna, na przykład który produkt zmienił się najbardziej w ostatnich czterech tygodniach.

Co się dzieje, jeśli digna nie może jeszcze odpowiedzieć na pytanie?

Agent informuje, że obecna konfiguracja nie pozwala na nie odpowiedzieć, i podpowiada, co dodać, na przykład nowy dataset. Następnie może pomóc to skonfigurować przez ten sam MCP Server.

Gdzie działa digna Agentic?

W Twojej własnej infrastrukturze. digna działa on-premises lub w Twojej chmurze prywatnej, Twoje dane nigdy nie opuszczają Twojej infrastruktury na potrzeby monitoringu, a swojego agenta AI łączysz z własną instancją digna. Przewodnik po podłączaniu pokazuje, jak to zrobić.