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摘要
這篇文章探討了如何從概念到實踐進行高效的數據建模，並強調資料治理、AI自動化及圖數據庫等重要議題，以幫助讀者在當今數據驅動決策環境中脫穎而出。 歸納要點:
- 資料治理與數據建模的融合，讓我們能夠建立更可靠、可維護的數據模型，以應對日益嚴格的資料法規。
- AI驅動的自動化數據建模不僅提升效率，還能降低成本，但必須謹慎平衡自動化技術和專業知識之間的關係。
- 圖數據庫在複雜關係數據處理上表現優異，但其獨特性也帶來了新的挑戰，需要深入理解其設計原則與優化策略。
數據建模的定義與重要性
工廠現場正在轉型為數據驅動創新的中心。本系列活動共五天，旨在介紹一些基本主題，以幫助各級專業人士理解並利用數據推動數位轉型的努力。---### 星期三 - 數據建模- **什麼是？**- **為什麼要這樣做？**- **主要方法**->交易數據 (OLTP)->分析數據 (OLAP)- **三個關鍵階段**->概念模型 / 邏輯模型 / 物理模型- **我們行業的關鍵概念**->維度建模 - 星型架構->數據網格->獎牌架構- **知識來源與參考文獻**---## 什麼是？數據建模將複雜的數據轉化為清晰且易於業務理解的格式，同時保持資料庫性能的高效運行。簡單來說，它將原始數字和資訊變成有助於改善業務運作的答案。這一基礎性的數據架構組件能幫助每個人更有效地使用數據，提供了一張明確的地圖，顯示不同資料之間如何相互連結與協作。
在實際應用中，良好的數據建模能夠輕鬆解決許多商業問題。例如，它不僅可以用來建立預測模型，以便對未來趨勢進行預測，也適合用於描述性模型，以分析和解釋過去發生的事件。此外，不同類型的應用場景，比如金融風險評估或市場需求預測，都可以透過精心設計的模型得到全面支持。
因此，在當今快速變化且極具競爭力的商業環境中，有效的数据建模無疑對決策過程至關重要，其價值體現在許多成功案例中，例如某些企業利用先進的星型架構提升了報告生成效率，使得管理層能迅速掌握市場動態並做出及時反應。
在實際應用中，良好的數據建模能夠輕鬆解決許多商業問題。例如，它不僅可以用來建立預測模型，以便對未來趨勢進行預測，也適合用於描述性模型，以分析和解釋過去發生的事件。此外，不同類型的應用場景，比如金融風險評估或市場需求預測，都可以透過精心設計的模型得到全面支持。
因此，在當今快速變化且極具競爭力的商業環境中，有效的数据建模無疑對決策過程至關重要，其價值體現在許多成功案例中，例如某些企業利用先進的星型架構提升了報告生成效率，使得管理層能迅速掌握市場動態並做出及時反應。
為什麼數據建模對企業至關重要
數據建模層與可視化及商業智慧工具直接連接，這使得商業用戶能夠獨立存取系統，並利用簡單的拖放介面來創建自己的報告和分析數據。如此一來，就減少了對技術支持的需求，使基本的分析任務變得更加便捷。
為什麼會這樣呢？因為商業用戶和技術數據儲存之間存在著根本性的差異。商業用戶通常以商業概念進行思考，而實際的數據則是依照應用需求以技術格式進行儲存。舉個例子，一位CEO可能會簡單地說：“銷售佣金是已成交交易的5%。”然而在資料庫中，這就需要檢查{closed_deals}表格，計算{amount}和{months}欄位，並核實{payment_received}狀態等多重步驟。
透過有效的數據建模，我們能夠抽象出複雜現實中的關鍵要素，使分析變得更為直觀。此外，不同類型的數據（例如結構化與非結構化）在模型準確性上也有著顯著影響，而各種建模技術，例如統計回歸或機器學習，各自擁有不同優缺點。在具體案例方面，有許多成功運用數據驅動決策提升企業效益的例子，也讓人們更加了解數據建模的重要性。
為什麼會這樣呢？因為商業用戶和技術數據儲存之間存在著根本性的差異。商業用戶通常以商業概念進行思考，而實際的數據則是依照應用需求以技術格式進行儲存。舉個例子，一位CEO可能會簡單地說：“銷售佣金是已成交交易的5%。”然而在資料庫中，這就需要檢查{closed_deals}表格，計算{amount}和{months}欄位，並核實{payment_received}狀態等多重步驟。
透過有效的數據建模，我們能夠抽象出複雜現實中的關鍵要素，使分析變得更為直觀。此外，不同類型的數據（例如結構化與非結構化）在模型準確性上也有著顯著影響，而各種建模技術，例如統計回歸或機器學習，各自擁有不同優缺點。在具體案例方面，有許多成功運用數據驅動決策提升企業效益的例子，也讓人們更加了解數據建模的重要性。
觀點延伸比較:
| 主題 | 重點 | 概念解釋 | 實用性 | 參考文獻 |
|---|---|---|---|---|
| 數據建模 | 將複雜數據轉化為易懂格式 | 幫助業務理解和使用數據，提升決策效率 | 改善預測模型和描述性模型的建立，支持多種商業應用場景 | Bernard Marr, Piethein Strengholt |
| 交易數據 vs. 分析數據 | OLTP與OLAP的區別及特點 | 即時交易處理與複雜查詢分析的不同需求 | 選擇合適的數據類型以支援業務決策過程 | |
| 三個關鍵階段：概念、邏輯、物理模型 | 系統化設計流程 | 從高層次到具體技術藍圖的整體架構 | 促進團隊協作，提高資料庫性能 | Lawrence Corr |
| 維度建模 - 星型模式 | 一種專門為分析目的而設計的結構方式 | 簡化數據組織，使得分析更直觀易懂 | 靈活、可擴展，提高查詢效能 | Joe Reis |
| 去中心化數據管理與敏捷分析框架 | 賦予各領域自主開發能力 | 透過自服務平台促進快速決策並提高資料質量 | 減少對中央IT部門依賴，加快洞察力生成速度 | Miguel Escobar |
數據分析師的角色及其挑戰
數據分析師是什麼？簡單來說，他們就像是數據的翻譯者。他們能夠用通俗易懂的語言解讀商業問題，並在數據倉庫中找到相關的數據。接著，他們將商業需求轉化為技術查詢，最終向利益相關者提供清晰且具可行性的見解。這一過程通常運作良好，但當人員規模增大時卻無法持續擴展，因此會變得相當低效。在此情況下，上述例子中的數據分析師可能成為企業的一個... ⚠️ **瓶頸！**
那我們該如何改善呢？顯然，我們需要將這位數據分析師腦海中的知識轉移到一個結構化的系統中，以便讓每個人都能理解和使用。
有效的數據分析不僅需要良好的溝通能力，還需具備一定的統計學基礎、編程技能（如Python或R），以及資料庫管理能力（例如SQL）。此外，面對日常挑戰，如數據質量問題、跨部門之間的溝通障礙，以及隨著技術趨勢的不斷更新保持自身專業知識，也都是他們必須克服的重要課題。因此，建立一個可以共享知識和工具的平台，是提升工作效率及減少瓶頸的重要步驟。
那我們該如何改善呢？顯然，我們需要將這位數據分析師腦海中的知識轉移到一個結構化的系統中，以便讓每個人都能理解和使用。
有效的數據分析不僅需要良好的溝通能力，還需具備一定的統計學基礎、編程技能（如Python或R），以及資料庫管理能力（例如SQL）。此外，面對日常挑戰，如數據質量問題、跨部門之間的溝通障礙，以及隨著技術趨勢的不斷更新保持自身專業知識，也都是他們必須克服的重要課題。因此，建立一個可以共享知識和工具的平台，是提升工作效率及減少瓶頸的重要步驟。
事務性數據與分析性數據的主要區別
在探討事務性數據與分析性數據的主要區別時，可以從以下幾個方面進行闡述：首先，事務性數據（OLTP）主要使用第三正規形或第五正規形來處理即時交易，旨在消除冗餘，並有效管理日常運營中的交易資料。這類數據通常以高頻率的小型快速交易為特徵，例如銀行帳戶管理、電子商務交易和票務預訂等。在結構上，它們是經過標準化的，以保持一致性並避免重複。而另一方面，分析性數據（OLAP）則採用維度數據建模的方法，把資料組織成可測量的事件（事實）和提供背景的資訊（維度）。其目的在於支持複雜的分析查詢，以協助決策過程。這種數據結構通常是非正規化的，例如星型或雪花模式，以提升查詢效能。相較之下，分析性數據面對的是低頻率的大型複雜查詢，如聚合和趨勢分析等，其應用範疇包括銷售表現分析、客戶細分及預測等。因此，在業務決策中選擇適合的數據類型，不僅能夠支援不同需求，也有助於更深入地理解各自背後所依賴的原理及其功能差異。
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Free Images三個關鍵階段解析：概念、邏輯與物理數據模型
這段文字主要探討了分析型（OLAP）系統的三個關鍵階段。首先是**概念數據模型**，這是一種高層次、以業務為中心的模型，能夠概述關鍵實體及其之間的連結，有助於利益相關者快速理解整體結構。在此階段，可以增加用戶需求分析和業務規則的重要性，以確保所建模內容符合實際應用需求。
接下來是**邏輯數據模型**，這是一個更詳細的表示方式，定義了實體的屬性及其關係，它在業務概念與技術實現之間架起了一座橋樑，同時保持易於使用。此過程中也可以考慮資料正規化原理，以強調資料結構的一致性與合理性。
最後是**物理數據模型**，這是一個針對特定資料庫技術的技術藍圖，用於明確定義數據將如何被存儲和組織。在制定物理模型時，需要考慮不同資料庫技術（如關聯式或NoSQL）的特點，以優化性能和存取效率。此外，引入版本控制以及文檔管理的重要性，可以促進團隊協作與後續維護。
此外，在我們行業中的一個重要概念是**維度建模 - 星型模式**。星型模式是一種專門為了分析目的而設計的數據組織方式，它由兩種類型的表組成：一個事實表，其作為模式中的主要表格，包含了商業流程中的主要度量、指標或事實。
接下來是**邏輯數據模型**，這是一個更詳細的表示方式，定義了實體的屬性及其關係，它在業務概念與技術實現之間架起了一座橋樑，同時保持易於使用。此過程中也可以考慮資料正規化原理，以強調資料結構的一致性與合理性。
最後是**物理數據模型**，這是一個針對特定資料庫技術的技術藍圖，用於明確定義數據將如何被存儲和組織。在制定物理模型時，需要考慮不同資料庫技術（如關聯式或NoSQL）的特點，以優化性能和存取效率。此外，引入版本控制以及文檔管理的重要性，可以促進團隊協作與後續維護。
此外，在我們行業中的一個重要概念是**維度建模 - 星型模式**。星型模式是一種專門為了分析目的而設計的數據組織方式，它由兩種類型的表組成：一個事實表，其作為模式中的主要表格，包含了商業流程中的主要度量、指標或事實。
維度建模中的星型結構介紹
在數據倉儲的設計中，星型結構是一種有效的架構，它由多個維度表與事實表相互關聯組成。每個維度表都包含了描述事實表的屬性或特徵，使得數據分析變得更為直觀易懂。這種結構之所以受歡迎，主要因為它提供了一個標準化且經過驗證的方法來整理數據，以便於分析。
星型結構具備幾個顯著優勢。首先，它非常靈活，可以根據業務用戶的需求隨意切片和拆分數據。其次，這一模型也具有良好的擴展性，能夠隨著業務變化而進行調整和演進。此外，在關係型資料庫管理系統（RDBMS）中，星型結構通常可以提高查詢效能，大部分查詢都會透過所謂的「星形連接」來執行。
正如拉爾夫·金鮑所言：「現在做艱難的工作，以便讓未來查詢變得容易。」這句話強調了在設計階段投入必要努力的重要性，以確保後續使用中的便利和高效。因此，在建立維度模型時，考慮到冗餘數據的避免、查詢效率的提升，以及通過ETL流程整合不同來源數據等設計原則，都能使最終成果更加完備、適應實際應用需求。
星型結構具備幾個顯著優勢。首先，它非常靈活，可以根據業務用戶的需求隨意切片和拆分數據。其次，這一模型也具有良好的擴展性，能夠隨著業務變化而進行調整和演進。此外，在關係型資料庫管理系統（RDBMS）中，星型結構通常可以提高查詢效能，大部分查詢都會透過所謂的「星形連接」來執行。
正如拉爾夫·金鮑所言：「現在做艱難的工作，以便讓未來查詢變得容易。」這句話強調了在設計階段投入必要努力的重要性，以確保後續使用中的便利和高效。因此，在建立維度模型時，考慮到冗餘數據的避免、查詢效率的提升，以及通過ETL流程整合不同來源數據等設計原則，都能使最終成果更加完備、適應實際應用需求。
數據網格的核心原則與優勢
成功的數據架構應該能夠在整個數據生命周期中提供無縫的能力。結合數據網格原則與低代碼/無代碼工具，形成了一個強大的去中心化數據管理和敏捷分析框架。這種方法不僅提升了獲取洞察的能力，也賦予利益相關者創建與其數據互動的方法，使之更為友好且高度適應性。在這裡，**以領域為導向的去中心化數據擁有權**顯得尤為重要——這意味著數據擁有權分散至具體業務領域的小組，因為他們對自己的數據最為了解。如此一來，不僅促進了責任感，還提高了每個領域內部的數據質量。此外，自服務分析平台也在快速決策過程中發揮了關鍵作用，而有效的數據治理機制則確保了資料質量和安全性。因此，通過實際案例展示成功運用數據網格所帶來的效果，可以讓我們更深入地理解其意義。
金字塔架構如何提升資料處理效率
將數據視為產品能夠確保在可用性、質量和可發現性方面的專注。數據產品的設計旨在讓其他團隊能夠輕鬆使用。此外，建立一個健全的自助式數據基礎設施，使各領域團隊能夠自行開發、部署及管理他們的數據產品，這樣不僅減少了對中央IT部門的依賴，也加快了數據處理與分析的速度。這種方法有效地實現了數據管理的分散化，進而促進以數據驅動決策，讓洞察力的快速開發和部署成為可能。📌通過擁抱敏捷分析方法，它推動持續改進並保持競爭優勢。📌
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推薦書籍以深化你的資料策略知識
這種以三層架構組織數據的方式，讓我們能夠在每個階段進行系統性的清理、增強和聚合。這樣的分層處理不僅提高了數據的完整性和可靠性，還使得系統在面對不斷變化的商業需求時，更加易於維護和調整。此外，這種架構的模組化設計使各層能夠獨立擴展，有效應對批處理場景中常見的大型數據集。同時，原始數據、中間數據與精煉數據之間的明確區分，有助於簡化數據治理及合規工作，為管理複雜的批處理流程提供了一個穩健的框架。
未來趨勢：靈活應對商業需求變化
- **提升數據品質與一致性**：在各個層級上實施標準化的數據驗證和轉換流程。
- **可擴展性**：輕鬆擴展的數據處理管道，以應對龐大且多樣化的數據來源。
- **增強分析能力**：支持從描述性到預測性的複雜分析，涵蓋不同階段。
- **數據治理與合規性**：促進更好的數據治理實踐，並具備清晰的數據來源追溯能力。
- **維護與可靠性**：模組化設計使得獨立更新和故障排除變得更加容易，提高了系統的可靠性。
- **未來適應能力**：靈活的架構能夠適應新的商業需求及額外的數據來源，有效存儲原始資料如同資料湖，同時也提供預處理過、結構化的資料，如同資料倉庫。這種組合可以在不妥協靈活性的情況下提高處理速度和效率。
### 推薦書籍
- _**["Data Strategy"] [作者: Bernard Marr]**_ 如何從大數據、分析及人工智慧中獲利。
- _**["Data Management at Scale"] [作者: Piethein Strengholt]**_ 現代數據架構中的 Data Mesh 與 Data Fabric。
- _**["Building Solutions with the Microsoft Power Platform"] [作者: Jason Rivera]**_ 解決企業日常問題的方法。
- _**["Fundamentals of Data Engineering"] [作者: Joe Reis]**_ 計劃和建設穩健的數據系統。
- _**["Agile Data Warehouse Design"] [作者: Lawrence Corr]**_ 從白板到星型模式的協作維度建模。
- _**["Master Your Data with Excel and Power BI"] [作者: Miguel Escobar]**_ 利用 Power Query 以獲取和轉換您的工作流程。
參考來源
商業智慧高效指南：數據驅動決策的秘訣- 創業開公司Start Company
本指南深入探討商業智慧的概念，揭示如何利用數據洞察力推動業務增長。從數據收集、清洗到分析與視覺化，我們將逐步闡述如何將海量數據轉化為可操作的商業策略，包括趨勢 ...
來源： startcompany.tw知識產品指南：數據分析高手必學的線上課程、電子書和諮詢服務 ...
想提升數據分析能力，做出更明智的商業決策？我們的知識產品能助你一臂之力！我們提供多元化的學習途徑，包括深入淺出的線上課程（涵蓋數據清洗、EDA到建模可視化等， ...
來源： fongyuan.com.tw從零打造現代資料分析架構及專業職涯（iThome鐵人賽系列書）
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出版社: 人民郵電出版社 ; 出版日期: 2022/12/01 ; 內容簡介. 本書從基本概念和理論入手，通過近千張圖和簡單的例子由淺入深地講解深度學習的相關知識，且不涉及複雜的數學內容 ...
來源： 博客來資料庫／大數據｜電腦資訊｜中文書
Amazone 400+ 五星好評 資料領域的必讀書單 ，適合IT專業人士和學生，尤其適合希望深入了解資料工程的讀者。 書中提供資料工程的基本和進階概念，對於理解當前和 ...
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