簡單說，這 30 個詞彙是衡量家裡有沒有礦的方式之一。

所有的組織與個人都有資料，就像整個地球的地底下都有礦物，但是有經濟價值可開採的礦藏需要符合一定的標準。通常關聯式資料庫裡面的資料，因為經過清理與整理，含金量都是較高的。但是，對於某些探索型的資料分析或主題運用，關聯式資料庫的資料反而有可能太過於乾淨而不合用（懂的人都懂）。

我與團隊長年沈浸在研究各種資料庫、資料儲存系統、各種靜態與動態的資料架構。資料庫、資料倉儲、資料湖泊等都是我們日常使用的詞彙。多年來主要客戶也都是企業中獨立編制的資料團隊，他們也很嫻熟這些資料領域專有名詞。這兩年拓展業務，進入沒有專屬資料團隊的產業，才發現「資料倉儲」不是一個常識詞彙，沒有聽過 ETL 的也很多。其中，也有很多”顧問”沒有完全理解這些詞彙，讓諮詢者更加混亂。

對這些詞彙有誤解很嚴重嗎？是的。在大企業與政府專案仍以瀑布方法與總價合約為主的前提下，無法動態修正專案範圍。這些詞彙的誤解會讓專案規劃期的需求方與供應方雞同鴨講，沒有對焦好專案目的與範圍，導致許多失敗、浪費時間與金錢的專案，就好比蓋了水庫，最終沒有水或是無法取水，因為當初沒談水源引水的工作項目。

這個系列詞彙解析是「資料領域入門者」向

30 個必備的資料領域詞彙包含資料庫種類、資料架構種類、資料領域方法論，以及關聯 IT 領域專有名詞，因為數位資料處理仍需借助資訊系統與軟體工程方法。詞彙列表如下：

1. DIKW(Data, Information, Knowledge, Wisdom)
2. Database
3. Metadata
4. Data Warehouse
5. SQL(vs. NoSQL)
6. Business Intelligence
7. Data Lake
8. MPP
9. Data Visualisation
10. Data Virtualization
11. Data Pipeline(vs. ETL)
12. Data Lakehouse
13. Data Mesh
14. Microservice
15. Data Fabric
16. DataOps
17. Data as a Product
18. Data Project
19. MLOps
20. DevOps
21. Data Governance
22. Data Management
23. Data Quality
24. Data Validation
25. Data Catalog
26. Metadata Management
27. Master Data Management
28. DAMA
29. Data Versioning
30. BizDevOps

上述專有名詞我會著重在它們跟資料或資料專案的關係，有幾個名詞我會併在一起談。希望對於「入門」資料領域的夥伴們，提供一個理解架構與範疇，有所依循。