數據是驅動業務決策和分析的核心資源，我們可以將數據分為不同的結構和數據用途，這樣的分類有助於企業有效地管理數據資源，並針對具體需求進行優化和應用，本文將介紹常見的數據分類。

數據根據其結構化程度可以分為三種主要類型：

1. 結構化數據（Structured Data）

   • 定義：結構化數據是指具有明確的數據模型和固定格式的數據，通常以表格的形式存儲在關聯數據庫中。
   • 例子：客戶資料表、銷售記錄、產品庫存數據。
   • 應用：適合於進行標準報告和數據分析，便於檢索和管理。

2. 半結構化數據（Semi-structured Data）

   • 定義：半結構化數據部分具有結構，但不完全遵循傳統數據庫的結構化模型，通常以標籤(Label)或鍵(Key)值(Value)對的形式存在。
   • 例子：XML文件、JSON文件。
   • 應用：用於需要靈活數據格式的應用場景，支持快速變更和非結構化數據的處理。

3. 非結構化數據（Unstructured Data）

   • 定義：非結構化數據沒有固定的數據模型或結構，通常以文本、圖像或多媒體形式存在，難以直接組織和分析。
   • 例子：圖像、影像、音頻、PDF。
   • 應用：用於自然語言處理、圖像識別和大規模數據存儲與檢索。

在應用中，數據的功能和用途也可以進一步分為以下幾類：

1. 主數據（Master Data）

   • 定義：主數據是企業中最核心的業務數據，通常包含關鍵實體（如客戶、產品、供應商、員工）的統一信息。
   • 例子：客戶主數據、產品目錄、供應商信息。
   • 應用：用於統一和協調不同系統間的數據，確保數據的一致性和準確性。

2. 元數據（Metadata）

   • 定義：元數據是關於數據的數據，用於描述其他數據的屬性、結構和上下文信息。
   • 例子：資料庫欄位名稱和類型、數據創建日期、數據擁有者。
   • 應用：支持數據管理、檢索和組織，提升數據的可用性和易於理解性。

3. 交易數據（Transactional Data）

   • 定義：交易數據記錄了企業日常業務活動中的具體事件或交易。
   • 例子：銷售訂單、付款記錄、庫存變動。
   • 應用：用於即時業務操作的跟蹤和管理，是BI報告和分析的主要來源。

4. 參考數據（Reference Data）

   • 定義：參考數據是一組相對穩定的標準化數據，用於分類或參考其他業務數據。
   • 例子：國家代碼、貨幣代碼、行業分類標準。
   • 應用：支持數據的一致性和標準化，作為其他數據分類和查詢的基礎。

5. 歷史數據（Historical Data）

   • 定義：歷史數據是指已發生並保存下來的過去數據，通常用於分析趨勢和制定預測。
   • 例子：過去的銷售數據、歷史的庫存數據。
   • 應用：用於趨勢分析、報告生成和預測建模。

6. 衍生數據（Derived Data）

   • 定義：衍生數據是從原始數據通過分析、計算或轉換生成的新數據。
   • 例子：平均值、趨勢指標、計算的指標（如轉化率、ROI）。
   • 應用：用於提升分析結果的深度和精確度，支持高層次的數據洞察和決策。

7. 即時數據（Real-time Data）

   • 定義：即時數據是指從來源系統中實時收集和處理的數據，通常用於即時決策。
   • 例子：傳感器數據、即時交易數據、實時網站流量數據。
   • 應用：支持即時反應和決策，尤其在需要快速反應的業務環境中至關重要。

結論

通過理解和分類不同類型的數據，企業可以更好地管理和利用數據資源。結構化、半結構化和非結構化數據的組織方式各有優劣，而主數據、元數據等不同數據類型在商業智能系統中扮演著重要角色。這些分類為企業構建有效的數據架構和分析流程提供了清晰的框架。