我們在 拆解元數據 篇章中提到了業務詞彙在治理中的重要性。但在實務上，最常發生的災難就是大家打開 Excel，只填了「中文名稱」和「備註」，然後覺得治理做完了。

這種空泛的定義，對於自動化治理毫無幫助。

經過多次的迭代與磨合，我們總結出了一套 「業務詞彙標準結構 (Business Glossary Schema)」。這不僅僅是文件，它是業務端與 IT 端之間的 「資料契約 (Data Contract)」。

以下我將先揭露這份 規格架構，接著用 人資領域的員工主檔 作為實戰範例。

第一部分：業務詞彙的標準結構 (The Schema)

一個完善的業務詞彙，內部必須包含以下欄位。我們將其分為 基礎識別、核心定義、品質與安全、技術映射 四大類。

1. 基礎識別類 (Identification)

• 業務詞彙類型 (Type)：
  • 資料標準 (Data Standard)：對應實體表格 (Table/Dataset)。
  • 屬性 (Attribute)：對應一般欄位 (Column)。
  • 參照屬性 (Reference Attribute)：對應外鍵關聯 (Foreign Key)，指向另一個標準。
• 業務詞彙領域 (Domain)：該詞彙的歸屬領域（全類型適用）。例如：人資、財務、供應鏈。
• 業務詞彙名稱 (Name)：該詞彙的正式名稱（全類型適用）。包含英文（作為 ID）與中文（顯示用）。
• 業務詞彙同義詞 (Synonym)：該詞彙的常用別名（全類型適用）。方便使用者透過不同關鍵字搜尋。

2. 核心定義類 (Definition & Logic)

• 業務詞彙定義 (Definition)：
  • 該詞彙的詳細解釋（全類型適用）。
  • 重點：必須描述使用方法、業務含義與邊界範圍（Scope）。
• 業務詞彙規則 (Business Rule)：
  • 描述條件邏輯（全類型適用）。例如：計算公式、過濾條件、生效時間邏輯。
• 參照屬性來源 (Reference Source)：
  • 僅「參照屬性」適用。
  • 描述該屬性的來源標準是誰。從 IT 角度看，就是 FK 指向哪個 Parent Table。

3. 品質與安全類 (Quality & Security)

• 業務詞彙品質規範 (Quality Specs)：
  • 僅「屬性/參照屬性」適用。這是自動化品質檢測 (DQ) 的依據。
  • 可否為空 (Nullable)：Y/N。
  • 命名原則 (Naming Convention)：例如 xxxx-xxxx 格式。
  • 有效值域 (Value Domain)：例如 1 (男) / 0 (女)，或 Regex 規則。
• 機敏性 (Sensitivity)：
  • 僅「屬性/參照屬性」適用。
  • 分級：L1 (公開) / L2 (內部) / L3 (機密) / L4 (極機密)。
• 法遵法規標籤 (Compliance Tags)：
  • 僅「屬性/參照屬性」適用。
  • 標記是否涉及：GDPR (歐盟個資法)、CCPA (加州個資法)、CRPA 等。

4. 權責與技術映射類 (Ownership & Technical Mapping)

• 權責 (Ownership)：
  • 僅「資料標準」適用（屬性預設繼承標準的權責）。
  • 包含四個關鍵角色：Data Owner (決策者)、Data Steward (定義者)、IT Product Owner (架構師)、IT Admin (維運者)。
• 權威系統 (System of Record)：
  • 僅「資料標準」適用。資料的源頭系統，例如 HR System (Workday)。
• 權威資料路徑 (Physical Path)：
  • 全類型適用。
  • IT 端實際存取的物理位置，例如 hrdb.dbo.employee_master。

第二部分：實戰範例 —— 員工主檔 (Employee Master)

理解了規格後，我們來看一個具體的例子。
假設我們要定義 HR 領域最核心的 「員工主檔」，它包含三個層次：

1. 資料標準：員工主檔本身。
2. 屬性：員工編號 (PK)、員工姓名 (PII)。
3. 參照屬性：出生國家代碼 (FK)。

以下是填寫好的規格書範例：

1. 資料標準範例：員工主檔

2. 屬性範例：員工編號 & 員工姓名

這裡展示一般屬性的定義，重點在於品質規範與機敏性。

A. 員工編號 (PK)

B. 員工姓名 (敏感個資)

3. 參照屬性範例：出生國家代碼 (FK)

這裡展示「參照屬性」的特殊性，它必須指向另一個標準。

結語：從「文件」到「智能」

透過上述的結構化定義，我們做到了兩件事：

1. 區分了「屬性」與「參照屬性」：這讓我們能自動建立資料血緣 (Lineage)，當「ISO 國家代碼標準」變更時，系統能自動通知 HR 系統管理員。
2. 將「品質規範」代碼化：有效值域 不再是寫給人看的文字，而是可以被轉換成 SQL 的驗證邏輯 (Data Quality Rules)。

這就是為什麼我們堅持業務詞彙必須要有嚴謹的結構。因為只有結構化的元數據，才能驅動自動化的資料治理。