資料調和指南

資料是過去的記錄，也是我們做決策時的關鍵輸入。但以各種格式分析分散、彼此割裂的資料可能很費力，並導致代價高昂的失誤。透過確保資料相容性，調和能為您的資料驅動決策帶來信心。

本指南將拆解資料調和是什麼、其優點、實務應用案例，以及讓它在您的組織中落地所需的工具。

資料調和是確保來自各種(且往往規模龐大)資料集的資料一致且相容的流程。它包含將不同來源的資料整理並對齊到相同的格式或標準。調和可移除重複與錯誤，尤其在資料來源可能來自不同國家、度量單位、年份或資料平台時，這點至關重要。最終成果是具一致單位或格式的資料集，便於比較與分析。

例如，要跨多個廣告平台分析您的廣告成效，而各平台的成效指標都不相同，可能會很繁重且耗時。但若資料已完成調和，判斷預算該花在哪裡就會變成可輕鬆自動化的工作。

調和工具與平台可對多來源資料進行調和，例如ERP、CRM、公共衛生記錄、科學量測、社群媒體、電子郵件行銷活動與網站分析。

以下是一些調和面向。

• 資料格式：將.csv、HTML與JSON檔案中的資料標準化。
• 結構描述：調和結構化、半結構化與非結構化資料之間的差異。
• 度量單位：將英里換算為公里，或將磅換算為公斤。
• 語意：這涉及調和字詞的意義，即使使用相同的術語，也常常需要把意義調整一致。例如，有多個資料集可能都在衡量「年輕成人」的疾病發生率。然而，有些將此詞定義為18到22歲，另一些則定義為18到30歲。

在自動化、資料驅動的世界中，調和後的資料能為您的資料驅動決策與洞察帶來信心。它能協助您做出決策，例如預算配置、市場擴張、新產品開發，以及客戶互動策略。

資料調和也能協助跨團隊協作。例如，當銷售與客服部門產生的資料被調和到同一個共同標準後，就能更有效地協作。降低重複的資料處理並自動化手動工作，可減少營運費用，讓您能專注於新點子、新產品與創新。

最後，彙整並標準化資料，代表您能更容易符合監管要求。有了調和後的資料，您能快速產出正確的稽核報告並維持資料治理實務，在與利害關係人建立信任的同時，降低罰款或聲譽受損的風險。

若要真正理解資料調和的力量，瞭解它在實際情境中的運作方式會更有幫助。以下是一些您可在組織中使用調和後資料的實務範例。

資料調和在AI中扮演基礎角色，尤其在代理式AI中更是如此。AI模型會在龐大的資料集上進行訓練。調和可降低資料「雜訊」，並為大型語言模型(LLM)訓練提供一致的資料。AI智慧代理會依據來自不同來源的資料做決策並自主行動；當底層資料乾淨且已調和時，它們就能採取可帶來預期結果的行動。例如，電子商務AI智慧代理可以像數位禮賓一樣：依據近乎即時的庫存、銷售與客戶ID資料，與客戶對話、協助下單，或處理退貨。

Fedex曾面臨客戶網站瀏覽資料與銷售資料彼此孤立的挑戰；銷售團隊得花三週整理的時間，才能聯繫那些放棄運送報價的客戶。透過結合CRM、社群與交易資料來整合並正規化資料，可讓您取得客戶的全方位視圖，代表行銷與銷售團隊能在銷售流失前快速決策並推出精準行銷活動。

隨著OpenTable(每年協助餐廳填滿17億個座位)在全球成長，客戶服務的需求也隨之增加。許多支援要求都是重複的，但OpenTable的客服專員仍得在彼此未連結、零散的資料之間來回查找，才能處理更改訂位等例行工作。當他們的資料被整合並調和成單一真實來源後，客服團隊就能把重心放在更複雜的情況處理上。

將服務工單、互動記錄、電子郵件與聊天逐字稿等資料串連並調和後，您就能為每位客戶建立一致的全貌，進而推動自動化並帶來更好的客戶體驗。

資料調和需要清楚的資料策略與合適的工具。以下是一些系統與平台的範例。

• 主資料管理(MDM)平台：它們可透過標準化並同步整個組織的核心資料，協助建立單一真實來源。例如CRM與ERP。
• 資料整合工具：整合或傳輸資料。例如零複製(在不重複資料的情況下整合資料)，以及擷取-轉換-載入(ELT)工具(以批次方式傳輸資料)。
• 資料湖倉與次秒級即時資料平台：大型資料儲存庫，讓您能套用自家的業務規則、分析資料、訓練LLM，並交付AI應用。
• 資料品質與清理工具：辨識、修正並預防不一致，讓調和後的資料維持可信。

要決定要使用哪些工具與平台，請先定義您希望透過調和後的資料達成的明確且具體成果。並考量您的資料量與資料多樣性、預算、內部專業能力，以及可投入的資源數量。

要把資料調和策略做得好，需要聚焦與協作。以下是三項成功的基礎做法。

從一開始就要定義資料調和工作的目的。您是想提升決策品質、最佳化客戶體驗，還是提升法規合規性？明確的目標不僅能引導您的做法，也能協助衡量成果是否成功。

資料調和往往牽涉多個團隊，包含IT、行銷、銷售、客服與資料科學。及早讓利害關係人參與，確保大家對目標有共識，並處理跨部門的資料需求。這能建立對「調和後資料將如何被使用」的共同理解。

您可以將資料調和自動化，讓流程更順暢。自動化工具可處理欄位對應、解決不一致、對齊格式等重複性工作—節省時間並降低錯誤。採用自動化代表您的團隊能把重心放在取得洞察，而不是清理資料。

這些核心做法能協助您建立成功資料調和的扎實基礎，讓您更容易釋放資料的全部潛力。

即使是最好的技術與做法也會有挑戰，資料調和也不例外。所幸有一些實用的解法，能協助您克服常見障礙。

只有原始資料品質夠好，資料調和才會有效。不完整或過時的資料會削弱整個流程。

解決方案：建立嚴謹的資料驗證規則，以辨識並修正錯誤。定期監控資料來源，並把品質檢查整合進調和工作流程中，以維持高標準。

不同系統可能會用不同方式定義同一個資料項目。例如，一個系統中的「customer ID」在另一個系統可能對應到「client code」。這些語意不一致會造成錯誤。

解決方案：建立標準化的資料字典，定義所有系統中關鍵詞彙與欄位。這能確保一致性，並避免在調和過程中產生誤解。

整合多來源資料會提高符合隱私法規的複雜度，也會增加資料外洩風險。不當處理敏感資訊可能導致違反合規要求，或讓資安事件有機可乘。

解決方案：把資料治理政策納入您的調和流程。使用工具追蹤資料血緣，並套用自動化合規檢查，確保符合隱私與監管要求。

乍看之下，資料調和與資料整合似乎相似，但它們扮演的角色不同。資料整合會把多來源資料匯入單一系統(例如資料湖)，但不一定會處理不一致問題。資料調和則更進一步，透過標準化並對齊資料，確保資料一致性，以支援正確的分析與決策。