Service · 02
企業資料架構
在導入 AI 之前,先讓資料開始彼此溝通。
重新整理 Database、Data Flow、API 與營運資料。把 Excel、ERP、CRM、LINE、機台資料整合成一致的資料層,是 AI、Dashboard 與自動化的基礎。
fracdigi.com/db/schema
示意schema.sql · postgres
create table customers ( id bigserial primary key, name text not null, industry text, created_at timestamptz default now() ); create table orders ( id bigserial primary key, customer_id bigint references customers(id), amount numeric(12,2) not null, status order_status not null, created_at timestamptz default now() ); create index on orders (customer_id, created_at desc); -- pgvector for RAG create extension if not exists vector; create table knowledge_chunks ( id bigserial primary key, doc_id text not null, chunk text not null, embedding vector(1536) );
ERDAPI contractData lineageAccess matrix
Deliverables
我們會產出什麼?
- ·Database Design (RDB / DW 選型)
- ·Data Mapping · 現況盤點
- ·Data Pipeline (ETL / ELT)
- ·API 架構與命名規範
- ·Data Governance / 權限模型
- ·Dashboard Architecture
Use Cases
通常適合的情境
- 資料散在多個系統,無法統一分析
- 想做 AI Agent 但缺乏乾淨資料源
- 想建立第一版 Data Warehouse