案例02｜智慧資料流探索器：追溯資料從來源到報表的旅程

一、案例定位

本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。本頁使用生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）。理解原書正式案例的問題、使用者與組織價值。

本案例整理原書第 5 章的完整企業級實務案例。

二、學習目標

說明資料血緣不清的商業痛點。
辨識四類使用團隊。
整理資料治理、遷移與根因分析用途。

三、案例情境

企業多年累積結構化與非結構化資料、客製化流程及不一致文件後，分析師往往要花數小時手動追查資料路徑、相依關係與報表邏輯，造成洞察延遲、決策信心不足與法規遵循風險。原書將方案命名為智慧資料流探索器（Intelligent Data Flow Explorer, IDFE），以 GenAI 說明資料從來源到消費層的轉換與生命週期。

四、開始資料

使用團隊／用途	原書價值
資料遷移團隊	遷移前辨識上下游相依與受影響物件
資料模型團隊	理解轉換並支援結構最佳化與重構
資料治理團隊	建立可稽核的追溯與中繼資料管理
資料工程團隊	找出隱藏關係與資料品質根因
跨部門	形成跨平台資料流的單一事實來源

五、Excel／AI 分析方法

在 Excel 建立「來源物件—轉換—下游物件—報表—負責團隊—證據」關聯表；AI 可整理已知路徑，不得補造缺少的轉換。

六、計算結果

原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。

七、結果分析與管理解讀

核心價值不是產生漂亮摘要，而是把每條資料路徑連回可驗證物件，使遷移、變更、稽核與故障調查共用同一脈絡。

八、AI 提問詞

請把我提供的資料物件與轉換紀錄整理成來源到報表的路徑，標示每個節點的證據；無法確認的相依關係不得推測。