本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）與負責任人工智慧（Responsible Artificial Intelligence, RAI）。把透明與可解釋要求連結到資料工程稽核。
本案例依原書第 7 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。
原書把透明定義為公開系統如何運作、使用哪些資料、決策邏輯與限制；可解釋性則要求使用者、開發者與利害關係人能理解輸出理由。智慧資料流探索器的輸出圖顯示資料跨系統流動，協助資料工程師與稽核人員理解商業智慧（Business Intelligence, BI）報表或機器學習（Machine Learning, ML）特徵如何形成。
| 要素 | 原書作用 |
|---|---|
| 透明 | 揭露資料、運作邏輯與限制 |
| 可解釋性 | 讓不同利害關係人理解輸出理由 |
| 文件與視覺工具 | 支援監督與修正 |
| 智慧資料流探索器 輸出圖 | 追蹤 BI 報表與 ML 特徵的來源及轉換 |
在 Excel 建立資料來源、轉換、輸出與負責人的血緣表，並連結圖形節點；AI 可將技術路徑改寫成不同角色可讀的說明。
原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。
透明不只是公開模型名稱。對企業使用者而言，資料與轉換路徑能否追溯，直接影響稽核、信任與修正能力。
請依資料流紀錄，用正體中文說明輸出如何由來源與轉換形成；缺少節點時明確標示，不得補造。