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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
Consultation

預約 AI 導入診斷

不確定該從哪一個 AI 專案開始?
我們會先從目前的流程、系統與資料狀況出發,找出最適合優先數位化與 AI 化的環節,並以可執行的節奏推進。