資料庫設計原理
課程由台灣科技大學資訊工程博士陳士杰，從資料庫系統設計概念、資料庫系統設計流程，一路由淺至深，2.8小時學會資料庫設計原理，一堂課帶你釐清所有資料庫建立的問題和易混淆的概念。課程中將公司內相關表單與人員需求，教您轉換成E-R Model，並透過每個小段落的測驗題，讓您好複習學習更紮實。
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PM哪時候需要寫規格？規格文件撰寫架構一覽
【PM哪時候需要寫規格？】
在產品開發過程中，規格文件扮演著至關重要的角色。這些文件詳細記錄了產品的需求、設計、功能和測試標準，為開發團隊提供了明確的指導，透過精心撰寫和持續更新規格文件，產品經理確保各部門之間的溝通順暢，避免了開發過程中的誤解和錯誤。
規格文件通常有一些標準範本，可以幫助結構化和組織內容。以下是一個典型的規格文件範本，涵蓋主要的章節和內容：
【規格文件架構】
1. 總覽 (Overview)
➛ 文件目的 (Purpose of Document)：描述此文件的目的和目標。
➛ 範圍 (Scope)：描述系統或產品的範圍，明確哪些內容包含在內，哪些不包含。
➛ 目標讀者 (Audience)：說明文件的預期讀者，如開發人員、測試人員、設計師等。
2. 引言 (Introduction)
➛ 背景 (Background)：提供產品或系統的背景訊息，包含開發動機、業務需求等。
➛ 目標 (Objectives)：描述此產品或系統的目標和主要功能。
3. 系統概述 (System Overview)
➛ 系統描述 (System Description)：提供系統的高層次描述。
➛ 主要功能 (Major Features)：列出系統的主要功能和特性。
4. 功能需求 (Functional Requirements)
➛ 需求列表 (Requirements List)：
☑按優先級列出所有功能需求，每個需求應該具體且可測試。
☑使用格式：編號、需求描述、優先級。
5. 非功能需求 (Non-functional Requirements)
➛ 性能需求 (Performance Requirements)：如響應時間、吞吐量、可擴展性等。
➛ 安全需求 (Security Requirements)：如身份驗證、授權、數據加密等。
➛ 可用性需求 (Usability Requirements)：如易用性、界面設計原則等。
6. 系統架構 (System Architecture)
➛ 架構圖 (Architecture Diagrams)：系統架構圖、模塊圖等。
➛ 組件描述 (Component Descriptions)：各個組件的功能和互動方式。
7. 介面描述 (Interface Descriptions)
➛ 用戶界面 (User Interfaces)：描述用戶界面的設計和功能。
➛ API介面 (API Interfaces)：描述系統與其他系統之間的API，包含請求和響應格式。
8. 資料描述 (Data Descriptions)
➛ 資料結構 (Data Structures)：描述系統中使用的主要資料結構。
➛ 資料庫設計 (Database Design)：資料庫模式圖、表結構等。
9. 使用案例 (Use Cases)
➛ 使用案例列表 (Use Case List)：列出所有使用案例，描述使用者如何與系統互動。
➛ 使用案例描述 (Use Case Descriptions)：每個使用案例的詳細步驟、前提條件和結果。
10. 測試計劃 (Test Plan)
➛ 測試策略 (Testing Strategy)：整體測試策略和方法。
➛ 測試用例 (Test Cases)：具體測試用例，描述測試步驟和預期結果。
11. 假設與限制 (Assumptions and Constraints)
➛ 假設 (Assumptions)：進行系統開發所基於的假設。
➛ 限制 (Constraints)：系統開發和運行中的限制條件，如技術限制、法律法規等。
12. 版本歷史 (Revision History)
➛ 變更記錄 (Change Log)：記錄文件的每次變更，包括變更日期、變更內容和負責人。
無論是需求分析、功能設計還是最終的測試階段，規格文件都是產品成功的基石，確保產品能夠滿足市場需求並超越用戶期望。
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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