自動化資料分析怎麼做？重整 Raw Data Workflow 的分析流程設計
Data Workflow Optimization Platform
原始 Raw Data 分析流程高度依賴人工整理。
從資料下載、欄位篩選、格式整理，到最終分析與報表輸出，皆需透過多個工具反覆切換。
流程中容易產生：重複操作、版本混亂、 資料遺漏、分析結果不一致、
因此重新設計整體資料分析流程，建立可長期維護的自動化資料整理系統。
01
原本流程與問題
Raw Data 分析前，
需要先到不同資料來源查詢資料，再依據分析需求自行整理與繪製圖表。
當需要確認：
• 趨勢變化
• 規格範圍
• 異常分布
• 基礎判讀
往往需要花費大量時間處理前置作業。
甚至常常發生
• 查詢時間過長
• 圖表格式不一致
• 判讀效率下降
• 分析門檻偏高
資料來源分散
查詢條件繁瑣
圖表需要手動整理
規格比對流程重複
不同分析方式需要重新整理資料
02
流程重新整理
STEP 01
輸入查詢條件
透過圖形介面輸入：
• 批號
• 產品編碼
依據各個產業專業語言快速建立查詢條件。
STEP 02
自動查詢資料
透過 API 與資料來源整合，
自動取得對應 Raw Data。
STEP 03
自動整理分析資料
系統自動過濾空值、
整理欄位與轉換格式，
減少人工處理流程。
STEP 04
自動產出圖表與報告
依據不同分析用途，自動產生：
• 趨勢圖
• 分布圖
• 基礎分析結果
• Excel 報表
協助進行第一次判讀。
03
系統架構設計
04
成果與效益
效益說明提升查詢效率，降低人工整理與查詢時間
自動產生圖表，快速完成基礎分析與判讀
降低分析門檻，透過 GUI 操作簡化流程
統一資料格式，減少人工整理錯誤
提升資料管理性，自動輸出與整理報告檔案
90%
提高資料彙整效率
80%
漸少資料轉換錯誤率
