資料湖本該是數據寶庫，卻常因非結構化數據（如 IoT 時序數據）淪為「資料沼澤」。結構化數據（如 ERP 表格）易整理，但 IoT 數據高頻、時間敏感、格式雜亂，進湖前常被人為干預（如手動 Tag 表），缺乏治理規範，導致品質不穩、上下文遺失。《雙軸數據治理》論述指出，縱向治理（IoT 深度可審計）勢在必行，搭配橫向治理（資料湖整合），從邊緣端解決非結構化數據的治理癥結。EDC 方法正是實務利器！
一、傳統數據採集方式
傳統節能或數據採集，通常經歷以下步驟：0. 訊號接入閘道器/PLC：感測器電壓/電流訊號進 PLC 或閘道器。
1. 工程師建立 Tag 表：手工命名測點（如「TANK1_TEMP」），命名不一致。
2. 資料轉換與上傳：轉 Modbus/OPC UA，上傳上層系統。
3. 集中存放到資料池或雲端：格式、單位、頻率不統一，需額外清洗。
問題：
• 重複人工：每個案場重建 Tag 表，SI 工作量大。
• 格式不一致：橫向整合困難，影響資料湖效率。
• 失真風險：忽略時間敏感性與事件驅動（如秒級數據偏移導致誤判），與論述橫向治理限制相符。
• 缺乏可審計：數據中途處理，原始細節消失，AI 分析不可信。
二、EDC 的方法：邊緣端縱向治理
縱向治理勢在必行，EDC 從邊緣端規範 IoT 數據，實現論述的三層框架：
0. 即時結構化：感測數據進 EDC，自動帶標準格式（來源、時間、數值），對應 L1 黑盒存證。
1. 使用者自助定義：管理介面快速設定名稱、單位、量程、頻率，對應 L2 可重算清洗。
2. 原始數據直接保存：保持完整狀態進入資料庫，對應 L3 可審計知識卡（KIM）。
3. 隨時可用：上層系統透過 API 存取，RAG 僅引用審計後知識，避免幻覺。
EDC 還支援橫向融合，數據進資料湖 Curated Zone，與 ERP/CRM 交叉分析。
三、對 SI 的好處
• 少做重工：無需每個案場重建 Tag 表，工程工時減 30%。
• 資料乾淨：統一格式，減少後端清洗麻煩，品質顯著提升。
• AI 更容易導入：第一手原始數據 + KIM 模型，分析精準度顯著提升。
• 雙軸優勢：縱向深度（可審計）+ 橫向廣度（整合），解決傳統沼澤問題。
四、總結
非結構化數據是資料湖治理的癥結，進湖前無規範、人為干預讓問題加劇。縱向治理勢在必行！EDC 從邊緣端講「標準語」，結合雙軸框架，讓 IoT 數據乾淨可信，結構化數據整合順暢。對 SI 而言，這是省工時、提效率、銜接 AI 與 ESG 的利器！
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