如何利用 AI 创建数据字典：免费分步指南
数据字典是说明数据中每个列实际含义的文档。您可以通过三个步骤从电子表格构建一个数据字典：上传文件、描述每个字段并确定其类型，然后审查并发布结果。本指南将介绍数据字典中包含的内容、团队如何手动构建它们，以及如何简化这一繁琐的过程。
什么是数据字典
美国地质调查局（USGS）给出了最清晰的定义。其数据管理指南指出，数据字典“用于对数据的结构和内容进行编目和交流”。它“为单独命名的数据对象提供有意义的描述”。
该定义中的两个词分量最重。“编目”意味着列出每一个字段，包括那些无人使用的字段。“交流”意味着它是为其他人编写的，而不是为数据库编写的。
第二部分正是真正的数据字典与列标题截图的区别所在。名为 cust_stat_cd 的标题并不是文档。而说明这些代码的含义、允许哪些值以及空白代表什么的行才是文档。
大多数团队已经需要一个数据字典，但他们自己并不知道。当两个人对什么算作“活跃客户”产生分歧时，他们所缺失的文档就是数据字典。
数据字典中包含什么
USGS 列出了典型内容，该列表足够简短，可以作为清单使用。
| 元素 | 记录的内容 |
|---|---|
| 数据对象 | 每个字段的名称和定义 |
| 详细属性 | 数据类型、大小、可空性、可选性、索引 |
| 图表 | 实体关系图和其他系统级视图 |
| 参考数据 | 分类和描述性域 |
| 质量代码 | 缺失数据和质量指标代码 |
| 业务规则 | 验证模式或数据质量的规则 |
并非每个项目都需要全部这六项。在两个团队之间传递的单个电子表格只需要前两项和第五项。而生产数据库则需要全部。
质量代码行是最常被跳过、也最常令人后悔的一项。如果一个空白单元格可以表示“零”、“未知”或“不适用”，那么将其记录下来可以防止三个不同的分析师得出三个不同的总数。
为什么团队要构建数据字典
USGS 列出了六种用途，每种用途都对应着它可以防止的实际失败。
文档记录为用户、开发人员和其他利益相关者提供结构细节。交流沟通为人们提供共同的词汇，并帮助开发人员评估模式更改的影响。
应用设计帮助开发人员使用正确的数据类型和控件构建表单和报告。系统分析让分析师能够看到整体设计，并追踪数据在每个流程中的交汇点。
数据集成是对电子表格工作最重要的一项。USGS 指出，清晰的定义“提供了在决定如何将一个数据系统映射到另一个数据系统时所需的上下文理解”。同样的理解也决定了“是否针对特定用途对数据进行子集化、合并、堆叠或转换”。
决策制定使其更加完善，有助于规划数据收集和其他协作工作。
同一页面中还隐藏着一个更尖锐的论点。USGS 指出，字典可以揭示可信度问题。它警告说，“不完整的数据定义可能会使原本出色的数据变得几乎毫无用处”。
需求方面也有记录。USGS 调查手册关于元数据的章节规定，记录必须携带实体和属性的定义，以及来源和使用限制。
团队如何手动构建数据字典
手动路线取决于数据存储在何处，这两种版本都是合理的。
如果它存储在数据库中，系统可能会为您生成初稿。USGS 指出，大多数数据库管理系统“具有内置的、活动的数据字典，并可以根据需要生成文档”。
如果它存在于电子表格中，则没有生成器。USGS 指向了一个空白模板，“用于在 Excel 中手动创建简单的数据字典”，这正是目前最真实的现状。
该手动版本意味着每列一行，由了解数据的人员填写。字段名称、通俗易懂的定义、类型、允许的值、是否允许空白以及所有者。
对于一个 15 列的导出，这需要 20 分钟。而对于从 3 个系统提取的 60 列业务文件，这会占用一个谁也没有的下午。
手动路线在何处受阻
瓶颈很少在于编写，而是在于“考古”。
真实导出中有一半的列名是 5 年前某人脑子里的缩写。要弄清楚 flag_2 的含义，需要打开数据、对其进行排序，并从值中推断出规则。
然后是偏差。USGS 对其后果直言不讳：“未能使字典与实际数据结构保持同步，表明缺乏数据管护。”编写一次后就再也不动的字典比没有字典更糟糕，因为人们会信任它。
这两个问题都是机械性的。读取每一列、分析其值并提出类型和定义是一个重复的过程。人们会觉得这很枯燥，到了第 40 行就会开始出现前后不一致。
如何利用 AI 创建数据字典
步骤 1：上传需要记录文档的文件
登录 Powerdrill Bloom 并上传导出的文件。免费计划中列出了 Excel、CSV、PDF 和 docs。
上传真实的文件，而不是裁剪后的样本。第 900 到 1,100 行中的异常值通常是隐藏有趣规则的地方。
步骤 2：用自然语言请求逐个字段的分析
要求每列一行。每行应包含通俗易懂的定义、显而易见的数据类型、范围或不重复的值以及空白的数量。让它标记任何看起来像代码而不是数据的值。
然后针对模糊不清的项进行深入挖掘。询问哪些列似乎带有编码含义，以及每个代码代表什么。然后，您可以与了解该系统的人员确认或纠正这些内容。
这一阶段的输出是草稿，而不是最终文档。它的作用是免去“考古”工作，让您只需提供判断即可。
步骤 3：纠正定义并发布
审查每一行，并修正只有人类才能解决的行。例如什么算作活跃、为什么两个日期列不一致，以及哪些字段是权威的。然后将结果导出为表格或文档。
将其保存在数据本身的旁边。保存在某人下载文件夹中的字典并不是文档，而且这是重新引入您刚刚修复的偏差的最快方式。
在第一天之后保持其有用性
数据字典只有在保持准确的情况下才能发挥其价值，USGS 直接指出了方法：提前计划，在识别出元素时添加它们，并在结构发生变化时更新字典。
三个习惯可以完成大部分工作。
为外部人员编写定义。如果新员工在不提出后续问题的情况下无法使用该定义，则说明该定义尚未完成。
与数据一起进行版本控制。当添加列或重新指定类型时，字典应在同一批次中进行更改，而不是等到下个季度。
在有标准的地方采用标准。USGS 指出，采用并引用数据标准可以完全避免管理您自己的文档的需要。
字典也自然地与“一次性就数字达成一致”的更广泛习惯相契合。我们关于构建单一事实来源的指南涵盖了这一层之上的内容。同时，分析别人建立的电子表格则涵盖了通常触发此需求的情况。
从您已有的文件开始
您可以在免费计划中完成上述整个闭环。它列出了 Excel、CSV、PDF 和 docs 的上传、生成的洞察和摘要，以及基本幻灯片、文档、表格和图像的创建。
有两个界限值得明确说明。Excel 分析和 Office 文档创建列在 Pro 计划中。免费计划包括一个计划任务，因此按计划重新生成的字典需要付费级别。
如果底层文件需要先进行整理，我们的AI 数据清洗页面涵盖了该步骤。Excel AI 助手和CSV AI 助手页面涵盖了两种最常见的文件类型。要记录您今天最混乱的导出文件，请尝试 Powerdrill Bloom。
常见问题解答
数据字典和元数据有什么区别？
数据字典描述单个字段的结构和内容。元数据则更广泛，涵盖谁生产了数据、原因以及如何收集和处理数据。
我可以在 Excel 中创建数据字典吗？
是的，这是电子表格数据的常用方法。USGS 发布了一个空白模板，用于在 Excel 中手动构建简单的数据字典。
每个字段定义应该有多详细？
足够详细，以便您团队之外的人无需提问即可使用该列。包括允许的值以及空白的含义，因为这些是导致大多数分歧的原因。
谁应该拥有数据字典？
应该是拥有数据结构的人，而不是请求报告的人。当列发生变化时，所有权最为重要，因为字典必须在同一批次中进行更改。
数据字典应该多长时间更新一次？
每当底层结构发生变化时。USGS 将过期的字典视为数据管护问题，因为人们会一直信任不再与数据匹配的定义。