📊 從 Excel 到資料庫：工程師如何把外包測試資料「正確、安全、可追蹤」地存進系統（新手也看得懂）

- 1月 23, 2026

🧭 前言：為什麼「把 Excel 存進資料庫」不是複製貼上那麼簡單？

很多剛接觸系統開發或資料工程的人，常會有一個直覺想法：

「Excel 裡有資料，直接匯進資料庫不就好了嗎？」

但在真實的企業系統中，事情遠比想像複雜。

一個看似簡單的 Excel 檔案，背後其實可能代表：

不同外包廠商
不同資料格式
不同命名規則
不同良率計算方式
不同資料表寫入邏輯

這篇文章，會用完全不需要寫程式背景的方式，帶你一步一步理解：

👉 工程師是如何把「外包廠商提供的 Excel 測試資料」，安全、正確、可追蹤地轉成系統資料的。

🏭 情境說明：我們在處理什麼資料？

假設你在一家製造或科技公司，會收到外包廠商給的 Excel，內容大概像這樣：

一列代表一批產品
有批號、產品型號、測試時間
後面一整排是「測試結果分類（Bin）」
每個 Bin 代表一種測試結果與數量

📌 重點是：
不同外包廠商，Excel 長得完全不一樣。

🧩 工程師的核心任務是什麼？

工程師不是只在「存資料」，而是在做這 5 件事：

1️⃣ 理解 Excel 每一欄「真正的意義」

不是欄位叫什麼，而是：

這個欄位代表「產品身份」？
還是「測試時間」？
還是「測試結果數量」？

👉 同一個概念，在不同 Excel 可能名字完全不同。

2️⃣ 把 Excel 資料轉成「系統可以理解的結構」

工程師會先把 Excel 想像成：

「一張紙上的人類語言」

然後轉成：

「系統內部的一個標準物件（資料模型）」

這個步驟的目的，是統一格式，讓後面流程不用管 Excel 長相。

3️⃣ 把資料分流到「正確的資料表」

在系統中，資料不會全部塞進同一張表，而是：

一張表記「這一批產品是誰」
一張表記「這一次測試發生了什麼」
一張表記「每一種測試結果的數量」

📌 這樣設計的好處是：

查詢快
統計準
後續擴充不會爆炸

4️⃣ 確保「不重複、不漏寫、不亂寫」

工程師必須處理這些問題：

同一批資料來兩次怎麼辦？
有些欄位是空的怎麼辦？
數字格式不一致怎麼辦？

所以在寫入前，一定會先：

查資料庫是否已有資料
比對關鍵欄位
只補「缺的資料」

5️⃣ 每一行程式碼都要「能被未來的人看懂」

這一點非常重要。

企業系統不是寫給自己用的，而是：

半年後的自己
接手的同事
外部稽核
客戶或供應商

所以工程師會：

為「每一個資料轉換步驟」寫清楚註解
說明「這個資料從哪來、要去哪裡」
解釋「為什麼要這樣算」

🔄 實際流程（用白話版說明）

以下是一筆 Excel 資料在系統中會經歷的旅程：

🧾 Step 1：讀取 Excel 的一列資料

把一整列看成「一批產品的完整描述」

🧠 Step 2：轉成系統內部的「資料物件」

將 Excel 的欄位，一一對應到系統認得的屬性
不管 Excel 來自哪個廠商，系統看到的結構都一樣

🗄️ Step 3：寫入「產品基本資料表」

如果這批產品從沒出現過 → 新增
如果已存在 → 不重複新增

🧪 Step 4：寫入「測試紀錄資料表」

記錄這一次測試的時間、設備、結果
一批產品可能有很多次測試

📊 Step 5：寫入「測試結果分類表」

把 Excel 裡一整排的結果數量
拆成「一筆一筆結構化資料」
用來做後續良率、趨勢分析

🔁 Step 6：重新計算統計結果

系統自動重算：
- 通過數
- 失敗數
- 良率百分比

🔐 為什麼這些細節「不能省」？

因為如果省略這些工程步驟，會發生：

❌ 數據重複
❌ 良率算錯
❌ 報表不可信
❌ 客戶不買單
❌ 工程師背鍋

🎯 結語：工程師不是在寫程式，是在「守住資料的可信度」

對外人來說，這只是：

「把 Excel 存進資料庫」

但對工程師來說，這是一條：

要能擴充
要能維護
要能被追蹤
要能被理解

的資料生命線。

如果你曾經看過工程師對著 Excel 沉默很久，那不是因為他不會寫程式，而是因為他正在想：

「這一欄資料，到底該不該相信？」

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