對系統資料應有的認識 ─ BHTA模式 

　　經過多年的觀察分析，我們認為系統中所有的資料皆呈BHTA模式。

　　Ｂ－是指資料中的基本元素Basic element，例如「客戶 」。此基本元素可形成一個

　　　　紀錄record（基本識別資料檔）。

　　Ｈ－是指資料中由上述紀錄加起來構成的歷史History，例如會計的「傳票檔」，

　　　　即歷史事件資料檔。

　　Ｔ－是指資料中必有的結局，也就是彙總Total，例如會計的「總帳檔」，彙總了

　　　　許多傳票資料。

　　Ａ－是指資料中根據某種公式對彙總所做的分析Analysis，可支援人們做決策，如

　　　　會計的「損益表」的格式檔。在上述四類資料中，我們發現彙總性質的資料

　　　　是呈連續搭接狀的，因為這類資料是與期初值和期末值有關。例如前年（月）

　　　　的期末值當做今年（月）的期初值；今年（月）的期末值當做下年（月）的

　　　　期初值。

　因此我們應該用矩陣式欄位的觀念來安排彙總類型的資料。

　　　我們先把歷史資料彙總過帳結果，按每年月存在矩陣欄裡。例如，進貨與出貨用

　到的一些欄位，與時間欄位形成二維的矩陣式欄位。如果還有退貨，調貨、調倉、

　換貨，甚至可構成多維的矩陣式欄位。

　　　因為矩陣中的欄位彼此相對，所以欄位內的這些數值是存於向量的空間。如果要

　取任何每個月的值，馬上就可以算出來。向量指標如果指向今年，那麼就只算今年。

　如果指標指向去年，那麼就可把去年的狀況呈現出來。因此是可逆行的，可重現過

　去。因此，系統還可發揮偵錯功能，

　　　例如，我們找出去年二月四日和六日的明細狀況，對照去年二月五日的明細狀

　況，即可知道五日是否有過帳的疏失。如果按照既定模式輸入預測值則也可預測未

　來，支援決策。

　　　企業大體都是長時間永續經營的，如果要把資料從頭算起，資料將太大。所以，

　系統應該從某個切分點開始算，把資料切細，並對以前做總結、備份。如果系統沒

　有考慮切分點，即使硬碟再大也不夠用。

　　　我們首先重視資料的結構和儲存，然後再講求怎麼抓取運算。

　我們的資料加工機就是根據上述的觀念研發成功的。