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闫旭隆
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"query": "在自助式数据分析的过程中，如何确保从数据二次处理到最终发布的各阶段数据都具有高可用性和可验证性？",
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"answer": "检索到的信息：\n",
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"query_complexity": {},
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"is_complex_query": false,
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"retrieval_path": "simple_vector",
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"sub_queries": [],
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"decomposed_sub_queries": [],
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"sufficiency_check": {},
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"is_sufficient": false,
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"all_documents": [
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"page_content": "分析式应用模式以组织的数据分析挖掘能力为核心，通过在数据入 湖、入仓之后进行主数据质量的稽核监控，实现对主数据对象一致性、准 确性的管理，虽然有一定延迟但仍然可以很好地对源头系统主数据质量问 题管控。分析式应用适用于数据分析能力强、源头业务系统复杂且稳定， 同时各业务单元较为独立，数据协同需求弱的场景。 （1）适用场景：适用于组织结构较为分散，各业务单元有较大独立 性，需要灵活管理主数据的情况。每个业务单元的数据管理自治，跨业务 协同需求少。 # （2）优势 业务自治：各业务单元可以根据自身需求自主管理主数据，不受其他 单元的制约。 本地化处理：每个地区或业务单元可以根据本地法规和业务特点进行 数据管理，提高本地化适应性。 # （3）劣势 数据不一致性：分散管理容易导致不同业务单元之间的数据不一致， 增加了数据质量控制的难度。 难以协同：难以实现全局性的数据协同和共享，容易导致信息孤岛问题。 # 四、主数据管理策略 ## （一）主数据管理成功要素 ### 1、高层领导支持和参与 确保高层领导的高度支持和参与，以促进跨部门、跨层级和跨企业的 协作，并提供必要的资源保障，例如为主数据建设项目分配预算、人员以 及在组织内推广主数据管理的文化等。 ### 2、业务方深度参与和认责 主数据管理与组织业务经营息息相关，确定清晰、具体的业务需求和 目标，并确保这些目标与组织的战略相一致，才能够使主数据管理发挥真 正的作用，而这就离不开业务方的参与。组织内相关业务部门需要深度参 与到实施工作中来，并对不同类型的主数据对象进行认责。",
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"metadata": {
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"passage_id": "0dd400008748e530438775b17bf73689c0b8f63402ec2b57e6acf6036424075c",
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"evidence": "87-主数据管理实践白皮书 2.0.md",
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"score": 0.8174734,
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"source": "es_vector_search"
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}
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"page_content": "而若是 运营主体获得“全量数据”的运营权，无需通过场景审批，则需确保 “全量数据”覆盖的范围满足分类分级的安全管理要求和数据开发利 用要求。 其次是数据加工使用环节, 所有的数据分析处理操作均应满足运营协议的约定和数据安全保护要求, 包含但不限于原始数据不得泄露和不当使用等。一方面, 可通过加密、数据沙箱、隐私计算、数据访 问控制等技术手段限定数据加工使用的方式和结果形态；另一方面， 还需对数据加工使用产生的公共数据产品进行合规审核，无论技术手 段如何配合，未经审核的公共数据产品直接进入市场交易流通，始终 会有安全合规风险。 最后是数据产品经营环节，如何确保公共数据产品被合理合规应 用仍是一大难点。多数运营主体也会通过协议等方式与应用方约定数 据产品的用途，但是，只要数据产品离开运营主体控制的技术安全环 境，这类的数据应用是无法被直接监测和监管的。例如，若应用方未 经允许，将获取到的数据集合类产品转手给其他企业并从中获利，必 将造成数据供给者的数据价值稀释，并可能引发严峻的数据安全事件。 因此，在上述环节均需针对性的建立业务流程规范。政府和公共 部门需对公共数据授权运营行为进行日常的监督管理，确保相关授权 运营严格遵守流程规范。 ## （三）供需充分对接需促进 可以看到，公共数据应用大量集中在公共服务治理以及金融借贷、 核保等少数典型场景中，因此，公共数据授权运营的核心难点在于充 分挖掘潜在应用场景，促进供需对接。 从供给角度来看，多数公共部门存在实际能汇聚、掌握的数据资 源体量不足，或受限于自身发展水平和重视程度不足，或受限于地方 与行业间的协同难度较大。",
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"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
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"score": 0.8086333,
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"source": "es_vector_search"
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"page_content": "承担数据产品经营职责的运营主体 则需要充分了解不同行业和场景下的数据应用需求与现状，这往往要 建立在运营主体对于相应行业也具有深刻业务理解力的基础之上。 最后是“授权”如何执行。这是保障授权机制规范性的最后一环。 大多数授权以政府与企业间签订协议的形式进行约定的，协议的内容 至少包含授权期限、授权内容、责任义务、收益分配等要求。其中“授 权期限”部分还需要约定授权到期后的退出机制，“责任义务”部分 则需要尽可能明确政府（授权主体）与运营主体之间的行为边界。 ## （二）运营流程可信需保障 公共数据授权运营的核心主题在于“运营”，即被授权主体对于 数据供给与应用需求的挖掘与匹配。考虑到公共数据的重要性、安全 性及其相关应用的正、负外部性，需要建立覆盖全流程的运营规则体 系。这里主要可分为数据资源获取、数据加工使用和数据产品经营三 个环节。 首先是数据资源获取环节，所有可用于授权运营的公共数据资源 均需经过审核确认。目前，多数实践选择“一场景一申请一审批”的 数据提供模式，但是多数审批通过取决于“场景”的价值性，而对于 场景价值性的判断标准和决策者往往没有共识性的客观标准。同时 “场景”描述的颗粒度也难以定义统一标准，如细微调整就会影响“场 景”的改变进而发起新的数据申请，则将大幅影响运营效率。而若是 运营主体获得“全量数据”的运营权，无需通过场景审批，则需确保 “全量数据”覆盖的范围满足分类分级的安全管理要求和数据开发利 用要求。 其次是数据加工使用环节, 所有的数据分析处理操作均应满足运营协议的约定和数据安全保护要求, 包含但不限于原始数据不得泄露和不当使用等。",
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"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
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"score": 0.8060093,
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}
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"all_passages": [
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"分析式应用模式以组织的数据分析挖掘能力为核心，通过在数据入 湖、入仓之后进行主数据质量的稽核监控，实现对主数据对象一致性、准 确性的管理，虽然有一定延迟但仍然可以很好地对源头系统主数据质量问 题管控。分析式应用适用于数据分析能力强、源头业务系统复杂且稳定， 同时各业务单元较为独立，数据协同需求弱的场景。 （1）适用场景：适用于组织结构较为分散，各业务单元有较大独立 性，需要灵活管理主数据的情况。每个业务单元的数据管理自治，跨业务 协同需求少。 # （2）优势 业务自治：各业务单元可以根据自身需求自主管理主数据，不受其他 单元的制约。 本地化处理：每个地区或业务单元可以根据本地法规和业务特点进行 数据管理，提高本地化适应性。 # （3）劣势 数据不一致性：分散管理容易导致不同业务单元之间的数据不一致， 增加了数据质量控制的难度。 难以协同：难以实现全局性的数据协同和共享，容易导致信息孤岛问题。 # 四、主数据管理策略 ## （一）主数据管理成功要素 ### 1、高层领导支持和参与 确保高层领导的高度支持和参与，以促进跨部门、跨层级和跨企业的 协作，并提供必要的资源保障，例如为主数据建设项目分配预算、人员以 及在组织内推广主数据管理的文化等。 ### 2、业务方深度参与和认责 主数据管理与组织业务经营息息相关，确定清晰、具体的业务需求和 目标，并确保这些目标与组织的战略相一致，才能够使主数据管理发挥真 正的作用，而这就离不开业务方的参与。组织内相关业务部门需要深度参 与到实施工作中来，并对不同类型的主数据对象进行认责。",
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||||
"而若是 运营主体获得“全量数据”的运营权，无需通过场景审批，则需确保 “全量数据”覆盖的范围满足分类分级的安全管理要求和数据开发利 用要求。 其次是数据加工使用环节, 所有的数据分析处理操作均应满足运营协议的约定和数据安全保护要求, 包含但不限于原始数据不得泄露和不当使用等。一方面, 可通过加密、数据沙箱、隐私计算、数据访 问控制等技术手段限定数据加工使用的方式和结果形态；另一方面， 还需对数据加工使用产生的公共数据产品进行合规审核，无论技术手 段如何配合，未经审核的公共数据产品直接进入市场交易流通，始终 会有安全合规风险。 最后是数据产品经营环节，如何确保公共数据产品被合理合规应 用仍是一大难点。多数运营主体也会通过协议等方式与应用方约定数 据产品的用途，但是，只要数据产品离开运营主体控制的技术安全环 境，这类的数据应用是无法被直接监测和监管的。例如，若应用方未 经允许，将获取到的数据集合类产品转手给其他企业并从中获利，必 将造成数据供给者的数据价值稀释，并可能引发严峻的数据安全事件。 因此，在上述环节均需针对性的建立业务流程规范。政府和公共 部门需对公共数据授权运营行为进行日常的监督管理，确保相关授权 运营严格遵守流程规范。 ## （三）供需充分对接需促进 可以看到，公共数据应用大量集中在公共服务治理以及金融借贷、 核保等少数典型场景中，因此，公共数据授权运营的核心难点在于充 分挖掘潜在应用场景，促进供需对接。 从供给角度来看，多数公共部门存在实际能汇聚、掌握的数据资 源体量不足，或受限于自身发展水平和重视程度不足，或受限于地方 与行业间的协同难度较大。",
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||||
"承担数据产品经营职责的运营主体 则需要充分了解不同行业和场景下的数据应用需求与现状，这往往要 建立在运营主体对于相应行业也具有深刻业务理解力的基础之上。 最后是“授权”如何执行。这是保障授权机制规范性的最后一环。 大多数授权以政府与企业间签订协议的形式进行约定的，协议的内容 至少包含授权期限、授权内容、责任义务、收益分配等要求。其中“授 权期限”部分还需要约定授权到期后的退出机制，“责任义务”部分 则需要尽可能明确政府（授权主体）与运营主体之间的行为边界。 ## （二）运营流程可信需保障 公共数据授权运营的核心主题在于“运营”，即被授权主体对于 数据供给与应用需求的挖掘与匹配。考虑到公共数据的重要性、安全 性及其相关应用的正、负外部性，需要建立覆盖全流程的运营规则体 系。这里主要可分为数据资源获取、数据加工使用和数据产品经营三 个环节。 首先是数据资源获取环节，所有可用于授权运营的公共数据资源 均需经过审核确认。目前，多数实践选择“一场景一申请一审批”的 数据提供模式，但是多数审批通过取决于“场景”的价值性，而对于 场景价值性的判断标准和决策者往往没有共识性的客观标准。同时 “场景”描述的颗粒度也难以定义统一标准，如细微调整就会影响“场 景”的改变进而发起新的数据申请，则将大幅影响运营效率。而若是 运营主体获得“全量数据”的运营权，无需通过场景审批，则需确保 “全量数据”覆盖的范围满足分类分级的安全管理要求和数据开发利 用要求。 其次是数据加工使用环节, 所有的数据分析处理操作均应满足运营协议的约定和数据安全保护要求, 包含但不限于原始数据不得泄露和不当使用等。"
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"passage_sources": [
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"简单检索-0dd400008748e530438775b17bf73689c0b8f63402ec2b57e6acf6036424075c",
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"简单检索-d9db643259eaba630bddc947ca137dc3dfec24451793667a7d342f02b094b9f3",
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"简单检索-299053afa0a9ea7e06f745b42e809bd7e9dafa334752af62ae665ba194a95608"
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||||
],
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"pagerank_data_available": false,
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"pagerank_summary": {},
|
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"concept_exploration_results": {},
|
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"exploration_round": 0,
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"debug_info": {
|
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"total_time": 0.6754453182220459,
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"retrieval_calls": 1,
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"llm_calls": 0,
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"langsmith_project": "rag-api-service",
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"token_usage_summary": {
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"has_llm": true,
|
||||
"has_generator": true,
|
||||
"last_call": {},
|
||||
"total_usage": {
|
||||
"prompt_tokens": 0,
|
||||
"completion_tokens": 0,
|
||||
"total_tokens": 0,
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"call_count": 0
|
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},
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"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
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"has_last_usage": false,
|
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"has_total_usage": true
|
||||
},
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"complexity_analysis": {
|
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"is_complex": false,
|
||||
"complexity_level": "unknown",
|
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"confidence": 0,
|
||||
"reason": ""
|
||||
},
|
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"debug_mode_analysis": {
|
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"debug_mode": "0",
|
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"debug_override": {},
|
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"path_override_applied": false
|
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},
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"sufficiency_analysis": {
|
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"final_sufficiency": false,
|
||||
"sufficiency_check_details": {},
|
||||
"iteration_sufficiency_history": [],
|
||||
"sufficiency_progression": {
|
||||
"status": "no_sufficiency_checks"
|
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}
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},
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"routing_analysis": {
|
||||
"total_routing_decisions": 0,
|
||||
"sub_query_generation_count": 0,
|
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"parallel_retrieval_count": 0,
|
||||
"pagerank_collection_count": 0
|
||||
},
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"concept_exploration_analysis": {
|
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"exploration_enabled": false,
|
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"exploration_rounds": 0,
|
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"pagerank_nodes_analyzed": 0,
|
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"successful_branches_total": 0,
|
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"total_branches_attempted": 0
|
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}
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},
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"iteration_history": [
|
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{
|
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"iteration": 0,
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"passages_count": 3,
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"action": "retrieval"
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"iteration": 0,
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"action": "final_answer_generation",
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"answer_length": 8
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