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闫旭隆
@ -0,0 +1,622 @@
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{
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"query": "企业白皮书’",
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"answer": "企业白皮书是一种官方或非官方的文档，它通常详细阐述某个特定领域的研究、实践、技术和策略。以下是基于提供的信息对原始查询和子查询的全面回答：\n\n**什么是企业白皮书？**\n企业白皮书是企业或组织发布的深度研究报告，旨在提供关于某个特定主题的详尽信息、分析、建议或指导。它们通常涵盖了最新的行业趋势、技术发展、最佳实践、策略规划等。白皮书的目的是帮助读者了解复杂的问题、决策过程或解决方案，并为行业内的决策提供依据。\n\n**企业白皮书的作用和用途是什么？**\n企业白皮书在商业环境中扮演着多种角色，其主要作用和用途包括但不限于以下几个方面：\n\n1. **信息传递**：白皮书用于传达企业对某一特定领域或技术的理解和观点，帮助读者获取专业知识和最新信息。\n \n2. **战略指导**：白皮书可以为企业内部提供战略规划和决策支持，帮助企业识别市场机会、挑战和发展趋势。\n\n3. **行业洞察**：通过对行业趋势、竞争格局、客户需求等的深入分析，白皮书能够为行业内外的参与者提供有价值的见解。\n\n4. **教育和培训**：白皮书还可以作为一种教育工具，用于培训员工、合作伙伴或客户，提高他们对该领域的理解。\n\n5. **市场营销**：白皮书可以作为营销材料，用于吸引潜在客户、合作伙伴或投资者的关注，展示企业的专业知识和领导地位。\n\n**企业白皮书的具体例子和应用领域：**\n\n- **数据运营白皮书**：这类白皮书探讨了如何构建和优化数据管理能力，实现数据资源化，支持企业深化数据应用，提升业务发展效率。例如，《数据运营实践白皮书》就提供了全面可行的数据运营实践指南，帮助企业构建数据供需闭环，丰富数据应用场景。\n\n- **主数据管理白皮书**：专注于主数据管理的白皮书，如《主数据管理实践白皮书》（1.0版和2.0版），旨在研究和总结主数据管理的内涵、特点、实践案例，为企业提供主数据管理的管理模式、策略和成功要素，支持企业优化数据管理能力，提升业务效率。\n\n- **算力与“数字经济飞地”协同发展的研究报告**：这类报告深入分析了算力和“数字经济飞地”协同发展的现状、问题、意义和模式，为政府制定政策和企业决策提供新思路和方向。\n\n- **行业研究报告**：如《私域营销数智化实践指南》、《金融智能风控应用实践指南》和《地球大数据白皮书》，这些报告针对不同行业提供了专业的研究分析和实践指导，帮助企业了解行业动态，制定发展战略。\n\n- **数据应用产业研究和生态建设工作**：通过行业数据应用白皮书、数据应用系列沙龙和案例评选等活动，推动数据应用领域的研究、交流和创新，构建健康的数据应用生态系统。\n\n综上所述，企业白皮书在不同领域内扮演着关键的角色，不仅为企业内部提供决策支持，也为行业内外的参与者提供知识分享和战略指引。",
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"query_complexity": {
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"is_complex": true,
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||||
"complexity_level": "complex",
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"confidence": 0.95,
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||||
"reason": "这是一个复杂查询，因为没有具体的上下文和细节，但通常'企业白皮书'可能涉及多个方面，如公司背景、产品介绍、市场分析、策略规划等。这可能需要生成多个子查询来从不同角度获取详细信息并整合答案。"
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},
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||||
"is_complex_query": true,
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"iterations": 0,
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"total_passages": 23,
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||||
"sub_queries": [
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||||
"什么是企业白皮书？",
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||||
"企业白皮书的作用和用途是什么？"
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],
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||||
"decomposed_sub_queries": [
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||||
"什么是企业白皮书？",
|
||||
"企业白皮书的作用和用途是什么？"
|
||||
],
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||||
"sufficiency_check": {
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||||
"is_sufficient": true,
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||||
"confidence": 0.9,
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||||
"reason": "事件信息、段落信息和事件关系包含了回答查询所需的关键内容...",
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||||
"iteration": 0
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||||
},
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||||
"is_sufficient": true,
|
||||
"event_triples": [
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||||
{
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"source_entity": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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||||
"relation": "之前",
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||||
"target_entity": "青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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||||
"source_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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||||
"target_evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
|
||||
"relation": "之前",
|
||||
"target_entity": "贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
|
||||
"source_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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"target_evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
|
||||
"relation": "之后",
|
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"target_entity": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
|
||||
"source_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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"target_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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{
|
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"source_entity": "贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
|
||||
"relation": "之后",
|
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"target_entity": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
|
||||
"source_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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"target_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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{
|
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"source_entity": "贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
|
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"relation": "同时",
|
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"target_entity": "青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
|
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"source_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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"target_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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{
|
||||
"source_entity": "1994年，邮电部实行邮电分营。",
|
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"relation": "之前",
|
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"target_entity": "1998年，组建信产部。",
|
||||
"source_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md",
|
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"target_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "1998年，组建信产部。",
|
||||
"relation": "之后",
|
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"target_entity": "1994年，邮电部实行邮电分营。",
|
||||
"source_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md",
|
||||
"target_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md"
|
||||
},
|
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{
|
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"source_entity": "1998年，组建信产部。",
|
||||
"relation": "之前",
|
||||
"target_entity": "2008年，组建工信部。",
|
||||
"source_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md",
|
||||
"target_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "2008年，组建工信部。",
|
||||
"relation": "之后",
|
||||
"target_entity": "1998年，组建信产部。",
|
||||
"source_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md",
|
||||
"target_evidence": "PPT_ICPMM-行业云平台运营管理能力成熟度标准解读.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "制定分布实施计划",
|
||||
"relation": "之后",
|
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"target_entity": "按计划部署",
|
||||
"source_evidence": "PPT_吴倩琳-2023云和软件安全大会-零信任分论坛-零信任成熟度.md",
|
||||
"target_evidence": "PPT_吴倩琳-2023云和软件安全大会-零信任分论坛-零信任成熟度.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
|
||||
"relation": "早于",
|
||||
"target_entity": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
|
||||
"source_evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
||||
"target_evidence": "可观测性技术发展研究报告.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
|
||||
"relation": "早于",
|
||||
"target_entity": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
|
||||
"source_evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
||||
"target_evidence": "可观测性技术发展研究报告.md"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"source_entity": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
|
||||
"relation": "早于",
|
||||
"target_entity": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
|
||||
"source_evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
||||
"target_evidence": "可观测性技术发展研究报告.md"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"event_triples_count": 13,
|
||||
"supporting_facts": [
|
||||
[
|
||||
"Fact_1",
|
||||
"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_2",
|
||||
"进行测试评估模型验证。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_3",
|
||||
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_4",
|
||||
"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_5",
|
||||
"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_6",
|
||||
"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_7",
|
||||
"进行模型训练。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_8",
|
||||
"平台运维功能需求。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_9",
|
||||
"完善测试评估方法与规则。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_10",
|
||||
"制定分布实施计划"
|
||||
]
|
||||
],
|
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"supporting_events": [],
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"debug_info": {
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"total_time": 0,
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"retrieval_calls": 1,
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"llm_calls": 4,
|
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"token_usage": {
|
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"has_llm": true,
|
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"has_generator": true,
|
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"last_call": {
|
||||
"prompt_tokens": 3681,
|
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"completion_tokens": 650,
|
||||
"total_tokens": 4331
|
||||
},
|
||||
"total_usage": {
|
||||
"prompt_tokens": 8226,
|
||||
"completion_tokens": 816,
|
||||
"total_tokens": 9042,
|
||||
"call_count": 4
|
||||
},
|
||||
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
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"has_last_usage": true,
|
||||
"has_total_usage": true
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"all_documents": [
|
||||
{
|
||||
"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
|
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"metadata": {
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"node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
|
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"graph_node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 1.078856637985766e-06,
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"edge_score": 0.0,
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 1,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
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"query": "企业白皮书的作用和用途是什么？",
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"pagerank_available": true
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}
|
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},
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{
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"page_content": "进行测试评估模型验证。",
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"metadata": {
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"node_id": "fa2178eade20caa6435d7969d7e4fc292ae8594fd60266456e076d560770721e",
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"graph_node_id": "fa2178eade20caa6435d7969d7e4fc292ae8594fd60266456e076d560770721e",
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 6.400781511681461e-07,
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"edge_score": 0.0,
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 2,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['4fd368909a072e07e3ec76006abdb20ce37ec52f4d0e3ebf69ea1474d3b6862f']",
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"evidence": "PPT_20240326下午-医疗健康行业大模型评价体系研究及测试评估工具研发（E部门-工程技术课题）(1).md",
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"query": "企业白皮书的作用和用途是什么？",
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"pagerank_available": true
|
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}
|
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},
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{
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"metadata": {
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"node_id": "52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
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"graph_node_id": "52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
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"node_type": "event",
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 3,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
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"query": "企业白皮书的作用和用途是什么？",
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"pagerank_available": true
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}
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},
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{
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"metadata": {
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"node_id": "8fadaeeb758ccced65c64b80e2315c1af34ebbbc0b03fcd7535828960b29b20c",
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 4.1870812039794013e-07,
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 4,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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},
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
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{
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['8b1e94cfe88e0fe9aa73611eca98b04567db8253ed068692a2deb64af2c5107e']",
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"page_content": "主数据与参考数据 都是为了业务数据的创建和使用提供重要的上下文语境信息，同时参考 数据又为主数据提供上下文，以便用户理解数据的含义。两者在组织运 营过程中均塑造了进入组织的业务数据，而且两者都是组织层面的共享 资源。 # 二、各行业主数据管理实践 ## （一）装备制造行业主数据管理 装备制造是指处于价值链高端和产业链核心环节，并决定着整个产业 链综合竞争力的关键设备的制造。装备制造具有技术密集、资金密集、附 加值高、成长空间大、带动作用强等突出特点。装备制造业在数据管理方 面起步较晚，但其主数据管理形式有着鲜明的特点，装备制造业主数据管 理对象通常包括通用类、人资类、客商类和物料类，其中物料类主数据最 为重要，通常包含了材料、标准件、零组件等产品组成资源，贯穿于产品 生产制造的全生命周期过程。 从连续型制造业务线条来看，单一企业的主数据分布在设计、工艺、 生产过程中的多个业务部门中，在众多异构系统中使用，主数据本身具备 多学科的特点，并且与生产制造的衔接过程存在着紧密的联系。为了充分 支持生产制造业务的进行，主数据通常需要集成到PDM、CAPP、MES、 ERP等多个业务系统，通过主数据的有效流通实现各生产环节的顺畅衔 接。 从离散型制造业务线条来看，多业态集团企业的主数据管理多呈现出 两级的形态，主要特点为集团主数据系统两级部署、集团主数据集中管控 和成员单位多方接入，通过集团主数据的统一标准、统一编码、统一管 理、统一发布，支撑主数据两级应用模式：一套模型（标准）+一套主数 据（集团与交互系统）+多方接入（集团总部及各单位）。集团和成员单 位之间通过两级应用模式，实现集团对主数据及模型统一管理，保证集团 管辖类主数据、主数据标准在集团范围内的一致性，为数据共享和应用夯 实数据基础，同时也允许成员单位对集团管辖范围外的主数据进行自管。",
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"page_content": "# 数据运营实践白皮书  CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会 2023年12月 # 版 权 声 明 本报告版权属于CCSA TC601大数据技术标准推进委员会，并 受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观 点的，应注明“来源：CCSA TC601大数据技术标准推进委员会”。违 反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 # 编 制 说 明 本报告的撰写得到了数据资产管理领域多家企业与专家的 支持和帮助，主要参与单位与人员如下。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"进行测试评估模型验证。",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"数据运营是企业持续释放数据价值、进入数据要素市场的能力基础。 企业通过构建数据管理能力，实现了理清数据分布、提升数据质量、确保 数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘等，为进一步深化数据应用、赋 能业务发展奠定了基础。未来，伴随着数据要素市场逐渐成熟，企业更聚 焦于持续优化数据管理能力，形成数据供需闭环，丰富数据应用场景，充 分赋能业务发展，有效管控成本，精细化管理数据价值。本白皮书旨在提供一份全面可行的数据运营实践指南，在企业逐步夯实数据管理能力、实现数据资源化的基础上，结合产业数据运营各方面的先进经验，为企业进一步开展数据运营、加速迈入数据资产化阶段提供一套方法理论。具体来说，数据运营包括数据目录管理、数据应用场景构建、数据服务推广、数据动态优化、数据成本管理、数据价值评估等基本活动，旨在加深企业对于数据运营的认识和理解，持续优化数据管理能力，推动企业深化数据应用，逐步构建数据竞争优势。 # 一、数据运营概述 ## （一）数据运营发展背景 发展数字经济已成为推进中国式现代化的重要驱动力量。2022年，我国数字经 济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增 速，数字经济占GDP比重达到41.5%。数字经济全要素生产率进一步提升，我国数字 经济全要素生产率从2012年的1.66上升至2022年的1.75，数字经济生产率水平和同 比增幅都显著高于整体国民经济生产效率，对国民经济生产效率提升起到支撑、拉动 作用 $^1$ 。 国家加大数据要素政策布局，数据要素市场化进程持续加快。当前，数据已成 为重要的生产要素，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重 要引擎。",
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"公司、北京安达维尔信息技术有限公司、中国航空发动机研究院等的专家吕英胜、杨泽华、车春雷、王志强、冯霏、刘洋、王刚、王浦、常卓君、杨子政、王粲、吴超、张晓刚等对本白皮书编写工作的支持。 ## 一、主数据管理概述 ## 二、各行业主数据管理实践 ## 三、主数据管理主要内容 ## 四、主数据管理策略 # 大数据技术标准推进委员会 Big Data Technology and Standard Committee ## 五、主数据管理未来展望 # 前言 2018年12月中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员 会C C S A T C 601编制发布了《主数据管理实践白皮书 （1.0）》，对主数据管理的内涵、特点、实践案例进行了研究 和总结，在业界得到了传播和认可。2023年12月，CCSA TC601更新编制了《主数据管理实践白皮书（2.0）》版本， 进一步对主数据管理的管理模式、管理策略、成功要素、发展 趋势进行了更深入的研究和提炼。 主数据是对组织核心业务实体状态的反映，具有全局性、 共享性、稳定性等特点，可以进行跨系统、跨流程、跨部门的 共享复用。过去的5年时间里，业界对主数据的探讨和实践十分 活跃，普遍将主数据视作组织的核心数据资产，并将主数据管 理作为企业数据管理体系的重要一环。未来，CCSA TC601将 持续开展主数据管理的研究工作，适时修订发布新的白皮书版 本。",
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"主数据与参考数据 都是为了业务数据的创建和使用提供重要的上下文语境信息，同时参考 数据又为主数据提供上下文，以便用户理解数据的含义。两者在组织运 营过程中均塑造了进入组织的业务数据，而且两者都是组织层面的共享 资源。 # 二、各行业主数据管理实践 ## （一）装备制造行业主数据管理 装备制造是指处于价值链高端和产业链核心环节，并决定着整个产业 链综合竞争力的关键设备的制造。装备制造具有技术密集、资金密集、附 加值高、成长空间大、带动作用强等突出特点。装备制造业在数据管理方 面起步较晚，但其主数据管理形式有着鲜明的特点，装备制造业主数据管 理对象通常包括通用类、人资类、客商类和物料类，其中物料类主数据最 为重要，通常包含了材料、标准件、零组件等产品组成资源，贯穿于产品 生产制造的全生命周期过程。 从连续型制造业务线条来看，单一企业的主数据分布在设计、工艺、 生产过程中的多个业务部门中，在众多异构系统中使用，主数据本身具备 多学科的特点，并且与生产制造的衔接过程存在着紧密的联系。为了充分 支持生产制造业务的进行，主数据通常需要集成到PDM、CAPP、MES、 ERP等多个业务系统，通过主数据的有效流通实现各生产环节的顺畅衔 接。 从离散型制造业务线条来看，多业态集团企业的主数据管理多呈现出 两级的形态，主要特点为集团主数据系统两级部署、集团主数据集中管控 和成员单位多方接入，通过集团主数据的统一标准、统一编码、统一管 理、统一发布，支撑主数据两级应用模式：一套模型（标准）+一套主数 据（集团与交互系统）+多方接入（集团总部及各单位）。集团和成员单 位之间通过两级应用模式，实现集团对主数据及模型统一管理，保证集团 管辖类主数据、主数据标准在集团范围内的一致性，为数据共享和应用夯 实数据基础，同时也允许成员单位对集团管辖范围外的主数据进行自管。",
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"在此背景下，宁夏回族自治区 通信管理局和宁夏通信学会联合编制《算力与“数字经济飞地”协同 发展研究报告》，希望与业界同仁共同推进算力产业和数字经济的发 展。 本报告重点阐述算力和“数字经济飞地”协同发展的现状、问题、 意义和模式，分析运营商在赋能数字产业发展中发挥的作用和未来方 向，提出协同发展建议。报告立足国家战略和产业发展角度进行洞察， 为政府制定政策提供新思路，为企业研判产业趋势提供新方向。 白皮书仍有诸多不足，恳请各界批评指正。如有意见建议请联系 邮箱：dceco@caict.ac.cn。 # 1 研究背景 ## 1.1 “数字经济飞地”发展概况 “数字经济飞地”是指两个相互独立的、经济发展存在落差的行 政地区打破原有行政区划限制，通过跨区域的行政管理和数字经济开 发，实现区域间资源互补、数字经济协调发展的一种区域经济合作模 式。  “数字经济飞地”主要分为三类：资源型、产业型以及创新型。 资源型飞地园区是指欠发达地区通过提供土地、算力、能源资源等， 聚集数字产业相关的企业、人才等，形成数字产业集群。产业型飞地 园区是指欠发达区域政府在较发达地区设立园区，进行精准招商引资， 招才引智，将优质企业、优质项目、高端人才等招引落地到本地区。 创新型飞地园区是欠发达地区利用较发达地区优质的科研资源、先进 技术以及高端科技人才聚焦数字产业，以创新中心、孵化器、实验室 等方式进行集约化发展。 飞地经济最初起源于京津冀、珠三角和长三角等地区。",
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"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"按计划部署",
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"1998年，组建信产部。",
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"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"1994年，邮电部实行邮电分营。",
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"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"2008年，组建工信部。",
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"# 中国信通院数据应用产业研究和生态建设工作\\n\\n## 行业研究报告\\n\\n\\n\\n### 私域营销数智化实践指南\\n\\n\\n\\n### 金融智能风控应用实践指南\\n\\n\\n\\n### 地球大数据白皮书\\n\\n\\n\\n### 交通行业运营商数据应用白皮书\\n\\n\\n\\n## 生态建设\\n\\n### 联合成立行业数据应用工作组\\n\\n\\n\\n### 数据应用系列沙龙\\n\\n\\n\\n### 数据应用星河案例评选\\n\\n",
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"# 数据运营实践白皮书  CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会 2023年12月 # 版 权 声 明 本报告版权属于CCSA TC601大数据技术标准推进委员会，并 受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观 点的，应注明“来源：CCSA TC601大数据技术标准推进委员会”。违 反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 # 编 制 说 明 本报告的撰写得到了数据资产管理领域多家企业与专家的 支持和帮助，主要参与单位与人员如下。"
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