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AI 问数的数据权限怎么设计——分岗位看数，管住派生数据
问数权限设计：同一个问题分岗位看到不同明细，程序硬校验并管住派生数据泄露。
集团多子公司：数据隔离和全局视角怎么兼得
集团多子公司兼得隔离与全局：子公司各建本体数据不出域，集团只汇指标级视图。
几千家供应商怎么评——供应链多维数据评估的正确做法
几千家供应商评估告别印象加Excel：建成对象，多维数据统一口径持续评估。
上了一堆系统，老板反而更看不见了——信息化做完，为什么要个数还是难
上了越多系统老板越看不见：信息化解决记下来，AI问数补上看得见这层智能数据层。
开一场不用拼数据的经营会——经营会的信息基础设施
经营会水平取决于信息基础设施：数据提前备好、口径当场统一、追问即时可答。
AI 问数和 BI 怎么共存——一张分工表说清楚
AI问数与BI共存：BI管例行格式化固定人群，问数管即席追问管理层，共用底座。
多工厂、多基地的企业，数据模型怎么建
多工厂企业分域建网：每厂区独立对象空间，编码隔离，跨厂分析走汇总层按需穿透。
什么是工艺本体——制造业最核心、也最易流失的知识资产
工艺本体把工艺路线参数标准组织成机器可读体系，是制造业最核心最易流失的资产。
知识图谱的正确用法——让图谱找路径，让大模型懂语言
图谱干图谱擅长的找路径算关系，大模型干理解语言组织答案，别守着金矿捡碎金。
语义网络建得好不好——五个健康度指标
语义网络健康五指标：覆盖率、准确率、时效、使用率、沉淀量，哪个低补哪个。