问题一：自动化能力在知识生产中如何帮助解决资源瓶颈问题？
自动化能力在知识生产中如何帮助解决资源瓶颈问题？
参考回答：
自动化能力在知识生产中通过减少人工干预，提高生产效率，从而帮助解决资源瓶颈问题。例如，通过自动化指标生产，可以大幅降低研发资源的消耗，提升需求吞吐量，使业务诉求得到更及时的满足。同时，自动化还可以避免重复计算和存储相同指标，减少资源浪费。
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问题二：如何建立一套标准化自动化的工程体系来生产指标？
如何建立一套标准化自动化的工程体系来生产指标？
参考回答：
建立一套标准化自动化的工程体系来生产指标，需要明确数据协议、需求流程、数仓分层和计算模型等标准，并开发相应的自动化工具和平台。这些工具和平台应具备数据采集、清洗、转换、加载（ETL）以及指标计算和存储等功能，能够自动化地完成从事实到信息再到知识的生产过程。同时，还需要建立相应的监控和评估机制，确保生产出的数据质量和效率符合预期。
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问题三：知识供给过程中存在哪些挑战和机会？
知识供给过程中存在哪些挑战和机会？
参考回答：
知识供给过程中存在体系化的数据资产管理能力不足等挑战。这导致数据难以有效供给给需要它的用户。然而，这也带来了机会，即通过建立体系化的数据资产管理能力，优化数据供给流程，提高数据利用效率，从而为企业创造更大的价值。具体做法可以包括制定数据资产管理策略、建立数据目录和元数据管理系统、提供数据访问和共享接口等。
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问题四：为什么业务常常发现数据指标失真？
为什么业务常常发现数据指标失真？
参考回答：
业务常常发现数据指标失真，主要是因为缺乏体系化的管理指标和保证指标准确性的机制。此外，数据资产管理混乱，如一个指标被多个人生产且存放位置不一，以及SQL脚本缺乏标准注释，都增加了指标失真的风险。
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问题五：如何解决数据资产管理混乱的问题？
如何解决数据资产管理混乱的问题？
参考回答：
解决数据资产管理混乱的问题，需要建立体系化的数据资产管理能力，包括制定统一的数据协议、数仓分层标准和计算模型，以及建立数据目录和元数据管理系统，以确保数据的一致性和可访问性。
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