導讀 在 2025 年面向 Data+AI 的數據治理峰會的數據治理總論壇中，國際數據管理協會大中華區副主席代國輝老師，以“企業級非結構化數據管理實踐及思考”為題，深入探討了企業中的非結構化數據管理的歷史實踐案例、參考框架以及未來趨勢,并結合了華為、阿里螞蟻等大型企業的 ECM 實踐。

本期內容會圍繞下面幾點展開：

1.?非結構化數據發展歷史及現狀

2.?非結構化數據管理實踐案例

3.?非結構化數據管理參考框架

4.?對非結構化數據管理的未來思考

01 非結構化數據發展歷史及現狀

人類數據發展歷程大致可以劃分為以下階段：

非結構化數據的萌芽與主導時期（公元前?3000?年-20?世紀中期）

公元前?3000?年左右，古蘇美爾人發明楔形文字，并首次通過文字記錄財務與貨物信息，開啟了人類歷史的數據之路。

紙張發明（公元?105?年）后，非結構化數據載體進一步普及，其應用延續至今。

19?世紀末至?20?世紀初，照相機、收音機、電視機等技術的出現，使圖像、音頻、視頻等非結構化數據形式逐漸豐富。

計算機時代的技術融合（1946?年后）

1946?年首臺計算機誕生后，非結構化數據開始與新技術結合。

1998?年谷歌推出搜索引擎，首次實現對大規模非結構化數據的檢索應用。

大數據與智能化時代（21?世紀以來）

2005?年"大數據"概念提出，其核心特征即包含大量非結構化數據。

2007?年社交媒體普及和智能手機面世，極大推動了非結構化數據的生產與交互效率。

2020?年后?AI?技術突破（如?GPT?的推出），標志著非結構化數據處理進入智能化新階段。

從楔形文字到現代?AI，人類數據發展始終以非結構化數據為主導形態。它的載體從泥板、紙張演進到數字存儲，處理方式從人工記錄發展為智能計算，非結構化數據的核心地位貫穿整個?5000?年歷史進程。技術革新始終圍繞如何更高效地存儲、檢索和利用這類數據展開。

隨著技術發展與時代進步，非結構化數據的應用范圍正迅速擴大。這種數據形式與社會生活、日常消費及休閑活動的關聯日益緊密，已滲透到人們生活的方方面面。

例如每個人日常接觸到的短視頻、音樂、微信文章，以及工作中通過百度、谷歌等搜索引擎獲取信息或借助大模型生成內容等場景，均屬于非結構化數據的典型應用。

這些案例充分表明，非結構化數據已深度融入現代社會的各個領域，其使用場景正變得愈發普遍和多樣化。

非結構化數據是指無法通過傳統關系型數據庫進行整齊存儲且缺乏固定內部結構的數據類型。

主要特征表現為數據格式不規則、難以通過預定義模式進行組織。

這類數據主要包括文本、圖像、音頻、視頻等各類文件檔案，既涵蓋電子形式的文檔（如電子郵件、網頁等），也包含實體形式的紙質檔案。在日常生活、工作及學習中，人們接觸到的各類文件資料普遍屬于非結構化數據范疇。

從整體來看，非結構化數據在企業數據中占據主導地位，占比超過?80%，且年增速達?60%?以上，遠高于結構化數據的增長速度。其類型多樣，不同數據類型需采用差異化的處理技術和管理流程，導致統一管理難度較大。

當前，企業雖已廣泛應用數據倉庫或大數據平臺等工具，但針對非結構化數據的整合性管理仍較為缺乏，多數情況下呈現分散存儲和管理的狀態，且缺乏統一的治理框架與平臺支持。隨著生成式?AI?技術的快速發展，非結構化數據在應用場景中的重要性日益凸顯，其價值在當下技術趨勢下已顯著超越結構化數據。

根據?IDC?和華為的預測數據顯示，未來數據增量中非結構化數據占比將持續占據主導地位。IDC?的預測顯示該比例將長期保持在?80%?以上，而華為的預測進一步指出這一比例將隨時間推移持續攀升。兩大機構的預測共同印證了非結構化數據在數據總量中的核心地位，這也意味著非結構化數據管理的重要性將隨著數據規模的擴張而日益凸顯。

（1）以結構化數據為中心

當前主流的數據管理方法論體系主要圍繞結構化數據展開，而非結構化數據管理尚未形成統一規范。無論是國際實踐（如?DAMA?和?EDMC，DAMA?數據管理框架雖提及文檔和內容管理，但整體邏輯仍以結構化數據為核心），還是國內標準（包括?DCMM、GB/T 34960.5-2018?數據治理國標、銀行業/制造業/通信行業等行業的數據治理指南等），其方法論設計均以結構化數據為中心。

盡管部分框架涉及非結構化數據的管理要素，但整體方法論架構、治理流程及技術路徑均未突破結構化數據主導的范式，尚未建立針對非結構化數據的系統性理論框架和實踐指南。

（2）非結構化數據的治理

在信息化和數字化進程中，結構化數據與非結構化數據之間存在天然的協同互助關系，二者相互依存并共同支撐業務流程的數字化運行。

從數據分布來看，業務活動中的數據可分為兩類：一部分是符合固定格式、便于分析的結構化數據，另一部分則是與文檔內容相關的非結構化數據。這種數據類型的區分反映了二者在業務場景中的不同表現形式，同時也體現了其協作支撐業務流程的整體作用。

從數據管理來看，傳統結構化數據管理主要涵蓋數據集成、主數據管理、數據倉庫建設以及數據分析等環節。而以?ECM（企業內容管理）為代表的非結構化數據管理則涉及文檔、音視頻、圖片、網頁、檔案等多媒體及非結構化文件的管理。盡管兩類數據管理在對象和方法上存在差異，但其底層平臺系統并非完全割裂，如工作流、搜索引擎等技術可被雙方共用。

在實際應用中，許多單位在制定后續的數據規劃時，已將數據治理作為核心內容。通常路徑是先完成結構化數據治理領域的建設，隨后逐步向非結構化數據管理領域擴展。但相較于結構化數據擁有成熟的參考框架和方法論，非結構化數據管理目前仍缺乏系統性的理論支撐與標準化實踐方案。這一現狀導致非結構化數據治理的推進面臨更多技術與方法上的挑戰。

在人工智能時代，主要互聯網企業的AI產品（如百度、騰訊、阿里、字節等）展現出共同的技術特征：其核心構成均圍繞文本處理、大模型應用以及音視頻與影像處理等非結構化數據的處理展開。這表明非結構化數據已成為當前?AI?技術發展的主戰場，因此如何有效管理和利用這類數據，成為推動人工智能應用深化的關鍵所在。

02 非結構化數據管理實踐案例

非結構化數據管理的實踐案例，進一步闡述在非結構化數據管理工作的實踐過程。

該案例源于知識管理熱潮及薩班斯法案推動企業重視信息治理的背景。

作為傳統型企業，我們借鑒業界經驗，從廣義知識管理體系出發，重點解決非結構化數據管理問題。通過實踐發現，企業顯性知識雖僅占?20%，但其價值貢獻超過?80%。

（1）顯性知識拆解

我們將非結構化數據中的顯性知識進行拆解，并利用非結構化與結構化數據可相互轉換的特性，構建了兩方面的應用：一是為員工提供知識文檔以提升工作效率，二是為管理者提供決策參考信息以改善企業績效。這一策略將顯性知識的高價值轉化為實際管理效能，實現了知識管理與企業運營的深度結合。

（2）以?ECM?為實現路徑

在過去知識管理實踐探索過程中，我們與多家國外廠商進行了深入交流，包括?EMC、IBM、Interwoven、Open Text?等企業。通過這些交流發現，要有效實施知識管理，必須以企業內容管理（ECM）為實現路徑。因此，我們決定將原有的文檔管理進行升級擴展，將其納入更系統化的文檔與內容管理體系中，作為推進知識管理戰略的核心方向。

（3）整體分階段構建體系

企業內容管理（ECM）體系的構建遵循整體規劃分步實施的策略，尤其在第三階段知識管理階段，重點通過聚合非結構化數據形成統一管理體系。其核心舉措是將?ECM?確立為企業?IT?架構的重要組成部分，旨在整合分散的非結構化數據資源。在此過程中，企業?IT?部門積極承擔實施責任，推動該體系與企業整體架構的深度融合，從而實現非結構化數據管理的系統化與規范化。

IT?部門將?ECM（企業內容管理）納入企業級架構規劃后，通過架構管控機制確保后續非結構化數據平臺只能統一集成，從而從架構層面保障了平臺的統一性。這一舉措通過頂層設計實現了非結構化數據管理的集中化，避免了多平臺并存的情況，確保了非結構化數據系統的一致性和規范性。

隨后，平臺經過逐步建設，該平臺以內容平臺為底層架構，主要包含文件管理、檔案管理和多媒體三大應用模塊。在系統集成方面，與?E-Learnig?系統、門戶系統及統一搜索平臺實現了功能聯動。社區管理部分采用了?IBM Connection?工具。通過整合上述平臺架構，逐步構建起一套完整的體系，最終目標是實現對非結構化數據的統一化管理。

（4）ECM?總平臺建設方案

在選擇過程中，采用?EMC2?Documentum?作為?ECM?平臺，分三期逐步建設：

第一期：電子文檔管理（DM?管理）以電子文檔管理為核心，實現基礎文檔存儲與管理功能。

第二期：多媒體管理拓展至多媒體內容管理，即數字資產管理，提升對多媒體文件的管理能力。

第三期：業務流程與檔案管理整合將前端業務流程與后端檔案管理系統打通，上線檔案管理功能，實現全生命周期管理。同時，為增強非結構化數據的服務能力，部署了內容集成中間件?ECI，用于將?ECM?平臺數據同步至其他業務系統，實現跨系統內容服務。

這三期建設，依次聚焦文檔基礎管理、數字資產管理、業務檔案一體化，并通過中間件實現內容服務在多個系統間的擴展。ECI?便是作為?ECM?對其他系統提供統一的內容服務時的非常重要的集成中間件。例如，通過?ECI?中間件，ECM?系統中的大量內容能夠同步至相應的門戶系統。該中間件通過實現各模塊間的數據映射，使不同功能模塊可以高效對接，從而確保門戶系統在保持功能完整性的同時實現輕量化運行。

此外，非結構化數據管理的系統落地實施需要結合戰略項目推進與日常運營，內容如下：

核心要義

非結構化數據管理的實效性關鍵在于：必須依托明確的實體責任部門（如文檔知識管理中心）和具體的業務場景條件，通過制度化、常態化的管理體系實現深度融入，而非僅停留在項目化運作層面。這種"戰略-執行-考核"的閉環設計，確保了管理工作的持續性和落地效果。

項目與日常管理的銜接

非結構化數據管理雖常以項目形式啟動（如分階段推進的一期、二期、三期工程），但最終需轉化為常態化工作。集團明確將數據管理職能納入文檔管理部門（即文檔知識管理中心），通過實體部門實現持續化運行，避免僅依賴短期項目模式。

戰略規劃與執行機制

通過制定文件、檔案、知識一體化管理的戰略地圖，系統化推進工作；

戰略地圖每年更新迭代，確保管理策略與業務發展同步；

將文檔知識管理納入集團績效考核體系，強化執行力度；

在部分年度將其列為集團級戰略重點，保障資源投入與優先級。

2020?年的《華為數據之道》一書由華為數據管理部主導編寫，其內容以結構化數據管理方法論為核心，非結構化數據管理并非重點論述內容。書中在涉及非結構化數據管理時，延續了整體以結構化數據為主的框架體系，相關描述未作為核心內容展開。

其中，華為提出的非結構化數據管理模型主要涵蓋三方面內容：元數據管理、數據內容以及分析算法。該模型通過數據技術實現對非結構化數據分塊的處理與數據湖入湖應用，并明確了數據入湖過程中元數據采集的具體要求。由于數據部門以都柏林核心元數據集為主導進行元數據采集，因此元數據采集的內容和規模相對精簡。整個體系圍繞核心數據要素展開，確保數據管理流程的高效性和針對性。

在華為，數據管理部是以管理結構化數據為主的。在非結構化數據管理領域中則主要以文檔管理為核心實踐，其體系構建經歷了系統化規劃與資源整合。最終，華為通過多期文檔管理項目實踐，成立了專門的"檔案和公文管理中心"，進一步強化了文檔管理在非結構化數據治理中的核心地位。這一實踐路徑印證了非結構化數據管理需依托現有管理基礎逐步落地，并通過體系化組織架構保障企業級數據管理的有序執行。

螞蟻集團在檔案管理工作中，通過對比行業優秀實踐，梳理出從?ECM（企業內容管理）到?CSP（云存儲提供商），再到智能信息管理(IIM)和以內容為中心的智能體（CCA）的發展路徑。

2019?年前后，由于作為快速發展的互聯網公司，其檔案管理基礎工作存在不足，與行業標準相比處于滯后狀態。當時，內部工具語雀僅能支撐文檔管理（DM）層面的需求，缺乏系統性檔案管理能力。

為此，團隊提出體系化規劃，分階段推進檔案管理建設，并向?CEO?匯報了按此路徑實施的項目方案，通過體系化分步建設逐步完善檔案管理體系。

ECM（企業內容管理）的發展進程通常經歷三個階段：從基礎的檔案管理起步，逐步過渡到文檔一體化管理，最終向企業級內容管理演進。在向?CEO?匯報的一期檔案管理項目中，提出了以數智化轉型為核心的整體框架。該框架的核心方向是從傳統線下服務模式轉向以線上服務為主導，其實施路徑以平臺建設作為主線推進。同時配套建立了機制保障體系和組織保障措施，確保數智化轉型目標的順利實現。

整個方案圍繞服務模式轉型、平臺建設、保障機制三大維度展開，形成完整的實施邏輯。

平臺建設初期借鑒了行業現有實踐，制定了整體架構設計，以基座為基礎，逐步構建包含文件檔案管理及知識管理體系的完整?ECM?框架。

在實施階段，優先將檔案管理作為一期核心內容，因其具備相對較低的實施難度和明確的切入點；后續階段則計劃逐步擴展其他功能模塊，以分步推進的方式完善平臺能力。

經過一期架構規劃后，螞蟻集團作為科技驅動型公司，在架構規劃中充分利用自身技術能力構建了中臺系統，中臺能力主要基于其自有技術實現。上層檔案應用層功能（包括檔案生命周期管理及處理流程等）則由外部廠商負責開發。經過一段時間的建設后，該平臺已成功上線運行。

03 非結構化數據管理參考框架

顯然非結構數據管理如果有一個統一的參考框架或者方法論，將對開展非結構數據管理工作有很大的幫助。

（1）ECM?為主導的管理體系

非結構化數據與結構化數據在管理方式上存在顯著差異，傳統結構化數據管理方法并不適用。基于長期實踐經驗（20?年），企業級非結構化數據的統一管理應遵循以?ECM（企業內容管理）為核心的方法論。這一方法論的形成既源于兩類數據本質特性的差異分析，也通過持續實踐驗證了?ECM?在非結構化數據管理場景中的適用性，形成了當前以?ECM?為主導的管理體系。

（2）ECM?系統的核心特點

ECM?基本模塊

在傳統?IT?信息化時代，ECM（企業內容管理）和?ERP（企業資源計劃）是兩個規模龐大的系統。

當前許多單位在實施?ECM?時僅覆蓋了部分功能模塊，普遍存在不完整的情況。例如，部分單位僅實現了影像管理或文檔管理，少數涉及檔案管理（如中國核電的實踐），而更多單位僅完成了其中某一環節。

完整的?ECM?系統應包含至少十個模塊，包括但不限于文檔管理、數字資產管理（處理多媒體、圖片、影像）、檔案管理、數字權限管理、網頁內容管理、門戶（Portal），以及與知識管理和?BPM（業務流程管理）的整合。這些模塊需共同覆蓋文本、圖像、音頻、視頻等非結構化數據的統一管理，同時整合權限控制、內容展示及應用場景。只有通過這種全局性的整合，ECM?才能真正承擔起企業非結構化數據的集中化管理職能。

非結構化數據以文件檔案為管理對象，可分為內存文件和外來文件兩類。在數據管理過程中，除常規外部數據管理外，針對文件檔案或非結構化數據的外來文件管理同樣需要系統規劃。

從生命周期的角度，其生命周期可通過統籌串聯各階段進行整體規劃和管控，但需根據責任分工由不同部門在不同階段分別承擔相應職責，實現全流程協作管理。

ECM?價值鏈服務

選擇?ECM，除了管理模塊眾多以外，還有一個核心特點?ECM?能跟整個企業的價值鏈進行全面對接，實現企業級非結構數據的統一管理和內外部的協同。

確認?ECM?是非結構化數據管理的主流方法的實踐案例：醫藥行業非結構化數據量大且具有周期關聯性，其數據貫穿從藥物發現、研發、生產到市場推廣的全價值鏈，并與質量管理、人力資源、財務管理等環節的業務過程緊密相關。通過結合非結構化數據的類型、生命周期特征以及與業務價值鏈的對接邏輯，可以明確?ECM（企業內容管理）作為非結構化數據管理的主流方法，能夠有效整合醫藥行業全鏈條中分散的非結構化數據，形成系統化的數據管理解決方案。

ECM?并非固定不變的技術體系，Opentext、AllM?等機構認為傳統?ECM?會向?IIM?智能信息管理方向演進。Opentext?將內容管理劃分為不同階段，并延伸至機器人流程自動化及機器間交互（類似當前的智能體技術）。其核心理念是讓系統不僅能進行事實性分析，更要能指導用戶采取最優行動。AIIM?則提出了智能信息管理的概念，強調技術工具與流程的結合。

當前非結構化數據管理的發展路徑，印證了早期技術方向的前瞻性判斷，表明其演變始終遵循著從基礎管理向智能化決策支持逐步深化的軌跡。

（3）標準文件數字化成熟度

非結構化數據及文件檔案管理中的標準化工作遵循數字化成熟度的不同階段發展。

當前主流方法以文檔為中心（L1?階段），隨后逐步細化至段落、句子層級，再深入到詞或數據等細顆粒度單位，最終階段則以智能化為中心。這一演進路徑表明，傳統的以企業內容管理（ECM）為核心的處理方式需與新技術融合，以適應從粗粒度到智能化的標準化需求發展。

（1）非結構化數據管理的邏輯框架

非結構化數據的管理體系的邏輯框架分為七個核心環節：

戰略與治理：從非結構化數據戰略規劃出發，明確治理機制，確保數據管理的頂層方向；

基礎設施與資源構建：搭建支撐非結構化數據存儲與處理的基礎設施，實施數據資源規劃、盤點、分類編碼，并形成數據資源的應用場景；

數據架構與數據標準：形成標準化的非結構化數據架構、模板與流向關系，建立非結構化數據的命名標準、格式標準、內容標準以及元數據標準；

全生命周期管理：既要有不同類型非結構化數據生命周期的設計，也要對非結構化數據覆蓋數據采集、存儲、使用到銷毀的完整周期，確保各環節的有序銜接；

質量與安全控制：在非結構化數據管理全流程中強化質量監控，同步落實安全防護措施，保障數據可用性與合規性；

數據運營：通過前序環節形成持續穩定的非結構化數據資源和供給能力，支撐業務場景的數據應用與價值挖掘；

AI?融合應用：雙軌推進數據與?AI?的協同——一方面向?AI?提供非結構化數據作為訓練與分析的原料，另一方面借助?AI?技術優化數據治理流程（如自動化標注、智能分類等），形成數據管理與?AI?技術的雙向賦能。

（2）結構化與非結構化數據治理框架差異

結構化與非結構化數據治理框架雖整體相似，但存在顯著差異，這些差異貫穿治理框架的多個環節：

數據架構層面：非結構化數據治理涉及分類及與結構化數據模型類似的邏輯劃分，但其模板設計與結構化數據存在明顯不同；

標準體系：非結構化數據的標準分為命名標準、格式標準、內容標準和元數據標準，與結構化數據的標準體系不同；

質量構成：非結構化數據質量不僅包含數據對象本身，還需考慮模板、流程、元數據及內容等多維度因素；

AI?技術應用：非結構化數據治理可結合圖像生成、文本生成等技術（如部分企業已采用的技術），實現與應用場景的深度融合。

（3）非結構化數據的標準

元數據標準

以該?PDF?文件為例，闡述了數據標準中內容與元數據的區分。文件本身包含具體信息，而元數據則指的是描述該文件的輔助信息，具體包括編號、名稱、日期、單位等要素。

所以我們來看數據標準在非結構化數據里面，既要有通用性的元數據，又要有專業性的元數據。

非結構化數據的元數據標準因文件類型不同而具有顯著的專業性差異。以合同為例，其元數據包含對方信息、我方信息、價款等專業字段，這些內容在普通文檔中通常不存在。而公文類文件則需記錄緊急程度、擬稿人、會簽流程等特定信息。

由于不同文件類型的元數據屬性具有獨特性，其標準無法統一為單一模式，需根據具體場景制定多套標準。部分咨詢公司因缺乏經驗，僅按文件大類提供元數據方案，導致分類方式不夠精準完整，未能覆蓋專業場景下的元數據需求。

相應著錄規則

在非結構化數據標準的構建中，完整的數據標準需包含元數據標準與相應的著錄規則。

元數據標準不僅需通過數據字典等工具定義基礎屬性，還需進一步明確數據錄入規則，例如日期字段的計算邏輯、適用場景及格式規范。以日期為例，需規定具體日期值的計算方式（如時間差、周期計算等），并制定統一的格式標準（如?YYYY-MM-DD），確保數據處理的規范性和一致性。因此，數據標準的完整性依賴于元數據定義與規則制定的雙重保障，二者缺一不可。

結構化數據因其采用二維表格形式，呈現出直觀且規范的特點。在文本或文檔領域同樣存在類似的規范性要求，但許多單位尚未充分注意到格式標準化的重要性。兩者的核心差異體現在結構化數據已通過固定框架實現了規范化表達，而文本類信息的標準化管理則尚未得到普遍重視。

格式標準要求

內容標準是數據質量管理的重要組成部分，其核心涉及數據完整性、一致性等要求。對于非結構化數據而言，同樣存在特定的內容標準規范。不同類型的文件因其特性差異，所需遵循的內容標準也呈現顯著區別，例如僅以某一類文件為例，各類文件在內容標準的具體要求上可能存在較大差異。

質量管理要求

質量管理除了有清單來保證完整性，還有模板或者文控流程來把控等。這樣就可以在流程設計上保證非結構化數據的質量，所以當流程設計本身有問題的話，就會導致一些非結構化數據或者是文本質量無法保證。

響應?AI?應用需求

AI?應用通過?OCR?技術將圖像中的文本轉化為結構化數據，并結合企業制度文本作為訓練數據，用于訓練制度領域的自動生成模型（或大模型）。具體流程為：利用?OCR?識別圖像中的文本內容，將其結構化后，與企業現有的制度文本共同構成訓練集，最終實現制度文本的自動生成。

04 對非結構化數據管理的未來思考

當前結構化數據與非結構化數據之間存在必然聯系與依存關系，二者相互支撐、相互依賴而非完全割裂。

然而，現有管理模式中，許多單位將結構化數據管理集中于數據管理部門，而非結構化數據管理則高度分散：技術文檔由技術文檔部門負責，公文歸公文部門管理，制度文件（SOP）另設專門部門，項目文檔由其他部門分管，影像、圖片及視頻等又交由文化相關部門處理。這種多部門分散管理的模式，導致非結構化數據的管理職能碎片化。

戰略與治理機制構建頂層戰略治理機制，統籌管理數據整合的規劃、決策及規范制定，確保結構化與非結構化數據管理的協同性。

基礎設施與中臺能力搭建統一的基礎設施，整合結構化與非結構化數據的存儲、計算資源，并通過數據中臺能力實現數據的統一接入、處理及服務化輸出，同時融入AI技術支撐智能化處理。

數據治理與內容治理

數據治理：涵蓋數據結構化處理、標準化轉換及質量管控，確保數據規范性。

內容治理：針對非結構化數據的內容特性進行專項治理，包括分類、標簽化及語義分析等。

數據歸集與標準化通過平臺將多源數據（結構化與非結構化）歸集，按標準化規則進行清洗、轉換，形成統一的數據資產。

主題化與應用服務將標準化后的數據按業務主題組織，構建主題庫/專題庫、數據集、指標庫、模型庫及知識庫等資產，并基于此面向不同業務場景提供定制化服務與應用支持。

運營機制保障建立配套的運營機制，包括數據生命周期管理、權限控制及持續優化策略，確保數據管理框架的有效運行與價值實現。

框架以整合為核心目標，通過分層設計實現數據從采集、治理到應用的全鏈路管理，最終通過標準化資產與智能化能力支撐前端業務需求。

擁有一體化數據管理框架后，還可以進一步整合管理體系成為流程-數據-知識一體化管理體系。該管理體系通過流程、數據與知識的有機整合，構建了一個閉環的協同機制。

核心邏輯為：向前端業務流程提供協同支持，向后端通過知識沉淀形成訓練?AI?的數據基礎，同時打通流程與知識的交互通道。

具體表現為：業務流程化將操作規范轉化為標準流程，流程數據化實現執行過程的數字化記錄，數據知識化則通過沉淀經驗形成知識資產，最終將知識反哺至業務流程，通過?AI?代理（Agent）、RPA?技術或員工培訓等方式完成應用閉環。

在數字時代背景下，員工需要具備雙重數據能力以適應職場需求。

具體而言，除了掌握結構化數據及基于此類數據的?BI（商業智能）分析能力外，還需深入理解非結構化數據的應用，并結合?AI?技術開展相關實踐。這種綜合能力將有助于企業在數字化轉型中更好地應對時代挑戰，實現職場競爭力的提升。