问题一：数据资产不透明对业务决策有何影响？
数据资产不透明对业务决策有何影响？
参考回答：
数据资产不透明会导致业务决策缺乏有效的数据支持。例如，当业务需要了解DAU或研发效能等关键指标时，如果不知道这些指标的定义、对应的数据表和字段，以及它们之间的关联关系，那么就无法进行有效的数据分析和决策。 
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问题二：如何提高指标获取效率？
如何提高指标获取效率？
参考回答：
提高指标获取效率，可以通过建立统一的获取指标与口径的门户，实现自动化的需求分析。这样，运营和研发人员可以快速地找到所需的指标和口径，减少沟通成本和等待时间。
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问题三：如何确保业务决策有有效的工具和方法论支撑？
如何确保业务决策有有效的工具和方法论支撑？
参考回答：
为了确保业务决策有有效的工具和方法论支撑，需要提供丰富的数据应用，如数据可视化、数据分析报告等，并引入有效的数据方法论，如A/B测试、用户行为分析等，帮助业务团队了解如何使用指标、哪些指标能反映真实的业务效果，以及如何通过措施和行为来影响指标。
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问题四：知识生产中的数据自动化生产能力建设包括哪些核心步骤？
知识生产中的数据自动化生产能力建设包括哪些核心步骤？
参考回答：
知识生产中的数据自动化生产能力建设包括五个核心步骤：数仓分层建设（如Kimball维度建模-星型模型）、关系染色（RelationColoring）、维度染色（DimensionColoring）、结果组装（AssembleIndicator）和数据探查（IndicatorResult）。通过这些步骤，可以高效地生成和管理数据指标，提高数据生产的准确性和效率。
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问题五：数仓分层建设在知识生产中有什么作用？
数仓分层建设在知识生产中有什么作用？
参考回答：
数仓分层建设在知识生产中起着基础性作用。通过以明细为粒度进行数据域拆分，并录入相关的维度表，可以构建出清晰、有序的数据架构。这有助于后续的数据处理和分析工作，提高数据的质量和可用性。
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