任何事物的发展脱离不了熵增定律，随着企业规模、团队人数、业务复杂的不断提升，如何有效管理和利用数据资产，如何让员工高效协同，成为当下数字化转型的企业急需解决的问题。

基础能力

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       数据资产，包括结构化（如存在关系数据库中），非结构化（如word/ppt/html/pdf、图片、音视频等），半结构化（如excel、脑图、xml、json等），后两种可以笼统的称为文件，相对难以管理。有的文件比较分散，可能散落在IM，邮件，OA，业务系统等，如何汇集、存储、设置权限，加密，分类、版本控制、检索、并提供在线预览和协同编辑能力是完成文件管理的第一步，目前市场上有对应的文档管理系统可以完成，如国内的鸿翼，爱数，联想、石墨等，国外的Nextcloud，SharePoint，Dropbox、iDrive等，大大小小的厂家多到几乎到了泛滥的程度，同质化也比较严重。

       此类产品根据满足的等保、分保要求（对厂商的资质也有要求），适用于不同客户。对于文件预览和在线编辑、协同编辑的不同要求，可以采用不同厂商的WebOffice产品来支撑，在之前的文章中已有介绍（《基于文档在线编辑和协同编辑的WebOffice产品选型》《技术团队对使用开源WebOffice的误解》）。

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备注：不同厂商对此类产品的称呼可能不同，但本质功能上都差不多，如有的叫文档管理、云文档、企业网盘或者XX文档等。

等级保护的重点保护对象是网络和信息系统，是非涉密系统的安全防护标准。

分级保护是所有涉及国家秘密的信息系统，是涉密系统的安全防护标准。

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进阶能力

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        根据DIKW金字塔模型，如何在三类结构数据的基础上，进一步提升其价值，就需要对数据进行分析和加工，形成高附加值的信息，供日常经营和管理需要，相关的技术大家应该也能想到（大数据相关的技术栈），信息统一管理，保证其正确，准确、实时性，可以以卡片、低代码、大屏、报表形式方便被业务系统引用。这部分能力可以独立于文档管理系统存在，更多侧重于后台数据治理，目前大部分文档管理系统没有提供相关的服务，客户可以外购或者自研来补齐。

       更进一步就是知识管理，可能知识库这个名称更容易让大家理解，但此前受限于技术和认知，彼时的知识库就是一个刻板的知识管理系统，录入什么就检索出来什么，更多的是作为业务人员的手册或者字典，主打一个索引的高效性和检索的准确性。采用Lucence及相关衍生技术为主，目前部分文档管理系统还停留在这个层面。

       现在随着AI，大数据，知识图谱、云计算技术的融入，知识库的能力发生了质的变化。可以根据用户的意图，融会贯通生成更加准确的内容，不再仅限于提供原文片段，更加接近人脑。甚至有的产品将其作为AI Agent中的长时记忆使用，就像一个人在长期学习、工作中积累了大量的知识和经验，经过消化吸收后，灵活运用。市场上已经有部分厂商提供了这类产品，如腾讯IMA，蓝凌AI知识库、鸿翼智能文档、亿方云AI智能知识库等。

      以上可以看出，此类产品的演进也从传统的文档管理系统进化到智能知识库，再到AI Agent的趋势，最终用户可能只要基于一个输入窗口（多模态的输入口），就可以轻松获取自己想要的内容。

       如果想进一步提升团队的协同效率可以融合社交元素如论坛、社群、即时通讯工具等，使知识分享和交流更加便捷和高效，形成了良好的知识共创氛围。

构建建议

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公司内部自用

       企业根据自身资金、技术、业务能力结合是否需要私有化部署，是否信创环境，是否需要支持传统Office文件严格排版，是否需要多人协同编辑等，可以考虑采购或者自研。

采购：选购有实力或者品牌厂商的产品虽然价格相对比较高，但可以省去很多尝试成本，如金山、鸿翼、亿方云、钉钉等。其中有部分服务可以替换，如底层在线编辑和协同编辑能力的WebOffice，不同的产品价格相差较大。

自研：也不必重新造轮子，有些好的开源产品可以参考，包括文档管理系统（Git上很多，也可考虑Nextcloud、Dropbox、iDrive）、AI Agent(如Dify，8n8，langChain等)，大数据，向量数据库（如Chroma，Weaviate，Faiss等），WebOffice（金山在线文档，文曲Office，OnlyOffice，石墨等）等，通过DIY可以更贴近自己的使用场景和习惯。

       目前石墨将在协同办公领域深耕多年所积累的文档在线预览、编辑、处理能力开放出来，为企业或团队的数字化业务系统赋能，接入后的业务系统立即获得在线文档能力（ 石墨文档 ），对用户来说也是一种很不错的选择。

个人自用

个人自用可以选择腾讯的IMA，字节的Coze都是不错的选择

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另想下载OnlyOffice最新版本镜像，可访问： OnlyOffice9.0 

版本介绍： documentserver 中国版