要让大模型（如ChatGPT、Kimi、文心一言等）高效地完成这个任务，关键在于结构化、分步骤的提问，避免一次性抛出一个过于复杂和模糊的指令。

核心思路：分而治之，层层递进

不要试图让模型一次性读完4个PDF然后直接给你规划。应该将任务分解为三个清晰的阶段：

1. 信息提取：让模型分别从每个PDF中提取相关要点。
2. 信息整合：让模型基于所有提取到的要点，进行归纳、去重和分类。
3. 规划生成：让模型基于整合后的信息，生成2026年的功能规划。

第一步：准备工作（非常重要！）

由于大多数大模型无法直接处理PDF文件，你需要先将PDF文件的内容文本化。

• 最佳方法：使用Adobe Acrobat或其他PDF工具，将PDF“另存为”纯文本（.txt）文件。如果PPT转换质量高，直接复制粘贴文本也可以。
• 检查文本：确保转换后的文本没有大量乱码，段落结构基本清晰。

第二步：分阶段提问模板

你可以开启一个新的对话会话，然后按照以下顺序进行提问。

阶段一：分文档信息提取

你的目标：让模型逐一阅读每个文档，并提取与三个主题相关的内容。

提问模板（对每个PDF内容重复一次此操作）：

【指令开始】

请扮演一位资深的数据架构师。你的任务是从以下文本中，提取所有与“大数据平台”、“数据中台”、“数据安全”相关的内容要点。

请按以下结构化格式输出结果：

文档X内容提取报告

1. 大数据平台相关

• （列出所有相关的功能、技术、现状、问题等要点）

2. 数据中台相关

• （列出所有相关的功能、技术、现状、问题等要点）

3. 数据安全相关

• （列出所有相关的功能、技术、现状、问题、规范等要点）

待分析的文本内容如下：
[将PDF1的全文内容粘贴在这里]

【指令结束】

操作建议：

• 将4个文档分别标记为文档1、文档2、文档3、文档4。
• 每次只让模型处理一个文档的内容，以避免上下文混淆或超过字数限制。
• 保存好每个文档的提取结果。

阶段二：跨文档信息整合与分析

你的目标：将阶段一得到的4份报告交给模型，让它进行整合、去重，并识别出优势、短板和机会点。

提问模板：

【指令开始】

现在你有之前从4个文档中提取的关于“大数据平台”、“数据中台”、“数据安全”的所有要点。

请基于这4份提取报告，进行整合、对比和分析。

请按以下结构化格式输出一份整合分析报告：

数据能力现状整合分析报告

一、 大数据平台现状总结

• 现有功能/优势： （归纳所有文档中提到的已具备的成熟功能和优势）
• 缺失/薄弱环节： （归纳所有文档中提到的缺失、不足或面临挑战的方面）
• 技术趋势提及： （归纳提到的相关新技术或趋势，如实时计算、湖仓一体等）

二、 数据中台现状总结

• 现有功能/优势： （如数据服务化、数据目录、数据治理等）
• 缺失/薄弱环节： （如数据质量不高、缺乏统一指标平台、数据孤岛等）
• 业务需求提及： （归纳提到的业务方对数据中台的具体需求）

三、 数据安全现状总结

• 现有措施/规范： （如数据加密、访问控制、合规要求等）
• 风险/漏洞提及： （如数据泄露风险、权限管理粗放、缺乏审计等）
• 合规性要求： （归纳提到的内外部安全法规和标准）

【以下是4份提取报告的内容】
[将阶段一得到的4份“文档X内容提取报告”全部粘贴在这里]

【指令结束】

阶段三：2026年功能规划建议

你的目标：基于阶段二的整合分析报告，让模型生成具体、可落地的功能规划。

提问模板：

【指令开始】

现在，请基于上一阶段生成的《数据能力现状整合分析报告》，为我规划2026年在大数据平台、数据中台和数据安全领域可以建设和升级的功能。

请以项目清单的形式，输出一份详细的规划方案：

2026年数据能力建设与升级规划

一、 大数据平台升级方向

• 建设目标： （例如：提升平台性能、扩展数据处理能力等）
• 建议功能清单：
  1. 功能点1： （具体功能名称，如：引入实时流计算平台）
  • 背景/价值： （简要说明为什么要做这个功能，解决了现状分析中的哪个问题）
  2. 功能点2： （具体功能名称，如：数据湖升级为湖仓一体架构）
  • 背景/价值： （简要说明理由）

二、 数据中台建设方向

• 建设目标： （例如：提升数据复用能力、赋能业务等）
• 建议功能清单：
  1. 功能点1： （具体功能名称，如：建设统一指标管理平台）
  • 背景/价值：
  2. 功能点2： （具体功能名称，如：搭建数据资产目录）
  • 背景/价值：

三、 数据安全加固方向

• 建设目标： （例如：满足合规要求、降低数据风险等）
• 建议功能清单：
  1. 功能点1： （具体功能名称，如：实施数据分级分类管理）
  • 背景/价值：
  2. 功能点2： （具体功能名称，如：建设数据脱敏平台）
  • 背景/价值：

【指令结束】

温馨提示与最佳实践

1. 分段提交：如果文本内容太长，模型可能会“遗忘”开头部分。如果遇到问题，可以告诉模型“这是第一部分内容，请确认收到，我将发送后续部分”，然后分段发送。
2. 提供背景：在最初提问时，可以简单说明你的业务背景（例如：“我来自金融行业”或“我们是一家电商公司”），这能帮助模型给出更贴切的建议。
3. 人是决策者：模型生成的规划是很好的初稿和灵感来源，但最终的决策需要你结合自己的专业知识和公司实际情况进行判断和调整。
4. 迭代优化：你可以对模型生成的规划提出修改意见，例如：“针对数据安全部分，请再增加3条更具体的技术实施建议”，让模型进行迭代优化。

通过这种结构化的提问方式，你可以最大限度地发挥大模型的信息处理和归纳能力，高效地完成从资料分析到战略规划的全流程。祝你顺利！