企业管理架构
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中台之上（九）：如何基于企业级业务架构管理业务需求？
企业级转型，或者搞中台，都不是“一锤子买卖”。
GitHub Copilot 精彩继续：探索基础架构与企业级管理新篇章！
作为专为开发者和技术团队打造的线上系列视频，GitHub Copilot Fridays 的热度持续攀升！继前两期课程帮助开发者解锁 AI 编程超能力之后，我们带来了第三和第四期精彩课程，专为基础架构工程师和企业级用户管理量身打造。快来一探究竟吧！
DME²，端点科技定义未来企业信息管理架构
近日,杭州端点网络科技有限公司(以下简称“端点科技”)推出以供应链为核心的新一代ERP企业核心管理系统,正式进军企业管理软件领域,为推动企业数字化变革注入了新动能。值得注意的是,此次端点科技发布的ERP软件并非“单品”,而是以新一代企业信息管理架构DME²
开放 AI 时代的企业架构标准及架构思维 2.0｜ QCon 北京
大、中型企业如何抓住AI时代红利实现弯道超车或者继续扩大竞争优势。
数据驱动构建企业动态全面预算管理架构
在过去的20年里，电子表格一直是企业用于规划、预测、预算和管理报告的主要工具，尽管有的企业具备针对财务的系统，但其应用效率和规划技术仍然难以满足市场需求。并且，大部分企业对于财务管理的部署成本相对较低，其可访问性、安全性、及时性都
如何制作管理架构图？10 个架构图模板案例盘点！
管理架构图是通过图形化的方式，展示一个组织的管理层级、部门结构及其相互关系的工具。它通常以树状结构呈现，帮助人们清晰理解组织内部的运作方式，包括各个部门的职责、权责关系以及员工之间的协作和沟通渠道。管理架构图不仅有助于提高组织内部的沟通效率
低代码架构驱动企业数字化升级：管理系统平台建设的技术实践与效能评估
随着信息技术的飞速发展，企业的业务需求日益复杂且变化快速。传统的软件开发方式存在着开发周期长、成本高、技术门槛高、维护难度大等诸多问题，难以满足企业数字化转型的需求。低代码架构作为一种创新的软件开发模式应运而生。
新技术架构给集团企业身份管理体系带来的挑战
集团企业数字化转型过程中CT、IT、OT技术应用持续升级，异构网络、业务上云、信创环境、物联网设备等新技术的应用，在助力企业从信息化向数字化和智能化迈进的同时，给身份管理带来全新的挑战。
金蝶 AI 新品全线发布，开启企业管理 AI 时代
金蝶正式发布了金蝶五大智能体和苍穹Agent平台2.0。
企业级低代码架构演进：数字化管理系统中的多环境部署与合规性保障实践
在数字化浪潮席卷全球的大背景下，企业数字化转型已成为谋求长远发展的必由之路。企业级低代码架构作为数字化转型的关键技术手段，正以其开发效率高、灵活性强等优势，逐渐改变着企业软件的构建与交付模式。
释放无限潜力：Databend 存算分离架构如何让企业数据管理焕然一新？
随着云计算和大数据技术的发展，存储与计算分离（Separation of Storage and Compute，简称存算分离）逐渐成为数据库和大数据处理系统的主流架构。这一架构的核心思想是将数据存储与计算资源解耦，以便在需要时能够独立扩展。这种方式极大地提高了资源的利用
【专栏 03】数据仓库、数据集市、数据湖，你的企业更适合哪种数据管理架构？
建设企业级数据平台，首先需要了解企业数据，确认管理需求，并选择一个数据管理架构。那么面对纷繁复杂的数据来源，多元化的数据结构，以及他们的管理使用需求，企业数据平台建设该从何处入手呢？哪个数据管理架构适合自己的企业呢？
MyEMS：开源驱动下的企业能源管理革新者 —— 从技术架构到 “双碳” 落地的实践之路
在全球 “碳达峰、碳中和” 目标加速推进与企业数字化转型深度融合的当下，能源管理已不再是单纯的 “计量统计” 工作，而是关乎成本控制、合规运营与可持续发展的核心战略环节。然而，传统闭源能源管理系统（EMS）普遍存在功能固化、成本高昂、自主可控性弱
百度飞桨广州中心副主任陈云峰确认出席 AICon 深圳，分享企业内部管理新范式，AI 全流程助力
聚焦企业内部管理的新范式，深入探讨 AI 全流程助力企业管理的各个方面。
智能化转型如何落地？华润啤酒的架构治理体系落地探索｜AICon 深圳
华润啤酒如何寻找到符合业务的IT发展战略，如何帮助业务“决战高端，卓越发展”？
构建下一代数据架构，释放 AI 的“数据智慧”｜AICon 上海
介绍Lakehouse、Data Fabric 等技术的应用及Data For AI 的展望。
AI 时代的人机协作与智能 Agent 实践｜QCon 北京
信息孤岛、知识管理效率低下以及团队协作的复杂性等问题如何用AI技术解决？
企业协同办公的关键基座：如何打造融合通信架构
近年来，科技企业纷纷推崇All in One的协同办公理念。
如何用元数据湖解决多 Lakehouse 治理难题｜QCon 北京
如何实现多 Lakehouse 中数据的发现和共享，以及多 Lakehouse 的统一管理和治理。
企业落地 AI 大模型，一个 DeepSeek 远远不够
随着 AI 接入门槛和成本的降低，金融、医疗、教育和汽车等行业的应用可能会率先爆发。
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