总经理、副总经理 的审批 总经理、副总经 理的审核 1. 事业部经理、高级工程师、大客户经理级别（含）以上 副总经理以下人员的审核、审批，级别以下人员的备案 2. 中心、部门副总经理以下人员的审核、审批 3. 总经理、副总经理的审核 1. 经理、高级工程师、大客户经理级别以下人员的 审核、审批 2. 经理、高级工程师、大客户经理级别（含）以上 副总经理以下人员的审核 中心副总经理 以下人员的审 理的审核、审批 1.事业部经理、高级工程师、大客户经理级别（含）以上， 总经理级别（含）以下人员的组织以及审核，以下级别的备 案 2.中心、部门各岗位的组织以及审核 辖内各级人员的审核、审批； 薪酬 审批 分管领域的总额 审核 是否符合薪酬制度规定的审核 组织 晋升 总工、总监、副总 裁、总经理、副总 经理的审核、审批 1.总经理、副总 经理的审核 2.经理、高级工 程师、大客户经 理级别（含）以 理级别（含）以 上的审核、审批 1.事业部经理、高级工程师、大客户经理级别（含）以上， 总经理级别（含）以下人员的审核，以下级别的备案 2.中心、部门各岗位的组织以及审核 辖内各级人员的审核 员工档 人力资源部统 管理 说明：斜体字仅代表案例示意 8 将管控逻辑融入 eHR 设计，有效解决管控落地难痛点 • 集团企业信息不完整，看不到企业全貌 • 组织或人员的分拆、合并、重组操作繁琐

智能 > 行动 > > 各种 数据源 各种 行业应用 传感器 及设备 > 按需部署及分析 微软云高级分析服务 支持任意复杂数据部署的按需分析 公有云 混合云 私有云 SQL Server ERA DATA. 大数据生态圈迈向云端 cloud era' 目 DocumentD B Azure Storag e “ 云速”解决方案 扩展解决方案 规模 敏捷 低成 本 微软云高级分析服务 按需部署及分析 推进业务速度 凸 微软云高级分析服务解决方案 解决方案 — - 大数据平台 大规模并行计算 数据科学家 / 数据工程师 基于 R 的分析 企业级规模，一次写入， 分布式部署 Power BI 微软小冰 The Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) L LUIS 业务创新“智”胜 按需部署及分析 “ 云速”解决方案 微软云高级分析服务 各种 数据源 各种 行 业应用 传感器 设备 信息管理 数据工厂 数据种类 事件中心 大数据仓库 Data Lake 存储 SQL 数据 仓库

使用的优秀策略。 我们希望提供一份路线图，指导企业实现在拥抱新技术的同时，保持以客户为中心，并有效管理风险和复杂性。希望您 能有所收获。 — Christopher Young，Adobe 全球行业战略高级总监 转型现状 本章重点在于诠释业务转型的关键驱动力，揭示了我们调查的企业将精力聚焦于哪些方面，并强调了其所面临的阻碍。 生成式 AI：采用与影响 本章将撇开生成式 AI 的炒作热潮，深入分析其真实面貌。其审视了企业对生成式 许多企业正专注于通过强化移动应用的功能 和网页界面来打造无缝体验。 经过简化的账户管理、流畅的界面和直观的 设计有助于减少客户在操作上耗费的精力， 从而使问题解决变得更快，满意度更高。 高级安全性 客户对其敏感数据保护有相应需求，安全性 仍然是首要任务。金融机构正在大力投资于 高级安全性和欺诈防范技术，旨在使客户的 信息安全无虞。通过确保实现强大的安全性， 企业能够与客户建立起信任关系，从而让客户 确信，他们的数字交互是安全、可靠的。 提升移动应用体验 高级安全性和欺诈保护 跨渠道个性化客户历程 便捷/自助式账户管理 改善网络/互联网体验 个性化产品推荐 在改善客户体验中的重要性 ��% ��% ��% ��% ��% 如何解读此图表：

用户 访问模式 工作负载 平台要求  数据按照 HDFS 文件存储  建议保留 1 年  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 主题区 / 归 档 区批量作业访 问  少量高级业务人员进行大数据分析  MapReduce 分布式计算，半 / 非结构化数据的结构化处理 （包括文本检索、语义分词、图像识别、音频识别等）  与主题区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ 用户 访问模式 工作负载 可用性要求  第三范式模型  保留长期历史，需要根据主题细化  主题区 / 集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访 问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （合并、拉链、关联、汇总等等）  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （连接、聚合、汇总等等）  以 ELT 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 /

具体落地方法及解决方案 4 典型案例 思考：企业需要怎么样设计安全体系？ 安全技术 体系 安全管理 体系 安全运营 体系 完整的安全体系 风险、威胁 保护资产对象 …… 外部威胁 威胁 高级威胁 业务异常 数字化转型下的安全建设应对思路 升级安全架构 进化安全能力 优化安全模式 从传统以被动防御为主的架构升级到主动检测、 积极响应的动态防御架构。 利用新的技术手段在攻击工具持续升级的趋势 判定、增量资产风险评估 策略管理 根据业务特性，提供定制化的 安全策略，实现业内最佳实践 安全评估 9 大域类， 59 项安全实践，系 统全面评估，安全实践深度检 验 攻击对抗 精准预测、定位高级威胁， 实时对抗、持续防护 应急响应 突发事件积极响应， T1 两小 时内现场处置， T2 云端支撑 事件分析与处置 云端专家与本地专家协同，发现 风险主动预警、主动响应 快速响应 未公开威胁处置 阐明所取得的结果或提供完成 活动的证据 运行记录 方针 策略 实施细则与流程 制度与 管理办法 安全运营体系：一套制度与流程：工单处理流程 发现事件 关联分析 产生高级告警 预备工单 知识库 资产库 自动化的发现 通过监控发 现高级告警 安全运 营中心 安全主管 创建 / 重新发送工 单 Email/ 短 信通知 接收工单 处理事故 汇报结果 检查结果 是否满意 End 否 是 安全闭环体系：”

AI 时代下的 PolarDB：In-DB 一体化模型训练与推理服务 阿里云智能集团数据库产品事业部高级产品专家 贾新华 在《AI 时代下的 PolarDB：In-DB 一体化模型训练与推理服务》主题分享中，阿里云 智能集团数据库产品事业部高级产品专家贾新华介绍了 PolarDB 积木架构，通过启 动若干个 AI 节点获得 In-DB 一体化的模型训练和推理服务。 第三部分：Data+AI 云栖发布 73 1.5 Tair：基于 KV 缓存的推理加速服务 阿里云智能集团数据库产品事业部高级技术专家 王正恒 阿里云智能集团数据库产品事业部高级技术专家王正恒在现场介绍了云数据库 Tair 提供的推理加速服务。该服务是阿里云首个基于 NVIDIA TensorRT-LLM 的推理缓存 加速云数据库产品。 token 延时）预计降低 30% *注。 第三部分：Data+AI 云栖发布 74 NVIDIA GPU 计算专家团队高级经理 季光 NVIDIA GPU 计算专家团队高级经理季光博士带领大家深入了解 NVIDIA TensorR T-LLM 在推理加速上的工作，介绍了 TensorRT-LLM 的高性能特点，支持多模型， Weight/Activation/Cache

职业生涯发 展打基础，如考 外语等级等； 2.1.4 突发需求：经营管理中临时出现问题，如客户投诉、士气低 落、质量问题、 效率下降等。 2.2 确定培训需求的途径 2.2.1 组织需求由公司高级管理层从公司的战略目标和战略计划出 发来分析，是 自上而下的，具体做法为：年终时系统衡量公司目标的实现程度， 从中找出目标与现状的差距，形成培训需求。同时制订下一阶段经营 计划时，也要考察人员 、岗位要求的各 项专业技能。 职能支持人员：培训内容主要是与这些人员所在职能部门、岗位 特点相符合的专业技能。 按职位级别不同分为 ① 管理人员：其中又分为 高层管理人员，包括管理特级、管理高级、管理一级，培训内容 除了与 其所属部门特点相符的知识外，还包括管理的各种相关知识，这 类知识 在此类人员的所有培训中所占比重为 70%； 中层管理人员，包括管理二级、管理三级、管理四级，除了接受 1~4 周的上岗培训，使其 充分了解并 掌握与本职工作直接相关的技能。 5.4 培训课程代码设计（参见附件 5-1） 5.4.1 培训性质代码 制度性——ZD 奖励性——JL 5.4.2 职级代码 高级管理——S 中级管理——M 一般管理——G 技术——T 操作——O 5.4.3 人员特点代码 软件——s 制造——m 职能支持——f 5.5 培训的主要方式 5.6.1 公司自己组织的培训，主要采用以下方式

总经理 总经理 科长 科长 一般员工 一般员工 主任 主任 中级工 中级工 高级工 高级工 技师 技师 管理序列 技术序列 操作序列 初级工 初级工 职业发展通道 按高层、 中层、基 层对职务 进行层级 划分，方 便人才盘 点 助理工程师 助理工程师 工程师 工程师 高级工程师 高级工程师 技术员 技术员 合格员工 合格员工 示例 示例 27 编制管理解决方案

在决策过程中的关键作用。 企业并不需要为了适配数字孪生而对流 程和运营进行全盘变革，很多企业都是 从小处切入，分阶段引入数字孪生。 最初可能只是针对某个组件或者应用场 景，随后再逐步扩大规模。海克斯康视 觉计算高级副总裁Frank Suykens指出， 数字孪生的每一步部署都会增加价值。 他解释道（详见第20页）：“企业通常 从小处开始，创造价值，之后再扩大使 用规模。在看到价值之后，企业就会探 索可扩展数字孪生应用的领域。” 管理层的态度是一个关键问题。尽管这些 企业已经对数字孪生进行了投资部署，但 管理层对数字孪生的信任程度低于平均水 生产线的灵活性，满足日益严格的质量要 求。根据麦肯锡关于工厂优化新前沿的报 告，86%的高级管理人员认为数字孪生技 术适用于自己所在的企业。 在一般制造业中，数字孪生通常用于特定 场景，例如提升供应链效率、优化资产管 理以及提高能效。尽管这些应用场景较为 有限，技术复杂程度也有限，但仍然能够 20 大部分数字孪生 与其他数字孪生集成 是 其本质为 独立项目 63% 10% 否27% 步步增效 企业在发展的每一个阶段收获效益 Frank Suykens 海克斯康集团视觉计算高级副总裁 即使是小规模地部署数字孪生，也能够产 生巨大效益。按照企业的发展节奏，逐步 强化部署，可不断提升其价值。 数字孪生的价值贯穿全周期，无论在什么 阶段和规模之下均能创造价值。随着数字

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