以下文章来源于谈数据，作者石秀峰1、找症状，明确目标任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.c

本文为普元软件产品部总经理王葱权原创翻译DevOps技术文章系列，独家授权EAII企业架构创新研究院（微信号：eaworld）发布，转载请注明出处，违者必究。写在前面（译者自序）很久没有写博客了，几乎不知道如何开始。多年过去，已经没有转载的热情，想想该干点啥呢？我们数字化企业云平台团队近期在研发DevO

微软《2025工作趋势指数》显示，81%中国企业计划增设AI专项岗位，智能体（数字员工）正以“自动化执行者”身份渗透至企业核心流程。从制造业流水线到客服系统，从数据处理到跨部门协作，AI的高效执行能力让不少人担忧：传统岗位会被颠覆吗？一方面，标准化、重复性

在企业招聘过程中，常见的挑战通常可归纳为三类：职位发布与简历收集流程繁琐、渠道分散；面试安排效率低且缺乏标准化的评估方式；招聘数据更新滞后，导致决策支持不足。正因如此，越来越多的企业开始借助招聘管理系统（ATS）来提升招聘工作的规范性和效率。一款优质的招聘

投入产出比时代，AI招聘已成刚需在利润微薄、资源紧张的内卷环境中，企业对“投入产出比”的要求空前严格。HR不能再仅仅用“招了多少人”“办了多少培训”来汇报成绩，而必须回答一个根本问题：——人力资源的投入，为企业创造了多少可量化的经济价值？答案，正在由AI重

在利润微薄、资源紧张的市场环境中，企业对“投入产出比”的要求愈发严格。人力资源工作的核心指标，已从“招聘人数”“培训次数”转向“人力资源投入为企业创造的可量化经济价值”。而AI技术的深度赋能，正为这一需求提供解决方案。一、第六代AI得贤招聘官AI面试智能体

AI得贤招聘官：当“AI员工”开始上班，招聘革命已在眼前未来的企业劳动力，将由人类员工与数字员工共同组成。这不是一句口号，而是一个正在加速到来的现实。从自动驾驶到AI客服，从智能设计到AI法律顾问，越来越多的“AI同事”开始走进企业。当他们不仅能工作，还能

AI面试官：用技术破解招聘困局在数字化转型加速与人才竞争白热化的当下，企业招聘正陷入前所未有的多重困局。一方面，经济下行压力下企业招聘预算普遍收紧，但业务扩张、人才迭代带来的岗位需求却愈发迫切，人才市场中核心岗位的薪酬成本持续攀升，HR团队却往往面临人手不

AI招聘的核心分水岭：从工具到决策级能力AI得贤招聘官如果企业对AI招聘的认知还停留在“尝试性应用”，那么在2026年的人才竞争中或将陷入被动。过去一年，几乎所有企业都在探讨AI与招聘的结合，但多数实践仅停留在局部环节：用AI筛选简历、简化流程、辅助面试，

容器是一种操作系统级虚拟化技术，Docker是一种容器引擎。使用Docker来运行操作容器。但从容器自身来说，其提供的是IaaS层能力。Kubernetes提供了容器调度和管理的能力，加上云计算租户功能，实现容器云平台功能。而基于容器技术所构建的应用开发、应用托管和应用运维平台则可以称为容器化PaaS平台，它是一种轻量化PaaS实现。结合日志、监控、认证、权限等基础能力则可以构建企业级的平台和可复用服务，采用微服务架构实现企业技术服务中台能力，支撑企业业务敏捷研发和模式转型。