104學習

近年來，AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini 等快速進入我們的工作與生活，不論是寫文案、總結報告、規劃行程，甚至是撰寫程式碼，只要下對指令（prompt），AI 幾乎無所不能。 但問題來了：為什麼我問的問題，AI 給的回答總是不夠精準？ 這時候，你可能缺的不是一個更聰明的 AI，而是一個更好的 prompt。 本篇文章將帶你一步步掌握「好 prompt」的四大原則 + 五種實用範本 + 常見錯誤避雷指南，幫助你從「AI 使用者」進階成「AI 操控師」。 一、什麼是 Prompt？ Prompt，簡單來說就是你對 AI 下達的「指令」或「提問內容」。 它的形式可能是： 一段文字（例如：「請幫我寫一封推薦信」） 一個問題（例如：「如何向上管理主管？」） 一組指令（例如：「用表格整理優缺點，並推薦最適合的解法」） Prompt 就像你對 AI 下達的任務說明書，越清楚、越有邏輯，AI 才越能對症下藥。 二、好 Prompt 的 5大原則：CLEAR 我們建議用以下的「CLEAR」五字訣，來檢查你的 prompt 是否足夠明確： C - Context（情境） 提供背景資訊，讓 AI 理解你的角色、目的與任務脈絡。 ➤ 例：「我是一位求職中的社會新鮮人……」 L - Language（語氣與格式） 指定你想要的語氣風格、格式形式或語言版本。 ➤ 例：「請用輕鬆幽默的語氣」、「請用英文回答」 E - End Goal（輸出目標） 說清楚你想要的最終結果，讓 AI 知道你是要報告、表格、文案還是清單。 ➤ 例：「我要一篇 500 字的部落格草稿」 A - Action（動作） 告訴 AI 你要它「做什麼」——例如撰寫、比較、總結、建議等。 ➤ 例：「請幫我比較這三個方案的優缺點」 R - Rules（規則） 有特定限制或格式規範的話要明講，例如字數、語氣、格式或禁用詞。 ➤ 例：「限制在 200 字內」、「不要使用專業術語」 三、五種常用 Prompt 範本 以下是五個實用的 prompt 模板，無論職場、學習還是生活應用都相當好用： 1. 會議紀錄整理 Prompt 「我是一名專案經理，以下是我們產品開發部門的會議紀錄。請幫我整理成正式內部報告，內容分為三段：1. 會議摘要（限 100 字內）、2. 決策事項（條列式）、3. 待辦事項（包含負責人與期限）。語氣請保持正式精簡。」 2. 專案建議書撰寫 Prompt 「我是一位行銷專案負責人，目前正在提報一個新品行銷提案，目標是提升產品曝光率。請幫我撰寫一份約 500 字的專案建議書草稿，包含以下四段：1. 專案背景、2. 行銷目標、3. 執行方式、4. 預期效益。語氣請保持專業、有說服力，採用第三人稱，不用提及預算細節。」 3. 表格資料統整 Prompt 「以下是三個工具的特性說明，請幫我整理成 5 欄表格（項目名稱、說明、優點、風險、建議採行對象），表格格式適合投影片簡報中使用，內容限於 20 字以內/欄，語氣請精簡明確，避免冗詞。」 4. Email 撰寫 Prompt 「請幫我撰寫一封給內部人資主管的 Email，主旨是：申請部門教育訓練預算。語氣正式但親切，內容包含三段：1. 教育訓練目的與效益、2. 執行時程與預估費用、3. 對團隊發展的幫助。結尾請加入敬語與簽名，整封信字數控制在 250 字以內。」 5. 方案比較分析 Prompt 「我是一位採購經理，正評估三個軟體工具供應商，目的是選出性價比最佳的方案。請幫我以表格形式，從五個面向（功能完整性、價格、技術支援、使用便利性、風險）比較三者，並以條列方式給出建議首選及選擇理由，語氣請保持客觀分析。」 四、避免 3 個常見錯誤 ◆問題太模糊：「幫我寫一下這個」，寫什麼？給誰看？用途是什麼？AI 根本抓不到重點。 ◆輸出格式沒說清楚：你想要清單、表格、段落還是流程圖？請先講清楚。 ◆一次問太多：AI 回答會變散亂。先拆解問題，一步步來，效果更好。 Prompt 是一種新時代的溝通力 AI 工具不會自動變成你的超能力，會提問、懂得溝通，才是未來的關鍵能力。 把 prompt 當作你對 AI 的「任務設計」，越清楚，AI 越能「幫你幫到點上」。 從今天開始，練習寫好 prompt，就是你打開 AI 潛力寶庫的第一步！

在AI產業中，產品經理需要具備技術、商業、管理和溝通等多方面的技能，並能夠靈活應用這些技能，以確保產品的成功開發和推廣。以下是AI產品經理應具備的一些關鍵技能： 【技術技能】 1. AI和機器學習知識：了解基本的AI概念、技術和算法，能夠與技術團隊進行有效的溝通。 2. 資料分析能力：能夠理解和分析大量數據，從中提取有價值的見解，用於產品決策。 3. 軟件開發基礎：了解軟件開發流程和技術堆棧，便於與開發團隊協作。 【商業技能】 1. 市場研究和分析：了解市場趨勢和競爭態勢，能夠進行市場分析和定位。 2. 產品策略和規劃：能夠制定產品的長期策略和路線圖，確定產品的發展方向。 3. 商業模型理解：理解不同的商業模型，能夠制定適合產品的商業計劃 ▍ 適合哪些人？ 1. 對AIGC（人工智慧生成式內容）持開放態度，願意多方嘗試新的AI工具，協助核心業務的發展。 2. 熟悉ChatGPT並能產出深度的prompt，使ChatGPT能完成各種任務。 3. 對AI相關技術、模型訓練以及工具/平台使用有深入了解。 4. 對AI市場應用有想法與熱忱，並具備產業相關基礎知識與經驗。 5. AI 相關產品整合專案開發。

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這篇指的初學者，是任何尚未投放過廣告的初學者，尚未有任何廣告概念的新朋友們。 首推順序第一位，是不管哪一個廣平台都需要的，先認識每一層廣告數據背後代表的意涵，CPC、CPM、Conversion Rate等等，這些數據背後的意涵是用以幫助我們在投放前抓出預期，有了預期後的投放，才能明確優化方向。 第二順位，在Google Ads裡，我會建議學習轉換的相關設定；在第一階段學會數據意涵、怎麼判斷數據的標準之後，接著就是搞懂「廣告目的」，只有弄清楚了廣告目的，才能回推自己要找哪個人群受眾、適合哪類型廣告，而這些最終的目的都是為了提升廣告成效，那麼正確的設定轉換目標，才會有對應的數據出來，輔助優化。 第三順位，文案、圖片、影片素材的製作邏輯；簡單來說就是「如何引起消費者注意」，因為明白了數據意涵、轉換設定的廣告目的，同時會非常清楚最終預期成效與所需元素，針對不同的受眾給予不同的誘因，就可以設計出適合該受眾的活動，也能夠針對不同受眾用同樣的語言跟他們溝通。 最後的順位才是設定，當我們都做好了以上的準備，設定的動作只是在讓我們完成執行而已，其實只要把前面幾篇分享的文章，依據自己的需求選擇適合的廣告類型就可以。

在設計中，文字格式的統一性非常重要。Figma作為設計師常用的設計工具之一，提供了方便的「文字轉換」功能（Text Transform），可讓用戶輕鬆將文字一次性轉為大寫、全小寫或標題大小寫。本篇文章將深入介紹如何在Figma中進行文字大小寫的快速轉換，幫助你提升設計效率。 ▮為什麼需要使用文字大小寫轉換？ 1. 提升設計一致性：當需要統一標題或段落的大小寫格式時，使用Figma的文字轉換功能可以確保整體設計風格一致。 2. 節省時間：避免手動逐字調整大小寫，提升設計流程的效率。 3. 更好地適應設計變更：在進行UI/UX設計迭代時，能夠靈活應對文字樣式的變更需求。 ▮如何在Figma中一次性將文字轉為大寫或小寫？ 以下是具體操作步驟： 1. 選中要轉換的文字層（Text Layer） 首先，在畫布（Canvas）上選中你想要改變大小寫的文字層。可以是標題、段落或其他文字元素。 2. 打開右側的屬性面板（Properties Panel） 當選中文字層後，Figma介面的右側會顯示屬性面板，這裡包含該文字層的所有設置選項，如字體、字重、字體大小、顏色等。 3. 找到「Text」部分 在屬性面板的「Text」部分，可以看到文字相關的設定，這是調整文字大小寫的起點。 4. 展開「Text Transform」選項 在「Text」屬性部分的下方，可以找到「Text Transform」選項。點擊展開後，你會看到以下選項： - Uppercase（全大寫）：將選中的文字轉為全大寫格式。 - Lowercase（全小寫）：將選中的文字轉為全小寫格式。 - Title Case（標題大小寫）：將文字轉為標題樣式，每個單詞的首字母大寫。 - Original Case（原始大小寫）：將文字恢復為原始的大小寫狀態。 5. 選擇需要的文字轉換方式 選擇合適的大小寫轉換選項，文字層會立即顯示出相應的效果，無需手動調整。 ▮文字轉換的最佳實踐 1. 統一標題格式：當你在設計標題或重要文字時，可以使用Uppercase選項，讓標題顯得更加醒目和專業。 2. 適用於批量轉換：可以一次選中多個文字層，然後應用相同的文字轉換選項，以實現快速統一。 3. 靈活應對設計需求變更：在設計過程中，當需要變更文字格式時，只需通過「Text Transform」即可快速完成修改，無需手動調整。 ▮結論 在Figma中，一次性將文字轉為大寫或小寫是提升設計效率和保持格式一致性的關鍵功能。無論是用於標題設計還是段落格式調整，文字轉換（Text Transform）功能都能讓你更輕鬆地應對不同的設計需求。如果想要在設計過程中節省時間並提高整體設計效果，不妨試試這個方便的功能。

MVP（最小可行產品）開發過程大概流程為，需先弄清楚問題及解決方案是什麼➛ 確定與這個問題解決方案相關的假設➛ 建立可檢驗的假設➛ 選擇你要運行的MVP類型➛ 在執行過後需重複、收集數據，並找出你是否成功，以下為詳細的步驟： 1. 市場調查與需求分析： ➛ 目標用戶研究：了解目標市場和用戶群體的需求、痛點和偏好。 ➛ 競爭分析：分析現有競爭產品的優劣勢，找出市場空白點和機會。 2. 產品構想與規劃： ➛ 明確產品願景：確定產品的核心價值和目標。 ➛ 定義核心功能：根據市場需求和產品願景，確定MVP的基本功能，排除非必要功能。 3. 設計與原型開發： ➛ 產品設計：設計MVP的界面和用戶體驗，確保簡潔和易用。 ➛ 原型測試：製作低保真或高保真的產品原型，進行內部測試和調整。 4. 開發與測試： ➛ 快速開發：組織開發團隊，使用敏捷開發方法快速構建MVP。 ➛ 內部測試：進行功能測試和質量保證，確保產品的基本功能正常運行。 5. 發布與市場推廣： ➛ 產品發布：選擇適當的渠道和時機，將MVP推向市場。 ➛ 市場推廣：利用數位營銷、社交媒體和其他渠道推廣產品，吸引早期用戶。 6. 收集用戶反饋： ➛ 用戶反饋收集：通過調查問卷、用戶訪談、數據分析等方法收集早期用戶的反饋。 ➛ 數據分析：分析用戶行為數據和反饋，了解產品的優劣勢和用戶需求。 7. 迭代改進持續優化： ➛ 問題修正與改進：根據反饋和數據，修正產品中的問題，改進用戶體驗。 ➛ 功能拓展：在確保核心功能穩定的基礎上，逐步添加新功能，豐富產品內容。 ➛ 持續監控：保持對市場和用戶需求的監控，及時調整產品策略。 ➛ 長期發展：制定長期產品路線圖，確保產品持續發展和競爭力。 這些步驟形成了一個完整的MVP開發流程，幫助企業在投入最少資源的情況下，快速驗證市場需求，獲得用戶反饋，並不斷改進和優化產品。

想要轉職專案經理(PM)前，面試前準備專案經理的作品集時，重點在於展示你的技能、經驗和成功案例。以下是一些步驟和建議，幫助新手轉職者準備一個有說服力的作品集： 1. 選擇適當的專案 挑選你參與過的、最能展示你能力的幾個專案。確保這些專案涵蓋不同的技能和挑戰，以展示你在各方面的能力；若先前無相關專案經驗可敘述，可以試著找出之前工作上或學生時期與別人團隊合作的經驗。 2. 清晰地描述每個專案 對每個專案進行詳細描述，包含以下幾個方面： ☛ 專案背景：該專案的目的和目標。 ☛ 你的角色：你在專案中的具體職責和貢獻。 ☛ 挑戰和解決方案：你遇到的主要挑戰以及你是如何克服它們的。 ☛ 成果：專案的結果，最好有量化的數據來支持，如提高了多少百分比的效率、降低了多少成本等。 透過說明專案背景、目標、執行過程、成果以及所學習到的經驗，讓面試官了解你的專案管理能力。 3. 展示你的技能和方法 展示你在專案管理中的各種技能，例如： ☛ 時間管理：如何按時完成專案。 ☛ 資源分配：如何管理和分配團隊成員及其他資源。 ☛ 風險管理：如何識別和應對風險。 ☛ 溝通與協作：如何與團隊和其他利益相關者有效溝通。 4. 使用視覺效果 在作品集中加入專案的截圖、成果圖片、流程圖等，並且在文字說明中詳細闡述這些圖片的意義，讓閱讀者更能夠理解你的專案內容。你可以加入： ☛ 圖表和數據視覺化 ☛ 專案時間線 ☛ 前後對比圖片 ☛ 用戶回饋和測評數據 5. 保持簡潔和專業 確保你的作品集簡潔明瞭，易於閱讀。使用專業的語言和格式，避免過多的技術術語。 6. 展示持續學習與改進 強調你如何從每個專案中學習和改進。例如，你如何利用之前的經驗來優化後續專案。 若不希望原公司專案內容外洩，可以將重點呈現在作品集中，並且在面試時詳細說明專案內容，以展現你的專業能力，希望大家想要轉職的都順利！ 關注教室追蹤更多PM更多相關知識~~

多益（TOEIC）英文檢定是全球熱門的英語能力測試，不僅是外商企業篩選求職者的關鍵指標，國內超過百間大學的入學申請加分條件，甚至近40間國內大學將設定多益達標分數做為畢業門檻。 而我們也根據網路搜尋數據分析發現，網友對於「多益怎麼準備」、「新制多益考試規則」、以及「多益考試時間分配」…等詢問度相當高，因此，本篇將介紹多益考試規則、準備技巧，以及時間分配策略，幫助考生高效準備，提升分數表現。 104依據企業刊登職缺統計，主管職及專業人才超過50%職務最看重英文實力 專業人才像是貿易｜法務｜生技研發｜專案管理｜業務 等高需求職位要求英文條件佔比高 🔵 Top1：貿易類人員超過80%職務要求英文 🔵 Top2：生技/醫療研發類人員超過64%職務要求英文 🔵 Top3：專案/產品管理類人員超過60%職務要求英文 想升職加薪，考照前先來快速測一下你的能力： ✅ https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 延伸推薦： 🟡多益高分速成線上課程： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%A4%9A%E7%9B%8A 一、2025年多益考試規則 🔵 報名方式：可至官方網站報名（需選擇考試地點與時間）。 🔵 考試當天： 　✅攜帶有效身份證件（身分證或護照） 　✅攜帶 2B 鉛筆與橡皮擦（僅限 L&R 紙本測驗） 　✅禁止攜帶電子設備（手機、智慧手錶等） 🔵 考試結果：一般約 10-15 個工作天 公布成績（紙本寄送或線上查詢）。 🔵 重考規則：沒有次數限制，但需重新報名並繳交考試費用。 二、2025年多益英文檢定考試時間與地點 多益測驗全年開放報名，考生可直接上網報名選擇合適的場次。部分考場名額有限，建議提前報名以確保理想考試時間。 🔵 2025多益報考資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 三、多益應考方式與題型介紹 現行的多益考試有以下兩大類：「多益聽力與閱讀測驗」及「多益口說與寫作測驗」，以下介紹以一般大學、商務要求的「多益聽力與閱讀測驗」（TOEIC Listening & Reading）為主。 TOEIC Listening & Reading（聽力與閱讀測驗）： 🔵 測驗時間：約 2 小時（不含報到與發卷時間） 🔵 總分：990 分（聽力 495 分 + 閱讀 495 分） 🔵 測驗內容： 🟡 聽力測驗（45 分鐘，共 100 題），包含 　 ✅照片描述（Photographs）：4 題 　 ✅應答問題（Question-Response）：25 題 　 ✅簡短對話（Conversations）：39 題 　 ✅簡短獨白（Talks）：30 題 🟡 閱讀測驗（75 分鐘，共 100 題） 　 ✅單句填空（Incomplete Sentences）：30 題 　 ✅段落填空（Text Completion）：16 題 　 ✅閱讀理解（Reading Comprehension）：54 題 　 ✅短篇閱讀（Single Passage）：29 題 　 ✅雙篇/三篇閱讀（Multiple Passages）：25 題 🔵 答題方式：紙本考試（以 2B 鉛筆作答） 🔵 成績效期：成績期限視各學校或企業自訂標準，例如外商企業要求1年內的多益成績。但申請成績單與證書補發時限是測驗日起的2年內。 三、多益難易度分析：如何評估你的目標分數？ 多益難度取決於考生的英語能力，對於母語非英語的學習者，建議以以下標準評估自身程度： 🔵 550-600分： 具備基礎英語能力，許多國立大學要求學生多益須達550分以上才准畢業。 🔵 600-800分： 中等難度，外商公司要求員工多益分數750分以上，若擔任高管，分數要求更高。 🔵 800分以上： 高階能力，適用於國際貿易、國際談判領域或外商公司高管職位。 🔵 900分以上： 英語流利，外交官或外派英語國家人員要求標準，代表具備接近母語使用者的專業英語能力。 四、如何準備多益考試才能順利達標？ 1. 熟悉題型與考試模式 🔵 透過各種多益線上課程與測驗題庫，幫助考生熟悉題型，學習應試技巧，精進英語能力。 🔵 掌握閱讀與聽力的時間分配策略，避免考試時因時間不足失分。 ✅NEW TOEIC 新多益線上高分速成班：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe 2. 聽力練習技巧 🔵 每天至少30分鐘聽英語（如TED Talks、BBC News、ESL Podcast）。 🔵 聽寫練習（Dictation）提升關鍵字辨識能力。 🔵 熟悉多益常見場景，如商務會議、機場廣播、電話溝通等。 3. 閱讀理解與詞彙累積 🔵 精讀與速讀並行： 平時多閱讀商務英文、新聞報導，增強閱讀速度與理解力。 🔵 關鍵字筆記法： 記錄常見的商業用語、連接詞及同義詞替換方式。 ✅Jumbo 的多益單字獨門記憶法：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe 4. 模擬考試與錯題整理 🔵 每週至少進行一次模擬測驗，記錄錯題並分析錯誤原因。 🔵 掌握時間控制技巧，確保考試時能按時完成所有題目。 ✅多益模擬考線上測驗：https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 五、考試時間分配策略：如何有效管理考試時間？ 多益測驗時間緊湊，合理分配時間至關重要。 🔵 聽力部分（約45分鐘）： 　✅照片描述：5秒內確認主題與關鍵詞。 　✅應答問題：聆聽第一個單詞，判斷句意方向。 　✅短篇對話與講話：預測選項，聆聽關鍵資訊。 🔵 閱讀部分（約75分鐘）： 　✅句子填空（20分鐘）：先做簡單題，確保得分。 　✅閱讀理解（55分鐘）：先掃描問題，再讀文章，提高答題效率。 多益英文檢定是許多企業與學術機構衡量英語能力的重要標準，透過系統化的準備與策略性應考，有效幫助應試者取得理想成績！ 延伸閱讀： 2025年(114年) 台灣37間大專院校/大學：英文(多益)畢業門檻整理https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_7a36fd3a-c2dc-4ff3-a2cb-0bdff93ec988

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業績獎金或加班費均屬於工資的一部分，如雇主於約定發放日短少給付，勞工一定不會善罷甘休；但如果是雇主溢發呢？勞工看到薪資單裡多出來的錢，一定會喜上眉梢，靜默以對，鮮少會主動跳出來，向雇主表示返還之意。 雇主發現溢發錯誤後，可以怎麼做？ 一、由企業人資向勞工清楚解說何以發生溢發結果及其金額，經徵得勞工同意後，由勞工個人決定何時一次返還，或同意雇主逕自於其次月發放薪資中扣抵（如金額較高，不足一次扣抵，也可約定分期返還，以避免影響勞工薪資的運用需求）。但雇主千萬不要未與勞工商議，即自作主張逕自於其次月發放薪資中扣抵，此會違反勞動基準法第22條第2項本文規定（工資應全額直接給付勞工。） 二、如勞工經企業人資解說後，不予理會，也不同意雇主逕自於其薪資中扣抵，雇主只得尋求司法救濟手段了。「按當事人一方本於一定目的而為給付時，其目的在客觀上即為給付行為之原因，給付如欠缺其原因時，他方當事人受領給付即無法律上之原因，應成立不當得利。被告於受領時業已知悉受領之業績獎金如不符合上開業績核發規定，將有受追繳扣回之可能。被告既不符合上開業績核發規定有關業績獎金實際受領要件而受領，自應返還溢領之業績獎金。」（最高法院104年度台上字第294號民事判決參照）雇主得依據民法第179條、第181條不當得利之法律關係，向法院起訴勞工主張返還溢領金額。 三、還有一種情形，如發生溢發結果不是雇主人為計算錯誤所造成，而是因使用人資系統之程式錯誤（俗稱Bug）所造成，如經查證，確實是可歸責於人資系統供應商所生事由所致，此時，雇主也可對人資系統供應商主張債務不履行（不完全給付之加害給付）的損害賠償（民法第227條規定，因可歸責於債務人之事由，致為不完全給付者，債權人得依關於給付遲延或給付不能之規定行使其權利。因不完全給付而生前項以外之損害者，債權人並得請求賠償。）如人資系統供應商為此同意負起全責，並將所有勞工溢領的金額做了等額賠償，為了不影響勞工既得利益（就當作人資系統供應商給勞工的禮物吧），實務上，雇主與人資系統供應商的和解協議書，也可能加上一條約定：「甲方（指雇主）同意於乙方（指人資系統供應商）完全履行賠償金額後，不對其曾經領受溢發業績獎金（或加班費）之勞工，向其主張不當得利請求其返還溢領之業績獎金（或加班費）或於其薪資中逕行扣抵；乙方亦同意拋棄對甲方主張上開債權讓與請求權。」以平息爭議。對於這個結果，必須給人資系統供應商大器勇於承責給個讚。

📌 重點連結 #工作坊影片 & 簡報連結 1. 回放影片： https://reurl.cc/Lne23e 2. 課程議程簡報： https://reurl.cc/5RX3qM 3. 助教分享簡報： - Ray｜訪談技巧：https://reurl.cc/lYnpRQ - Jasmine｜AI 工具應用：https://reurl.cc/ekQp9j 4. 問題定義工作坊簡報： https://reurl.cc/9n0WXj #作業繳交連結 https://forms.gle/pMKVSXUPLjQF39bY9 個人作業內容請完成 3 分鐘簡易提案，思考透過 Persona Table 和 User Journey Map 中，蹶的什麼需求最值得被解決，及會怎麼滿足此需求。 👉 作業檢核點 - 是否定義解決哪一個 Persona 的問題 - 從 User Journey Map 陳述問題樣貌，及為何此問題很重要 - 針對問題的具體初步解法

數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。 【數據孤島的特點】 - 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。 - 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。 - 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。 【數據孤島的成因】 1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。 2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。 3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。 【數據孤島的影響】 ✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。 ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。 ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。 解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法： 【解決數據孤島的技術手段】 1. 數據集成平台 數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。 2. 數據倉庫和數據湖 數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。 3. 統一的數據治理框架 建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。 4. 雲ERP系統 雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。 5. API和微服務架構 功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。 6. 數據虛擬化技術 功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。

在公司內要求轉調部門或調動職務的機會，其實許多人都遇得到。 但是該如何跟主管開口，才能成功內轉到想去的新單位或新職務， 又不至於打壞雙方關係呢？ ▼ 想成功換單位最好避免「3大地雷」，並搞懂「4大關係人」 https://blog.104.com.tw/how-to-transfer-jobs-successfully/?utm_source=104nabi&utm_medium=nabi_post 同時教你找出請調的最佳時機，以及讓人願意買單的利益點與選項。 讓公司了解不同選項的存在， 並且能體會到讓你轉調會是其中最好的一種選項， 你想要調到新單位或新職務就不這麼難了。

本文作者 : Google Cloud 台灣總經理謝良承 原文：https://taiwan.googleblog.com/2022/08/Google-Cloud-Talents-Program.html 我們今天宣布在台灣推出「雲端人才搖籃計畫」，透過雲端科技賦能台灣人才國際競爭力！首波將與元智大學、東海大學以及高雄科技大學三所具國際觀、創新思維的大專院校共同推動雲端學程，並協助院校導入 Google Cloud Platform (GCP) 應用平台，完善雲端教育環境。此計畫預計在三年內培育 1,500 位通過 Google Cloud 雲端基礎認證的數位人才，而取得認證的學生也將列入 Google 人才庫，並成為 Google Cloud 合作企業夥伴未來徵才的優先考量對象，助力產學接軌，不斷為台灣產業注入人才活水。 隨疫後全球政經與產業環境持續變化，數位力成為國家、企業競爭的關鍵因素。我們近年來持續落實 Google 智慧台灣計畫的願景，將培育台灣數位人才視為重要任務，而今年 Google Cloud 推出的「雲端人才搖籃計畫」則將強化學生的雲端運算基礎知識，期待得以更加完善台灣多元數位實力面向，達成人才、產業的雙贏效益。 系統性培育人才協助取得國際認證 同步完善校園雲端教育環境 在「雲端人才搖籃計畫」中，我們將提供豐富的課程資源，包含課程教材、教學簡報、測驗題庫、創新實驗課程以及全球雲端認證計畫等，協助學生精進雲端專業知識並考取受國際認可的證照。此計畫將分兩階段進行，第一階段將完成 Google Cloud 雲端運算基礎課程 (GCCF; Google Cloud Computing Foundation) 的所有規劃及種子教師培訓，雖是基礎課程，但仍會涵蓋大數據、人工智慧與機器學習等重要應用領域；第二階段將開辦正式學程，培育對象以合作院校之大二學生為優先，並同步進行 Cloud Digital Leader (CDL) 與 Associate Cloud Engineer (ACE) 兩項同樣為全球認證的進階課程，進而提供有志深造雲端產業的學子更多選擇。 除規劃上述課程資源外，我們更將透過與合作學校導入 GCP 應用、建置數位課程的雲端資源、促進資訊系統雲端化等作法，協助學校進一步建置完善的雲端教學環境。 舉例來說，元智大學在我們的協助下研發 AI 雲端服務，未來可以在校內提供大數據應用服務結合物聯網 IoT 的智慧應用；東海大學則將學生服務系統移轉至 Google Cloud，並運用我們的雲端運算與 AI 工具優化並開發創新線上學生服務，協助合作院校邁向智慧校園。 元智大學校長廖慶榮表示：「透過與 Google Cloud 合作，除讓學生們循序漸進地從基礎到進階學習雲端知識以及培訓出種子教師外，透過 Google Cloud 雲端技術工具的挹注，也讓學校行政、研發單位有更多的資源加速打造雲端教育環境，達成智慧校園轉型的目標。」 Google Cloud 與北中南三所大學於 3 年內培育 1,500 位雲端人才 Google Cloud 「雲端人才搖籃計畫」繼 7 月底與元智大學合作後，我們再宣布與中部的東海大學以及南部的高雄科技大學合作，預計 3 年內培育共計 1,500 位人才，除均衡北、中、南各區的教學資源，也將透過產學合作的媒合，為在地產業培育雲端人才、帶動地方發展。 東海大學校長張國恩指出：「中部地區除了擁有科技園區外，也具備機械、工具機產業聚落，而善用雲端工具也是為傳統製造業轉型、加值的重要策略。我們期待透過 Google Cloud 的協助整合教學資源，培養學生更具創意、前瞻性思維，也讓學生探索未來方向時，同步思考雲端與科技能為產業帶來的幫助，未來投身職場，能更快速地為產業創造價值。」 高雄科技大學校長楊慶煜表示：「為推動南臺灣新創產業發展、打造具國際磁吸力的創業生態圈，我們參與推動『 亞灣 5G AIoT 創新園區 』計畫；此外我們也將與高雄市政府共同打造智慧城市，因此透過與 Google Cloud 合作培育大量進階雲端人才，將可補足上述兩大計畫的人才需求。」 「 雲端人才搖籃計畫」納入「Google 數位人才探索計畫」 擴大產學對接 凡參與 Google Cloud 「雲端人才搖籃計畫」並完成課程、通過測驗的學生，Google Cloud 除提供國際認可的結業證照，也會將學生列入 Google 人才庫，成為未來我們與合作夥伴徵才時優先考慮對象。 而這項計畫也將在 2023 年納入 Google 「數位人才探索計畫」的課程之一，開放更多人學習雲端運算基礎課程，也讓參與的學生能夠透過「數位人才探索計畫」接觸到更多的企業 。未來我們也將持續擴大合作院校範疇，在協助台灣打造智慧國家、數位島嶼的過程中，同時也培育更多雲端人才！

完整的大數據概論 大數據是無所不包的名詞，它代表無法使用傳統資料管理工具來管理十分大量、快速、且高度多樣又複雜的資料。理想上大數據包含了所有資料類型，可用來協助我們在正確的時間，以正確的數量，傳達正確的資訊給適當的人，最終協助人們做出正確決策。本書將為管理階層與資料科學家提供完整的大數據概論。涵蓋大數據的關鍵挑戰與優點，以及組織所需的必備工具與技術，還有能從大數據獲得的好處。 本書涵蓋內容包括： ．大數據的商業應用 ．頂尖組織如何應用大數據 ．大數據的生態系統 ．大數據的應用、入門與教學 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACD016200