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吳振興 Jeff 知識長

生產處 經理|104Giver職涯引導師 第003202310007號

10/17 16:57

【當沒有主管頭銜,我該怎麼去領導團隊】
1. 先耐心聽完對方的問題與需求,再提出建議
很多時候,對方願不願意聽你的建議,關鍵在於你是否真正理解他們的問題。這時候大多需要先用心去聆聽,了解對方的難處與關心的重點,對方才會從心底去接納你,並且覺得你的建議是有效的,而不是主觀式的提供個人看法。
透過學會耐心傾聽,理解對方的想法,讓建議成為解決問題的工具,也讓你提出的意見更具說服力。
2. 用事實和數據支持你的建議
當沒有主管的身分時,勢必會更容易遭受到別人的挑戰,這時我們需要更多地依靠事實和數據,來增加自己建議的說服力。雖然找尋佐證資料的過程中,其時間壓力是非常大的,但當邏輯思維逐漸建立完整,勢必被挑戰的機會逐漸降低,而且思考規劃上也能更加全面完整。
3. 強調團隊的共同目標,減少自我中心
當提出建議時,應該讓對方感受到你是為了整體的共同目標,而不是單純的個人利益。如果你的建議能夠與團隊的目標對齊,並且解決大家面對的困難,對方會覺得你是真心為了團隊好,而不會認為你是在強推自己的想法。
4. 保持謙虛態度,展現合作意願
在沒有主管的權威加持時,保持開放的心態,做到願意接受其他人的反饋與不同意見,用謙虛的態度跟做法更能打動人心。當能夠表現出願意與他人合作的心態,而不是高高在上,別人自然會更容易接受你的建議。謙虛的態度可以化解衝突,讓溝通更加順暢。。
5. 創造共同討論的氛圍,而非單方面輸出
最好的建議往往是透過雙向溝通來激發產生的,一定要讓對方參與進來。如果你的建議能夠促進對方開始思考,甚至激發出對方的優秀點子,這樣的建議會更具效果。當開始邀請對方一起討論,而不是單方面地輸出你的意見,對方會覺得你是在重視他們的想法,從而更願意接受你的建議。
在職場或團隊合作中,當我們不具備「主管」或「權威」的身分時,要讓旁邊的人願意聽取自己的建議,靠的就不能是資歷或是能力的壓迫,而是我們個人影響力與溝通的技巧。這樣的影響力來自於理解、同理心,以及提出具建設性的解決方案。才能夠幫助自己在沒有權威的情況下,也能被他人所接受與尊重。
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11/15 12:57

【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用,市面上提供了各種AI學習課程:AI線上課程、AI實體課程,無論您是初學者還是專業人士,都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜,幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源,快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據,整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程;可透過排行榜,找到你所需的學習內容,增進職場的職能成長,加強自我競爭力,打造你的職涯藍圖!
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講師將以系統化教學法,教授數據分析常用情境,搭上火紅 ChatGPT ,步驟式實戰,能隨學即用,讓你知道如何在工作中運用所學到的技能!
第2名。AI資料科學家【 聽課全系列 】
「基礎思維」AI資料科學的新朋友,必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件,從這裡出發,您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢,而初學者免不了學習的十字路口,不知道該從哪個部分開始學習AI,這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎?聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧!
第3名。生成式AI應用速成:商業溝通師-數位行銷課(12/21開課)
🔴報名截止日:2024/12/8🔴
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🌟行銷策略效果爆發式成長| 有效運用 AI 提升執行力,讓行銷效率飆升、策略效果倍增。
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第4名。2小時輕鬆學AI | 基礎觀念與應用
從資料科學的基礎觀念談起、商業智慧、資料探勘、影像辨識等技術應用,最後再討論企業實際導入人工智慧所需的相關流程。
第5名。生成式AI應用速成:創作詠唱師-影音創作課(11/30開課)
🔴報名截止日:2024/11/17🔴
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🌟內容行銷 | 學習如何利用AI工具製作出更能觸動觀眾的內容。
第6名。生成式AI工具應用實戰 (線上直播課程)
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本課程「生成式AI工具應用」旨在教導學員如何利用最先進的生成式AI工具,特別是ChatGPT和微軟Bing AI繪圖工具,來提升行銷文案、社群媒體內容、SEO優化、廣告文案創作以及內容行銷的效率和成效。
第7名。生成式AI應用速成:創作詠唱師-繪圖設計課(12/21開課)
🔴報名截止日:2024/12/8🔴
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第8名。AI應用時代|從邏輯思維到文字溝通,從職場複利到高效生活
藉由AI助手的力量,更高效地完成商務工作、激發靈感。也透過AI協助經營社群,包含工作行程、日常旅遊、飲食規劃等,提高短影音規劃的效率,進而產出斜槓複利。
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5分鐘輕巧學:圖解式影音 X 25應用情境 X 30組AI神器
第10名。AI x 產品企劃(產品開發)實務應用班
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往在產品企劃及開發上,所面臨到的難以解決的疑難問題,在未來都有機會利用AI工具進一步改善,取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用,並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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知識貓星球

喵星人

09/27 13:10

安靜離職原因與應對:工作倦怠、回報不足與企業影響的連鎖效應
「安靜離職原因」引發了廣泛的關注與討論。這並不是指員工真正辭職,而是一種心態的轉變——他們選擇只完成基本的工作要求,拒絕加班或承擔額外責任。隨著工作壓力的增加和對回報的失望,許多員工開始劃清界線,選擇以最低標準來應對工作。這種無聲的抗議不僅反映出員工對職場文化的不滿,也讓企業不得不重新思考如何提升員工的參與感與滿意度。
❤️ 什麼是「安靜離職」?
所謂「安靜離職」,其實是員工心態的變化。他們不再主動追求升遷或額外表現,只做工作範圍內的事。這種態度通常源自於對職場失望、不滿,或是工作生活失衡。可以把它想像成一種職場的自我保護機制。面對無止境的加班、無回報的努力,員工漸漸開始劃清界線,選擇保留自己的精力和時間。他們並沒有明顯反抗,但他們的選擇也悄悄表達了對現狀的不滿。
❤️ 安靜離職的背後原因
1. 工作倦怠
長期加班、過度壓力,最終導致倦怠感。即使一開始充滿幹勁,當工作變成壓力來源時,許多人會選擇減少投入,避免身心疲憊。
2. 回報不足
許多人感覺自己做得多,回報卻有限。即使花了更多時間完成工作,卻看不到升遷或加薪的機會。久而久之,他們開始放棄過度投入,轉而只做最低標準。
3. 工作與生活的平衡
現代人越來越重視工作與生活的平衡。當工作影響了家庭、健康或個人生活,許多人選擇退一步,把時間與精力投入到自己的生活中,而非職場。
❤️ 對企業的影響
安靜離職對企業來說,表面上看似沒有直接損失,畢竟員工依然按時上班,工作看起來也沒大問題。但這種「無聲抗議」其實隱藏了更大的問題:生產力降低、員工士氣下降、團隊合作受影響。員工的參與感下降,最終影響公司整體表現。企業若忽視這種現象,問題只會持續擴大。當員工普遍選擇「安靜離職」,企業文化開始變質,積極進取的氛圍消失,這對公司的長期發展極為不利。
❤️ 如何解決安靜離職現象?
1. 改善溝通
企業應該建立良好的溝通管道,了解員工需求與不滿。許多安靜離職者其實只是缺乏表達的機會,若能提前了解他們的情緒,問題有機會在萌芽期解決。
2. 提供發展機會
員工希望自己的努力能夠得到認可與回報。企業若能提供清晰的升遷路徑與成長機會,能讓員工感受到長期努力的價值,進而願意投入更多。
3. 工作與生活平衡
適當減少加班文化,提供彈性工作安排,能讓員工在工作之外也能擁有充足的個人時間。當員工的生活與工作平衡良好,往往也會提升工作效率和忠誠度。
「安靜離職」雖然看似無害,但它反映了現代職場中員工對工作環境的不滿。唯有改善公司文化、提升員工滿意度,才能防止這股無聲潮流蔓延。
❤️ 問題思考
🔥你是否曾經感受到「安靜離職」的心態?那時候你是如何調整自己的?
🔥在你的觀察中,有哪些因素可能導致同事們選擇安靜離職?
🔥企業應該採取哪些具體措施來改善員工滿意度,以避免這種情況發生?
透過這些思考,可以更深入了解「安靜離職」背後的原因及其對於個人和企業的影響。在這個瞬息萬變的時代,我們都需要找到適合自己的平衡點。
😊關注辦公室達人,看更多職場文化大小事!
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學習精靈

06/20 00:00

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知識貓星球

喵星人

16小時前

為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形?如何解決資訊不流通
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。
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