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技能挑戰：初級
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我要挑戰
"開眼界- 證券、期貨也需要就業服務乙級?"
林閔政-#就業服務乙級#人才學院
我竟然走進了 證券期貨基金會? 不是因為證券、不是因為期貨……竟然是因為就業服務!
沒想到吧，證劵期貨市場發展基金會很重視就業服務乙級證照，再說一個讓大家羨幕的事，考上就服乙級證照的內部員工，基金會還編列一筆5000元的獎勵金。
…超棒的吧! 是不是很羨幕 !
為什麼他們會需要上就服乙級的證照課程呢?因為他們要協助銀行金融機構招幕人員，需要知道國家政策的專業人才。
這麼好的單位，一有職缺一定會有很多人搶破頭，連我都看了心動。 當然我也在課程當中順帶的幫忙同學們爭取工作的機會。我特別提了一下，"下次有職缺也讓我們的同學有機會來爭取看看"。
不過，老實說，我認為要進這個單位工作的競爭難度真得很高，人才齊聚啊!
底下一名年輕剛來沒幾天的學員，還沒考證照，也不知道這張證照，我問了一下她是哪一家大學的…… 一問之下讓我覺得 5000元獎金根本就是準備來送她。
看起來文文靜靜的一個小女生，緩緩、客氣、慢慢、低聲的說出 "我念台大的"，然後我問她什麼科系的…想不到更驚人的答案出來了 …
"台大商研所"…… 哇! 這不就是一直被認為很難考上的研究所。
所以各位知道 人才 就是人才，難怪可以在這麼優秀和令人羨幕的單位。
突然覺得 我在對一群"高高才生"上課，教讀書、考試記憶技巧，倒像是班門弄斧了。
我問了一下 "為什麼你們都這麼會讀書?" 她慢慢的說了，「自己做筆記」。
好吧!各位，方法有了，不要再問就服乙級證照考上要做什麼?，先考上再說吧!
※這裡的每一堂課 看起來都非富即貴啊! 不知道我可以報名考什麼? 董事?， 我至少 "懂事" …還明事理呢!
不知道如何報名的 可以查看一下 就服乙級備考全攻略
建議網路報名是最簡單的方式…
#就服乙級人才學院
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【圖解財務報表分析】讀後心得
常常被問到，如果想看書來學財務報表分析，該怎麼選？如果你的學習目的是想增長FQ，也就是財務情商，那麼，對於僅有零碎時間可運用的你，我的專業建議是選一本好的「工具書」，《圖解財務報表分析》。
好的工具書
但是，何謂工具書？那就是用字遣詞淺顯易懂，但是內容上相對完整；書本由淺入深，也涵蓋了較為深入的財務比率及專有名詞；但是，隨著學習進度，讀者能夠循序漸進去消化、吸收。
教科書？
我並不推薦教科書或考試用書，原因很簡單，你沒有在校學生的課堂學習時數，你也沒有在校學生的學習模式，如小組課後聚會、團體報告；時空環境的不同，一本偏向學術性，且用字可能較艱澀的教科書，實在不是上選。
入門書？初階書？
我也不推薦一本初級或入門的書籍，因為簡略及白話，沒錯，你可能不消兩小時，也能一口氣讀完；好處是成就感油然而生，覺得財務報表分析，就這麼簡單啊；在此，筆者要幫你潑個冷水，這可是諸多會計及金融證照考試的必考科目，其專業性不在話下。書籍若是技術含金量不足，使用效期就短，屆時，還是得掏錢包，再購買較為進階的書籍。
「圖解財務報表分析」這本書介於二者之間，而且書本運用圖表大量、公式及重點整理，學習效果是事半功倍。以護國神山台積電、聯電的財報為例子，實用性高。相信這是本可以陪伴你好一陣子，讓你穩紮穩打的走在學習的道路上。
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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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