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Steven 社群小教室 - 如何用近期火紅的抖音做行銷？
Q：「老師，如何用近期火紅的抖音做行銷？」
我：這種比較新鮮的社群媒體，是以年輕人為導向的潮流。
而這些年輕人常常是為了躲避父母來加好友（XD），所以美國的年輕人逃到 Snapchat，而台灣的年輕人則逃到 Instagram。
台灣品牌已經普遍使用 Instagram，承接這個趨勢之後，才會輪到抖音。 那麼抖音該如何做行銷呢？
你會發現只有中國品牌才會透過抖音做行銷，其他都沒有。而這個社群不外乎就是用曲調及軟體拍攝功能，拍出有趣吸引人的影片。
關於抖音的相關案例，Steven 這裡有很多的案例包，若有興趣請大家直接私訊我喔！
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你有失業危機感嗎?…
不要太相信人脈…就算是新聞主管又怎樣!
不知道各位有沒有感覺，沒有背景的缺，是不是很不安穩，你背後沒有人啊!
在這個混亂複雜的世道中，就算我當記者十餘年，還當上了新聞部主管，看似關係很好，但真有狀況，背後的人情世故，馬上就看得出來啊!最後直接的結果就是 “無業”。
誰會鳥一個失勢的媒體主管，我深有感受。新聞工作並沒有真正建構出一份人脈實力，或許可以說，人脈其實很多是假的，在你需要時，走得比誰都快。
你的背景 有人能拱你當上董事長?
突然想到，台灣金聯董事長，上任三天請辭，背後的關係我們不會知道，但我們都可以想像”背後有人”。 當官有沒有能力已經不是重點，”有沒有人”才是上位的關鍵力量。
我猜想，只是猜想，一個董事長的職缺，背後會有多少力量在角力，沒有背景，誰會推你一把。推上去了，卻只有3天，是能力不足嗎?一定不是，鐵定背後有人，但有人出事了。
這些複雜的官位角逐，不是小職務的我們能去想像的。但我們可以看一下、想一下目前的職場，你的位子是怎麼來了，或許一開始運氣好，但如果沒有強而有力”家勢背景”的你，就算現在有了缺，也不要太過樂觀，上面的官會換，總不要到絕境時，才想新出路。
學習只是爭取有選擇工作的自由
被資遣的同學說，我工作六年的職場竟然是一場空。 她問我，考就服乙級是不是就真得比較能保護自己。 我不會過度強調就服乙級證照有什麼用，但這真得是一輩子都用得到的勞動法知識與觀念。
學習當然不限於只是考證照， 要提醒自己，這是你學習的開始，我們或許爭取不到董事長的職缺，但總是爭取讓自己有選擇工作的能力。
除非你很快就有能力達成財富自由，不然這時候的我們，努力的目的就是爭取一種有能力選工作的自由。
加油， 資遣或許是逼自已一把的契機。我是這樣走過來的，也希望同樣受苦的人，也要給自已一個機會。
沒有背景或靠山的情況下，請提升自己的競爭力
持續學習和提升技能，讓自己成為某個領域的專家。例如，不斷精進你的專業知識，參加證照考試或進修課程，讓實力成為你最大的靠山。
建立人脈
人脈是成功的重要資源。參加相關活動或社群，主動與他人互動，建立信任與合作的機會，這樣在需要時能獲得支持與幫助。人脈還是很重要的，或許不能馬上有人拉你一把，但至少會有人一起給建議。
發展經濟獨立
自立自強，成為自己最大的靠山。無論是創業或積極存錢，讓自己不依賴他人也能穩健發展。
低姿態做人，高效率做事
保持謙遜但不卑微，私下努力提高效率，讓成果說話。在沒有顯赫背景下，穩紮穩打最為重要。
多元嘗試與堅持
如果創業或追求新方向，重點在於堅持下去並隨時調整策略。多嘗試不同方法才能找到最適合自己的成功之路。
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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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