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12/18 14:15

如何在專案中說「不」?PM必學5個溝通步驟!
身為 #專案經理,每當碰到需求變更、交付日提前,或是在最後關頭接到從天而降的額外新願望,你是否常常因為不敢說「不」而承受壓力?勇敢拒絕不合理的要求不僅能保護專案品質,還能贏得團隊和客戶的尊重。掌握5個簡單溝通步驟,讓你在 #拒絕 的同時,也不會打壞關係!
👉🏻 專案溝通5步驟
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知識貓星球

喵星人

11/23 19:44

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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知識貓星球

喵星人

12/12 13:49

Google發表:Gemini 2.0 全新AI模組介紹、四大亮點一次看
在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天,Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。
不僅支援多模態物件,Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統,幫助使用者主動提前思考並完善指令,打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理!
▍Gemini 2.0 亮點搶先看
※ 深度學習有效處理複雜問題:採用「深度研究」學習技術功能,大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理,探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。
※ 多模態能力生成準確內容: 除了文字生成外,Gemini 2.0 還能直接生成圖片和音訊,並且能有效處理口音問題轉化成更準確的訊息內容。
※ 實現代理式 AI 的多元運用: 不只是AI助理,Gemini 2.0升級的代理式AI系統,能更主動的做出決策,為使用者提前思考,並在使用者的監督下執行任務。Gemini 2.0將以此為基石,使用在Project Astra助理工具與其他開發者工具中。
※ 活化並整合 Google 產品: Gemini 2.0 將逐步整合到 Google 的搜尋、地圖等產品中,為使用者帶來更智能、更個人化的體驗。
Gemini 2.0預計2025年1月正式推出,在此之前,使用者們可以透過Google AI Studio網站搶先體驗Gemini 2.0測試版的與眾不同。
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