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小編

2023/07/20

【企業必學 -- 推動職場安全與健康】 執行職務遭受不法侵害
目前台灣企業正推動 ESG (分別為「環境保護」、「社會責任」、「公司治理」),
其中在公司治理中,有一個重要元素,即為企業人才的永續發展。
然而以現今職場環境,工作者面臨高度競爭壓力、工作型態變遷,
以致在精神、心裡承受相當大的壓力,也讓更多新的職業、工作疾病增加。
欲達到ESG所倡議之精神,則職場健康與安全的環境營造,
就不應該只是口號、或者生硬的法規;
應該是政府與企業共同學習、為員工營造健康安全的職場環境。
藉此也能提升員工工作效率、也提升員工對公司的滿意度,達到企業與永續發展雙贏狀態。
建構職場健康安全的過程中,不管是企業或員工,除了積極面的環境營造外;
也應該對於消極面 (負面) 所可能出現在「職務或工作中」,
可能因他人及其他因素產生不法侵害,應該在認知或知識層面,
去教育或者學習預防與應變方法、或者相關法規的規範。
如此才能在不法侵害情勢出現前,產生預防效果;
若真實出現不法侵害之情事,也能透過預先學習之知識與認知,
做出應變與救濟措施。
推薦各位企業主、職場工作夥伴本門課程;本課程您將學習以下:
1. 職場中的不法侵害的重要性
2. 職場不法侵害類型與常見行為
3. 不法侵害觀念在職場中的應用方法
4. 不法侵害對個人、職場、社會的影響
5. 職業安全衛生實施規則
6. 不法侵害預防計畫
7. 如何利用表單工具、專案思維來預防不法侵害
8. 公司、個人如何處裡不法侵害事件
9. 培養團隊同理心和共情力,為弱者站出來的勇氣
祝您 工作順利、學習愉快
小編陪您每日學習成長1%
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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。
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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!
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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。
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鍾文雄 知識長

資深副總經理暨人資長

2022/02/07

企業如何活用中高齡人力資源
企業逐年的穩定成長,伴隨著員工年齡老化與年資的累積,過去的思維可能會認為中高齡員工對企業是人力負擔,但隨著人口老化的速度加快,新生兒出生率逐漸下降狀況下,政府與企業必須思考如何妥善運用中高齡人力資源,除了可以解決企業人力資源供應與社會安全的問題以外,亦可延續企業的競爭力。
在全球人口老化的議題上,日本應該是最早面臨的國家,因此日本政府與企業在活用高齡人力資源的議題上,有較多的成功經驗值得借鏡,過去任職於日本企業以及與日本企業的合作方案中,讓筆者有許多寶貴的學習經驗。
企業中高齡人才在體力比不上年輕人,但是其工作經驗、人生歷練與智慧、嫻熟的人際能力與知識整合的能力,都是企業珍貴的財產,值得傳承與留存。企業對於中高齡人才的運用上,不管是採取退休後轉任顧問,或是退休前進行職務轉調,都是值得嘗試的做法。
一、建議企業在任用中高齡人才上有以下幾種做法:
1.退休後轉任顧問:
高齡員工辦理退休後,以定期的顧問方式聘任,每月薪資打折後,承接公司指定的專案工作,部分公司會延攬退休高階主管擔任關係企業董事會的理監事。日本政府則建置高齡人力銀行,將各類技術人力透過國際合作發展機制,輸出到發展中國家,促進國際交流與外交關係。
2.轉任高級講師或導師:
過去任職不動產業時,在日本企業見學的過程中,該公司便指派資深的高齡員工擔任總講師,由於該講師在其職涯發展中,歷練過不動產上中下游的業務工作,其業務整合經驗與能力值得後輩學習。另外資深同仁也可以成為新進同仁或是剛晉升主管同仁的導師,協助他們快速適應企業文化與職場生態。
3.擔任技術委員會:
高齡員工具備良好的設備操作經驗,能掌握公司原料、配料的關鍵技術,企業必須透過知識管理與技術文件的機制,將其成功經驗與智慧文件化後留存公司,因此可以讓高齡員工擔任技術委員,負責實務經驗與關鍵技術的傳承。
4.擔任高級教練:
隨著教練(Coach)制度的引進,企業高階主管或技術人才退休後,可以邀請回公司擔任特定主管或研發技術人才的個別教練,如此可以加速中高階人才的學習與養成時間。
5.鼓勵與輔導創業
部分日本企業,對於有創業夢想的退休員工,會有輔導創業的機制,比如協助輔導或投資在公司、工廠附近開設洗衣店、日常用品店、物流快遞、餐飲店,或是協助成為公司的加盟店、經銷商或新創公司,如此可以擴散公司的經營版圖,讓退休員工成為公司拓展事業版圖的經營夥伴。
二、企業在任用中高齡人才上的配套措施:
對於中高齡人力的運用上,必須考量其體力負擔、學習能力與財務狀況,因此在
運用其勞動力的同時,也應該規劃好配套措施。
1.彈性調整工作時間:
工作時間的調整上可以採行周休四日、每天上半天班、部分工時或彈性工時等措施,避免工時過長影響其健康狀態。
2.職務內容的重新設計:
歐美國家本來就盛行工作共享(Job Sharing)的制度,通常適用在高齡及女性勞動者,透過職務內容的設計讓較多的人參與工作,可以有效提升勞動餐與率。高齡人力若從事專案顧問工作時,也可以採行居家上班的措施。
3.強化職能的配套訓練措施:
有經驗的高齡員工學富五車,但不見得就是天生的好講師或是教練,不管是擔任高級教練或是講師之前,必須給予相對應的職能提升課程,才能夠提升們在教練與講師授課技巧的能力。
4.改善辦公相關設備:
中高齡人才在視力、體力及行動力上均逐漸退化,辦公相關設備如電腦資訊設備、電梯、樓層及辦公座位安排等,都應該妥善規劃。
5.給予健康支持與關懷
中高齡人才在健康維持與就醫需求度高,公司應該透過社會保險、團體與醫療保險、身體健康檢查的支持,協助維持良好的身心狀態。
6.提供創業資源與協助
中高齡人才如果具備創業的相關條件,建議公司可以提供資金、技術、經驗與輔導的協助,讓他們可以成為公司營運發展的策略夥伴,創造社會更多的價值與就業機會。
國家發展委員會調查報告中,國人平均退休年齡相較於其他國家是比較早的,因此不管是漸進式退休制度或是延長法定退休年齡,無非是希望解決我們人口老化的勞動力供給問題,企業在面臨年輕就業人口逐漸減少的趨勢下,確實應該思考如何妥善運用高齡人力。如果說青年人才是金礦,那中高齡人才便是銀礦,當金礦資源稀缺時,企業應該盡早開發銀礦。隨著政府實施中高齡就業促進專法,提供企業僱用中高齡人才的各項補助,相信透過企業妥善規劃,可以讓中高齡人才創造更多企業與社會價值。
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學習精靈

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知識貓星球

喵星人

15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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