快速入門RPA｜用EMILY機器人帶你實現高效工作術
隨著自動化需求不斷提高，RPA也逐漸從大型企業普及到中小企業甚至個人使用，在未來使用RPA 也將成為職場基本技能。透過1小時的直播講座，針對全球RPA市場分析前景大方向，了解為什麼掌握 RPA這項技術會如此重要，以及EMILY.RPA 對工作者帶來哪些高效率的改變。
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建構中高齡友善職場，發揮銀髮人才價值
根據經濟合作暨發展組織（OECD）發布的《留住全年齡人才》（Retaining Talent at All Ages）報告統計，從2010年開始，全球主要勞動力來源20～64歲的人口數量就持續萎縮，到2060年時僅會剩下53%。人才「供給端」減少的同時，在職員工的平均留任期間從2012年到2019年減少了9個月，尤其是55～59歲的工作者，剩下不到一半的人在5年後還會待在原本崗位。同時，55～64歲的工作者中，每年有6％離開勞動市場，是30～54歲族群的2倍。雇主將面臨新血減少、資深員工又相繼離職的難題，造成組織處於不穩定的狀態，更可能會中斷特定知識與技術，不利於企業經驗傳承與永續發展。
從經濟合作暨發展組織(OECD)與勞動部的統計數據，台灣55歲到64歲勞工的勞動參與率落後給主要國家，而且近20年的成長率也明顯偏低。
建構中高齡友善職場，發揮銀髮人才價值.docx
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【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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「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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2024/10/31「企業基層勞動力管理困境與因應策略」（線上直播）
★★薪資與勞務怎麼平衡？
★★如何降低基層流動率與離職率？
★★懂得星座與玄學就能管理好人才嗎？
★★如何不讓調動與離職影響智慧財產的傳承？
★★怎樣的激勵措施才合適？
★★哪些教育訓練要安排？
怎麼吸引合適勞動力並妥善管理？人員異動下如何最大限度傳承經驗、保留智慧財產？這些議題一直是各企業管理勞動力的重要課題，且讓人事與勞資調解經驗豐富的馬翠華老師來幫大家解析勞資困境並提供可能解方
✅ 【上課時間】2024年10月31日(四)09:00~16:00
✅ 【課程費用】新臺幣3,000元(含學費、講義、稅金)
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●早鳥（10月09日前完成報名流程)、2~4人團報：2,700元/人
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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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