104學習

儀器校正

確保測量工具或設備的數據準確無誤,避免因誤差導致產品品質下降或流程異常。透過定期調整和比對標準,維持儀器在規定範圍內運作,提升生產效率與安全性。此技能對製造業、實驗室及品質管理等領域尤為重要,是確保工作成果符合標準和法規的關鍵。掌握這項能力能提升職場競爭力與專業價值。

1,586 個相關職缺

提升你的實力,朝專業更進一步

精選課程

充實自己,讓能力持續成長

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提升工作效能(二):有效管理工作
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

甲級儀表電子技術士 |
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時,將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展,並達到專業技術(從業)人員技術之提升,因此於八十一年再予修正。 本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術(從業)人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據,擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。 甲級工作範圍:儀表電子裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級工業儀器技術士 |
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級: (一)明訂分級的工作範圍: 1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作,為儀控技工級。 2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修,為儀控技術員級。 3.甲級──儀器工程設計,改善及管理,為儀控工程師級。 (二)顯示分級應具知能內涵之劃分: 1.丙級──70%儀器工程安裝及操作、實作。30%儀器工程相關知識。 2.乙級──50%儀器工程檢查及維修、實作。50%儀器工程相關知識。 3.甲級──30%儀器工程設計、改善、實作。70%儀器工程相關知識。 甲級工業儀器技術士工作範圍:具備工業儀器控制行業之專業與相關知識、職業道德、敬業精神、工作態度,能依既定條件實施儀控工程之設計,改善及管理。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級工業儀器技術士 |
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級: (一)明訂分級的工作範圍: 1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作,為儀控技工級。 2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修,為儀控技術員級。 3.甲級──儀器工程設計,改善及管理,為儀控工程師級。 (二)顯示分級應具知能內涵之劃分: 1.丙級──70%儀器工程安裝及操作、實作。30%儀器工程相關知識。 2.乙級──50%儀器工程檢查及維修、實作。50%儀器工程相關知識。 3.甲級──30%儀器工程設計、改善、實作。70%儀器工程相關知識。 (三)丙級工業儀器工作範圍: 一、具備工業儀器行業之基本知識、職業道德、敬業精神、工作態度及安全習慣。 二、能依照儀器工程圖完成安裝外,並應具有工業儀器基本操作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級工業儀器技術士 |
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級: (一)明訂分級的工作範圍: 1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作,為儀控技工級。 2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修,為儀控技術員級。 3.甲級──儀器工程設計,改善及管理,為儀控工程師級。 (二)顯示分級應具知能內涵之劃分: 1.丙級──70%儀器工程安裝及操作、實作。30%儀器工程相關知識。 2.乙級──50%儀器工程檢查及維修、實作。50%儀器工程相關知識。 3.甲級──30%儀器工程設計、改善、實作。70%儀器工程相關知識。 乙級工業儀器技術士工作範圍: 一、具備工業儀器控制行業之相關知識、職業道德、工作態度及安全習慣。 二、能依照工業儀器工程及相關說明完成儀控工程檢查、校正、維護及使用。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
機械工程師基礎能力鑑定 |
為因應經濟環境變遷,配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢,建立國內機械專業人才認證體系,並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎,發展能力指標及評鑑內容,協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃,作為認證之標準,以確認通過此認證之專業人才,確實具備產業需求之能力。就個人而言,取得此認證可提升個人之就業能力,就企業而言,則是企業人才選用的客觀標準。 通過機械工程師基礎能力鑑定考試者,代表其具有大專程度之專業,且具備繪圖之能力,達到進入機械產業服務之入門能力水準。
工業技術研究院
甲級數位電子技術士 |
民國六十九年為配合本行業之技術發展,予以修正。民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時,將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。進而為配合本行業技術之發展,並達到專業技術(從業)人員技術之提升。 本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術(從業)人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據,提供本技能檢定規範之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。 甲級工作範圍:數位電子系統裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心

精選貼文,掌握第一手知識

量天測地、解構力學——深入成大南工土木科,從材料試驗到現代營建實務的養成記 

土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目,但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質,背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心,透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌,培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示,建築與土木外界看來似乎差異不大,但兩者的定位並不相同,「建築比較著重空間設計與規劃,而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計,土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工,兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。  從基礎到專業,逐步建立工程能力  土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主,除了國英數等一般科目外,專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法,搭配測量實習、製圖實習,建立學生的基礎專業。  到了高二課程逐漸加深加廣,逐步深入專業核心,學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中,先學習基礎理論,再透過大量的做中學,在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例,學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容,實際了解建築材料背後的工程原理。同時,學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容,並有機會親自操作,透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。  圖:學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程  高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學,學生透過組隊合作完成專題作品,專題主題以興趣為導向,鼓勵學生發揮專業視角,利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品,也有人規劃建築模型,從選址、結構到功能規劃,都必須活用過去累積的知識完成完整專題,不局限於土木內容,反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外,成大南工土木科更致力於課程的創新,透過加入無人機測繪等內容,讓學生接觸數位測量技術,讓學生在已有的知識基礎上,持續拓展在工程應用的新視野。  理論與實作並重,真正理解工程的本質  許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工,但真正進入課程後,學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。  方老師表示,材料試驗就是最好的例子,學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論,再進入實驗室完成實驗,驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能,更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程,也讓不少學生重新認識土木工程。  圖:學生合作組裝工程結構模型  土木科二年級林同學分享,原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚,實際就讀後才發現,還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它(土木科)不是只有曬太陽做工程,也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主,真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。  成大南工扎實深厚的課程設計,帶領學生在每一項工程操作之前,先建立完整的知識基礎,才能在實作中更深刻理解背後的原理,也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。  大量實作、接觸現場,從實務中累積出專業即戰力  除了課堂上的操作,土木科也積極透過競賽與專題,引導學生將知識真正應用於實際問題。  例如,學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽,從木材裁切、打磨到橋梁組裝,歷經兩個月反覆製作與調整,最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示,雖然橋梁承載能力仍有進步空間,但看到團隊一步步完成作品,仍讓他感到十分有成就感。  圖:學生參加橋樑載重競賽展示成果  方老師也指出,土木科最大的特色,就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品,而是在反覆操作、修正與驗證中,逐漸培養工程判斷能力,學生也會在不同年級,分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照,累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場,畢業學生將具備基本施工與監造能力;若選擇升學,也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。  除了校內課程,土木科每學期也安排企業參訪,帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心,了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習,親身進入工地現場,提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸,學生不只是認識未來職涯,更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。  專業、實作、創新,培養面向未來的工程人才  談到土木科最重要的特色,受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識;「實作」代表大量操作與現場經驗;而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術,讓學生能與時俱進,接軌產業發展。  圖:學生學習操作無人機設備  方老師也觀察到,許多學生在三年的學習中,最大的改變並不是學會多少技術,而是逐漸不害怕動手,也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看,王同學認為,只要喜歡動手做、願意學習,就能在土木科找到自己的舞台;郭同學則認為,具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生,都很適合投入這個領域。  從基礎理論、工程實作到創新技術,成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程,更希望培養學生面對問題時的工程思維,讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上,穩穩築起屬於自己的專業基礎。  開箱土木科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
【104職場力】

「跑腿型人才」和「提案型人才」差距有多大?解決問題,差別只在一句話

同樣是解決問題,有人只會照做跑腿,有人卻能主動提案創造價值。專家指出,職場中照做型人才只聽到了「表面上的需求」,卻沒有進一步追問「背後的原因」。其實只要像提案型人才一樣,多問一句「為什麼」,就能釐清目的、抓到重點。本文節錄自《懂得駕馭AI的追問思維》。 文/細谷功(日本商業顧問、思考訓練權威) 本文目錄(點擊可快速前往) 跑腿型人才VS提案型人才情境練習:你能看出照做型業務的問題嗎?情境練習:如果你是提案型業務,你會怎麼做?反問一句「為什麼」,就能拓展更多機會 跑腿型人才VS提案型人才 本章節將透過實例,說明在問題解決情境中,如何運用追問思維。雖然「解決問題」本身有多種層次,但我們這裡聚焦於日常商務往來中,委託者與解決者之間的基本互動,具體比較跑腿型(What型)與提案型(Why型)兩種人才的應對方式有何不同。 所謂的「委託者與解決者」關係,在現實生活中可見於多種人際組合,例如客戶與業務、主管與部屬,甚至也適用於朋友、伴侶等情境。只要是「一方提出請求,另一方協助解決」的關係,就能套用本節所述的概念。 在以下範例中,我們將以「客戶與業務」的互動作為情境。想像某位負責電子產品(例如筆電)的業務員,接到長期合作客戶的來電,邀請他前往拜訪。我們將先模擬照做型業務的應對方式,再一一檢視其中可能產生的問題。 情境練習:你能看出照做型業務的問題嗎? 照做型業務的反應 客戶:「可以再幫我帶一些你們的 X-001 嗎?」(指的是之前買過的產品) 照做型業務:「好的,我知道了,是 X-001 對吧?我會立刻確認庫存與交期,並準備好報價單!」 客戶:「那就拜託你囉。」 這段對話看起來毫無問題,甚至稱得上是標準的業務應對流程。事實上,像這樣的互動每天在各家公司中不斷上演。 然而,問題就在於,照做型人才只聽到了「表面上的需求」,卻沒有進一步追問「背後的原因」。這樣的回應方式,真的能有效解決客戶的問題嗎? 客戶看似即將順利取得所需商品,業務端也能達成銷售績效,乍看之下可謂雙贏、毫無問題。然而,請你仔細思考以下幾個提問: 這位客戶所指定的商品,真的最適合他目前的需求嗎?(會不會其實有更好的產品可以推薦?) 這次剛好還能供貨,但如果因為停產或售罄等因素無法提供時,照做型人才會怎麼應對?(是否只能說聲抱歉,然後灰頭土臉地離開?) 這項商品單獨交貨就能立刻使用嗎?會不會實際上還需要電池、紙張等配件,如果沒事先準備好,反而讓客戶徒增困擾? 從這些角度來看,照做型人才的回應雖稱不上失誤,但若以「是否能進一步提升客戶滿意度」為標準,仍有不少改進空間。 這樣的反應,正是典型的「跑腿型服務」——只將客戶的話語照單全收,立刻著手執行下一步。這雖然快速、確實,卻缺乏深入理解與主動價值的創造。 接下來,請試著思考下一題情境練習。 情境練習:如果你是提案型業務,你會怎麼做? 在相同的情境下,若換作具備追問思維的人才,又會做出怎樣不同的回應呢? 提案型人才的反應 如果是具備追問思維的提案型人才,可能會這麼回應: 客戶:「可以再帶一些你們公司的 X-001(之前買過的商品)過來嗎?」 提案型人才:「您指的是 X-001 吧?這是您去年購買的那一款對吧?這次是打算用在哪裡呢?不會是之前那台壞了吧?」 客戶:「不,完全不是。實際用過之後,大家都覺得非常好用,口碑很好,所以我們在考慮讓其他部門也一起使用。」 提案型人才:「非常感謝您的肯定。最近也有不少客戶回饋類似的好評。如果這次是考慮添購第二台,我想推薦一款可與原本機型共用的備份工具。這款工具支援資料共享,對於需要多台機器協同作業的客戶來說,非常實用,也獲得了不少好評。」 客戶:「太好了,這功能聽起來真的很有幫助。價格應該還好吧?」 提案型人才:「這類附加工具最近價格都有所調降。我會一併確認交期與報價後再提供給您。」 這樣的應對與照做型人才有何根本差異? 關鍵在於開頭那句話:「這次打算用在哪裡呢?」也就是一句「為什麼」(Why)的提問,讓提案型人才得以: 主動挖掘客戶的真正需求(實際上是想要擴大使用) 擴展對話空間,提出額外的解決方案 提高客戶滿意度的同時,也創造更多業績機會 ⋯⋯ 這正是追問思維創造雙贏的關鍵方式。 這裡的對話已經刻意簡化,但若進一步深入追問第二台設備的用途,也可能延伸出更多切入點,例如:是否需要內部網路支援?第二台與第一台的使用方式是否不同,是否該調整配備或軟體? 換句話說,只要願意多問一個「為什麼」,就能從單一需求發展出更多潛在機會,也展現真正的專業與價值。 反問一句「為什麼」,就能拓展更多機會 我們來用圖解方式整理「照做型人才」與「追問型人才」在應對上的差異。 本案例中所說的「What」,指的是客戶開口說出的那句話,也就是「請給我○○」這類具體要求。而「Why」則是客戶想使用該商品的目的,也就是他真正的需求。 先從「照做型人才」的反應開始看起。(見圖表 5-1) (圖/采實文化提供) 照做型人才會毫不懷疑地將客戶提出的表層要求「原封不動」地接受下來,然後直接進入下一個步驟,例如確認交期或製作報價單。 相較之下,提案型人才的反應就截然不同了。(見圖表5-2) (圖/采實文化提供) 提案型人才會先用一句「為什麼?」,將客戶說出的表層要求「反問回去」,引導對方進一步說明背後的真正需求。(圖表5-3) (圖/采實文化提供) 接下來,提案型人才會從對話中聽出真正的需求與目的(也就是Why),再根據這些資訊,重新詮釋並提出最合適的解決方案(What),甚至進一步補充其他有價值的提案。(見圖表5-4) (圖/采實文化提供) 提案型人才會用一句「為什麼」將客戶一開始的要求(What)先推回去,藉此挖掘背後真正的目的與需求(Why),這正是「照做思維」與「追問思維」的關鍵差異。 簡單反問一句「為什麼」所帶來的好處,可整理如下: 能更貼近客戶核心需求,提出更佳、更完整的解決方案 不只銷售指定商品,還能主動補充其他關鍵配件或整體建議(即使不是本家產品也能設想周全) 若遇到缺貨或停產,也能靈活提出替代方案 透過對話延伸,有機會協助客戶意識到原本沒發現的潛在需求 即使客戶指定的是競品特色,也能引導轉向自家具類似機能的商品 最終提升滿意度,建立長期信任關係,成為「解決問題的夥伴」 這樣的對話邏輯不只適用在「客戶與業務員」之間,也完全適用於「主管與部屬」。若部屬只是照單全收上司的指示,很容易流於表面應付;但只要像探究型人才那樣多問一句「為什麼」,就能釐清目的、抓到重點,工作方式自然也會升級。 節錄自:采實文化《懂得駕馭AI的追問思維:日本思考訓練權威教你37道練習,洞察問題背後的「為什麼」,讓你贏得好結果》/細谷功 著 推薦閱讀: 萬事問AI時代,如何才能不被淘汰?專家:關鍵在於「追問思維」 AI時代面試勝出的關鍵!常春藤溝通專家:90秒打動面試官的3技巧
【104職場力】・業務能力

計畫趕不上變化不用砍掉重來!2招照樣保持高效

即使訂好了一天的工作計畫,突如其來的意外總是難以預料──像是上班途中遇到塞車,導致整個行程延誤,讓人不禁懷疑是否該整天「砍掉重練」。事實上,計畫不是用來完美執行的,而是提供方向與彈性調整的依據。本文節錄自《減法》,分享兩個簡單有效的做法,面對突發狀況也能穩住步調、維持高效! 文/王世民 本文目錄(點擊可快速前往) 1. 心態上的調整:破除完美主義,接受不完美2. 行動上的調整:及時調整當天的計畫 假如你本來的計畫是在9點到公司開始做第一件要事,但不巧的是,路上堵車,導致在9點15分才到達公司。在這種計畫剛開始執行就遇到了意外的情況下,你會怎麼辦呢? 圖/商周出版提供 大部分人可能會選擇放棄當天的整個計畫,但其實大可不必。 只要做好兩個調整,計畫依然能發揮作用,讓你的一天保持高效率。 1. 心態上的調整:破除完美主義,接受不完美 在一天的執行過程中,完全按照計畫執行的情況非常罕見。更常見的情況是計畫無法如預期般執行。 制訂計畫的本質,並不是要求執行情況必須與計畫完全一致,計畫的作用是提前做了一次預演,讓你在執行時心裡更有底,遇到問題後能快速調整。 既然這樣,為何大多數人在計畫未如期執行後,就會選擇放棄呢? 這就是完美主義在作祟:要嘛做到完美,要嘛就不做。 所以,只要心態上接受不完美,就不會輕易放棄一天的計畫了。 2. 行動上的調整:及時調整當天的計畫 當計畫執行情況出現偏差後,需要考慮哪些任務或時段可以進行調整,以適應變化後的情況。 以早上因為堵車而晚到公司15分鐘為例。 在這種情況下,可以接受稍晚開始做第一件要事,並利用上午預留的11點至11點半這個留白時段來做彌補,如圖5-42所示。 圖/商周出版提供 需要注意的是,調整當天計畫時,不要修改原計畫時段的內容,而是使用藍色字體在實際執行中填寫新的計畫安排。 節錄自:商周出版《減法:少即是多,慢即是快。關於時間、精力、效能與人生管理的核心科學。5%精英都在做的減法工作術》/王世民 著 推薦閱讀: 夢想太遠,讓你停滯不前?3步驟聚焦當下找回動力 別再貪多學不會!學習也要「減法」,3步驟避免淺層學習不白忙
【104職場力】

拿出數據報告,老闆還是不買單?專家:讓數字有「說服力」需2大元素

雖然提交了精準的數據報告來說服老闆,但最終老闆仍選擇保留態度,這樣的報告究竟缺少了什麼呢?作者指出,要讓數字真正具有說服力,必須同時具備兩個要素:「邏輯」和「合理」,本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》,傳授增加說服力的數字溝通法! 文/盧泫兌 這個月我們又達成銷售目標了!次長,按照這個成長趨勢,用不了多久,全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧!你是不是想得太樂觀了?從數據來看,目前累計銷售量已經突破2,000萬件,每月平均銷量達200萬件,這樣推算的話,1年3個月後,應該就能達到這個數字了吧?雖然按這個算法是沒錯,但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬,也就是和韓國總人口數相等的銷量,還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求,要讓全韓國國民都使用我們的產品,應該沒那麼容易吧? 在職場上,要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時,每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此,我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而,只靠數字並不能解決所有問題。 以A麵包店為例,該店擁有2台烤箱,每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下,烤箱每天運行10小時,能製作並銷售100個麵包。某天,原本穩定的訂單量突然增加到500個,老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束,第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。 起初以為這只是暫時現象,但一個月後發現,雖然訂單量有些許波動,平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求,店長決定說服老闆增購烤箱。那麼,應該增購幾台烤箱才合適呢?店長熟練運用數字,整理出以下分析並向老闆匯報,為決策提供依據。 烤箱增購提案●隨著訂單增加,生產量也會增加1. 每台烤箱生產量:50個(每小時生產量運作時間=5個x10小時)2. 麵包生產量現況:100個(每台烤箱生產量機器2台)3. 麵包需求量現況:500個4. 需要增加的生產量:400個請酌參前述內容後,增購烤箱。 如果要額外製作400個麵包,需要增購8台烤箱。從計算的角度來看,這個結論是正確的,因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而,老闆依然猶豫不決,遲遲無法做決策。 如果訂單量減少了怎麼辦? 延長現有烤箱的運作時間,會不會更有效率呢? 延長運作時間的話,可能還需要增聘人力…… 採購費用該怎麼辦? 如果是貸款,還得考慮利息問題,就算貸款,一次增購8台烤箱真的合適嗎? 即使烤箱增購到位,其他原料的供應就能完全跟得上嗎? 店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆,但最終老闆仍選擇保留態度。那麼,店長的報告究竟缺少了什麼呢? 要讓數字真正具有說服力,必須同時具備兩個要素:「邏輯」和「合理」,數字背後的依據是否合乎邏輯,以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯,但缺乏合理性,這正是無法說服老闆的關鍵。 即便在報告中已經善用數字來表達,卻仍無法說服對方時,就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來,我們深入探討這兩個要素的具體含義。 增加說服力的數字溝通法 邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包,但若要增加400個麵包產量,就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言,增購8台烤箱真的是最佳方案嗎? 邏輯:數字運算的依據 邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如,為了製作額外的400個麵包,需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱,那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。 邏輯建立在以下3個要素之上: 依據:如每台烤箱每小時可生產50個麵包。 推論:設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。 正確的運算:計算過程無誤。 只要上述任何一項出現問題,數字就會缺乏邏輯,因此需要仔細檢查。 合理:是否符合現實 即使數字的邏輯無懈可擊,若不合理,仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境,並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆,正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。 有邏輯,但不合理 B分店認為,因為今年人手不足,導致銷售表現不佳,最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元,理論上只要新增10名員工,營業額便能增加5億韓元;新增20名員工,營業額則可增加10億韓元。然而,實際情況並非如此,因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。 人們常誤以為,邏輯正確的計算結果必然可信,進而認為這些數字能有效說服他人。然而,邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理,往往會引來各種質疑;若無法妥善回答,還可能被認為準備不足,甚至導致負面評價。 檢查數字是否合理的最佳方法是,向自己不斷提問,先說服自己。在實際使用這些數字之前,應確認數字的計算依據,並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字,也應從最壞情境出發,檢視其是否華而不實,或是否可能帶來損失。這樣一來,當主管針對數字提出質疑時,就能自信從容地應對。 建議在使用數字之前,參考下表進行自我檢查。 數字自我審查表 Q1怎麼算出這個數字的?Q2這個數字是最佳解答嗎?Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎?Q4這個數字會不會太過浮誇呢?Q5這個數字比預期還小,這樣真的夠嗎?Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢? 在使用數字之前,找到同時符合邏輯且合理的數字,對於說服他人至關重要。接下來,回到前文的案例,假如我是A麵包店的店長,我可能會這樣撰寫提案: 老闆,目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付,但這個方案還是有幾點需要討論。首先,安裝烤箱的空間不足,即便進行空間拓展,最多也只能容納5台烤箱。此外,以現有的人力,是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題,因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個,是否可以考慮先增購3台烤箱,以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包?如果能穩定生產250個,希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間,或者在附近開設分店等追加增產方案。 如果你是老闆,會因為我的建議而決定添購烤箱嗎?請試著站在店長的立場,運用邏輯與合理性,想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習,相信在下一次報告時,會看到更進步的自己。 節錄自:采實文化《解決問題快10倍的數字工作法:韓國三星經理教你4步驟用數據思考,從企劃、分析、決策到報告都事半功倍,獲得賞識和成就感》/盧泫兌 著 推薦閱讀: 好的報告不能缺少這項「關鍵要素」!工作報告兩大類別重點解析 你的KPI是什麼?工作也要像背九九乘法,2招牢記「關鍵指標」重要數字 寫工作報告,別只想當「好孩子」!掌握「2個要領」寫出主管想看的
【104職場力】・簡報技巧

同事催你也不代表真「緊急」!5個評估,做真正重要且緊急的事

就算同事站在桌邊催促,也不代表事情真的十萬火急!作者指出,在多數情況下,所謂的緊急任務或要求,其實可以等待,至少等到我們完成手邊正在處理的事,不妨試著開始判斷。作者提供5個實用評估準則,讓你優先專注於真正重要且緊急的任務。本文節錄自《分心世代,找回你的專注力》。 文/齊蘭娜.蒙特米尼 本文目錄(點擊可快速前往) 這件任務真的緊急嗎?降低緊急性的5個判斷法1. 請對方清楚說明2. 考慮影響3. 時間與重要性4. 替代方案的可行性5. 情緒狀態你助長了「緊急文化」嗎?5個問題自我評估 編按:「艾森豪決策矩陣」(Eisenhower Decision Matrix),是根據任務或活動的重要性與緊急性,將它們劃分為「重要」、「緊急」、「重要且緊急」、「不重要也不緊急」四類。本文作者指出,安排任務時,首先要處理的是「重要且緊急」的任務,接著,必須事先規劃「重要」任務並挪出時間;「緊急」任務則可嘗試委派;而那些「不重要又不緊急」的事項,若有可能請刪除。這種方法能幫助規劃日常行程,並在新任務和新情況出現時,判斷合宜的應對方式。 這件任務真的緊急嗎?降低緊急性的5個判斷法 是時候對生活中所謂的緊急事項採取不同態度了。事實上,同事或孩子站在桌邊等候答案,並不意味著他們的要求是緊急的,至少不應該無條件劃歸緊急事項。當然,偶爾會有真正緊急的狀況發生,此時放下手邊一切並立刻專注處理,這當然合理。但在多數情況下,所謂的緊急任務或要求,其實可以等待,至少等到我們完成手邊正在處理的事。不妨試著開始判斷,某人是否在要求中製造了緊急性。 雖然沒有放諸四海皆準的方法,但以下準則能幫助你判斷: 1. 請對方清楚說明 有人向你提出緊急要求時,要問清楚他們對你完成任務的期待。有時候我們認為任務很緊急,其實並不是。另一方面,如果有人要求不合理的立即回應,並且是不客氣地大聲提出來,那麼你就有機會告訴對方這不可能。只需要禮貌地提出一個簡單的問題,往往就能讓對方知難而退:「這件事聽起來很重要,但是否有緊迫的期限或特定原因需要我立刻處理?」 2. 考慮影響 想一想延遲的潛在後果,是否會造成安全問題、經濟損失,或對關鍵任務、截止日期產生重大干擾?真正的緊急要求若未立即處理,通常會有顯著的負面後果;假性緊急事項則不會出現這種情況。 3. 時間與重要性 將緊急性(時間限制)與重要性(長期意義)區分開來。截止期限有沒有彈性,還是只有固定的時間框架?緊急需求通常有嚴格的截止期限或時效性,延誤會造成問題。 4. 替代方案的可行性 在找到長期解決方案之前,有沒有其他方法或替代方案能夠先行處理?若存在替代方案,事情可能就沒有那麼緊急。 5. 情緒狀態 考量提出要求者的情緒狀態,對方有沒有潛在的醫療急症、個人危機或高度壓力?同理心有時能幫助我們判斷情況的緊急程度。了解提出要求的人所認定的後果,能讓你在誠實評估的同時以同理心回應。 你助長了「緊急文化」嗎?5個問題自我評估 每個人都深受緊急文化影響,雖然可以針對某些層面進行自我調整,但唯有大家共同努力,才能帶來真正的改變。包括法國、義大利、西班牙與愛爾蘭在內的數個歐洲國家已立法,保障特定勞工在工作時間外,可以拒絕工作方面的任務與通訊。 這些法條認可了私人時間的重要性,同時也為減少職業倦怠、提升身心健康盡一份力。這個改變值得我們深思。在美國,雖然暫離工作的權利尚未經過法律認可,但這個議題仍有許多要素,值得我們在生活各層面思索: 你是否下班後仍和同事互傳訊息?你思考過這會對他造成什麼影響嗎?尤其當你是中高階主管的話,問問自己,訊息能不能等到上班時再發送,然後設定發送的時程。 你是否對他人的回覆時間抱有不切實際的期待?你是否認為自己的訊息或需求值得優先處理?你認為的急事真的緊急嗎? 當你只需要直接回覆時,是否仍選擇按下「回覆所有人」,導致別人的收件匣塞滿多餘郵件? 你是否將加班或週末工作與成功畫上等號?你是否對沒有這樣做的人抱持負面看法? 你是否把事情拖到最後一刻才處理?或以某種方式處理,使其變得緊急並影響他人的生活? 試著多加留意自己的行為如何影響周遭的人。透過這些新策略,我希望你能訂定新的優先順序,並且在工作、家庭、自我之間達到平衡。 節錄自:大好書屋《分心世代,找回你的專注力:行為科學家教你擺脫生活雜訊,重拾平靜,告別拖延與瞎忙人生》/齊蘭娜.蒙特米尼 著
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好的報告不能缺少這項「關鍵要素」!工作報告兩大類別重點解析

一份好的工作報告能幫助你精準傳遞資訊,但許多人卻經常忽略關鍵要素「數字」。為什麼報告一定要用數字?究竟如何讓你的報告更具說服力?本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》,解析工作報告的兩大類型,並分享讓報告更具說服力的數字思維! 文/盧泫兌 週五10:00A工廠的意外狀況報告雖然是臨時提交,但有些部分好像還可以再完善。我覺得已經做得很好了。這是緊急報告,能準確傳達當前情況就已經很有價值了。而且能在短時間內整理出意外規模和受損情況的數據,真的很不簡單。不過還是有些遺憾。如果能補充對狀況的持續監控及後續處理進展,報告就會更加完善。 只要有職場經驗的人,應該都深刻體會過報告的重要性。一份出色的報告能滿足所有需求,但拙劣的報告卻可能製造原本不存在的問題,甚至讓主管不安到坐立難安。為什麼報告這麼難做呢? 根據字典定義,報告是「向他人告知事情的結果或狀況」。雖然這個定義看似有些抽象,但只要將報告簡化為「向主管傳遞所有與工作相關的資訊」就容易理解了。甚至像是因病無法上班,向公司請假也是一種報告。 然而,報告的定義中缺少了一個關鍵要素,那就是「How to」,也就是「如何傳遞這些資訊的方式」。如果將「How to」納入考量,重新定義報告,可以歸納出以下的結論。 報告的定義 我們所知悉的報告我們應該做的報告What事情的結果與狀況Who主管與同事When狀況報告-(即時、期限內)結果報告-成果報告How to-用數字來傳達或解釋報告 在將近20年的職場生涯中,我做過無數次報告,即使到了現在,仍然每天都要進行。而這些報告的核心始終如一,那就是「數字」。如果一份報告中缺少數字,或者對數字的解釋和邏輯不足,即便其他內容再怎麼完善,也難免會被要求重新確認後再次報告。請記住,報告的本質在於用數字清晰地呈現事情的結果或狀況,並能夠讓對方充分理解這些數字的意義。 為什麼報告一定要用數字?原因在於,每個人在工作中使用的語言和解讀方式都有所不同,也就是說,每個人會根據自身的思維框架去理解對方的話語。而在純粹依靠語言交流的報告中,溝通誤解的風險自然就會提高。 如果你已經透過工作經驗,充分了解主管和同事的溝通習慣,或許能準確捕捉他們的語言重點。但如果你在有限的時間內無法做到這一點,那麼使用明確、直觀的數字來進行報告,就成了不可或缺的方法。 以下舉例說明,假設報告中以「困難」、「很難」或「不可能」等模糊詞彙來描述,若改以數字表達,其內容將變得更具體明確,修改後的結果如下: 達成目標有一定難度。→目前距離目標還差30% 按照現在的情況,幾乎不可能達成目標。→距離目標營業額還差15億韓元。若要100%達標,接下來每個月至少需要達成5億韓元的營業額。 因為銷售狀況不如預期,很難達標。→距離目標銷售量還差2,500個 工作報告的兩大類別 依照目的不同,工作報告可以分為兩類:一類是「緊急通報」,另一類是「計畫報告」。 緊急通報:突發事件、事故或無法預測的狀況 緊急通報通常針對突發的事件、事故或不可預測的狀況,要求快速傳遞核心資訊。例如,假設某工廠發生火災,若因追求完美的報告內容,花時間整理起火原因、分析詳細數據或提出防範對策,工廠可能在這期間就已燒毀殆盡。在這種情況下,「迅速」才是通報的核心,最重要的是用最少的資訊快速回報當前狀況。然而,追求快速並不代表可以省略數據支撐。 即使是緊急通報,也需要包含一些關鍵數字,例如:是否有人員傷亡?火災規模有多大?火勢大約需要多久才能撲滅?這些可以立即掌握的數據,哪怕簡單,也應列入報告,以解答主管的疑問並協助決策。 計畫報告:公司內的日常報告 計畫報告則涵蓋了公司內大部分的日常報告類型,包括預測、分析、業績、應對方案等內容。這類報告的核心重點在於「準確」和「邏輯」。 在公司中,經常需要透過報告來分享進度或匯報成果。例如,假設收到指示要評估某項業務的可行性,或預測某產品的銷售與生產量,在收到指示時,通常也會被告知報告完成的期限。此時,比起快速完成,準確的數據和合理的邏輯才是計畫報告的關鍵。計畫報告需要提出精準的數據,並透過清晰的邏輯進行詳細解釋。 為了提升計畫報告的品質,建議回顧STEP1,檢視自己是否已經建立起良好的數字思考力,這將成為計畫報告成功的基礎。 節錄自:采實文化《解決問題快10倍的數字工作法:韓國三星經理教你4步驟用數據思考,從企劃、分析、決策到報告都事半功倍,獲得賞識和成就感》/盧泫兌 著 推薦閱讀: 你的KPI是什麼?工作也要像背九九乘法,2招牢記「關鍵指標」重要數字 寫工作報告,別只想當「好孩子」!掌握「2個要領」寫出主管想看的 亞馬遜開會為何禁用PPT?貝佐斯談「6頁報告」如何提升效率
【104職場力】・簡報技巧

「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修

大數據時代來臨,企業數位轉型的需求應運而生,因此數據工程師(資料工程師)在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師,強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能(點擊可跳至章節): 基本技能(程式語言與資料架構) 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路?了解數據工程師工作日常 【數據/資料工程師】推薦職缺 【數據/資料工程師】職場常見證照整理 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦 文/LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先,以下是最基本的必修技能,也是想進入這個行業需要的優先入手技能,包含: SQL:SQL即「Structured Query Language」,也稱做「結構化查詢語言」,是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言,用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作,如數據檢索、修改和定義,且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言:數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據,如 R、Scala、Java等,但首推 Python,因為Python容易上手,並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源,使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此,Python還有豐富的開發者社群,讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git:即「Global Information Tracker」,Git是版本控制的重要工具,可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作,幫助資料工程師協作開發數據工程項目,並確保團隊成員之間的協同工作,可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本:Linux是一種常用的作業系統,數據工程師經常使用它來處理數據,常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令(例如cd、pwd、cp、mv等)和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法:數據工程師需要對資料結構(Data Structures)和演算法(Algorithms)有足夠的理解和解決問題的技能,以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上,因此工程師常需接觸與處理VM(虛擬機)、伺服器和 API(應用程式介面),而此時就需要對 IP(互聯網協議)、DNS(域名伺服器)、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API(應用程式介面)概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,相關概念包含: 基礎知識:資料庫是存儲數據的空間,包含表(Table)、行(Column)、列(Row)、鍵(Key)、連接(Join)、合併(Merge)和模式(Schema)等基本概念。 SQL:雖然前面提過了,但要知道在使用這些資料庫時,SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法,因此這邊再提一次。。 ACID:是原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)的縮寫,旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模:指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程,包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展:包括垂直擴展和水平擴展,它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP:OLAP(在線分析處理)、OLTP(在線交易處理)是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統;OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫:Relational Database,是大多數應用程式使用的傳統資料庫,用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫:Non-relational Database,也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同,它們不使用固定的表格模式,而是以更靈活的方式存儲數據,適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型: 鍵值資料庫:如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫:如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫:如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統,它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據,而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據,可以是文本、圖像、影音等,也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲(Object Storage)系統來存儲大量數據,如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲,每個對象都包含數據本身、元數據(metadata)和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織,並且具有元數據以描述數據的特徵和用途,能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲(Data Warehouse)是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中,以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含: SQL(略) 規範化與非規範化:在數據倉儲中,數據可以以規範化(Normalized)或非規範化(Denormalized)的方式進行組織和存儲,具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性;而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP(略) 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中,多台機器(稱為節點或伺服器)組成叢集並共同協作,這些機器可以在不同的地方執行,彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性,同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性,這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此,為了開發與佈署這些系統,數據工程師需要使用叢集管理技術或工具,如Kubernetes、Databricks,或者自行建立Hadoop叢集等。此外,還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s,是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程,這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時,通常會使用各種工具和框架,具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架: Pandas:Pandas是一個好用的Python套件,常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數,適合用於數據轉換和清理。 SQL:(沒錯,又是它)由於多數數據倉庫支持SQL語言,因此SQL是一個常用的工具,用於執行數據轉換操作,尤其適用於處理結構化數據。 Spark:Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架,它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作,性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming:Spark Streaming是Spark的一個模塊,用於處理流式數據。它可以實時處理數據流,非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習(Machine Learning)是一種人工智慧(AI)的子領域,它教導電腦如何從數據中學習,以自動改進和做出決策,而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域,如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說,了解機器學習的不同類型,包括監督學習、非監督學習和增強學習,以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型,並學會處理數據、調整模型參數,以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等,這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型,並構建更準確的工作流程,幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外,還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方,如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面,使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排(orchestration)是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行,以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖(DAG)來記錄工作流程,讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程,並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景,可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具,可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務,提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板(dashboard)是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據,並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說,Jupyter Notebook 是一種常用的工具,它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具,是許多資料科學工作者選擇 此外,儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau,以及 Python 套件如Dash 和 Gradio,也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板,讓用戶輕鬆探索數據,查看不同的視覺化結果,並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具,建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關,它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說,如果您想建立一個網站或應用,可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫,以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些,還有一些雲端技術可供使用,例如G oogle Cloud Platform(GCP)的 Vertex AI API 和 AutoML APIs,這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架,因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術,來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化,有助於提高效率、降低錯誤,並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面: 基礎設施即程式碼(Infrastructure as Code):這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理,使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署(CI/CD):指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質,並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化:即使用Docker和Docker Compose等工具,將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程,可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師,如何培養能力? 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程,或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外,網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源,也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源! 要記得,這些相關技術日新月異,即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的,正因為技術不停在改變,你也不需要強求把上面所有技能練到精通,而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼? 數據工程師日常就是與數據打交道,主要包含收集、讀取、清理,探勘與管理企業的資料,以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法,產生更有價值的結果或應用方式,幫助企業做出更好的決策、優化業務流程,例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此,數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而,企業想挖掘數據最大價值,並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊,通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色,各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色,互相協作,完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調,除了技術以外,溝通與協作等軟技能也非常重要! (原文標題:2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能) [joblist_plugin title='推薦【數據/資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據/資料工程師】職場常見證照整理: 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者,您應該具備主題專業知識,能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料,整合...<詳情>Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...<詳情>Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論,以及虛擬化、容器化的技術成熟...<詳情>Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格:1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...<詳情>Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外,應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...<詳情>社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照<前往> 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦: 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中,我們將帶你從學習基礎 Python 出發,了解各種常見資料檔案格式與編碼,透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...<課程介紹>GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計,以第一線網站數據分析工作者角度,剖析 GA4 四大要領,從觀念的理解到上手實作,提升你的數據分析能力。…<課程介紹>成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…<課程介紹>零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具…<課程介紹>更多數據相關課程<前往>
【104職場力】・軟體工程

產品經理的「向上管理」必修課:老闆需求變來變去怎麼辦?

作者前言:策略走向終須一變,影響到產品規格與功能異動,PM們該如何解讀老闆指令,因應需求變更的任務?本篇文章適用於所有產品經理(PM),閱讀時間約10分鐘,希望大家都能順利克服產品被更動時的狀況。 – 文/Mu Chen 陳爾豪 一、本質,從商業思維談起 產品經理基本除了關心用戶體驗、跨部門溝通、確認功能細節外,進階的你得關心老闆的策略思維、集團戰略、市場/公司利益等。 說白了些,商業策略的走向影響了所有的需求變動,創造出來的產品不為了單一的用戶體驗環節,而是你的核心服務/業務滿足了多種用戶體驗,消費者們願意買單支付並使用你的服務,而最終集結成了你的產品。 而「需求變動」,起因都可能來自「商業策略」的轉換,無論是外在發動還是內部啟動,都是一環扣著一環去影響你的產品。 你得清楚,在你的公司中,哪些產品與核心功能是老闆最為關心?哪些用戶貢獻度最高?或更為被重視?有了基本的體認,未來在面臨各種策略或功能異動時,才能用最快速度應變。 二、理解,老闆的話中話 有時老闆在提出需求變更時,資訊是非常不明確的,可能只丟了一句話、一篇新聞報導、深夜時發了段LINE message描述他對產品未來的願景,然後就讓你(找不到人或太忙)無所適從。 在產品經理接到任務後,第一件事不該是立刻想功能怎麼設計,或是傳達聖旨給所有跨部門同事們,這只會讓你像個工匠或傳聲筒。你得仔細揣摩並理解老闆的話中話,也許發現他提出的不是個需求變動(而是發牢騷?),或著現階段不該做的事(先畫餅),有幾個check point可以衡量: 你問得到更多資訊嗎?不是當下立即拒絕或接受,是取得更多判斷條件。 你理解老闆說出這句話的環境背景嗎?(ex.新聞, 研討會) 專案/產品進行中的策略/情報,是否有遺漏更新給老闆的地方? 你理解市場上對手的動態嗎?發展策略是否和別人有差異? 從商業思維出發,這樣的需求變動是否有符合公司策略及盈利? 在Top-down到產品功能後,才去思考如何變動設計,能夠符合老闆提出的需求變動原意,而你在真正理解後,也才能制定正確的action plan。 過去在中國信託負責數位平台時,曾接到「要提升所有宣傳曝光」的任務,直觀來說這是Marketing份內的事,從優化單一素材成效與想出更多creative idea去達成。但從Platform/Channel角度來看,則是如何創造更多「曝光機會」,從服務/場景思考創造新版位,或平台向下細化分眾加強曝光效果,又或是從外部資源去連結產品創造新客群。 但從老闆的話中話來定義,卻可能是「搶佔所有客戶touch point,達成產品在上市初期的話題與聲量。」在這條件下,就不能從單一面向(Marketing)去思考提升既有通路/產品的曝光。 三、尋找,從變更需求中點出明燈 在釐清老闆話中話,真正確認是「改動需求」的Brief後,你有幾條路可以走: 堅持立場:你有時需要學會拒絕老闆的任務,不是什麼都必須執行與Say yes,必須站在完整的產品全局去思考與說出你的獨立觀點。但在拒絕變更需求的同時,必須向老闆說明清楚,你的思考判斷為什麼這個不能更動?原因是什麼?影響範圍有哪些? 接受他也接受事實:產品經理得在內部會議上審查產品環節,並向老闆確認自己對業務/新需求的解讀是否有誤,你需要釐清新流程、新邏輯、因應新狀況帶來的各種問題,都需要和老闆確認並過一遍。既然是變更,那就得一次到位。而再次審查的面向,包含了影響範圍、功能/設計細節、時程、人力、業務邏輯、老闆期待值、各關係人、市場狀況等。 切記,再次從商業思維檢查業務邏輯,不能和產品邏輯脫鉤,一但落下不是變成沒人用的產品,就是用了卻不符合消費者期待的產品。 你也許會碰到無所適從的時候,像範圍太大不知如何改起、功能複雜一時動不了太多(通常這程度改動已經是策略上的翻天覆地)。試著化整為零,拆分成一個一個小環節來看,並排序重要性及急迫性,把互相影響的湊成一塊,單獨能解決的標記出來,有助於梳理思緒。 拉著key stakeholder看來,別讓自己陷入單兵作戰的窘境。 四、教育,不是一蹴可及 在變更需求不斷痛苦的溝通過程中,你得明白,老闆不像你一樣懂得所有產品開發流程,在同樣的時間內他學習並實踐商業策略,綜觀全局,但技術面的Know-how、或是產品全局的掌控,你才是專家。 因此,你不該當有意見不合時就一昧責怪你老闆,一次溝通不成功,你得去梳理背後的原因,才能找出後續解決的核心: 觀念來源:是否有他更信賴,更倚重的消息來源去造成他這樣的思考脈絡?可能是另外一位主管的論點,又或是新聞/媒體上的某些事件。 成功經驗:觀念是長久累積而成,而人們習慣依賴過往的成功經驗,進而複製到下一個階段,你得觀察是否有他的過往成功經驗擋住了你的提案? 說服程度:你準備的materials,是否足夠支撐你想講的論點與提案?你的key message是否清楚?又能讓老闆在短時間內吸收理解? 溝通策略:你可以動之以情,或是分析利弊得失,但得先確定好你的時間/地點等環境因素適合提出,並使用一切合情合理的方式讓你的老闆了解改動需求所帶來的影響。 - 甚至,你可以定期或不定期的盡量洗腦你的老闆,無論是正式會議、等電梯、搭Taxi、外出覓食、單獨走路時,你要把握每一次談話的機會教育他、洗腦他、舉例來說服他、讓他對於你做的判斷感到心動,開始對於他做的決定感到動搖,當動搖累積到一定程度後再進行正式會議說服,成功率才會大幅提升。 一次提不過,不代表會永遠提不過。 也有一種方式是拉入外部資源,從顧問,廠商下手,比你自己來教育會輕鬆很多,不管是外部seminar、內部workshop開始進行教育工程,日常教育是減少未來認知gap的基礎。 五、安內,向上向下即時更新 對於向上管理的訊息同步,你必須注意以下的要點: 主動性:身為一個產品經理,你得學會主動將資訊跟進度同步給你老闆,尤其在產品變更需求上,老闆更會特別重視,甚至等不及weekly meeting報告,你需要深入分辨什麼是你自己能下判斷處理的,哪些是老闆需要知道/或決策的訊息,在適時的時候提出,才能增加你溝通上的價值。 決策點:若專案需要老闆裁決判斷,你需要清楚地列出各項action item,並壓上deadline,說明決策帶來的正負影響(通常算一算變更需求,負面影響都大於正面…) 面對PM性格或控制欲強的老闆,訊息同步更為重要,很多老闆恨不得在他想要的產品功能上樣樣都插手,但適時的讓他放心,並展現你專案控管的專業就是一件得不斷學習的事。 即使最終仍要變更需求,對於跨部門溝通的同事們也要說明清楚: 變更目的:最終你被說服時,也要拿出老闆策略判斷與合理解釋去說明需求變更目的。(當然話術得內化過) 變更執行計畫:可能已和老闆協議了折衷方案,用最小的功能修改去滿足老闆的需求,但執行計畫、步驟上都需要和每一位專案成員溝通釐清。 更新協作資料:記得更新每一個記載舊需求的地方,包含Email, Excel, JIRA, Confluence, google doc…等等,避免造成混淆或資訊不同步。 最後,祝大家面對需求變更時都能安然度過,和老闆溝通順暢無比! (原文標題:學會向上管理,產品經理應對老闆變更需求之教戰守則) [course_plugin api_type='course_id' title='PM產品經理|入門致勝攻略' id='d74ae414-8db3-46d4-8158-9d256c517939']
【104職場力】・專案管理

《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人,生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多

半導體為台灣經濟發展的命脈!104人力銀行與工研院合作發布《2025半導體業人才報告書》,2025年5月半導體人才缺口達3.4萬人,主要徵才職類:「生產製造/品管/環衛類」缺1萬人、「研發類」缺9,000人、「操作/技術/維修類」缺7,000人最多。半導體業期待職人具備的技能,「生產製造/品管/環衛類」與「操作/技術/維修類」重視設備運作與故障排除,「研發類」技能則與電子電路設計知識、電路布局技巧高度相關;科系方面,人才缺口最大的三大職類,限定科系普遍期待是電機電子或機械工程相關背景。 【立即領取】《2025半導體業人才報告書》 半導體技術職缺強勢成長 自2023下半年強彈逾6成 觀察半導體徵才趨勢,《2025半導體業人才報告書》數據發現,自2023年下半年起,主要徵才3大職類「生產製造/品管/環衛類」、「研發類」、「操作/技術/維修類」工作機會持續攀高,其中以技術職特別明顯,「生產製造/品管/環衛類」自2023年10月5,600個工作機會,攀升至2025年5月1萬個,增幅達77%,反映晶圓廠擴產、先進製程與先進封裝投資增加,對製造工程人力需求增多;「操作/技術/維修類」自2023年10月4,300個工作機會,增長至2025年5月7,000個工作機會,增幅67%,反映先進製程與先進封裝產線擴展,機台操作與維護人員需求上升。 半導體操作/技術/維修職類 每個工作機會僅能分到0.2名求職者 半導體缺才有多嚴重?根據《2025半導體業人才報告書》顯示,人才缺口前三大職類,「操作/技術/維修類」因需要輪班且工作當下需高度專注,人才招募不易2025年5月平均每個工作機會僅能分到0.2名求職者人力,極度緊張;「生產製造/品管/環衛類」因製程複雜,設備操作與維護需大量工程師,平均每個工作機會僅能分到0.4名求職者;「研發類」隨著AI應用全面擴散,消費性電子產品能力提升、通訊技術升級,平均每個工作機會僅能分到0.45名求職者,均出現人才短缺現象。 非理工職投入半導體 操作/技術/維修類58%不限科系最有機會 至於半導體想招募的人才,《2025半導體業人才報告書》指出,工作技能方面「生產製造/品管/環衛類」、「操作/技術/維修類」前三大技能均為機械產品故障排除檢修、改善設備問題及功能提昇、電機設備保養修護,確保維持設備正常、避免停機,支撐整體製程順利進行;「研發類」技能則為電子電路系統設計、類比IC電路設計、數位電路設計與驗證。 科系方面,根據《2025半導體業人才報告書》,「操作/技術/維修類」工作著重實作與現場技能,大多數企業都可提供訓練,58%職務科系不拘比例最高。「生產製造/品管/環衛類」雖具技術門檻,但多屬執行性質,部分工作也可透過內部訓練補足,38%職務科系不拘彈性中等。相較之下,「研發類」職務需具備電機、電子、材料等專業背景,要求高度理論與技術知識,因此對科系限制最嚴,職務科系不拘的比例僅23%。​ 【1分鐘填表單,立即下載】《2025半導體業人才報告書》 更多產業趨勢,你還會想看 104 × 工研院發表《2025 半導體人才趨勢報告》揭露五大警訊與因應之道 《2025科技業人才報告書》完整版,免費下載!4大關鍵發現,揭露科技業最新人才戰局 《2025科技業人才報告書》平均一個工作機會只有 0.36 個求職者!類比IC設計師為科技業薪資榜首 餐飲缺工怎解? 八成求職者期待「一頭班」或彈性排班 《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才!綠領AI人才缺口激增到4,300個 104公布最新10大職場趨勢!科技與金融年薪逾90萬元、「新時代高薪職務」出列
【104職場力】・AI

從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略

文/黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問 績效其實等於「能力 × 意願」,處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成,避免因訂錯目標誤判員工;若是能力不足,可透過訓練、SOP或職務調整來支持;若是意願不足,則需透過面談釐清動機,並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步,配合可量化的成長指標與定期檢視,將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。 本文導覽 前言:績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視?需要協助把策略落地? 在許多公司裡,主管與老闆常抱怨:「這位員工績效太低,真難處理!」但在執行績效管理(績效管理、低績效員工、目標設定)時,我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點:績效 = 能力(ability) × 意願(willingness)。弄清楚是哪一端出了問題,才能有對症下藥的作法。 1. 先檢視目標是否合理 很多所謂的「低績效」,其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢(通膨、競爭)與個人進步期待(經驗累積、勝任力提升),逐步提高,而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。 2. 區分能力問題與意願問題 能力不足時,檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間,或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境(主管態度、文化認可)。透過面談與行為觀察釐清原因,才能決定是投入發展還是結束關係。 3. 注意管理者回饋與認可的公平性 績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評,卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員,會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平,反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻,兼顧進步肯定與長期表現獎勵。 4. 強化進步導向的回饋機制 對於努力但尚未到位的員工,除了給予資源與明確指導,還要及時肯定每一次的改善;對於一貫表現佳但偶有失誤者,也要以發展角度回饋,而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧,有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。 將績效管理視為一門「藝術」與系統工程 優秀的績效管理結合制度(績效評估、目標管理)、技能(主管領導、回饋技巧)與文化(公平、透明)。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程,並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化,降低人為偏差,提升決策品質。 為什麼現在就要重視? 有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展,是人才策略(人才發展、員工激勵)成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人,也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。 需要協助把策略落地嗎? 104人資學院提供專業的績效管理顧問服務,包含目標設定流程設計、主管回饋訓練、績效制度建置及優化。若您想系統化改善績效管理、建立公平透明的評估機制,歡迎聯絡我們,讓專家協助您把「難處理的低績效」轉化為可管理、可成長的人才資產。 >> 索取【績效管理】難題解析影片 >> 立即諮詢 104【績效管理】顧問服務
【104職場力】・績效管理

技能成長和人際連結有關嗎?MIT博士教你檢查「適度連結」10項指標

人脈多真的有幫助嗎?MIT博士麥特.比恩指出,技能能否持續成長,關鍵在於你是否建立了「適度連結」。他強調,挑戰、複雜性與連結,是驅動技能進化的3大核心,而其中的「連結」正是學習動機的來源。 專家整理出10項檢核指標,無論你是職場新人、主管或業界專家,都不能忽略「適度連結」的重要性。本文節錄自《技能密碼》。 文/麥特.比恩 本文目錄(點擊可快速前往) 適度連結的檢核清單各行各業如何建立適度的連結 適度連結的檢核清單 適度的連結有一個特點,就是如果真的有連結,你的感覺會很明顯、很直觀。但或許感受最深的是,缺乏連結時,那種說不上來的不舒服。不過,正如挑戰與複雜性的章節,這裡也會有一份檢核清單,列出10個重要特徵,幫你判斷連結是否適度,無論你是新人或專家都適用。請認真閱讀,否則你的技能發展恐怕會出問題,而你卻沒有發現。真正適度的連結是: 感受到溫暖、情誼和關懷。 你和對方都覺得,自己和自己的工作對別人有意義。 建立信任:對方願意承擔風險,把一些事情交給你來做,因為他們相信你可以做好。 建立尊重:對方願意給你有價值的資源,因為他們欣賞你、看重你。 雙方都能用心投入,關注彼此,避免分心和偏見。 給彼此回饋,確認彼此的關係狀況。 雙方一起調整目標、方法和分工,讓每個人都對自己的工作與技能成長感到滿意。 當你的技能越來越成熟時,有機會指導其他人。 專家會在你們共同的專案之外,幫你爭取新機會,向他人推薦你。 當你的技能足以獨當一面時,你們終究會分道揚鑣。 拿著這份檢核清單,好好問問自己,你和周圍的人相處,有哪些地方做得不錯?所謂周圍的人,包括你的下屬、同事、主管,甚至是你們公司和整個大產業。怎麼主動創造這種適度的連結?你們組織有沒有什麼正式的系統或架構,可以幫助你和你的組織好好建立連結,達到更好的成效?如何把這些策略向外分享,幫助其他人建立適度的連結? 這已經是第3個技能密碼,也是最後一個,這次的重點是學會建立適度的連結。當你越熟練時,打造人際關係就會越輕鬆,而這些人脈會幫助你發展並維持技能。換句話說,這份檢核清單是在告訴你,想要發展技能,首先要培養哪些關鍵能力。 如果你是一位領導者,不妨問問自己:對於組織裡的連結情況,你真的了解透徹嗎?如果不夠透徹,哪些是最危險的認知盲點?要怎麼重新分配資源,彌補這些漏洞?你的組織是不是太依賴「囚禁人才」的模式?如果是,你其實能夠打破這個惡性循環,釋放巨大的潛能。 另外,還有一個關鍵的問題:你們組織有哪些地方,正在發展適度的連結?為什麼? 比方說,汽修店經理可能會發現,讓新人幫忙補充工具箱,看起來只是瑣事,卻給了新人和專家相處的寶貴機會,也不會干擾工作流程。法務部門主管可能注意到,公司內部的客戶管理流程,早已融入「共同調整」的精神,會順著個人的目標和興趣調整,進一步提升連結的感受。再來,說到培訓預算,你可能會有很多疑問。你的學習和發展系統,是不是忽略適度的連結?以為只要靠著線上課程,完全不需要溫暖、情誼和關懷?在組織內部,有些領域只要建立適度的連結,即可創造更高價值,就應該優先投入資源。不管在哪個部門,都應該努力發現適度的連結。 不過,這就如同挑戰和複雜性,第一步是蒐集好數據,這樣才會做出正確的決策。接下來,參考之前的檢核清單,評估你自己和你的團隊目前的表現如何,有沒有進步空間? 各行各業如何建立適度的連結 如果你是領導者,你的職責就是設定願景,推動變革。因此,你應該為自己、團隊、同事,甚至整個組織,好好耕耘適度的連結。就像上一章提到的,我們過去對規則、流程、角色、基礎技術,甚至對於特定職能的投入,有時候反而妨礙技能發展。只要懂得斷捨離,不僅會節省成本,也會釋放適度的連結。 舉例來說,有些負責招募、入職、培訓或績效管理的人員,正在介入專家與新人的關係。 你是否可能減少這些環節,讓適度的連結自然發展?你還可以參考檢核清單,設定正向的願景。你如何衡量並獎勵適度的連結,不管是在工作流程或工作內容?你的衡量指標是什麼,就會獲得什麼,當你在專家與新人之間注入更多的關懷、信任和尊重,就會培養關鍵的技能,讓組織持續壯大。 如果你負責制定產業或專業的標準,建立適度連結這件事就要靠你來推動了。這些標準會影響規範和規則。你有沒有想過,目前的行規會不會破壞適度的連結?你的認證制度及新工具的培訓,有沒有符合適度連結的標準? 以軟體開發業為例,坊間有許多認證系統,像是負責敏捷軟體開發(Agile)認證的人,不妨檢討一下課程、流程和指導方針,這些東西對適度的連結是利是弊?或許可以重新設計Scrum架構的培訓,引導從業人員注重適度的互動,例如在工作過程中培養默契。把重點放在關係上,而不只是工作進度。讓新人有機會展現技術實力,還有專業的風範,進而贏得專家的信任和尊重。最後別忘了新技術的影響,這到底是適度連結的助力,還是阻力?比方說,製藥研發主管可能會發現,有了新型數據分析工具及微型的實驗設備,專業人士確實有更多的發現,但是這些工具也可能「分散」注意力,讓專家花費太多時間盯著工作數據,忽略人與人之間的連結。 假設你是新人或專家,想提升自己的技能或幫助其他人提升技能,可以怎麼做?不妨參考這份檢核清單,雖然它屬於「軟性」的部分,但別以為和能力無關。放輕鬆,用輕鬆的心情看待你的工作。先想想你的工作情況,設身處地想一想,新人一步步爬上來,會有怎樣的感受?在這個過程中,人情味夠不夠?有適度的連結嗎?還是連結過多?例如,負責管理清潔人員的主管,平時和下屬的關係太好了,等到有需要批評指正時,反而開不了口。 還有另一個例子, 工廠作業員使用新型的連網電腦數值控制(Computer Numerical Control,CNC)機器,身邊的資源已經很充足,幾乎不需要向前輩請教。短期內,她可以輕鬆完成工作目標,但是如果未來需要前輩的推薦或協助,恐怕會有困難。這就帶出本書的主旨:科技對適度連結的影響很大,時而是助力,時而是阻力,最好審慎評估這方面的影響。 只要你有足夠的專業可以交出成果,就算沒做過企業軟體銷售業務、不喜歡泰勒絲也無所謂,你和艾蜜莉很相似,和任何有技能的人也差不多。然而,為了贏得專家的信任和尊重、為了做好工作,也為了讓專家願意推薦你,爭取下一個新機會,適度的連結不可或缺。有了這些連結,會讓你更加相信,這是自己選擇的道路,感覺自己越來越厲害,你還會多了一些歸屬感與意義,支撐自己一路走下去。你展現良好的風範和技巧;被專家看見、被認可,專家還會給你新的機會。或許專家會成為你的導師,也可能不會,但無論如何,你們建立了人與人的連結。彼此保持同步,有意見就直說,即使對方聽了會不太舒服,也不會隱藏,並且共同調整,確保這段技能成長的過程,對雙方都是美好的回憶。最後,你開始指導更資淺的新人,而這位專家在更大的圈子推薦你。這一切並非必然,只是你很幸運,在技能成長的過程中,有幸獲得這些支持。這是很大的助力:你可以參考前述的檢核清單,為你和你在乎的人守護適度的連結,這樣一來,他們會對你更信任、更尊重。 到了這裡,無論你是專家或新人,在技能成長的路上已經擁有莫大的優勢。但是想必你還記得第一章所說:只讀了第二、三、四章,無法永遠留住技能,持續精進。因為全球經濟變化太快、太大,完全打破平衡,我們根本追不上。從視訊會議到ChatGPT,再到機器人,以及介於人機之間的技術,人類使用先進科技的方式,表面上看似沒什麼,但是其實正在徹底破壞挑戰、複雜性和連結。如果放任不管,技能發展能力恐怕會繼續退化,所以現在就是直接面對威脅的時候。 節錄自:商周出版《技能密碼:MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出,把專業變事業的職能升級攻略》/麥特.比恩 著 推薦閱讀: AI加速技能斷層!專家揭潛在隱憂:新一代技術人才能力下滑 AI讓強者恆強、弱者更弱?企業與員工面臨的真實挑戰
【104職場力】・職涯規劃

如何提高工作效率?4關鍵因素解析:一心二用對生產力有負面效果

如何在有限的時間內完成更多高價值的任務?專家強調,關鍵在於處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值,生產力將能大幅提高。本文為《箱型時間:高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選,以實證數據揭示提高效率的秘訣。 文/馬克‧曹–桑德斯 本文目錄(點擊可快速前往) 想完成更多任務,要先做對的選擇什麼是「帕金森定律」?懂運用就能多產出「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成「一心二用」對生產力有負面效果有意識地使用你的「零碎時間」接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭 現在不流行講生產力了。近來,這個概念已被染上負面色彩,令人聯想到過度干涉的管理方式、沒完沒了的工作、對工作生活平衡和心理健康的忽視。但我仍然能夠很有把握地提出,「提高績效」依舊是重要、值得推崇的工作和生活態度,而箱型時間幫助我們辦到這點。 想完成更多任務,要先做對的選擇 如杜拉克(Drucker)所說,想要完成更多的事情,最重要的是把注意力放在對的事情上。想要把注意力放在對的事情上,就要取捨和培養這麼做的心態,不覺得疲憊、不分心,也不覺得那是苦差事。這樣一來,我們將更專注在想要和需要完成的事。如果缺乏計畫,漫不經心地過日子,我們的注意力就會被很多不重要的事給分散。 箱型時間能幫助我們完成大多數的任務,我們可以利用時間箱輕鬆辨識出哪些是需要優先處理的緊急任務。至於非緊急任務,例如學習,也可以利用時間箱指定適合的時段,這樣才不會一延再延。我們也比較有可能在尚有精力處理的時候,正面迎戰經常被有意無意避開的困難任務。至於那些看起來小到不必規劃的單一任務,則可以集合起來,等待一個時間一起處理。最後,那些沒有用處、適得其反的任務,由於不會出現在行事曆上,我們看不到,自然沒有理由去做。 我們試著來量化那些好處。若一個任務的價值可以分成1到10分;假設,當你只是見招拆招,任務平均價值為6分;再假設,當你事先訂出該做的事,任務平均價值為8分,那樣價值就提高了33%。要是我們假設80/20法則適用於知識工作,那麼提升的幅度更大。少數關鍵任務就能貢獻大部分的生產力。 什麼是「帕金森定律」?懂運用就能多產出 有句老話只要顛倒過來,就能提高生產力。雖然很多人愛拿帕金森定律開玩笑,但這條廣受認可的定律告訴我們「工作會不斷膨脹,直到填滿可用的完工時間」。如果你有30分鐘可以整理房間,你就會花30分鐘整理房間;但是如果你有60分鐘,你就會花60分鐘。帕金森定律所說的時間損失,其實和拖延有極大的關係。而箱型時間就是把握這句話的相反面:把工作壓縮到符合排定的完工時間,用比較小的時間箱,來完成相同的工作,聽起來是否很划算。 這個概念有科學研究的支持。在一項研究中,參加實驗的大學生被要求判讀4組照片。其中一隊大學生在實驗開始前被告知第4組照片取消了,但是他們使用的時間,與維持看4組照片的其他隊沒兩樣。判讀3組照片的學生依舊用完可用的時間:「只要預期下一項任務被取消或臨時多出時間,可以在手邊工作東摸摸、西摸摸,會使人大幅降低效率,付出高昂的代價。」許多研究都觀察到相同的結果。 在另外一項實驗中,受試者隨機分配到5或15分鐘,用來完成一模一樣的任務。分配到15分鐘的人,依舊以長出許多的時間完成任務。第3項研究指出,影響期末考分數的因素,有超過1/3歸咎於拖延。 「帕金森定律」運用起來當然也有限度,你是可以規定自己要在1小時內,從零開始寫出1萬字的報告,但不可能辦到。箱型時間沒那麼神奇,前面所提的研究大多是說,你可以節省1/4到一半時間。但也有研究指出,時間減少導致品質下降。2014年,有一項比較近期的研究證實了這點:「有時間壓力的學生,比沒有時間壓力的學生,平均分數低了3分。」 不管是把截止時間定遠一點以減少壓力,還是只要做到一定程度就好,聽起來都很有道理。如果單是懂得運用帕金森定律,就能多擠出1/3的產出,何樂而不為? 「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成 箱型時間可以把大型任務拆成方便估算和管理的小型任務,也就是說這套方法能夠幫助你看清楚龐大計畫裡的各種要素。這類大計畫包括:搬家、推出新產品、籌辦生日派對等。 它可幫助你判斷能否在可用時間內完成,還是你需要另做安排。它也幫助你確認,在時間充裕的情形下,被拆解的小任務是否都能在時限內完成。 「一心二用」對生產力有負面效果 我們在第4章提過一心二用會引起某些負面情緒,然而一心二用也對生產力造成負面效果。 其實,不太會有人真的一面寫報告、一面聊天、一面查閱消費支出、一面簡報,現代人的一心二用,多半發生在分心回應訊息通知,有了通訊軟體(如微軟Teams、Slack、電子郵件)和硬體設備(如筆電、平板電腦、智慧型手機、智慧型手錶),每天都有數不清的通知,導致我們老想查看誰傳來什麼訊息,影響到工作。 一心專用通常能幫我們完成更多事,一心二用或情境切換則會使效率降低:有一份2001年的論文指出,一心二用和情境切換會耗損40%的商業生產時間。一心二用在某些情境非常危險,像是一面開車一面傳簡訊。在美國,每年有超過3千件死亡車禍,原因就是開車不專心。而且有一些認知負荷很高(例如教孩子代數或審閱法律文件)和恢復速度遲緩的事,特別不能被干擾或是一心二用。確實有極少數的任務可以同時進行,後續會在第18章討論。但是就絕大多數的情況而言,箱型時間完全排除一心二用的可能,完整呈現一次做一件事的強大力量。 有意識地使用你的「零碎時間」 我們每天都有許多的零碎時間,像是等候公車、通勤時間、在咖啡廳等人以及會議提早結束或被取消時。大部分的人會把這些時間拿來直接滑手機,是的,看手機已是現代人最直覺化的行為,每天會花超過兩小時的時間,在手機上瀏覽社群媒體。 我們不停滑著手機,很多時候甚至未從中感受到快樂,那不是娛樂,而是上癮。零碎時間被吃掉,享受好處的不是我們,而是大型科技公司。我們失去的每一分鐘,累積成一個又一個小時,甚至更多時間。試想,假如我們能運用零碎時間去做更有價值的事,該有多好。採用箱型時間,並且有意識地使用這些零碎時間,你的一天也許能多一小時有生產力的活動時間。 接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭 知識工作沒有明確的盡頭。有生產力專家建議,針對這個狀況,最好的做法是接受它和不要在意它。最常見的例子就是電子郵件:當你收到很多電子郵件,一一回覆後,就會收到更多的回信……永無止境。 這麼說並不完全正確。雖然,真的不會有最後一封電子郵件(從這角度看真的沒有止境),但是電子郵件的確替我們傳遞許多有用的資訊。雖然寄出郵件之後,收件匣的信件會變多,但是在那一陣子的電子郵件往來,到了某個時間,你的計劃終將完成,也許是生意談好了,也許是團隊成員比之前更有參與感。你當然需要管理自己的收件匣,不能讓它影響你的情緒或妨礙其他該完成的事,後續將在第11章說明如何防範。 如果能夠考量到所有相關聯的因素,包括處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值,生產力將能大幅提高。有個有趣現象,就是一個正在節食,懂得計算和控制熱量攝取的人,會比沒有在計算的人多減掉一倍的體重。用數字估算效益或許過於單純,但是如我在2018年發表的文章所說,箱型時間若運用得當,至少能提高一倍的生產力。 節錄自:三采文化《箱型時間:高速時代的15分鐘深度專注力》/馬克‧曹–桑德斯 Marc Zao-Sanders 著 推薦閱讀: 新年目標怎麼訂?如何規劃並執行個人年度目標?ChatGPT指令快速搞定 提升工作效率5大步驟!學會高效管理時間,先找到「行動力開關」 工作永遠做不完,沒時間做重要的事?想突破需要有意識的4個認知
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