長照行政品質必修課｜行政與照顧品質管理基礎四堂課
104學習
現場測量
透過實際到工作地點進行尺寸、位置、環境等數據的精準紀錄，確保設計、施工或維護作業依據真實狀況執行。此技能能有效避免誤差，提升工程品質與效率，並協助即時發現並解決問題，是建築、製造、工程等行業不可或缺的基礎能力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
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生產現場作業與管理實務
【績效管理-入門】企業績效目標設定及評估
專案矩陣分析與應用技巧
有效的績效評估方法
打造高投入團隊：遊戲化工作設計與激勵機制實作班【9/17】
生產計畫與進度管制技巧
專案計畫與進度管制技巧
不瞎忙!職場達人必修課(一)：工作目標的制訂
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
建築設計專業人員
TQC＋認證依各領域設計人才之專業謀生技能為出發點，根據國內各產業專業設計人才需求，依其工作職能及核心職能，規劃出各項認證測驗。
在建築設計領域中，本會經過調查分析最普遍的工作職稱，根據各專業人員之職務不同，彙整出相對應之工作職務（Task），以及執行這些工作職務所需具備之核心職能（Core Competency）與專業職能（Functional Competency），規劃出「建築設計專業人員」。
財團法人中華民國電腦技能基金會
室內設計專業人員
TQC＋認證依各領域設計人才之專業謀生技能為出發點，根據國內各產業專業設計人才需求，依其工作職能及核心職能，規劃出各項認證測驗。
在建築設計領域中，本會經過調查分析最普遍的工作職稱，根據各專業人員之職務不同，彙整出相對應之工作職務（Task），以及執行這些工作職務所需具備之核心職能（Core Competency）與專業職能（Functional Competency），規劃出「建築設計專業人員」。
財團法人中華民國電腦技能基金會
甲級物理性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
物理性因子作業環境測定技術士分為甲乙兩級:
(一)、物理性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級物理性因子作業環境測定號人員」工作者。
(二)、物理性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級物理性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級化學性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。
工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
化學性因子作業環境檢定分為甲乙兩級
※化學性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級化學性因子作業環境測定號人員」工作者。
※化學性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級化學性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級物理性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
物理性因子作業環境測定技術士分為甲乙兩級:
(一)、物理性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級物理性因子作業環境測定號人員」工作者。
(二)、物理性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級物理性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級化學性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。
工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
化學性因子作業環境檢定分為甲乙兩級：
※化學性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級化學性因子作業環境測定號人員」工作者。
※化學性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級化學性因子作業環境測定人員」工作者。
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精選貼文，掌握第一手知識
前端工程師是什麼？薪水怎破100萬？完整攻略，附：台積電前端工程師工作心得
前端(Frontend)： 給人看的（介面、使用者體驗），網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。
前端 (Frontend)是什麼？
這是使用者直接與之互動的部分，包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。
舉例來說：當你打開 104人力銀行，看到的畫面就是前端工程師控制的，包含不同裝置的畫面呈現～從電腦、平板或手機觀看，都是前端工程師需要留意的。
重要元素舉例
搜尋欄：讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋
職缺列表：顯示各種公司和薪資範圍
登入按鈕：點擊後彈出登入視窗
應徵按鈕：點了之後，系統會幫你送出履歷
前端工程師的薪水與薪水天花板
台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間，天花板推估是91.3~101.6萬。
工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本：575 資料更新：2025年02月10日
如何突破前端工程師的薪水天花板
選擇對的公司/產業
選擇薪水中位數高的公司：上市櫃公司年薪中位數、外商公司，公司獲利能力好，自然同樣的時間成本，能有更好的薪水保障。
選台灣重點產業：半導體業、科技業、金融業
台積電前端工程師工作心得
以下為講座精華節錄
薪水區間？年薪約30個月，新鮮人月薪約6萬。
加班很兇嗎？加班時數看跟的專案，配合專案前進。去年自己未超過100小時
公司內用的語言較多，不同的系統專案或對接的單位不同，要學習不同的語言
怎麼進台積電？平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優)
同事都是哪些人？（免費領取台積電工作心得與QA精華）
看懂遊戲規則：深耕5大能力，擁有更多選擇權
1.技術能力（Technical Skills），能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式，並快速學習新技術應用在工作上，也能夠帶領內部技術前進（內部 Tech Talk 或自建部落格）
程式品質：乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID
效能最佳化：頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render
技術廣度與深度：獨立處理 CSS、JavaScript、框架（React, Vue, Angular）等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management（Redux, Vuex）、處理前端安全問題（如 XSS, CSRF, CORS）
2.產品與專案影響力（Project & Product Impact），能有效率地完成任務，並確保產品的品質，過程中主動優化現有系統，提出新的技術方案，提升開發效率。
專案完成度：照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題
產品價值：功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債，提高長期維護性
3.開發效率（Development Efficiency），高效產出高品質的程式，主動提出更有效率的開發工具或流程，寫出自動化測試（如 Jest、Cypress），減少回歸測試時間。
時間管理：需求評估準確度、根據需求合理拆分任務，安排優先順序
程式碼管理：Pull Request（PR）清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋
Debug 能力：利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決
４.團隊合作與溝通（Collaboration & Communication），與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件，幫助團隊快速上手。
跨部門溝通與 PM 討論需求，提供技術可行性建議與設計師合作，確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作，確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議，改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性
5.創新與影響力（Innovation & Leadership），完成自己的工作外，帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策，如選擇新框架、優化開發流程。
技術創新：引入新技術來提升開發效率、開發內部工具，幫助團隊節省時間
技術影響力：技術社群內分享知識、開源專案或貢獻
技術領導：在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案
關鍵重點：績效不只是寫多少行程式，而是對產品和團隊的影響
開發速度：平均完成一個 Story（使用者故事）的時間
Bug 數量：新功能上線後的 Bug 率
PR 參與度：Code Review 的次數與回饋價值
前端效能：Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint（FCP）
使用者行為變化：某個 UI 改版後，點擊率是否提升？
能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力
前端用的技術
HTML 負責畫出網頁結構（像骨架）
CSS 負責排版與設計（讓它變美）
JavaScript 負責互動（讓按鈕能點、內容會變）
框架和庫：如React、Vue.js和Angular，這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。
響應式設計：確保網站在各種裝置上都能良好顯示，通常使用CSS框架如Bootstrap。
版本控制：如Git，用於管理和協作開發
前端工程師主要合作的夥伴
1. 後端工程師（Backend Developer）
👉 負責提供 API，讓前端能夠拿資料，確保功能運作
合作範例：你要做一個「應徵按鈕」，但這個按鈕要能讓使用者點了後，系統能自動送出履歷，這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式：你問：「我這邊需要傳哪些資料才能應徵？」後端說：「你傳 user_id、job_id 給我，我幫你送出履歷」你：「那回應結果是什麼？我要顯示成功或失敗」後端：「如果成功，我回 status: success，失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面，而是能「動」起來！
3. 產品經理（PM, Product Manager）👉 負責規劃產品功能，確保開發方向符合商業目標合作範例：你做完了「應徵按鈕」，但 PM 突然跟你說：「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認：「這功能會影響到後端嗎？需要修改 API 嗎？」「這會不會影響現在的 UI 設計？」「會不會讓使用者體驗變得更複雜？」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能，真的是「使用者需要的」！
4. 測試工程師（QA, Quality Assurance）👉 負責測試系統，確保功能正常、不出 Bug合作範例：你開發完「應徵按鈕」，但 QA 測試時發現：BUG 1： 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應？BUG 2： 送出履歷後沒有顯示成功提示？BUG 3： 按太快的話會連送兩次履歷？💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能！
5. 數據分析師（Data Analyst）👉 負責分析使用者行為，讓前端能做出更好的優化合作範例：你做了一個「首頁推薦職缺」功能，但數據分析師告訴你：「這個區塊的點擊率只有 5%！」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效！
6. 運維/系統工程師（DevOps / SRE）👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例：你的前端代碼已經寫好了，現在要部署到正式環境可能遇到的問題：網頁載入速度太慢？ → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應？ → 可能是伺服器資源不足，需擴充某些用戶看不到最新版本？ → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行！
夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API，讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面，確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理（PM）決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師（QA）測試功能，找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據，幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師（DevOps）負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰
什麼是資料工程師？需要哪些技能？
資料工程師工作內容
資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。
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資料工程師技能與工具能力分析
基礎Python網路爬蟲SQL 基礎Java核心R語言SQL 進階資料庫AWS應用進階資料探勘認證微軟 Azure雲端應用認證職涯資料工程師AI資料科學家▲ 資料工程師師應具備技能、工具、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
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1. 資料工程師基礎技能
資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。
Python：常用於數據處理與自動化管道建設。
網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式
SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。
Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。
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2. 資料工程師核心技能
資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。
R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。
SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。
資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。
雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。
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3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證
資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。
Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。
雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。
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資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利
1. 溝通與跨部門協作能力：
資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。
2. 問題解決與批判性思維：
在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。
3. 時間管理與專案執行能力：
面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。
4. 持續學習與技術適應能力：
資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。
資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵
隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。
1. 台灣資料工程師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵
掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。
程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。
資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南
資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下：
1. 軟體工程師
資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。
技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
2. 數據分析師
位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。
技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。
學習指南：數據分析師學習地圖
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3. 演算法工程師｜資料科學家
就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。
演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。
AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。
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資料工程師的挑戰
數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。
除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。
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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
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
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後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
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「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）
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數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
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3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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選才升級指南：打破面試迷思，用數據賦能結構式面談！（下）
這份報告目的在於透過104職能測評與結構式職能面談，全面評估一名應徵「廣告行銷公關業人資主管」職位的人選，以判斷其預期績效表現及職務契合度。職能測評可以提供客觀的數據參考；結構式職能面談則以收集具體行為事例，作為更細緻的評估，讓我們得以深入了解人選的行為模式。
文章導覽：
104職能測評結果概覽：預見績效潛力
結構式職能面談重點與發現：深入洞察行為實例
綜合評估與招募建議
104職能測評結果概覽：預見績效潛力
1. 整體職能勝任度預測：具「無法達標」風險
此人選的整體職能勝任度為PR23，低於該職務預期能達到績效目標的達標門檻PR30。
預期結果： 測評結果初步判斷，該人選有整體職能偏低而可能無法達成績效標準的風險。
2. 關鍵職能表現分析：
所有6項關鍵職能均達門檻： 雖然整體勝任度偏低，但測評報告顯示人選在所有6項應具備的關鍵職能上，分數皆達到或高於該職務的達標門檻，表示沒有任何單一職能分數過低到足以直接導致其績效無法達標。
主要影響職能（與常模相比偏低）：溝通協調 PR38（低於常模PR70）、影響說服 PR39（低於常模PR66）、主動積極 PR56（低於常模PR68），這三項職能在與該職務的職能常模（平均表現）相比時，呈現較大的落差，是造成整體勝任度偏低的主要因素。
亮點職能（與常模相比偏高）：計劃組織 PR69（高於常模PR65），人選在「計劃組織」方面表現優異，高於該職務的常模，是其顯著優勢。
結構式職能面談重點與發現：深入洞察行為實例
根據職能測評結果，面談聚焦於人選分數偏低的「溝通協調」與分數較高的「計劃組織」，以收集具體行為事例（CAR），作為更細緻的評估：
1. 針對「溝通協調」職能（測評分數偏低）：
◦ 面談目的：測評顯示此職能分數最低（PR38），需釐清是否會阻礙其績效達標。
◦ 面談提問：「與意見相左的人溝通總是有壓力的，能分享一個你如何與他們進行溝通協調的實際經歷嗎？」
◦ 人選行為事例（CAR）：
狀況 (Condition)：曾有主管抱怨新的獎金計算方法不公平，人選當時聽得不是很懂，不知如何回覆。
行動 (Action)：告知主管會後了解清楚再回覆；回去後與承辦同仁再次找主管談，請主管舉例，並試算新舊獎金辦法，了解抱怨點後微調成更合理的算法。
結果 (Result)：成功讓該主管接受。
◦ 主管洞察與評估：
人選雖不擅長臨場反應，但展現了「釐清雙方意見歧異點並取得共識」的關鍵行為。
用人主管認為，薪酬主管不一定需要絕佳的臨場反應能力，若能在事後清楚釐清問題並達成共識即可。
結論：該人選的「溝通協調」雖測評分數較低，但透過具體事例判斷，其不良影響尚可管控，不致構成重大任用風險。
2. 針對「計劃組織」職能（測評分數較高）：
◦ 面談目的： 確認此優勢如何轉化為實際的績效表現，是否符合公司需求。
◦ 面談提問： 「請談談你在有限時間和資源下，負責公司跨部門專案的經驗。包含：專案任務為何？你的處理過程和結果又如何？」
◦ 人選行為事例（CAR）：
狀況 (Condition)： 剛到職時被指派檢視公司薪資競爭力，解決主管抱怨招募不到優秀人才的問題，且時間緊迫，需要外部同業薪資資訊。
行動 (Action)： 說服老闆投資經費引進專業顧問公司；邀請並評選出資料最豐富且價格合理的本土廠商；與同仁配合顧問安排，向各主管簡報成果，並說服公司調整關鍵職務的敘薪標準。
結果 (Result)： 公司調整了關鍵職務敘薪標準，主管對公司薪資水準有了信心。
◦ 主管洞察與評估：
人選展現了「評估所需資源，尋找、協調並整合所有可用資源」的關鍵行為。
用人主管認為，雖然人選的處理方式與公司原先期望「薪酬主管應能自己搞定薪資大小事」略有不同，但考量到人力有限，人選能說服公司投入合理費用，有效解決長期困擾的招募問題，這是一個符合公司實務需求的「聰明解法」。
結論： 該人選能有效運用資源解決複雜問題，其「計劃組織」能力顯然能為公司帶來價值。
綜合評估與招募建議
• 整體判斷：儘管測評結果顯示人選的整體職能勝任度低於達標門檻，且部分職能與職能常模有落差。但透過結構式職能面談，我們得以深入了解其具體行為模式。在「溝通協調」方面，雖然不擅長臨場反應，但能有效釐清並解決問題。在「計劃組織」方面，則展現了運用外部資源解決複雜問題的能力。
• 建議：考量到目前人選難尋，且該人選雖非「理想中」完全符合所有條件，但其解決問題的策略和實際能力，顯示其仍具備應對職務挑戰的潛力，可列為錄取的備選人才之一，以應對急需的戰力缺口。
透過結合104職能測評與結構式職能面談，我們得以擺脫單憑直覺的低效選才模式。這套系統化的方法，不僅提供了客觀的數據預測，更透過深入的行為事例，幫助我們在招募過程中做出更周全、更符合公司實際需求的決策，進而迅速有效評選出高績效人才。請先登入或註冊104測評中心會員，新客獨享▶免費體驗施測看報告，親身感受職能測評如何協助您精準辨識高績效人才、建構高效團隊！
留才防線怎麼守？三步驟檢測人才流失風險
文／104 人資學院
「為什麼員工又離職了？」當離職訪談中只得到「職涯發展」這樣模糊不清的回答時，企業往往無法深入探究留不住員工的問題本質，只能看到人才流失的結果無法找出有效的改善策略。本文節錄104人資學院專任顧問－李冠輝老師在《檢測留才風險，打造招募亮點》講座中的精華內容，將引導企業如何利用大數據與人才評測工具，識別現有留才風險，找出企業專屬的久任人力模型，降低未來流失風險。
本文導覽
三步驟快速檢測企業人才風險：步驟一、檢測企業是否具備留才5大要素？步驟二、檢測企業的員工是否具備久任員工的特質？步驟三、檢測企業現況，影響員工久任的因子有哪些？立即檢測企業留才缺失，精準鎖定久任人才！
「大疏離潮」（Great Detachment）正在席捲，員工轉換跑道的機率已大幅提升，尤其是現代人才面對工作的態度與以往不同，對工作不滿意不代表會立刻辭職，寧缺勿濫是大疏離潮的常態，更多人才將採取先蹲後跳的策略。而這樣的競爭背景下，企業不能以為自己員工還滿意就沒有意識到問題，但企業該如何預防呢？以下三步驟快速檢測企業人才風險：
步驟一、檢測企業是否具備留才5大要素？
相較於一般的員工留任，其實大部分企業更關注的是「敬業員工」的留任情況。從104 長期累積並分析各大企業的員工滿意度與敬業度調查數據後，發現影響員工留任與敬業度的關鍵因素不僅僅是薪酬，還涉及企業工作價值觀與整體工作體驗。
圖一、員工滿意度與員工敬業度關係
圖一為104整理出員工滿意度與員工敬業度關係的排序，員工敬業度涵蓋三個面向：價值認同、努力承諾、留職意願。從圖一可以看出，薪酬雖然重要，但並非影響員工敬業度的前三大要素。反而，以下三個項目對員工的努力承諾、留職意願及長期發展有更直接的影響：
企業文化：價值觀的認同與企業使命的共鳴，影響員工的歸屬感
工作內容：職務挑戰性、成就感與職場氛圍，影響員工的投入度
發展機會：職涯成長、技能提升與學習資源，決定員工是否願意長期耕耘
這些影響員工體驗的核心要素被統稱為 EVP（員工價值主張 Employee Value Proposition, EVP），也是建立強大雇主品牌的基礎。雖然 EVP 的核心概念適用於所有企業，但根據職類與產業別的不同，影響員工敬業度的排名也會有所變化，但大致上來說，以下5項為關鍵：
圖二、留才五大關鍵要素
職涯發展：員工是否能在企業內部穩定成長，看到明確的發展前景，並從工作中獲得成就感。
公平的薪資制度：薪酬是否具有市場競爭力，內部薪資結構是否透明且公平，以確保員工的基本滿足感。
工作內容：工作是否具有挑戰性與成就感，同時能兼顧員工的工作與生活平衡，避免過度消耗熱情與動力。
獎勵制度：是否有完善的績效獎勵與激勵機制，讓員工的努力獲得即時且有感的回饋，增強認同感與歸屬感。
作業流程：企業是否建立高效且合理的工作流程，確保團隊協作順暢，提高工作效率與質量，減少多餘的內耗。
這5大關鍵留才要素共同影響員工的滿意度、敬業度與長期留任意願（5大要素細節可參考不只是加薪！留住人才的五大關鍵要素【人資數據解密系列】）。5大項中薪資只是其中一項，且重點著重在「公平」、「制度」、「競爭力」，而非僅僅是高薪。
顧問特別提醒，許多企業常有一種迷思—「只要提高薪資，員工的所有問題與委屈就會迎刃而解」，但這樣的思維並不一定符合現代職場趨勢與員工的真正需求。根據員工C.E.O. 2024年員工工作價值認知調查研究發現，不同世代的求職者對於工作的期待已逐步轉變。例如，2024 年的求職者比 2023 年更重視「認同直屬主管的管理風格」與「工作與生活的平衡」，這顯示出 Z 世代對工作價值觀的想法正在改變整個職場。求職者不再僅是關注薪資，而看重主管的領導風格、團隊文化，以及是否能維持良好的工作與生活平衡。
因此在制定留才策略時，企業不應使用過去的方式，僅是調整薪資結構，而需進一步優化組織管理、員工發展機會、團隊氛圍等，以滿足現代員工的期待，真正提升企業的留才競爭力。
圖三、2024年員工價值觀新發現
步驟二、檢測企業的員工是否具備久任員工的特質？
在招募與留才策略中，企業不僅要找到優秀的人才，更要確保這些人才能夠穩定任職並長期發展。顧問建議HR 在選才時應關注三大標準：「找到與企業文化契合的人才」、「識別優秀人才的關鍵特質」，以及「尋找具備久任潛力且能創造價值的員工」。
根據 104 長期研究顯示，影響員工久任的關鍵因素，除了步驟一的企業層面外，員工本身的性格與職能特質更是重要。根據 104長期研究員工久任關鍵的久任常模，我們可以驗證人才標準的冰山理論，真正決定員工是否能長期留任的關鍵，往往來自於冰山下的隱性要素：例如性格、價值觀、行為模式與適應能力，而非僅限於表面的專業技能與經歷。這些隱性因素往往是企業在選才與留才時容易忽略且不易識別的指標。
擁有哪些人格特質，員工久任機率較高？
根據 104 性格測評數據分析久任員工的性格模型中，27個向度大多落在以下項目（圖四，詳細參考文章《待得久的員工都是企圖心低、不喜歡變動的人嗎？》）：
圖四、久任員工常見的性格特質
而104 性格量表可針對不同職務與產業提供適合久任的關鍵性格分析，幫助 HR 更精準篩選並預測求職者的長期發展潛力。我們建議HR可以將不同求職者的測評報告展開比較，並對照同職務的久任常模，了解求職者與該職務中長期穩定員工的關鍵特質是否匹配。（參考圖五）
圖五、104測評報表協助企業找出久任的關鍵性格
以「會計／財務／稅務」職類為例。「謙虛性」是影響員工久任的關鍵特質之一。高謙虛性的員工能夠客觀評估自身能力，注重團隊整體表現，更能促進跨部門合作，確保財務作業的準確性與合規性，高謙虛的性格讓他們更有可能在同一家公司長期發展並創造價值。
顧問也特別提醒，若「會計／財務／稅務」的求職者性格報表中謙虛性較低，當然不代表他無法成為一位優秀的財會人員。企業還是可以透過職能訓練（如團體溝通技巧）、舉辦跨部門交流補足性格上的不足，或是透過績效回饋機制來提供額外的動力，使員工更願意投入達成員工久任的結果。
常見的久任職能項目與面談策略
根據 104 職能大數據分析，在久任員工的職能模型中，非主管職的一般同仁需具備特定的關鍵職能向度，其中以下 10 項職能對員工長期留任影響較大。（可參考圖六）
圖六、104職能報表整理企業久任員工職能排行
104 職能情境測驗可交叉比對不同職務、產業與職等，提供適合久任的關鍵職能分析，幫助 HR 在招募時更精準篩選。而我們建議 HR 可以根據職能報表建議的久任職能，透過職能行為面談來深入評估候選人。
舉例來說，以「團隊合作」為例。HR 可使用職能行為面談（CAR 模型）進行提問：
Condition（情境）：請描述您過去在工作中印象最深刻的團隊合作專案經驗？當時團隊目標為何？
Action（行動）：在該專案中，您負責的角色為何？如何與團隊成員主動溝通及跨部門協作？
Result（結果）：最終團隊的成果如何？您的貢獻對目標達成有何幫助？
除了透過職能報表結果外，顧問更建議HR需配合這種行為面談方式，評估求職者是否具備久任員工所需的職能。如果在職能報表中該職能不足，但透過面談可以看見求職者的企圖心與潛力，則也可考慮以透過後續訓練來補足競爭力。
而在進行面談過程時，HR 也應思考如何將雇主品牌自然融入對話，以提升求職者的認同感與期待。我們建議可以參考圖七的使用案例。在面談結尾透過「故事化溝通」來強化企業形象。例如分享公司價值觀與成功案例，讓求職者對企業文化產生共鳴，或分享組織活動、成員故事來展現職場環境的吸引力。當然企業願景與未來發展藍圖 更是吸引菁英人才的最有效方式，使求職者更能想像自身在企業中的成長與發展可能性，進而提升企業吸引力。
圖七、104職能行為面談配合雇主品牌使用方法
在企業進行錄用決策時，性格與職能的優劣勢比對是關鍵考量因素。當面臨「性格高符合、職能低符合」與「性格低符合、職能高符合」的求職者時，企業應根據當前的業務目標來選擇最適合的人選。
若企業當前急需即戰力，則「職能高符合」的求職者可能更符合需求。
雖然其性格適配度較低，這可能影響長期留任，但企業可透過獎勵制度、薪酬結構與文化適應計畫 來提高其投入度，降低適應不良的風險。
若企業更注重長期發展與穩定性，則「性格高符合」的求職者更具久任潛力。
雖然職能尚未達標，但企業可透過培訓計劃、主管指導與職涯發展等來補足職能上的不足。最佳決策應考量企業需求的優先順序，平衡即戰力與長遠發展，並透過適當的制度來強化人才的適應與成長空間。
步驟三、檢測企業現況，影響員工久任的因子有哪些？
在分析員工久任與離職風險時，HR 可運用大數據工具檢測影響組織員工留任的關鍵因子，精準識別企業內部的人才流動趨勢。顧問指出，以下3大常見風險因子 可能影響員工的留職意願：
風險一：3-5 年年資員工容易陷入「大疏離潮」
根據留任意願與年資數據比對，員工的離職率與年資呈 U 型曲線，其中年資 3-5 年的員工最容易「想」跳槽，但「待」跳槽的狀況，HR 應積極尋找提升員工發展、成就感的方法。
風險二：高績效但低價值認同的員工，留職意願偏低
根據多間企業數據分析顯示，即使是高績效員工，若對企業價值觀缺乏認同，仍可能有較高的跳槽機率。因此 HR 若能在協助這些員工發揮高生產力的同時，幫助他們理解自身價值與企業價值之間的連結，並引導其對企業願景產生共鳴，將有助於提升其留任意願與敬業動力。
風險三：年齡與留職意願呈正相關，年輕員工流動性較高
根據數據統計，年紀越小的員工通常對組織的認同度相對較低，因此 Z 世代與千禧世代的留任策略終「工作意義」、「主管領導風格」與「工作生活平衡」極為重要，企業應透過適當的管理與發展機制來提升其留任意願。
當然除了這三大因子外，學歷、部門、職類等也是影響員工久任與敬業度的重要變數。顧問建議 HR 除了可以尋求104顧問團隊協助因子分析外，如企業想自行請HR協助分析，團隊可以透過104員工滿意度調查，進行多維度分析潛在風險。
例如，若某部門的薪酬滿意度低於企業平均值，且與外部比對後確定也缺乏市場競爭力，HR 應將此問題回饋給管理層，協助組織制定更具吸引力的薪酬策略，縮小內外部薪資落差，進而提升員工的滿意度與留任意願。
立即檢測企業留才缺失，精準鎖定久任人才！
當完成上述三步驟後，企業將能夠更全面地掌握影響員工久任的核心因素，進一步優化人才管理策略、提升整體競爭力。以上三步驟可以使用哪些人資檢測工具呢？
找出企業員工的久任關鍵：透過104員工滿意度調查，深入分析目前員工留任的主要因素，精準找出企業的強項，並透過內、外部宣傳以大力展現在募才、留才上的亮點及優勢。>>立即瞭解
比對企業薪酬競爭力：透過 104 薪酬平台 檢視市場薪資水準，確保薪酬制度具公平性與競爭力，降低薪資因素導致的人才流失。>>立即瞭解
判斷求職者是否符合久任特質：善用104測評中心，科學化分析求職者的性格與職能，預測久任潛力。>>立即瞭解
若您對上述工具的應用或分析報告有任何需求或疑問，歡迎聯繫>> 104 人資學院｜ (02) 2912-6104 分機6288
跳脫「解雇」陰影：善用PIP績效改善達成員工與組織共同成長
績效改善計劃（Performance Improvement Plan, PIP）日益受到重視，成為企業留才及促進員工成長的重要工具。然而，如何在人情世故與企業需求間取得平衡，是每位主管面臨的挑戰。本文深入探討PIP制度的應用技巧，強調「助人成長」的核心理念。通過良好的溝通面談，如正向肯定、關懷輔導和發展面談等技術方法，我們可以幫助員工克服問題並提升績效，同時提升組織與員工之間雙贏共好的效果，使PIP成為努力改變而非淘汰的一項重要策略工具。
文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士這段文字是作者和他的身份。
原標題：績效管理與技能提升計劃（PIP）- 談如何做到顧及人情世故的PIP制度
關鍵字
PIP
員工績效輔導
績效管理
績效分析
績效面談
關懷面談
輔導面談
發展面談
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前言：PIP，成為留才與助人成長利器
人才定義與PIP
績效管理循環與績效輔導回饋流程
啟動面談，做好部屬關懷與傾聽，談談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』
啟動面談，做好部屬績效面談，談『績效輔導面談技巧』
啟動面談，做好人才發展面談，談『發展輔導面談技巧』
總結
一、前言：PIP，成為留才與助人成長利器
在現今大缺工時代下，人才辨識與人才管理、留才機制與效能，，變成為企業人資與部門主管非常重要的議題，其效能展現的核心成功關鍵就是「績效管理機制與PIP技能」了！
績效管理的三大目的是：與組織目標連結、與激勵機制（升遷與獎金）連動、助人成長（發展、訓練、輔導），而主管如果透過良好的PIP（Performance Improvement Plan）技能，肯定能在「助人成長」的領域中，讓所屬團隊同仁獲得正相關的改變與提升，進而為組織與同仁創造雙贏共好的成果！
又或者處理績效不佳的同仁員工，常常是主管心中「極度不想面對的痛點」，一方面擔心影響團隊績效與氣氛，另一方面又怕傷害員工自尊、甚至引發勞資糾紛的風險等，都是值得主管現今持續提升「運用PIP轉化為留才與助人成長或合法合情合理處理技能」的迫切重要課題！
二、人才定義與PIP
許多主管在面對績效不佳員工時，常有以下疑慮：(1.) 這個人是「能力不足」還是「意願下降」？(2.) 是「態度問題」還是「能力不足」？(3.) 值得積極培養，還是維持現狀？考慮替換？(4.) 上述這些疑慮，其實在定義前，都要先回到公司的「人才標準」，才是最客觀正確的。
一個完整的人才定義，至少要包含四個構面：(1.) 績效表現：能否達成「職位說明書」中所對應的「任務」與「工作績效目標」。(2.) 態度與意願：是否符合企業文化與團隊合作精神、以及本身對工作的意願。 (3.) 現職能力：是否具備滿足該職位所需的能力，包括個人特質與專業能 (4.) 發展潛力：是否具備「下一個職涯位置」的潛力。
再次提醒：在談 PIP 前，必須先釐清「人才」的定義，當員工在績效上出現落差時，主管與 HR 應評估的不只是「數字結果」，而是要回到「這個人是否仍符合公司的人才標準」，哪裡不符合？所對應的管理措施為何？
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三、績效管理循環與績效輔導回饋流程
績效管理循環的架構，整理如下圖(詳細可參考：卓越主管的關鍵四大管理)
2. 績效管理的目的(1.) 策略性：A. 協助並達成企業所追求之長短期目標B. 確實達成組織目標(轉化公司目標為個人目標)(2.) 管理性的：A. 晉升、輪調、調薪、獎懲、訓練
(3.) 發展性的：A. 改善員工績效、發展員工潛能B. 工作改善與進步C. 協助員工成長與發展
3. 績效管理循環的關鍵成功因素(1.) 績效目標連動組織目標：要能承接組織策略的目標，也就是要能將組織目標有效串接起來!(2.) 指標符合SMART原則：如下圖
Simply & Specific 簡單、明確具體的要清楚說明，而不是一個概略性的Measurable 可衡量的必須用量化的指標來訂定Achievable 可達成的具挑戰性且實際可完成的Relevant 有關連的必須與工作表現的重點相關Timely 有時間限制的在限定的時間內完成
(3.) 過程管理與追蹤、面談：過程中，進行即時的績效評估與相關面談，持續正向回饋與指導，幫助達標並與其，與員工討論本期結果與可精進方向。A. 特別提醒，在這個循環中，績效的追蹤、必要輔導與回饋的「及時性」相當關鍵，否則 PIP 只會變成一種「突如其來的挫折」！B. 因此，主管應在員工出現異常跡象時，就要及時啟動介入，也就是可以：- 透過日常回饋，正向點出不足並提出改善建議。- 若落差持續發生，則啟動正式的 PIP 流程。C. 過程中的面談，可區分以下幾種類型：- 正向肯定面談：主管發現員工有績優事件發生，想給該員工肯定與鼓勵時使用- 關懷輔導面談：主管發現有能力之員工，其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時，啟動即時的關懷，以利表達對員工的重視，並了解真正原因，方以協助恢復意願與動力!- 績效輔導面談：針對過程中或期末時，員工績效達成狀況不理想，或者行為態度欠佳者，推論是無意願或能力有問題時，啟動正式的績效輔導面談。- 發展輔導面談：針對績效考核後，辨識出的績優人才，進行主動式的人才發展面談。- 特別提醒，上述幾種面談類型，都要聚焦『核心目的』，同時也要及時啟動，才能獲得最佳效益!
四、啟動面談，做好部屬關懷與傾聽，談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』
1. 肯定要及時，員工會有持續好表現：主管發現員工有績優事件發生，就可啟動正向肯定面談，同時全程一定都是正向肯定，沒有任何『提醒注意或需要改善或責備的語詞/事項』！(1.) 建議主管可多練習正向語言，同時可採用『STAR紀錄與表達法』，進行對員工深層的肯定A. Situation：情況，該正面事蹟當時的情況B. Task：任務，該正向事蹟當時員工所擔任的工作任務C. Action：行動，該正向事蹟當時員工展現的良好行為D. Result：結果，該正向事蹟當時員工展現行為後之結果
2. 主管發現有能力之員工，其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時，啟動即時的關懷，其操作重點如下：(1.) 關心：主管表達對該員工表現出工作表現的肯定後，針對所觀察的近況，真誠的關懷，引導其說明!(2.) 了解與分析：主管真誠傾聽與理解，同時針對導致意願下降的主因，給予分析與診斷!(3.) 必要的引導與正向鼓勵：主管在分析出主因後，找出方法，引導其重回積極動力，並多強正向鼓勵!
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五、啟動面談，做好部屬績效面談，談『績效輔導面談技巧』
績效輔導面談之步驟如下表(員工需要改善時)
面談步驟重點說明STEP1.主題說明說明本次面談的目的、所需時間及主要內容STEP 2.傾聽其說明本期工作目標完成情況對照部屬自評表，鼓勵部屬重點說明工作表現與成果積極傾聽與覆述重點STEP 3.針對考核結果進行回饋與必要的分析與溝通運用『三明治』技巧，說明與溝通考績結果說明部屬表現績優事項提供事實引導需要改善之處(表現不佳之處)，可善用STAR說法偕同擬定改善的方法，並且鼓舞部屬積極實踐與達成STEP 4.設定下期目標討論與設定部屬下一期工作目標與計劃，以及應改善的工作項目，並找出部屬的培訓需求與計畫STEP 5.總結本次面談重點總結本次內容並給予正面積極的鼓勵
本績效面談，是面談類型中，最正式的面談，也最需要有面談紀錄，以利必要時(例如啟動資遣)，因應勞動事件法之舉證用，補充關鍵技巧要點如下：(1.) 建立信任：強調 PIP 的目的不是要淘汰，而是協助改善，回歸「助人的初心」，將有助於員工卸下防備，願意面對問題。(2.)數據為基礎：避免流於主觀，必須以績效分析結果為依據；行為態度改善的部分，也善用上文提到的STAR說明與溝通。(3.) 真誠傾聽：必要的筆記、尊重的眼神與肢體語言，讓員工感受到主管真心願意傾聽。(4.) 同理、正向表達：過程中，都是正向語言，沒有負向語言，必要的時候也要展現同理心，例如「我理解你最近壓力很大」，減少對抗心。(5.) 問題探索：關心與詢問是否有影響工作的外在或內在因素（如家庭困難、心理壓力、技能不足）。
六、啟動面談，做好人才發展面談，談『發展輔導面談技巧』
對於績優人才，主管在現今留才大時代下，更應該著重主動引導與規劃出該類員工在組織內部的職涯發展方向，包括晉升路徑、跨職能發展或專業深耕等，讓這類人才在公司能因為看的到未來，而對組織產生更高之向心力與價值貢獻。
展開步驟(詳細可參閱：創辦人、主管退休誰來接班？給HR的關鍵人才梯隊建立指南，以及用個人發展計畫（IDP）留下好人才（上）訂定與執行6大步驟(1.) 職涯願景與目標設定(2.) 識別關鍵職涯路徑(3.) 制定階段性發展策略(4.) 資源支持之運用(5.) 定期檢視與調整
七、總結
在 PIP 中，第一步往往不是「談績效」，而是「談助人的初心」。
績效指標(成果)與職能(行為)，是考核基本
考核能公平客觀合理，員工才會願意好表現
公平做出人才辨識與缺口分析，善用各類績效面談，真心誠意回饋與發展
主管的正向語言非常關鍵，請多練習與善用
平時記錄行為事例(優/待改善)，及時回饋
善用人才九宮格，主管讓績優人才數增加
特別提醒，需要的時候，就要及時啟動，不要等到公司規定的績效面談時間！
正向用詞很重要，回歸助人成長的初衷！
最終，作者期許本文，能讓各HR 與主管們，針對績效管理與PIP方面，有所助益，成為留才、助人成長的助力，而不是單純的淘汰工具，也不再是「痛苦的代名詞」，而是一種讓組織與個人共同進步的正向力量。
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颱風天外勤安全防護：雇主責任、職災預防與勞工權益指南
颱風天外勤有哪些潛在風險？若雇主在已停班的颱風天，或於風災後指派勞工出外勤，應如何預防職災、確保人員安全並保障勞工權益？本文提供詳細防災準則和重點，協助企業落實職場安全管理，保障勞資雙方權益。
文／《104職場力》
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颱風天外勤的潛在職災：雇主須主動預防風險颱風天各類外勤作業防災重點災後復原作業風險高，雇主須落實5大類作業防護要點颱風天出外勤，勞工權益要注意
颱風所帶來強風、豪雨及颱風過後從事災害搶修及復建工作極易發生職業災害，勞動部呼籲雇主，應加強各項防災及應變措施，如有外勤作業，雇主應在合理可行範圍內，採取必要的預防設備或措施，使勞工免於發生職業災害，違反者最高可處新臺幣30萬元罰鍰。
颱風天外勤的潛在職災：雇主須主動預防風險
根據勞動部說明，颱風期間天氣惡劣，常見的外勤作業職災風險包含：道路淹水、路樹傾倒、坍方落石、道路受損、物體飛落、電線脫落或電桿傾倒等相關災害，相較於一般勞工，其職業災害風險更高。
雇主應承擔的安全責任與勞工避難權益
根據《職業安全衛生法》的規定，雇主有責任提供必要的安全衛生設備與措施，並應設置專門的管理單位或人員，對勞工進行安全衛生教育訓練，同時與勞工代表共同訂定符合實際需求的「安全衛生工作守則」。這些內部管理制度與因地制宜的運作，目的在於提升外勤人員的安全意識，並將安全落實到每一次外勤任務中。
然而，颱風天的外勤任務充滿變數，道路狀況、風雨強度以及地區受損程度都可能差異巨大，不確定性極高，因此，除了雇主必須妥善規劃外勤人員的安全防護設施外，還必須遵循「以人身安全為第一優先考量」的原則，當勞工在執行職務時，如果發現有立即性的危險，有權依規定停止作業並退避到安全場所，不會因此受到處分。
另外，若地方政府已宣布因天然災害停班，雇主若仍安排員工從事外勤作業，應依《職業安全衛生設施規則》第286條之2規定：依實際風險提供必要的防護設備，例如：救生衣、安全帽、通訊設備，以及其他保護勞工安全所需的裝備和交通工具。
總之，雇主應在合理可行的範圍內，採取必要的預防設備或措施，以確保勞工免於發生職業災害 。如果雇主明知或可預見勞工所從事的工作有危害生命、身體或健康的疑慮，卻未能採取必要的預防措施，就必須承擔相關責任。
危害辨識、評估與控制：確保颱風天外勤安全的核心
雇主應訂定颱風天外勤安全的評估機制、流程及相關表單，針對外勤勞工可能遇到的工作環境或作業危害進行風險評估，辨識潛在危害並採取分級管理措施。
當颱風警報發布後，雇主應依據氣象局和媒體資訊，評估外勤區域是否可能發生強風大雨導致的道路淹水、鷹架或路樹倒塌、土石坍方、道路受損、物體飛落、電線脫落或電桿傾倒等相關危害 。
針對不同等級的風險情況，雇主或授權主管人員應採取相對應的安全管理措施，例如：
評估有顯著風險或可預見的風險時，應立即停止外勤作業。
如果評估後仍決定讓勞工從事外勤作業，雇主必須提供必要的安全防護設施和交通工具，如限縮外勤區域、提供安全的交通工具和適當的個人防護具。
同時，雇主或主管人員應以書面形式指派外勤任務，並保存相關紀錄以備查。
建立一套完整的危害辨識、評估與控制機制，才能幫雇主有效管理並降低颱風天外勤作業的風險。
落實外勤安全管理的關鍵步驟：紀錄
實施外勤安全管理計畫並留下完整紀錄，是確保勞工安全的最後一道防線 。
雇主應依據職業安全衛生法規要求、風險評估結果、過往事件案例等因素，定期或適時檢討風險評估結果，並在必要時進行修正；而風險評估結果應適時傳達給所有相關部門及人員知曉。
同時雇主應明確規定風險評估結果與重要控制措施執行的內容紀錄，以及這些紀錄的保存年限，這些紀錄是日後檢討改進、釐清責任的重要依據，有助於不斷完善颱風天外勤作業的安全管理。
颱風天各類外勤作業防災重點
在颱風天，若地方政府已宣布停止上班，雇主仍安排勞工從事外勤作業時，必須特別留意以下幾點：
1. 鄰水、水上作業或有發生土石流之虞的地區
應建立一套通報機制，一旦有危險發生時，能立刻通知現場工作人員迅速撤離，並搭配清楚的撤離步驟和後續的救援流程，確保人員安全。
2. 道路修復、邊坡擋土及開挖等工程
應確保邊坡有足夠的安全傾斜度，若現場有鬆動或可能掉落的土石，應事先清除或設置擋土支撐。
另外現場也應安排人員持續監控落石情形，一旦出現危險徵兆，須立即通知工作人員和機具撤離，確保人員安全。
3. 有物體飛落或倒塌風險的建築物、構造物及廣告招牌
外牆施工架應特別加強固定，並仔細檢查架體是否有損壞、繫牆桿是否鬆脫、基腳是否下陷或滑動等問題。
工地圍籬也需確保牢固，避免被強風吹起。
施工架上懸掛的帆布或廣告物應提前拆除，以防風壓過大導致架體不堪負荷而倒塌，釀成事故。
4. 使用工地塔吊作業
塔吊塔柱應加強固定，吊鉤與伸臂須妥善停放定位，並放開旋轉煞車（須先確認空轉時不會產生碰撞或觸電等危險），當風速達每秒16公尺以上時，應全面停止塔吊作業，以防發生意外事故。
災後復原作業風險高，雇主須落實5大類作業防護要點
颱風過後，各地陸續展開災後搶修與復原工作，但相關作業環境風險依然極高。根據勞動部提醒，河岸清理、道路修復、橋梁拆除、工廠復原及地下作業等外勤作業，皆可能導致職業災害，雇主應依以下作業類型加強風險管理與防護措施：
1. 河岸與海岸清理作業
應建立完善的緊急應變系統，一旦發生危險，能即時通報並引導現場人員迅速撤離，同時搭配清楚的撤離流程與救援機制，避免發生溺水等重大職災。
2. 道路修復工程
應預先清除可能鬆動或飛落的土石，或設置擋土支撐；在操作挖土機、卡車等重型機具時，應由專人指揮調度，並規劃安全的機具作業動線，降低邊坡崩塌與誤操作風險。
3. 房屋、橋梁等修繕或拆除作業
作業現場須指派專人負責指揮與監督，並依照標準順序「由上而下逐步拆除」；高處作業人員應配戴安全帶，並依現場條件設置安全母索、踏板、安全網或捲揚式防墜器，以防墜落事故發生。
4. 工廠修護及復原作業
進行工廠屋頂維修時，應全程配戴安全帶，並設置必要防墜設施。在潮濕環境中使用電動機具時，須於電源連接處安裝漏電斷路器，以防漏電觸電危害。
5. 局限空間作業
應先完成空間通風與氣體檢測，確認氧氣濃度與有害物質濃度均在安全範圍內後，方可進入作業，並提供防止作業勞工缺氧、中毒、感電、崩塌、被夾捲等危害的防護設備與監測機制。
勞動部表示，雇主未依《職業安全衛生法》規定，針對上述等易發生職災的項目加強各項安全應變措施，導致勞工罹災者，將依法查處究辦。
颱風天出外勤，勞工權益要注意
勞動部表示，颱風等天然災害發生時，如工作地、居住地或上班必經途中任一轄區首長已通報各機關停止上班，勞工因天災而未出勤，責任不在勞工，雇主不得視為曠工、遲到或強迫勞工以事假或其他假別處理，且不得強迫勞工補班、扣發全勤獎金、解僱或為其他不利之處分。
事業單位如因營運性質需特定勞工於天然災害發生時（後）出勤，應事前與勞工約定，包含加給工資、提供交通津貼或交通工具以及其他必要協助等。
最後勞動部也提醒各事業單位，如果颱風天真的需要特定員工來上班，雇主一定要確保員工的安全，例如：安排勞工搭乘計程車上、下班，以確保通勤安全，萬一不幸發生職業災害，勞工在治療、休養期間，雇主有給予公傷病假及依《勞動基準法》第59條規定標準給予職業災害補償的義務。
更多更詳細的資訊可至勞動部官網「天然災害勞工出勤權益」專區查詢，如需查看完整「颱風天外勤安全指引」細節，或需要「颱風天外勤指派單參考例」，請點擊下方按鈕免費取得文件。
颱風天外勤安全指引
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別再靠猜測管理人心！8大構面教你用數據掌握員工體驗
文／104 人資學院
自2025年起，台灣證券交易所及證券櫃買中心公布公司治理評鑑將首度納入「員工滿意度調查與改善機制」，象徵企業治理已從制度與股東結構，延伸至組織內部溝通與員工聲音。員工體驗成為影響留才與團隊效能的關鍵指標。本文介紹104員工體驗調查平台八大構面，協助企業透過數據掌握問題、優化職務設計、強化信任氛圍與薪酬透明，打造以人為本的管理文化，實現績效與幸福雙贏。
在企業追求高績效與永續發展的同時，「員工體驗」正悄悄成為競爭關鍵。不論是人才留任、團隊效率，還是創新動能，背後往往都與員工的體驗息息相關。不再只是HR的議題，員工體驗已是企業領導者必須正視的管理課題。
本篇文章將以 104員工體驗調查平台的8大構面為分析基礎，帶您系統性拆解員工體驗的核心關鍵，並說明如何透過數據化管理，轉化為提升績效的具體行動。
工作力：職務匹配與挑戰兼具
當員工能在合適的崗位上發揮所長，並在工作中獲得成就與挑戰感，自然會展現出更高的投入度與生產力。反之，若工作內容與個人能力或興趣不符，將直接影響士氣與績效。
企業建議：檢視職務設計與個人特質、專長的適配度，定期調整工作任務與目標。
合作力：打造開放信任的團隊氛圍
團隊協作是現代組織不可或缺的能力。當員工之間能有效溝通、彼此信任、共同解決問題，整體組織的運作效率也會隨之提升。反之，內耗與推諉只會拖慢進度，耗損能量。
建議行動：強化心理安全感、建立跨部門合作機制、鼓勵知識共享文化。
發展力：學習與職涯的雙軌前進
人才發展不應只是選修課，而是企業永續經營的核心策略。若員工在組織內看不到成長路徑，或長期缺乏學習機會，將難以留住優秀人才。
實務做法：提供明確的職涯規劃、內部輪調機會與持續學習資源，讓員工看得見未來，也走得到未來。
領導力：主管影響團隊的乘數效應
主管的風格與能力，直接左右員工的動機與團隊氛圍。良好的領導者懂得傾聽、激勵、授權；而管理不當，則是高績效員工離職的常見主因。
建議做法：導入360度回饋制度與管理訓練，提升領導者的敏感度與帶領能力。
薪酬力：公平透明，才是激勵關鍵
薪酬制度若不具競爭力，或缺乏公平性與透明度，即使其他制度再完善，也難以留住人才。員工希望看到努力有所回報，而不只是照制度走。
實用建議：建立與績效連動的獎酬制度，定期檢視薪資結構，並加強薪酬制度的溝通與透明度。
文化力：價值導向的組織根基
企業文化不僅僅是理念的宣示，它是塑造員工體驗的根本力量。當文化的內涵明確且值得信賴時，員工對組織的認同與信任便會自然形成。104員工體驗調查提供九種可調查的面向，公司可以依據自身的需要，挑選希望強調的文化價值觀進行調查，這樣的方式不僅能夠清晰定義企業文化，還能有效提升員工的參與感及認同感。
實務建議：可透過文化共識活動、將價值觀融入績效與晉升制度，搭配定期內部溝通強化共識，並鼓勵員工對文化落實提出具體回饋。
永續力：願景認同與組織使命連結
員工在意的不只是眼前的工作內容，更在乎自己是否參與了一個有願景的組織。當企業的發展方向明確，且能連結社會價值與責任，員工更容易產生長期歸屬感與使命感。
自我檢視：組織的願景是否清晰？是否能與員工日常工作產生連結？
推廣力：由內而外的企業認同
推廣力不只是行銷與人資部門的事，而是每位員工是否願意為企業說好話、推薦公司給親友。這背後仰賴三大關鍵：
價值主張：企業的文化與信念是否清楚易懂、引發認同
價值落實：是否真正反映在制度與管理實務中
組織溝通：是否建立開放的內部溝通機制，讓員工參與企業發展
實務建議：可透過調查了解現況，推動企業大使制度與員工故事分享，加強雙向溝通，提升員工對企業價值的認同與參與感。
從體驗看見敬業，從敬業提升表現
敬業的員工，不只是完成交辦事項，更願意主動解決問題、協助同事，甚至在關鍵時刻挺身而出。這樣的行為背後，往往不是單靠激勵，而是來自他們對企業的正面體驗。
換句話說，員工體驗做得好，就會有好表現。尤其當員工感受到被尊重、被信任、被期待，自然會用更高的責任感投入工作。
透過104員工體驗調查平台的「敬業度分析」，企業可以清楚辨識出哪一些體驗構面（如文化氛圍、領導風格、發展支持等）與敬業表現高度相關，進一步優先改善這些關鍵因素，有效強化整體團隊的工作動能與留任意願。
善用工具，讓改變發生：104員工體驗調查平台
知道問題所在只是第一步，關鍵在於是否有能力持續追蹤、分析並行動改善。104員工體驗調查平台正是為企業打造的數據化人才管理利器，透過結構化的調查設計與清晰報表分析，協助企業全面掌握員工真實體驗：
覆蓋8大構面與敬業度指標，全面診斷團隊狀態
提供視覺化報告，輕鬆掌握趨勢與優先處理問題
搭配標竿比較與顧問建議，化解問題、轉化為行動策略
無論你正面對離職潮、績效不穩，還是想強化雇主品牌，這個平台都是提升內部管理成熟度的重要起點。
從理解人心開始，打造有韌性的團隊
員工體驗，不只是數據，更是企業文化的真實寫照。當員工感受到被看見、被支持、被期待，他們會自然而然投入、創造與成長。現在，就讓104員工體驗調查平台幫助你看見團隊的聲音，建立以人為本的管理文化，讓績效與幸福同步提升。立即行動，讓你的團隊，願意留下、樂於貢獻，也願意為企業說好話。
打造企業永續的「內部氣候預警系統」>> 104員工體驗調查
經濟環境變動，有效留才的薪酬結構如何因應>> 人資顧問諮詢
用大數據找出能力缺口，人才培訓更精準>> 104職能發展系列課程
績效評分爭議多？HR與主管必懂的六大改善策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效管理經常成為企業內部衝突的導火線。員工覺得評分不公平，主管則認為自己已盡力客觀，HR更常被夾在其中難以協調。事實上，多數績效爭議並非來自主管偏心，而是源於目標設定模糊、評分標準未事前說清楚，以及制度與管理能力未同步到位。本文將從績效管理實務出發，系統性說明企業最常忽略的關鍵環節，協助HR與主管建立更公平、透明且能被信任的績效制度，讓績效真正成為促進成長的工具。
文章導覽
為什麼「主管偏心」常被質疑，其實是因為過程不透明
目標要具體、可衡量，讓評核回歸事實
評分方式的設計，事前明訂比事後辯解更有效
不同角色與資歷，應有差異化標準
行為評價不能只靠主管，多角度評鑑的重要性
主管需要人資力與溝通技巧，不只是會排工作
結語：績效公平來自制度、紀律與持續溝通
在實務輔導中，經常聽到企業詢問：「為什麼我們明明有績效制度，卻還是被抱怨不公平？」問題往往不在制度是否存在，而在制度是否被理解、被落實，以及是否支撐主管正確使用。以下六個面向，是企業在檢視績效管理時不可忽略的關鍵。
一、為什麼「主管偏心」常被質疑，其實是因為過程不透明
在許多企業中，主管經常被貼上「偏心」的標籤，員工也容易質疑績效評分是否客觀。然而，問題往往不在主管個人，而在於評核過程缺乏清楚的標準與可被檢視的依據。
當評分只能憑印象或零碎觀察時，就容易出現某些行為風格較外顯、較容易被看見的人被認定為表現較好，而相對安靜、做事穩定卻不張揚的人則被忽略。久而久之，績效評核就變成「誰比較常被看見，誰就拿到好分數」，而非真正反映工作成果。
績效公平的關鍵，不在於要求主管更公正，而是透過制度，讓評核依據清楚可循，讓過程本身具備透明度。
二、目標要具體、可衡量，讓評核回歸事實
不少企業雖然有設定績效目標，但實際內容卻流於抽象，例如「提升工作品質」「加強主動性」「改善溝通能力」。這類目標在年度回顧時難以具體衡量，也迫使主管只能以主觀感受進行評估。
有效的績效目標應符合具體、可衡量、可達成、結果導向與有時限的原則。當目標能被量化與追蹤，績效討論就能回到事實與數據，而非感覺與印象。這不僅讓主管更有依據，也能降低員工對評分結果的疑慮。
三、評分方式的設計，事前明訂比事後辯解更有效
即使目標設定清楚，若評分方式未事前說明，仍可能引發爭議。常見的狀況是，員工知道達標的數字，卻不知道接近達標時該如何評價，結果到了年終才開始爭論分數合理性。
建議企業在設定目標時，同步定義評分邏輯，包括什麼情況屬於符合預期、什麼狀況屬於超越預期，以及未達標時的評價方式。當這些規則在一開始就被說清楚，績效評核就不需要在事後反覆解釋，也能大幅降低衝突。
四、不同角色與資歷，應有差異化標準
在同一團隊中，新進人員、資深員工與主管的能力、經驗與責任並不相同，若使用同一套績效標準評核所有人，往往反而造成不公平。
合理的績效設計，應依照角色與資歷設定不同期待。新人著重於學習與穩定度，資深員工強調效率與品質，而資深帶人者或主管，則應納入協助他人成長與團隊績效的指標。當目標與角色對齊，績效評核才能真正反映每個人的價值。
五、行為評價不能只靠主管，多角度評鑑的重要性
績效不只是數字的累積，行為表現、合作態度與專業影響力，往往更能決定一個人對組織的貢獻。然而，主管不可能掌握所有互動細節，單一視角容易產生偏差。
透過多角度評鑑，蒐集同儕或合作對象的觀察，有助於補足主管的盲點，讓行為評估更全面、更貼近真實。當績效評核同時結合量化成果與行為表現，也更容易獲得團隊的信任。
六、主管需要人資力與溝通技巧，不只是會排工作
許多主管是因為專業表現優秀而被拔擢，但真正的管理工作，包含目標設定、績效回饋、人才發展與溝通協調，並非自然而然就會。
當主管缺乏人資觀點與管理工具時，即使再用心，也容易在績效管理上陷入困境。有效的績效管理，來自制度設計、主管能力與組織文化的共同支持。當主管具備基本的人資力，績效討論才能成為促進成長的對話，而非壓力來源。
結語：績效公平來自制度、紀律與持續溝通
績效管理不該只是年終一次性的評分，而是一套全年持續運作的管理機制。當企業能夠建立清楚的目標、明確的評分標準、差異化的角色期待，並支持主管提升管理與溝通能力，績效制度自然能被信任，也能真正發揮價值。
若企業希望讓績效評核不再成為爭議焦點，而是成為支持主管帶人、協助員工成長的關鍵工具，建議從制度設計與主管能力同步檢視開始。
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