一次搞懂！Power Automate自動化流程使用情境
數位轉型的推進，企業越來越重視提升效率和降低成本，流程自動化已成為產業趨勢，本課程將能掌握 Power Automate 的作業原理與 DPA 工具使用，教你如何設計自動化流程的核心理念，並示範如何使用 Copilot for Power Automate 進行流程撰寫，為流程自動化打下良好的基礎。
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nabi總知識長
2023/02/23
為何我們應該要學Microsoft SQL Server？
學習Microsoft SQL Server之前，你可能會問，為何我要學Microsoft SQL Server？我已經懂一點點，難道不夠嗎？我的工作根本就不需要它，為何也要學？
各位可以先參考一下以下的職場案例：
David來到一家新公司上班，擔任軟體開發部門的一名工程師。他的日常工作是開發軟體，測試程式碼以及維護現有的應用程式。
由於David私下有自學「Microsoft SQL Server」這門學問，他對於資料庫管理和查詢語言有了一定的了解。他知道如何在資料庫中建立表格，儲存和讀取資料，並進行複雜的查詢和聚合操作。
在他進入公司的第一個月，公司決定將一個現有的應用程式升級到最新版本。這個應用程式需要使用資料庫來存儲和檢索大量的資料。然而，其他同事對於如何處理這個資料庫升級的問題感到困惑。
David經過了一番調查和分析，發現升級的過程中需要進行一系列的資料庫備份、轉移和重建等操作。他依靠自己對於「Microsoft SQL Server」的了解，成功地協助團隊完成了整個升級的過程，並且保證了資料庫的安全性和可靠性。
由於David的貢獻，整個團隊成功地完成了應用程式的升級，並且在效率和效果上都取得了非常好的成果。公司的高層對於David的貢獻表示了高度的讚揚，並且向他提出了晉升的要求。
可見，雖然我們的工作可能原本與Microsoft SQL Server沒有太大關係，但如果懂得這門學問，或許，可在關鍵時刻派上用場。養兵千日，用於一時，在104學習精靈這裡，有很多很多免費的學習資源，多學Microsoft SQL Server，就多加分哦！
另，反過來說，如果你決定不給自己任何機會去接觸Microsoft SQL Server，以至於你Microsoft SQL Server完全不懂，可能讓你失去一些千載難逢的好機會，或不小心錯過一些關鍵的任務。請見以下的Linda的故事：
Linda是一位新進公司的市場行銷專員，她的工作是負責分析市場趨勢、設計市場策略和制定行銷計畫。然而，她對於資訊科技領域的知識非常有限，對於一些基本的資料庫和程式語言等技術也不太熟悉。
某天，Linda接到了一個任務，需要她為公司分析一份客戶數據報告，這份報告包含了大量的客戶訂單、交易紀錄和財務數據等信息。這些數據需要被轉換和整理成一份完整的報告，以便公司的高層能夠更好地了解公司的業務狀況。
Linda很快發現，這份報告需要使用到「Microsoft SQL Server」等專業的資料庫工具，而她對於這些工具完全不熟悉。她嘗試去學習這些工具，但由於時間緊迫，她最終決定使用自己熟悉的方法來處理數據。
結果，報告的內容出現了很多錯誤和不一致的地方，客戶的訂單和交易紀錄都被錯誤地記錄了，公司的高層對於這份報告非常失望。
Linda深感自己的無力和無知，她意識到學習「Microsoft SQL Server」等資料庫工具對於自己的工作至關重要。她決定在工作之餘學習這些技術，並且向同事和專業人士尋求幫助和指導。
經過一段時間的學習和實踐，Linda逐漸掌握了「Microsoft SQL Server」等工具的使用方法，並且成功地處理了更多的客戶數據報告。她的工作表現也因此得到了很大的提升，公司的高層對於她的進步和努力表示了肯定和讚揚。
Microsoft SQL Server的重要性，或許你以前從來沒有感受到，這就像是一個秘密武器，學起來，偷偷的帶在身上，需要的時候，可以幫助你在目前的職涯領域上面突破其他人做不到的事，讓你的上司、你的客戶、你的所有同事對你完全改觀哦！
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Microsoft SQL Server 2019 Express 下載安裝教學 //資料庫概論
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什麼是 JAVA Spring Boot？為何要學會它？
當今的軟體工程界，JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。
根據TIOBE調查，Java在全球已有900萬+的開發者，而將近97%的企業電腦在運行著java，其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜，前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。
Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式，java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式，無所不在。根據104人力銀行調查，JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過３千多人，並且每年以20%左右的速度成長。
然而，隨著 JAVA Spring Framework 的出現，開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。
Spring Framework的優勢是
1.能爭取更多維運時效性
2.提升40%穩定性與效能
在 JAVA 開發領域當中， Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件，可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架，Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。
以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異：
1.簡化的配置：Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式，這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。
2.簡單的開發：Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具，如 Spring Initializr，可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式，減少了開發人員的工作量。
3.微服務：Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。
4.開箱即用的功能：Spring Boot 預置了許多常用的功能，如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式，而不必花費太多時間來處理底層細節。
使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處，例如：
1.自動配置：Spring Boot 可以自動配置您的應用程式，包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。
2.易於管理：Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式，例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。
3.優化的性能：Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能，包括自動配置快取、使用內存數據庫等。
4.可擴展性強：Spring Boot 非常容易擴展，您可以很容易地添加新的功能和服務，並將它們整合到現有的應用程式中。
因此，學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式，同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員，亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師，學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。
想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始
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Microsoft SQL Server 2012 AlwaysOn 高可用性與災難復原設計模式、架構和最佳作法
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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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