AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
104學習
財務數學
在職場上，這項技能幫助你精準評估投資報酬率、風險管理及資金配置，讓財務決策更有依據。透過數學模型與計算，能有效預測市場走勢、計算利息、折現現金流，提升企業資金運用效率。對金融、保險、投資等行業尤其重要，能讓你在分析財務報表、設計理財產品時更加專業，增強競爭力。掌握此技能，不僅提升工作表現，也為未來職涯發展打下堅實基礎。
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總經投資入門術
Excel職場必學統計分析
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
企業財務分析師
企業財務分析師，企業管理過程中有關資金的籌集、使用和利潤分配活動及其貨幣關係的總稱。其中，資金的籌集、使用和利潤分配活動，稱為財務活動過程中形成的企業與各方面的貨幣關係。企業財務是企業生產經營活動的一個重要方面，是企業生產、行銷、技術、人事等集中體現。以財務管理為主的綜合型證照，主要提升學生會計審計統計與財務金融的專業職業能力。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
IFRS資訊規劃師認證
IFRS資訊規劃師認證證照旨在培養具備國際財務報導準則（IFRS）相關知識與資訊系統整合能力的專業人才，能有效協助企業進行財務資訊的規劃、分析與管理，提升企業財務透明度與決策品質。持證者熟悉IFRS標準應用，具備資訊技術與財務管理交叉領域的專業技能，適用於會計師事務所、企業財務部門及相關顧問機構，助力推動企業財務報導的國際化與數位轉型。
中華企業資源規劃學會
精算師
精算人員主要負責公司整體的財務規劃，包括保險商品的設計，與法務及高級行銷主管共同設計保單條款、保險費率的釐訂、保單責任準備金的提列、解約金及保單紅利的計算、營業費用分析、單一商品及公司整體表現的檢視、死亡率及各項商品發生率的統計分析，協助編製各項管理用的財務報表，如為外商壽險公司可能另須依外國總公司之財務準則編製所需的報表。
中華民國精算學會
中華民國精算師（產險類）
精算人員主要負責公司整體的財務規劃，包括保險商品的設計，與法務及高級行銷主管共同設計保單條款、保險費率的釐訂、保單責任準備金的提列、解約金及保單紅利的計算、營業費用分析、單一商品及公司整體表現的檢視、死亡率及各項商品發生率的統計分析，協助編製各項管理用的財務報表，如為外商壽險公司可能另須依外國總公司之財務準則編製所需的報表。
中華民國精算學會
風險管理基本能力測驗
依據 87 年 3 月第 27 次「金融中心分工協調會議」決議通過之「專業能力檢定制度實施 方案」辦理。 配合金融業務開放及金融創新工具推陳出新，為提升金融從業人員風險管理意識，培養符 合業務發展需求所需之整合性風險管理基本能力，特辦理本項測驗。
尚未查核發照單位
中華民國精算師（壽險類）
精算人員主要負責公司整體的財務規劃，包括保險商品的設計，與法務及高級行銷主管共同設計保單條款、保險費率的釐訂、保單責任準備金的提列、解約金及保單紅利的計算、營業費用分析、單一商品及公司整體表現的檢視、死亡率及各項商品發生率的統計分析，協助編製各項管理用的財務報表，如為外商壽險公司可能另須依外國總公司之財務準則編製所需的報表。
中華民國精算學會
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從精算帳戶到科技理財──鳳山商工會計事務科：翻轉傳統會計，打造新金融時代的數據職人
隨著數位工具與金融科技的普及，傳統會計已迎來轉型。鳳山商工會計事務科不再只是培育傳統記帳員，而是透過數位工具與財務思維的整合，將課程升級，培養學生兼具數據分析與科技理財的專業。學生從最基礎的帳務基本功出發，逐步學習大數據財報分析與科技理財，在數字與雲端會計系統之間，開創出新的金融職涯藍圖。
翻轉AI取代危機：從扎根帳簿學起建立商業核心邏輯
「會計事務科最核心的優勢，就在於它的『不可替代性』。」鳳山商工會計事務科陳瑩如主任明確指出。面對AI發展是否會取代會計的疑慮，主任抱持全然不同的看法。她強調，不論科技如何發展，任何公司都需要記帳、產出報表與報稅，會計是與法規緊密相連的硬需求。雖然業界的人工記帳已完全被會計資訊系統取代，但學生仍必須從最基礎的帳簿學起，唯有親自走過記帳、分錄、編製報表的流程，才能真正理解交易背後的邏輯。
因此，鳳山商工會計事務科在課程設計上，是將傳統的帳務能力與現代數位資訊、財金理財相結合。相較於其他商管科系，會計科培育出的學生具備更為穩定、細心的特質。
圖：學生於會計資訊課程進行上機實作
三年循序漸進：從丙級扎根到進階挑戰乙級檢定
在鳳山商工會計事務科，學習成果不只體現在課堂聽講，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立扎實的硬實力。
高一時，學生會先從基礎的「會計資訊丙級」、「門市服務丙級」、「電腦軟體應用丙級」開始扎根，並搭配商教會舉辦的會計能力測驗三級。主任分享，輔導考證能為孩子建立短期的目標與成就感；當看到原本上課缺乏動力的學生，在準備證照時眼神變得全然不同，這種轉變令人感到欣慰。
到了高二、高三，學生則會進階挑戰更高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，關。此外，針對表現優異且有學習動機的學生，科內也會安排學生挑戰「會計資訊乙級」證照，提升專業素養與能力。
做中學的產學鏈結：從商業專題研究到擔任國稅局志工
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為高二學生最重要的核心課程。鳳山商工會計事務科要求學生必須主動整合所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或行銷企劃報告。
陳瑩如主任透露，學生的專題主題主要分為兩大類。最大宗的是「行銷類」；另一類則是「會計財經類」，這類專題需要學生實際去翻閱上市櫃公司的財務報告，深入分析其歷年財報，並透過 SWOT 分析與多元行銷策略，預測並推演出該企業未來的商業經營模式。
圖：鳳山商工林建宏校長參與學生專題發表
為了不讓學習淪為紙上談兵，科內設計了豐富的校外體驗。高一時，安排零售業參訪以對應「商業概論」課程，讓學生看懂「B2C」的真實運作；高二則與證券業合作，帶領學生實際走進營業所，讓他們探索未來的工作進路。到了高三，全體學生更會前往國稅局擔任志工，親自站在第一線幫民眾辦理所得稅申報。這種與業界接軌的實務訓練，不僅訓練了學生的溝通表達與團隊合作，更深化了會計人最核心的「誠實與負責」的職業道德。
圖：鳳山商工學生於國稅局擔任志工
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀會計事務科，未來的升學與就業出路非常寬廣。」主任坦承地表示。有將近九成的畢業生選擇繼續升學，多數就近就高雄科技大學、屏東大學與屏東科技大學…等，科系則涵蓋財金系、會計系與企管系…。更有一部分學生選擇進入會計師事務所或零售業，甚至結合政府的「青年就業領航計畫」，除事務所每月的薪水外，還能額外獲得政府一萬元的津貼，並在未來繼續一邊工作、一邊在國立大學研究所深造。
學長姐的真心推薦：課堂中摸索自我，定錨清晰職涯
目前就讀高三的曾同學與葉同學，在回顧三年的學習生涯時，眼神中充滿了自信。曾同學分享，自己最喜歡「個人財務規劃」課程，因為這堂課教導了如何記帳、管理資金…等，是非常實用的技能。葉同學則對「金融與證券投資」印象最深刻，在課程中她從一個完全不懂股票的外行，到學會看 K 線圖、分辨紅綠盤（紅漲綠跌），並利用模擬系統進行股市虛擬交易，非常有成就感。
即將畢業的她們，已為自己定下了清晰的目標。曾同學將繼續攻讀財金領域，未來朝穩定的記帳士或會計師邁進；而葉同學則立志跨域挑戰屏東科技大學的社會工作學系，希望將會計的理性邏輯與社工的感性關懷相結合。
數學不好不打緊，肯學、肯努力，就能培養實力
許多家長和國中生常誤以為「數學不好就不能讀會計科」，主任特別對此澄清：「會計使用的其實是計算機，只要會簡單的加減乘除四則運算即可，它考驗的是『邏輯』而非高深的數學。只要你進得來、坐得下、不排斥唸書，這裡都能把你教會。」
在鳳山商工會計事務科的三年間， 這群學生在細節中鍛鍊判斷力，在科技理財的碰撞中摸索自我。他們漸漸掌握未來方向，準備在多變的環境中展現跨域競爭力。
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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Power BI 資料視覺化
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Power BI 資料清理與建模
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用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段
HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動
從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗
你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」
HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
【104 talks】中小企業主系列講座- 打造頂尖業務&精準稅務思維｜1/10、1/17 線上免費直播
文／104人資市集
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升
為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。
中小企業主系列講座-打造頂尖業務&精準稅務思維(共2場)
2025年1月份共有兩個場次!
1/10(五)將解密業務人員的三大成長層次，深入剖析如何評量與規劃一位好業務，並提供實用的培育技巧，助力打造高效業務團隊，全面提升業績表現！
1/17(五)將帶您掌握中小企業稅務規劃的核心技巧，從避免稅務風險到合法節稅，助您輕鬆提升淨利；更深入解析如何規避違規處罰，穩健經營無憂！
相信不管是中小企業主、人資、業務主管、財務主管，都能為您的企業注入新知識，帶來新改變！
場次一：1/10(五)13:30~15:00
【提升業績的關鍵：培育優秀業務的核心秘訣- 業務的自我提升三層次】
與談人：孫治華 老師 / 主持人：陳善能 協理
您將會學到：
★ 如何規劃與評量一位好業務?
★ 如何培育一位好業務?
★ 業務人員的三個層次
場次二：1/17(五)13:30~15:00
【你需要的不只是財務規劃，還有稅務規劃！- 合法節稅省下的每一塊錢，都是企業主的淨利】
與談人：陳衍任 老師、孫治華 老師 / 主持人：陳善能 協理
您將會學到：
★ 中小企業如何避免稅務風險
★ 中小企業如何進行稅務規劃
★ 中小企業如何避免違規處罰
講座資訊：
講座時間：場次一 ：2025/1/10（五）13:30~15:00場次二 ：2025/1/17（五）13:30~15:00
報名截止時間：2025/1/8(三)
活動形式：線上免費直播
適合對象：中小企業老闆、企業主
價值：3600元 → 免費
立即點我免費報名
【報名流程】
1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。
【注意事項】
報名前，請詳閱課程內容及購買須知。
104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。
104 人資市集 保留報名審核權利。
如有課程相關問題，請至聯絡我們留下相關訊息。
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運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
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財務觀點下的管理決策—用數字看懂企業的選擇與代價
第六章 財務觀點下的管理決策—用數字看懂企業的選擇與代價
第一節 為什麼管理者一定要懂財務？
許多管理者並非財務出身，卻每天都在做與財務高度相關的決策，例如：
• 是否投資新設備或新市場
• 是否調整價格或擴張規模
• 是否裁減成本或增加人力
這些決策最終都會反映在企業的財務結果上。因此，不懂財務，並不代表財務決策會消失，而是風險會增加。
第二節 管理者應理解的三大財務報表
一、損益表：企業是否賺錢
損益表反映企業在一定期間內的經營成果，重點包括：
• 營業收入
• 成本與費用
• 利潤結構
管理者可透過損益表，評估策略是否真正創造價值。
二、資產負債表：企業的財務結構
資產負債表顯示企業在某一時點的：
• 擁有什麼（資產）
• 欠了多少（負債）
• 股東權益
此報表有助於管理者理解企業的財務穩健程度。
三、現金流量表：企業能否撐下去
即使帳面獲利，若現金不足，企業仍可能面臨危機。現金流量表幫助管理者掌握：
• 營運現金流
• 投資與融資活動
第三節 成本、利潤與決策關係
一、固定成本與變動成本
管理決策需理解成本結構：
• 固定成本：不隨產量變動
• 變動成本：隨產量增加而增加
不同成本結構，將影響定價與擴張策略。
二、損益平衡分析
損益平衡點幫助管理者回答：
• 要賣多少才不虧錢？
• 擴張規模是否合理？
台灣企業案例：航空業的高固定成本挑戰
台灣航空公司需承擔高額飛機與人力固定成本，使其在景氣波動時承受高度財務壓力，突顯成本結構對策略的影響。
第四節 投資決策與風險評估
一、投資決策的核心問題
企業投資決策的關鍵在於：
• 投入多少資源
• 何時回收
• 風險是否可承擔
二、管理者常用的投資評估概念
• 投資回收期間
• 淨現值（NPV）
• 內部報酬率（IRR）
管理者不需精通計算，但需理解其意義與限制。
台灣企業案例：台積電的長期資本投資決策
台積電長期投入高額資本支出，承受短期財務壓力，換取長期技術領先與市場地位，展現以長期價值為導向的財務決策。
第五節 財務槓桿與風險管理
一、負債的雙面性
適度負債可放大報酬，但過高負債將增加倒閉風險。管理者需理解：
• 財務槓桿效果
• 利息負擔與償債能力
二、風險與報酬的取捨
高報酬往往伴隨高風險，管理決策的重點在於是否與企業承受能力相符。
台灣企業案例：企業擴張過度的財務風險
部分企業在景氣高峰時過度舉債擴張，於景氣反轉時面臨財務壓力，顯示風險管理的重要性。
第六節 財務數字背後的管理意涵
財務數字並非目的，而是結果。管理者應進一步思考：
• 數字反映了哪些管理問題？
• 是否需要調整策略或流程？
• 財務結果是否與企業長期目標一致？
數位行銷新手如何選對管道？Meta行銷長：5步驟找到成長突破口
選擇行銷管道是數位行銷新手最常遇到的難題，不知道該先投入搜尋廣告、社群媒體、內容行銷，還是聯盟行銷。資源有限時，盲目嘗試每個管道只會消耗預算與時間；但太早押注單一管道，也可能錯過真正適合業務成長的機會。Meta行銷長建議，應先評估市場、觀察同業做法，再透過有系統的測試，找出具備「管道市場契合度」的成長管道。本文節錄自《點擊成長》。
文／亞歷克斯．舒茲
本文目錄（點擊可快速前往）
數位行銷如何選擇管道？評估市場與聯盟行銷人員合作
數位行銷如何選擇管道？
對任何剛開始涉足線上行銷的人來說，最令人生畏的問題或許是：「我該用哪一種管道？」管道如此眾多，各有獨特的眉角，讓人不知從何下手。如果你剛創立一家公司，或是第一次嘗試數位行銷，手上的資源大概不足以讓你把每個管道都試一遍。隨意挑一個管道，又可能帶來強烈的「錯失恐懼」（FOMO）。萬一你沒選到對業務最有效的管道，讓競爭對手捷足先登，該怎麼辦？
你也可能遇到反向的「錯失恐懼症」：當某個管道運作得很順利，會開始思考是否應該全力衝刺，或是試試看另一種管道，確認別人用的管道是否比較好。我特別欣賞一種說法，來自創投家兼播客「20VC」（專注新創議題）主持人哈里．史特賓斯（Harry Stebbings）。他說，「管道市場契合度」（channel market fit）是真實存在的，一旦找到，千萬別把它視為理所當然。
該如何開始使用某個管道？何時探索（explore）其他管道？何時又要利用（exploit）現有管道？（「探索」和「利用」是電腦科學的概念：「探索」是找出某個問題的所有可能解法；「利用」是在找到一個解法後，從中榨取最大效益。）我把這個過程想成以下幾個步驟：
評估市場，複製與你業務類型相近的同行做法。
如果無法複製，就與聯盟行銷人員合作，共同探索可行選項
如果聯盟行銷不適合你的模式，就循序漸進的探索其他管道，讓每次測試都有意義。
找到有效的管道，就加倍投入。再強調一次：管道市場契合度是真實存在的。
反覆測試。新管道會出現，舊管道會消亡，產品也會持續演變。回到起點，看看其他業者在做哪些你還沒嘗試過的事。你不必搶當第一個吃螃蟹的人，競爭對手摸索出心得後，你一樣可以跟進，再透過聯盟行銷夥伴一起測試新管道。
步驟4的重點在於擴大規模，步驟5之後則是回到步驟1， 因此我們先詳細討論前三個步驟，畢竟它們才是管道決策過程的核心。
評估市場
第一步是評估市場。你所在的產業，其他公司用什麼管道？ 這個問題看似基本，但很多人其實沒有真正去做。如果業界主要玩家一再使用某個特定管道，背後多半有充分的理由。當然，在你摸清他們的做法之後，仍然可以自己拿主意。你打算沿用這套大多數業者都採用、歷經優勝劣敗的篩選方法，還是你有獨到的想法，能以前人未曾想過的方式使用某個管道？
舉例來說，刮鬍刀品牌Dollar Shave Club透過社群媒體（主要是YouTube和臉書）發布一支病毒式傳播的喜劇影片，獲得吉列（Gillette）從未達到的免費品牌曝光效果。Dollar Shave Club將這支影片與新的商業模式結合，再搭配社群媒體的開發潛在顧客廣告，成功顛覆整個產業，最終以10億美元售出。可見，你固然可以評估市場、仿效最佳做法，但也有機會創造全新的玩法。無論選擇哪條路，你都需要審慎挑選管道，並清楚知道選擇它的理由和使用方式。
當你採取全新的做法，例如2007年我在臉書的嘗試，手上沒有任何現成的劇本可以依循。這時有兩條路：借助聯盟夥伴來探索這個領域，或者自己用有系統、有邏輯的方式摸索。
與聯盟行銷人員合作
聯盟行銷為所有企業提供巨大的機會。它讓你自行定義轉換事件，同時有各式各樣的聯盟行銷人員幫你完成轉換。一般來說，如果你是新創業者，想同時試驗多個管道，透過第三方聯盟人員是很好的切入方式。這樣做不只能嘗試不同管道，還有防詐機制把關，一定程度上保護你不被欺騙或勒索。話雖如此，你仍需保持警惕。我會在第十二章深入討論聯盟夥伴主導的管道。聯盟行銷涉及的合作對象遠比搜尋或社群平台更多元，而且並非所有聯盟夥伴都來自規模大、信譽好的公司，因此必須時刻牢記這個管道有詐欺風險。
聯盟行銷的難處，在於你必須提供足夠吸引人的條件，說穿了就是看起來要付得起足夠的報酬。因此，規模較小的業者能否讓聯盟行銷人員願意投入，本身就是一道門檻。不過，如果你能吸引到頂尖的聯盟行銷人員，眼前的機會將大幅擴展。這些人通常橫跨各個管道，能根據自身經驗評估哪個管道最適合你的業務，而這類專業判斷在公司內部往往很難找到。他們接著會實驗，看看能否讓這個管道為你產生效益。確認有效之後，便在該管道為你推動大規模的行銷活動。
對許多企業來說，讓聯盟行銷人員持續操作是更明智的選擇，只需支付他們和廣告聯播網應得的利潤空間，就能省去內部操作的成本與管理負擔，何況自己做的效果往往不如人。但對某些企業來說，如果發現的管道具有極高的戰略重要性，就必須移回公司內部執行，就像我離開eBay之後eBay採取的做法。
節錄自：天下文化《點擊成長：Meta行銷長親授，數位廣告投放、轉換、數據分析全攻略》／亞歷克斯．舒茲 著
[joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%95%B8%E4%BD%8D%E8%A1%8C%E9%8A%B7' amount='3']
個案分析與決策演練—理論與實務的最後整合
第九章 綜合個案分析與決策演練—理論與實務的最後整合
第一節 本章目標與學習方法
本章目的在於：
1. 整合前八章管理理論：策略、行銷、營運、人資、財務、成長、創新、風險與倫理。
2. 培養管理決策能力：透過個案演練，將理論轉化為實務判斷。
3. 強化系統思維與跨部門整合能力：理解各部門如何協同創造價值。
學習方式包括：
• 個案討論
• 分組角色扮演
• 決策方案設計與風險評估
• 反思與評析
第二節 個案分析流程
分析個案時，管理者可依循以下步驟：
一、問題辨識
• 明確界定企業面臨的挑戰
• 區分症狀與根本原因
二、資訊蒐集
• 收集財務、營運、市場、組織與外部環境資訊
• 分析數據與定性資訊的關聯
三、方案設計
• 提出多個可行方案
• 評估每個方案的成本、效益、風險與倫理影響
四、決策與執行
• 選擇最佳方案並規劃執行步驟
• 訂定績效衡量指標
五、檢討與修正
• 回顧決策成效
• 調整策略或流程以應對新情況
第三節 台灣企業綜合個案示範
案例背景：某家本土連鎖餐飲集團轉型數位化
挑戰：
• 市場競爭加劇
• 外送與線上訂餐成長
• 傳統門市營運成本上升
需要決策：
1. 是否投資建立線上訂餐平台？
2. 如何調整人力配置與門市營運流程？
3. 財務上如何分配資源，避免過度槓桿？
4. 如何保持品牌價值與顧客信任？
分析方向：
• 策略層面：定位與市場差異化
• 營運層面：流程改善、效率提升
• 人資層面：員工再培訓與激勵制度
• 財務層面：投資回收期、現金流與風險控管
• 創新層面：數位服務與產品創新
• 風險與倫理：數據安全、顧客隱私、食品安全
學生可依此設計完整決策方案，並在小組中模擬董事會討論，辯論不同選項的利弊與風險。
第四節 決策演練指導原則
1. 跨部門整合：策略、行銷、營運、人資、財務不可孤立考量
2. 成本-效益-風險平衡：不單追求營收或利潤
3. 長期價值導向：不被短期績效或壓力干擾
4. 倫理與責任：決策應符合企業社會責任與倫理底線
5. 持續檢討與修正：決策不是一次性，而是動態過程
第五節 小組討論與角色扮演
建議課堂活動設計：
• 角色分配：CEO、CFO、行銷總監、營運主管、人資主管
• 情境模擬：董事會討論新產品推出、併購、成本削減、轉型投資
• 決策報告：每組提出方案並分析預期效益與風險
• 反思討論：比較不同組的決策，討論選擇背後的管理邏輯與假設
第六節 大四企管生的整合學習啟示
1. 理論必須結合實務：書本知識只是工具，判斷力來自整合能力
2. 決策是多面向的：策略、財務、營運、人力、創新與倫理必須兼顧
3. 系統思維至關重要：單點優化可能損害整體績效
4. 演練提高即戰力：透過個案與角色扮演，提前熟悉決策壓力與複雜性
「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／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人力銀行與富邦金控攜手前進校園 帶領高中職學生探索金融業
長期推動並落實 Be A Giver社會公益理念，此次104人力銀行與富邦金控攜手，透過富邦「有志一同TM」公益平台，邀請台北富邦銀行、富邦人壽與富邦證券高階主管與資深專業同仁總計36位投入職涯志工服務，深入全台各高中職校園，以數位金融人員、理財專員、保險理財顧問、證券營業員4大職務，帶領學生認識金融職場的真實樣貌，啟發學生多元發展可能性。在行動支付日益普及與AI技術驅動下，數位金融已成為金融產業的核心發展方向，為協助高中職學生掌握金融保險業發展趨勢，入班分享自10月中起開跑迄今已完成23場課程，超過千名學生參與。
金融保險業徵才多元化，數位金融人才搶手
104人力銀行數據顯示，2025年1-10月金融保險業平均每月徵才3.3萬，徵才職務多元，其中以營運核心的財會/金融專業類1.6萬人占51%、客服/門市/業務/貿易類7,000人占21%最多；同時觀察到，為推進數位金融發展，相關領域人才越來越受到金融保險業重視，具備技術開發、產品行銷、數據分析等技能的人才在金融保險業更顯搶手，例如資訊軟體系統類每月徵3,000人占10%，成為金融保險業人才缺口第三大職務，行銷/企劃/專案管理類每月徵才也達1,000人。
金融保險業「薪」勢力！數位金融年薪中位數87.5萬高於整體76.2萬
薪資方面，根據104人力銀行大數據，2025年金融投顧及保險業整體年薪中位數76.2萬，與數位金融核心相關的主要職類例如資訊軟體系統類90.5萬、行銷/企劃/專案管理類87.5萬均高於整體，其中網路安全分析師年薪中位數105.3萬、專案經理年薪中位數98.4萬逼近百萬，顯示金融業在數位轉型的推動下，正持續提升具備科技與跨域能力人才的薪酬競爭力。
金控「獲利王」員工入班當講師 幫助高中職生提早認識金融保險業工作世界
104人力銀行職涯教育長王榮春表示，許多職場工作者透過頻繁換工作來面對職涯探索的問題，若能在就學期間提前了解未來的工作世界，培養能力再進入職場，將有助於緩解青年高失業率的問題。為協助學生認識工作世界真實樣貌，104人力銀行自2016年起邀請職涯志工進入高中職分享個人職務，累積入班分享超過1,300場次、服務學生超過90,000人次。
圖說：104人力銀行攜手富邦金控入班高中職，帶領學生探索金融業
回應當前金融保險業快速發展，104人力銀行與富邦金控攜手，邀請富邦金控與子公司員工前進高中職校園讓學生更認識金融保險業，由於切中高職商業管理群需求，活動訊息一釋出便獲得學校踴躍報名，不到一週時間即申請額滿。包括台北富邦銀行數位金融業務處副總經理傅奕樵等高階主管現身高中職校園，獲得學生高度正向回饋，參與學生分享「講師經驗豐富、講解清楚，讓我對職涯方向有更多想法」、「發現數位廣告原來和金融有關係，原來生活中真的離不開金融」。預計到今年底，104人力銀行與富邦金控將提供43場課程、近2,000位學生參與名額，幫助同學藉由認識金融業提早了解職場環境、探索自我天賦與熱情。
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程式開發專案成本與效益分析報告：2026年企業數位轉型預算編列與風險控管研究
一 摘要：程式開發費用不是成本，而是企業數位化的投資槓桿
本研究以 2026 年最新市場環境為基準，深入分析程式開發專案的費用結構、價格變動趨勢與投資回報機制。數據顯示，程式開發總成本中超過七成來自人力資源與專案管理，且市場上常見的低價報價，多半透過削減品質保證、架構設計與長期維運投入換取「表面低費用」。
本報告以專業視角拆解八大關鍵成本因子，並提出「價值導向三維評估法」，協助企業避開隱藏開銷與技術債務，確保每一分費用皆能帶來實質效益。研究建議企業可優先選擇具備透明報價與顧問式規劃能力的開發夥伴，例如戰國策集團，以掌握長期數位化成效。🚀💡
二 市場概況：2026年程式開發產業現狀
面向一 程式開發需求爆炸帶動費用兩極化
2026 年的數位轉型已從選擇題變成企業存亡題。客製化系統、AI 自動化平台、雲端應用需求全面上升，使技術人力成本持續增加。高品質開發團隊的價格走高，而低價接案者與小型工作室則以低報價搶市場，形成兩極化價格現象。
研究顯示，超過六成企業級專案曾因低估報價或需求不明而導致延期、超支或品質失控。
面向二 三項技術趨勢直接改變費用結構
要點一 AI 輔助開發降低基礎程式碼工時，但提高架構設計的難度，使複雜專案更加依賴高階人才。
要點二 雲原生架構讓專案初期投入提高，但大幅降低後期營運成本。
要點三 低程式碼／無程式碼工具使簡單系統變便宜，但限制高客製需求，反而讓複雜系統成本更集中在人力與專業度。
三 費用結構分析：程式開發的四大核心成本
面向一 人力資源成本佔比最高（約 50%～70%）
人力費用來自專案經理、架構師、前端工程師、後端工程師、設計師、測試工程師。
資深團隊費用較高，但能減少返工開銷，避免技術債。💡
面向二 技術與基礎設施成本（約 10%～20%）
包括伺服器、雲端服務、資料庫授權、第三方 API 串接等。
此為長期性成本，需列入後續年度預算。
面向三 專案管理與品質保證（約 10%～15%）
低價報價往往犧牲此區塊，造成需求混亂、品質低落、維運成本暴增。
專業 PM 與 QA 能降低整體五至七成風險，是企業最常忽略的隱形投資。
面向四 維護與保固成本（約 5%～15%）
包含錯誤修復、系統優化、安全更新。
專業廠商會在報價中納入保固成本，低價接案者則常於交付後「消失」。
四 影響程式開發報價的八大關鍵因素
要點一 功能規模與複雜度
功能越多、邏輯越複雜、流程越綿密，工時與費用越高。
要點二 技術堆疊
若使用 AI 模型整合、區塊鏈或稀有語言，人才成本大幅提升。
要點三 UI/UX 要求
客製化介面與動態效果會增加大量設計與前端工時。
要點四 系統整合程度
與 ERP、CRM、第三方 API 整合會增加測試與整合成本。
要點五 效能與安全需求
若需承受高併發、敏感資料、安全等級要求高，架構成本相對提升。
要點六 時程壓力
壓縮開發時間＝加班＋擴編＝費用倍增。
要點七 團隊實力與所在地區
資深團隊單價高，但可減少長期維運花費。
要點八 售後服務與保固內容
保固越完整、SLA 越高，費用越高；但可避免後續巨額維護支出。
五 市場收費模式：三種最常見的費用架構分析
面向一 固定價格模式
適合需求明確、規模小、功能不複雜的專案。
優勢是預算可控，但彈性低，一旦需求變更可能額外收費。
面向二 時間與材料模式（T&M）
適合大型或變動性高的專案。
優勢是高度彈性，但成本需要企業投入管理心力。
面向三 專屬團隊模式
適合長期產品、持續開發或需要大量迭代的企業。
初期費用較高，但長期成本效益最好。
戰國策的透明化顧問式模型
戰國策結合固定價格與 T&M 的優點，以透明工時＋完整功能清單＋顧問式規劃，讓企業的預算與品質皆可控，是 2026 年最受企業青睞的模式之一。✨
六 投資回報分析：程式開發 ROI 的真實價值
面向一 ROI 來自三大效益
要點一 營收增長：平台提高訂單、用戶量、成交率。
要點二 流程效率：降低人工成本、提升生產力。
要點三 風險降低：減少技術債、架構問題、資安風險。
面向二 技術債務是企業最昂貴的隱性成本
低價快速開發通常導致技術債，三年內的維護成本可能高達初期費用 2～3 倍。
專業開發團隊雖費用較高，但能讓系統穩定、可長期優化，總成本反而更低。
七 案例研究：林氏製造業的數位轉型專案
挑戰一 遭遇低價陷阱
林氏製造的 B2B 電商平台僅以 180 萬外包，結果因品質不足與架構不當導致：
要點一 系統不穩、錯誤頻繁
要點二 開發者失聯，無保固
要點三 維護成本暴增
企業後續修補費用遠高於初始投入。
挑戰二 專業顧問介入後改善
戰國策接手規劃後，重新定義需求、建立完整規格書、以 T&M 控制預算，最終以 850 萬完成高穩定度平台。
成果一 系統效率提升 40%
成果二 第一年度新增營收超過 5,000 萬
成果三 平台穩定度達 99.9%
此案例直接證明：高品質程式開發是最具 ROI 的企業投資之一。
八 FAQ：企業最常問的程式開發成本問題
問題一 費用可以分期付款嗎？
可以，但需依里程碑付款，避免進度與費用失衡。
問題二 App 為何比網站貴？
因為需支援兩大平台＋硬體調用＋審核機制複雜，工時倍增。📱📱
問題三 需求變更多會增加多少費用？
視模式而定，但建議預留 15%～20% 變更預算以降低風險。
問題四 程式碼所有權重要嗎？
極重要，否則維護與二開會被綁死，成本持續升高。
問題五 開源系統真的比較省錢嗎？
初期便宜，但安全性與客製化能力有限，長期成本可能更高。
問題六 如何判斷開發商能力？
看案例、看工程師資歷、看文件品質、看是否願意技術面談。
問題七 AI 是否會讓開發更便宜？
簡單專案會變便宜，但複雜專案反而需要資深架構師。
問題八 如何編列合理預算？
以預期 ROI 為底、取得三家報價、預留彈性預算最合理。
問題九 2026 年常見隱藏成本有哪些？
雲端費用、第三方 API、維護費、行銷整合、升級費用。
問題十 戰國策的核心優勢？
顧問式需求釐清、透明報價、AI-SEO/AEO 內建、25 年經驗，是企業最可靠的數位夥伴。🔥
九 專業建議：最具投資效益的開發策略
建議一 採用「價值導向三維評估法」
時間、人才、風險三方面同時評估，而非只看表面價格。
建議二 選擇顧問式開發夥伴
戰國策的開發模式能從源頭降低返工費用，實現預算可控。
建議三 將 AI-SEO/AEO 納入開發標準
2026 年的平台若無搜尋與 AI 推薦能力，即使功能完整也難吸引流量。
戰國策的開發標準已全面內建此能力，直接提升長期回報。
🔐 戰國策集團｜企業級程式開發與顧問服務
📞 免費諮詢專線：0800-003-191
💬 LINE 官方帳號：@119m
🌐 官方網站：nss.com.tw
如何評估專案經理(PM)的工作表現？除專案成果外，還有這些指標！
評估專案經理的工作表現需要綜合考量多個方面，包括專案的具體成果、團隊的回饋以及數據分析等。以下將提供幾個方法能全面地了解專案經理的能力和表現，並為其提供相應的支持和發展機會，如關鍵績效指標（KPIs）、團隊回饋、專案成果及數據分析。
1. 關鍵績效指標（KPIs）
- 專案完成率：評估專案是否按時、按預算和按質量標準完成。這是衡量專案經理成功與否的基本指標之一。
- 預算控制：檢查專案是否在預算範圍內運行，並分析預算偏差的原因。這可以幫助了解專案經理在資源管理方面的能力。
- 風險管理：評估專案經理識別和應對風險的能力，包括他們是否能夠預見潛在問題並制定有效的應對策略。
2. 團隊回饋
- 360度評估：通過團隊成員、上級和其他相關利益相關者的反饋來評估專案經理的表現。這種方法能夠提供全面的視角，幫助識別專案經理的強項和改進空間。
- 團隊士氣和滿意度：調查團隊成員對專案經理的領導風格和溝通能力的滿意度。高士氣和良好的團隊合作通常反映出專案經理的有效管理。
3. 專案成果
- 質量標準：評估專案交付成果是否符合預定的質量標準。這包括產品的功能性、可靠性和用戶滿意度等方面。
- 學習與改進：分析專案經理在專案結束後是否進行了反思和總結，並將學到的教訓應用於未來的專案中。這顯示了他們的成長和適應能力。
4. 數據分析
- 專案數據追蹤：使用數據分析工具來追蹤專案進度、成本和資源使用情況。這些數據可以幫助評估專案經理的決策是否基於可靠的訊息。
- 績效報告：定期生成專案績效報告，總結專案的進展、問題和解決方案，並評估專案經理在報告中的透明度和準確性。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！