教你練出影響力 | 彭智彬的教練式領導精品課
彭智彬老師精選職場常見管理迷思，瞄準主管10大痛點拆解教練原理，透過案例代入員工屬性與工作情境，用說故事的方式自然結合心法與技法，風趣幽默與獨特引導風格，將教練技巧潛移默化，終身受用！
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書籍推薦: 為什麼100隻貓無法吃掉1隻老鼠？：從個人、團
◆超級經紀人H捧紅了無數新秀，但旗下兩位負責選秀比賽評審的W和U交情變調後，推出的新人就再也紅不起來。是因為受到兩位評審的私交影響，還是有什麼原因呢？
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為什麼100隻貓無法吃掉1隻老鼠？：從個人、團體到社會，6.5個日常故事帶你建構生活中的賽局思維
16歳からのはじめてのゲーム理論 ：＂世の中の意思決定＂を解き明かす6.5個の物語
作者： 鎌田雄一郎
譯者： 張嘉芬
出版社：寶鼎
目錄
前言 寫給在「社會」上勞神苦思、憂心煩惱的你
序章
第1章 如何蒐集各方的意見？ ── 以T家為例
一致決
機率問題
集會所
蒐集各方意見的木箱
贊成、贊成，又是贊成
我的這張票，什麼時候才會有關係？
19票所透露的訊息
試著用F的邏輯思考
盤算很正確
幕後花絮1
第2章 為什麼人要互相討論？ ──以H家為例
相同意見
起初一帆風順
選秀
國王的考驗
東方智者與西方智者
不是自己的
因為「五五波」才一致同意
向彼此揭露「原因」的時間
好好討論
幕後花絮2
第3章 猜測對方會怎麼出招 ──以E蛋糕店為例
起司蛋糕
在意對手開的那家店
賣愈多，愈……
貴一點也無妨
到頭來還是兩家店都……
兩敗俱傷？
算準了我們不會降價
如果調降價格會怎麼樣？
犯規
剛好一半
幕後花絮3
第3.5章 午睡時間
幕後花絮3.5
第4章 如何訂定事物的平衡──以O派出所為例
傍晚的派出所
超速
捕鼠器
100戶人家和閒晃的老鼠
不多不少的數字
隨機取締
該放好公民一馬？
加速開走的車
小心有貓
幕後花絮4
第5章 何謂「沉默所傳達的事」？ ──以R家為例
成績單
取決於成績好壞
能不能跳上餐桌？
沉默是金？
思考「如果」
腦袋裡的腦子裡
破綻？
得分是不是10？
故事還有下文
就整體而言，我無法接受
不發一語
拿出成績單的時候
幕後花絮5
第6章 看了對方的行動之後再評估──以Y家為例
望穿秋水
隨興
事出必有因
這麼簡單的小事
人的行為背後，都有它的原因
突然動了起來
應該好好想清楚的是我
試著從旁觀察自己
社會雖不單純，但也不複雜
幕後花絮6
尾聲
後續 寫給有意更進一步學習的讀者
結語
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| 擴充你的記憶體 | 實用記憶法，生活大改善
現代工作與生活壓力，讓我們常常過度用腦，
反應在生理上，常常感覺自己記憶力降低，常常忘東忘西。
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老師將分享記憶法的三個重要元素：想像、編碼、地點
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祝您 工作順利、學習愉快
小編陪您每日學習成長1%
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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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