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退休再就業還能領「勞退」「職保」
江湖在走，保障要有！
退休族就算請領過勞保年金，再度就業，仍然有兩項「職保」「勞退」來保障中高齡勞工職業災害及經濟生活安全！
【再就業】權益不可不知
💡「職業災害保險」公司有聘雇事實，得依《勞工職業災害保險及保護法》將勞工加入「職保」，假設勞動過程中發生意外或傷害，可獲得理賠服務、災後復建、醫療看護等資源。
💡「勞工退休金」依《勞退新制》雇主有義務提撥6%勞退金到個人帳戶，勞退新制的強制提繳對象，沒有年齡上限，退休者再就業者同樣需要，但不同的是為一年結算一次勞退金。
【再就業】友善企業 不可不識
104人力銀行人資長鍾文雄指出，台灣退休均齡約57、58歲，全台有60%比例領取勞退，月領1萬8千6百元，部分退休族擔憂通貨膨漲等經濟壓力，重新思考是否該重返職場？
「不要與社會脫節」、「肩負經濟壓力」都是退休族再就業的動機，鍾文雄建議重返職場的再就業者，住宿餐飲、批發零售業人力缺口大，近來對銀髮族、兼職者較友善，而且部分缺工企業為了解決人力問題，透過重新設計適合年長者的職務、培訓、實習等，邀請中高齡重返職場，工作拆解後，僅需協助完成某一部份任務，讓中高齡工作者更有效率又更人性化的完成分派職務。
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05/05 00:00
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房務的日常工作
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勞動節：向日常中遇見的每位勞動者、職人致意
五月一日勞動節，源自1886年5月1日芝加哥的大規模罷工，訴求改善工作待遇，實行八小時工作制。當年的遊行口號：「無論哪個工人，不可再工作超過8小時！工作8小時、休息8小時、自由分配8小時！」工作人的呼喊、為權益發聲的努力，至今仍深入心扉。
世界各地的勞工也會在51這一天，提出訴求，2023年勞動節在台灣，迎來疫後解封、睽違兩年的實體遊行活動，五一行動聯盟總領隊江健興、總指揮林永澤代表提出四大方向訴求：
▶勞工要加薪、國假要恢復
▶青年要希望、老年要尊嚴
▶非典要保障、醫護要勞權
▶工會要有力、三權要完整
吸引近四千人到凱道響應，期盼政府對勞工職場環境等議題，能從政策面改善！
從人口趨勢來看，當2027年到來，人口紅利將消失，隨之而來的是：勞動力不足、缺工問題，在少子化、且社會步入超高齡化前，台中市議會也針對中高齡勞工與年輕世代共同合作職場，要求提出因應規劃政策，包含中高齡就業、轉職困境等，以利提升職場共融的友善文化。
致力推動中高齡就業的50+找工作「嚴選人才服務」，更以履歷移除年齡標示的做法，避免既定刻板印象影響，並透過顧問免費面談求職者後推薦給企業，在履歷表現以工作態度、排班配合度、職能經歷等等，讓企業看到中高齡的優勢力！
若喜歡我們的文章，歡迎點下教室旁的［關注］。當有最新文章，就會立即通知您唷！💕
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11/04 00:00
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工作達人誌EP7-飯店房務員
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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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