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快思慢想 左思右想不如一點小魔法
正如前面幾篇有談到，文章沒有所謂的好壞，文句的描述也沒有所謂的對錯，如果想從事文字創作相關的工作（文案／編輯／編劇／行銷企畫等與文字描述相關)，除了有些人擁有老天爺賞飯吃的文字天賦外，多數人或許可以嚐試多讀多寫多練習的基本紮功，這裡的「多」其實是一個魔法，它可以讓你達成快思慢想文字組合創造的可能的路徑。
一天500字的魔法
記得新聞系開學的第一天，學長姐口述一個系上的傳說，數十（十數)年前有一位作家前輩學長，從進學校的第一天就不間斷的練習寫著1天500字，當有一次主編缺稿時，這位每天練習不綴的前輩，只花不到半小時就解決了補上了一篇稿件。
金句好文一點通的魔法
這魔法其實很簡單，就如前面講的「多」也就是「自律的寫」，當在聽到傳說中學長功績時，曾苦惱一陣子，到底每天寫500字要寫些什麼，最後決定就從日記開始，將每天發生的事，寫成故事，一天一篇至少要求自己寫300字，每個月再回頭看自己寫的內容，並嚐試改掉文句中不太好的習慣，又或者轉個創作日記的方式，日復一日，雖然沒有成為一個期待中的文豪，但文字寫作的難度卻下降了，企畫或文案在思考時，似乎也有不同的創造方式，魔法最後還是靈驗了！
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你看見了嗎？聖經密碼裡的符號 ！
文字，是一種很玄的表達方式，一句話，不同的頓點，不同的符號，十個人看可能有十種解釋，記得有一年搬家時，和母親交待一句，某堆物品，因為沒有臨時手寫加快速的口頭交待「不要丟掉」，大約是的寫的字間隔太大，母親想了一下，交待搬家公司的人這堆物品是「不要，丟掉」，結果是那堆物品差一點進到了回收車！
不知大家是否曾看過沒有任何符號的古文，在文言文的世界裡，大概都快呈現有字天書，再加上沒有任何斷句符號的協助，差不多和想猜出聖經密碼一樣的痛不欲生，就像有時會收到沒有標註任何符號郵件或line留言，出現「不要丟掉」事件般的誤解，這類意會有誤似乎也不少。
符號，就像貼了符咒在文字上，有很多原本不好理解的內容，突然間，好像被開光一般，加了符號似乎在閱讀上，便沒有那麼困難，如果，你一直覺得主管或是同事對你的信件，或是履歷老是被已讀不回，或許在思考為何總是被人忽略時，先回頭看一次那聖經密碼裡的符號，是不是被標註到！
（圖可參考有標沒標是不是差很大）
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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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