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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如何達到工作與生活平衡？
實現工作與生活平衡的重要性不言而喻，特別是對於像小傑這樣在責任制工作，常常加班的人來說。在這樣的情況下，針對個人狀況提供一些建議，以幫助其實現更好的平衡。
首先，讓我們重新檢視工作方式。評估是否有可行的工具或思維框架可以提高工作效率，從而減少加班時間。例如，利用近年來備受矚目的人工智能技術AI，可以讓工作更有效率，並且更符合公司的需求。
其次，考慮自己的專業發展。制定一個個人學習計劃，確定需要培養的技能和知識，並安排每天或每週一些時間進行學習。這樣的投資將為未來的職業發展打下堅實的基礎。
第三，合理安排時間。每週至少保留一個晚上，作為學習日或者是早點離開辦公室的機會。這樣的時間安排不僅可以幫助個人成長，也為未來做好準備。
最後，採用Work Smart的態度。從老闆和客戶的角度出發，思考如何以更有效的方式完成工作，而不是單純地加班。這種轉變思維的方式將有助於提高工作效率，同時減少工作時間。
比爾蓋茲每週空出一週的時間來思考公司和個人的未來方向，這種做法值得借鑒。希望通過上述建議，能夠找到像小傑這樣的朋友做到工作與生活平衡，實現更加充實和有意義的生活。
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06/02 00:00
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2021 網路行銷教學 | 90秒讓你搞懂 網路行銷 !! | 制定 行銷策略 行銷企劃 卡關時，一定要搞懂網路行銷的邏輯思維
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【看見問題根源】建立邏輯思維成為解決問題高手
各位一定小編一樣，每天在工作過程中，必須不斷面對問題、並解決它。
可是各位是否發現有某些問題，在某特定情境下，會一再出現；這時候各位是否有想過，過去我們解決的可能只是問題當下的現象，而非問題本身，也就是問題的根源，所以一直僅是治標不治本。
今天我們推薦的課程，將從邏輯思維建立、思考工具運用，讓我們成為解決問題的高手。從今日的課程中，我們將會獲得：解決問題的邏輯思維的建立、了解如何理解問題與分析問題、如何探索出問題關鍵原因、如何運用思考工具，快速擬定因應對策、以及如何帶出超強的決策團隊，並且讓團隊的想法被肯定、加分。
課程開始就會引導我們辨識問題、了解甚麼是問題；能夠辨識問題之後，才能夠進一步分析問題，發現問題的根本，並且獲得解決問題需要哪些能力、條件。而要做好上述的步驟，老師分享應該從思維習慣開始，用左右腦不同的邏輯思維方式，才能讓自己對於問題的分析更深、也更廣。接下來，朗師就會開始進入解決問題的部分，共有四大流程，可以讓問題迎面而解。而問題的發生或處理，可能必須協作，因此老師傳授三段式架構來陳述問題，讓團隊理解；之後可以評估問題處理的重要性與順序。而老師也傳授三個問題探索工具，以便後續我們透過四大流程，訂出解決問題的決策。
希望這門課程能讓各位有方法的建立邏輯思維、看出問題本質、成為解決問題的高手。
推薦課程網址：
祝您 工作順利、學習愉快
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思考，快与慢 | 掌握邏輯思維的能力 | 快思慢想 Thinking Fast and Slow【熊思維】
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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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