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    蔡威廉

    亞太區副總裁 業務 行銷

    2021/12/21

    疫情期間海外求職 你不能不知道的六件事 - (二)
    (接續前文)
    3. 疫情之下怎麼找工作?
    很多人可能覺得疫情之下, 應該很難找工作, 實際不然, 現在其實對求職者相對有利, 有以下幾個原因,
    a. 美國以及全世界都在流行的大離職潮 (Great Resignation/Big Quit)
    b. 大陸的躺平文化
    c. 前面提到的新職缺需求
    因為這些原因, 至少在科技業都出現了很多的工作機會. 現在對求職者相對有利, 因為很多公司找不到合適的人, 而且到職時間變長了, 不管是因為隔離政策, 或是因為新員工的選擇變多, 所以考慮的時間變長了, 所以現在不論是要換更好的工作或是要談更好的薪水, 都是一個合適的時間點. 既然需求變大了, 那麼怎麼找工作呢? 現在有兩個趨勢, 一個是被動的等待獵頭上門, 一個是透過求職網站主動投履歷, 不論哪一個方法, 主動去寫一個與時俱進的求職信和履歷都非常關鍵.
    4. 符合SEO的求職信和履歷
    有一句話說, It is not what you know, it is who you know (有本事不如認對人, 意指人脈比能力重要), 但在大部份的求職情況裡, 求職網站仍扮演重要角色, 而面對大量的求職者和職缺, 不論是公司的HR人力資源, 或是獵頭公司, 都被大量的履歷和職位描述 (Job Description, JD) 淹沒了, 所以關鍵字很重要, 不論是求職信/履歷裡的關鍵字, 或是JD裡的關鍵字. 在這麼大量的數據裡, 如果能整理好自己能力的關鍵字, 就能更好的快速找到職缺和工作. 比如, 很多人會在履歷裡寫"負責公司成品移轉帳務處理及出貨訂單事宜", 但實際上更好的寫法是"訂單管理和財務會計管理", 因為細項的撰寫工作內容, 可能幾乎沒有機會被HR和獵頭找到, 但如果寫上工作職缺的關鍵字, 履歷跳出來的機會就會大很多. 針對外商或是國外工作的求職信和履歷的寫法, 未來會有其它專題做討論
    (待續)
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    8018 34
    幸福教練黃家慶
    關注
    黃家慶

    顧問 講師 教練

    2022/11/29

    在 "自律" 之前 要先學到[智慧].
    在 "自律" 之前
    要先學到[智慧].
    .
    比如說
    很多提問者,
    免費得到了 善心熱心的志工老師 高貴的建議 忠告,
    提問者
    如果知道哪一種方案最適合自己,
    做起來會最有效率,
    相信他在過程中
    會不自覺的 養成 自律 的習慣,
    而朝 實現目標 前進.
    如果提問者
    嘗試了不適合或錯誤的方案,
    或自己繼續做錯事...
    而 繼續 失敗 痛苦 把資源用光.
    他就不會有自律的動力和成就感...
    如果
    很多提問者
    跟以前一樣
    不補救以前懶惰
    或沒有 善用時間 的錯誤,
    又繼續好逸惡勞
    甚至根本 "不行動"
    那當然
    連 用自律來刻意努力(用對方法)到成功 的機會都沒有了...
    ...
    ("成功"的人士,
    不是只有做 讓大家看到的事情,
    也不是只有讓大家知道的 人脈 和際遇...)
    ...
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    知識貓星球

    喵星人

    11/23 19:44

    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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