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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【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：
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用，並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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如何迅速提升你的思考能力：學會這4個思考活動就行了！！｜ 思維能力 ｜ 金手指
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| 改掉人生的選擇困難症！ | 職涯的自我對話與覺察
想想自己是否有這樣的情況；
每天忙碌於工作，是出自於生活（生存）的壓力，
但是當有人問自己「你想要的人生、生活方式是怎樣的？」，
會發現自己從沒好好想過！
如果對方拿出了很多種形態的人生樣貌、多種可以選擇的生活方式，
要讓我們選擇時，
消極一點的人，心裡會覺得：這個方式好像少了點甚麼、那個好像有會犧牲掉甚麼。
積極一點的人，心裡會覺得：這個方式好像不錯、那個型態好像也可以。
結果到頭來，還是甚麼也沒選、甚麼沒變；這就是人生出現選擇困難症，會出現的可怕狀況，也就是不容易跳脫、更不用說要改變。
我思考推敲其思維框架，可能有幾個困境：
(1) 生活/職涯目標不明確、
(2) 不了解自己、
(3) 不懂得觀察並學習他人、較
(4) 沒有自信與安全感。這點要特別講一下，我的解讀不會是因為太安逸、不想跳出舒適圈，因為生活或職涯可能本身就不安逸也不舒適；但害怕改變讓自己更辛苦、或出現無法預期的風險。
今天推薦這門課程，希望有機會改變我們的思維，期待上完這門課程，我們可以獲得：自我解析與覺察的方法、生涯及職涯探索的方法、掌握職場趨勢的技巧、建立自我期待與自信、創造自己思維模式與目標。
祝您 工作順利、學習愉快
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量化分析是高手必備的能力！｜如何鍛鍊自己量化思維的能力！！｜ 思維能力 ｜金手指
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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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