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有效溝通模型 ｜結構化表達 X 故事性思維
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① 結構化表達一：STAR法則｜著重應對當下情境
Situation 情境 → Task 任務 → Action 行動 → Result 結果
☞ S /情境：宏觀表述具體時間、地點，闡述事實發生的背景。
☞ T /任務：具體描述在該情境的角色、執行的任務內容
與欲達到的目的。
☞ A /行動：為了達成任務所採取的行動與嘗試，重點是行動的過程中起了什麼作用與影響。
☞ R /結果：完成任務後達到得效果，盡量以具體可量化的指標與數據說明。
☺ 實際應用案例 ☺
情境一：工作分配
☞ S /情境：去年在做團隊項目時，兩個成員因對工作量不滿意，拒絕完成自己的部分。
☞ T /任務：必須要先解決他們的問題，才能讓團隊因持續運作。
☞ A /行動：所以我安排了一次小組會議，聽取兩位對分工的看法，以及他們擅長和想做的部分，重新分配工作，盡可能讓所有人滿意。
☞ R /結果：最終我們的項目很成功，這件事也讓我明白了合理地分工對於團隊來說是非常重要的。
情境二：問卷調查
☞ S /情境：年底時，公司希望針對組織管理進行審核。
☞ T /任務：我必須在一週內蒐集到所有員工對企業的滿意度調查。
☞ A /行動：因此我選擇網路問卷取代傳統紙本。並在一天內想好問卷內容，並使用SurveyCake製作表單，以 E-mail 方式寄送請大家填寫，七天內回收所有問卷。
☞ R /結果：成功在一週內提交調查結果，並獲得主管的高度評價。
② 結構化表達二：SCQA模型
③ 故事性思維一：SCRTV模型｜有邏輯的故事
Scene 情境 → Confllict 衝突 → Reason 原因 → Tactics 策略 → Value 價值
☞ S /情境：客觀描述事件情境。
☞ C /衝突：提出與現實相違背的內容與疑問。
☞ R /原因：了解事件原因與動機，分析原因。
☞ T /策略：產生並創造價值、有益的情感等。
☞ V /價值：解決問題的方法，進行決策。
☺ 實際應用案例 ☺
情境一：系統導入
☞ S /情境：你是一位HR，隨著公司的員工數量增加，你的工作量也越重，因此希望引進eHR系統，更有效的管理員工現況，你向老闆建導入eHR系統。
☞ C /衝突：公司近年組織規模快速擴張，因此在人力資源管理上出現了問題，如，績效、薪酬、培訓等數據，分別由不同處室管理，無法全面的追蹤和統計。
☞ R /原因：所有數據皆是人工計算，各處資訊並不相通，因此若需要對員工的數據做全面評估，則需要橫向進行整合或協作。
☞ T /策略：若導入eHR系統，將可降低溝通成本，重複性工作可由系統處理。
☞ V /價值：人力資源部門可投入更多的精力在如何改善人才結構、員工發展、內部培訓等工作，為公司同仁提供更全面的資源。
④ 故事性思維二：SCI模型｜包裝成故事的表達
Situation 情境 → Complication 衝突 → Implication 影響
☞ S /情境：現況？具體描述故事中面臨的情況。
☞ C /衝突：陳述問題？說明該情境下要處理的問題是什麼？表達其改變的必要性以營造緊張感。
☞ I /影響：故事啟示？從情境與複雜問題中導出一個符合邏輯的解決方案。
☺ 透過SCI模型將事情包裝成故事，帶來更好的溝通效果 ☺
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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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