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【金管會推動雙語政策，基礎銀行會話勢在必行，你準備好了嗎？】
銀行雙語政策上路，近900家雙語銀行成立，以下工作情境，將改為「全英文」執行
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打開潘朵拉的盒子-認識銀行
銀行對一般人來說是整天吹冷氣、穿著西裝制服、三點半關門下班的...等白領刻版印象，老王認為在台灣的銀行一般還是分為日系及美系， 不論是系統或管理， 早期的銀行都是以日系級為主， 當時銀行的職階分明，一般來說雇員、助理員、辦事員、領組、初級專員、中級專員、高級專員、研究員及專門委員...等，是否有發現?這些職稱並無理字輩的主管職，所以一般是以初級專員或以上擔任初級襄理，研究員或以上擔任分行單位主管經理。老王當時就是在誤打誤撞的情形下，參加銀行的考試， 當時資訊不對稱的時代，老王以為助理員比雇員職階小，就報名助理員考試，幸運的錄取了， 但家人又擔心進銀行不是要保證人嗎?但這並未發生，糊里糊塗的開啟老王 25年的銀行生涯。
當時是一個證照尚未健全的年代， 銀行取才都是通過考試來，現在已只剩下大型公股銀行還持續利用考試取才，但也有用模組及證照取才，證照也成了必備的技能，目前銀行以信託、內控、保險及信託法規...等等， 老王認為內控是銀行的基本核心。
正如銀行是一個賣錢的行業，要守護顧客的資產、謹守各項規範及法規，君子愛財取之有道，不要貪非分之財， 老王語重心長的說著， 一個誠信及守法的人， 更是一個合適的銀行人。
老王說著，或許見錢不是錢才是銀行人。
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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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