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第一個專門為職場女性打造的職涯社群BetweenGos
2015年，從美國唸書回來的李冠萱（Grace），與兩位朋友共同成立 BetweenGos ——8 年多來，順利運用「優勢探索」及「求職實戰」兩大面向，協助超過 5,000 位工作者，發掘潛力、突破盲點，成為職涯下一階段的耀眼自我。
談到創業契機，Grace 笑道，回顧事業初期，原本僅將自己定義為「接案工作者」，直到公司規模越來越大，服務的用戶越來越多，她才有了開創事業的底氣與自信：「我開始可以發薪水給員工，為別人創造工作機會！」看似承擔了更多的責任，卻未使 Grace 怯步，除了來自學員的暖心反饋，她也從中看見女性痛點。
在投入了多元職涯開發教育後， Grace 才發現，原來有這麼多人有類似的困惑——不知道是否該轉行、不確定如何達到想要的位置，以及不了解自己是誰。
針對學員普遍遭遇的問題，Grace 認為，「很多人會以為，自己沒有選擇。」
受困於既有環境與想法，我們常常會以為自己只有這樣，「當妳的視野受限，便會以少數人的意見為主，透過一個人的眼睛定義自己；但實際上，我們更應該用自己的眼光，看自己是否真的快樂、為自己驕傲。」Grace 說道，溫柔而堅定。
她也分享自身經驗：因為從小就是個興趣很廣泛的人，跳舞、演戲、主持、畫畫等，所以常被長輩撈叨「不專心」或「不專精」，也曾經被困在這樣的定義中，而產生自我懷疑⋯⋯
「爸爸常覺得我跳舞是『拋頭露面』，也不喜歡我因為練舞而較晚回家；不過，腳就長在我身上，漸漸地他也開始理解我在做的事。」不願與爸爸衝突，也不願放棄自己多年愛好，Grace透過一步步達成階段性的目標，在舞台上發光發熱，告訴身旁最親近的人：別擔心，我很好。
正因自己實際走過這些路，發現生命本來就沒有「標準答案」，也成為 Grace 在擔任職涯教練時的核心原則：不給學員一種答案，而是反問對方「是否可以接受未來的自己仍是現在的模樣？」，從對自己的生命詰問開始，重新排序對自己而言最重要的事物，再逐步建構走到理想生活的每一步，也讓自己慢慢有能力可以守護身邊重要的人與自己。
為自己感到驕傲的前提是，我們足夠瞭解自己
什麼樣的理想值得我們追求？根據女人迷 2023 年的女力數據調查結果可見，相較於追求社會地位或財富極大化，多數女性將「自我實踐」與「自我成長」作為人生主要追求目標。
創業八年多的 Grace，也發現在疫情期間，多數人與自己相處時間變多，而提升了對自我認識的認知——許多人開始思考，除了工作以外，自己的人生是為了什麼。
Grace 分享，在 Podcast 節目《最近工作還好嗎》以及與學員一對一諮詢的過程中，發現大部分女性學員都認為「謙虛是美德」，導致許多努力不被看見。而 Grace 認為，適時的為自己爭取應有的回饋，也是打從心底為自己感到驕傲的第一步。
「不要讓周遭的人將自己的付出視為理所當然，也失去了一個讓自己被看見的好機會。」Grace 鼓勵所有女性，對自己的努力更有自信，而這樣的自信，也會把妳帶到更遠的地方，成就更多事、幫助更多人。
其實「被看見」，不僅來自他人的回饋，也來自於自身理解——「只要知道自己重視什麼，決定就不會做得遲疑。」Grace 認為，當我們開始為自己爭取，走出理想的生活，才有機會開創獨特而不悔的人生經歷。
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關於人生所需要看的3本書
最近看了幾本書，賈伯斯傳、最後的演講以及100天後會死的鱷魚；都跟人生有些關係，
賈伯斯與最後的演講作者蘭迪．鮑許在抗癌的最後時光，一個選擇找了傳記作者為自己留下紀錄，另一位選擇用「最後的演講」來留給孩子一些值得紀念的影像，兩位都是在現代社會留下傳奇的佼佼者，而100天後會死的鱷魚，卻是另一個完全不同的面向。
一個不知道自己將死的鱷魚，跟看著他一步一步邁向死亡日期的讀者，會有什麼樣的火花呢？如果是你會希望知道自己的死期嗎？知道了又想要過什麼樣的人生呢？
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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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