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全球訂單消減的衝擊下，越南工廠裁員導致大量工人返鄉
正如大謙老師在之前文章所提到的，由於後疫情時代的影響加上美國升息的情況下，市場上流動的現金開始不足，人民的消費意願降低導致品牌端開始砍單。
首當其衝的是越南的成衣廠與鞋廠，因為傳產需要大量的工人來support output，但是當訂單不足的情況下工廠沒有足夠的收入來養閒工的情況下，就會開始讓工人放年假或是無薪假，甚至直接layoff。
(工人的薪資支出是龐大的monthy fixed cost，只能透過放無薪假或裁員來確保工廠的營收/支出達到平衡或是小賺)
在越南，基層工人的薪資平均從700萬越南盾(NT 8,979)至900萬越南盾(NT 11,538)左右，如此低的薪資若被要求放無薪假之下，剩餘的收入根本無法support他們在城市或工廠附近的生活開支
大部分的工人們會開始選擇回到鄉下老家，因為沒有房租的壓力，生活開銷也相對低很多。雖然鄉下的工作收入更低，但是他們仍願意先回鄉一陣子，等待時機較好時才回到城市工作。
（這也是為什麼近年來越來越多工廠願意深入鄉間設廠的原因之一，可以就近取得有經驗的勞工，穩定性又高）
大謙老師的工廠也面臨到高turnover rate以及招工困難的處境，如何在缺工又缺單的情況下夾縫中求生存，已成為在越南的所有工廠所需面對的共同挑戰
想要來越南工作嗎？建議各位先多讀介紹越南時事的文章後再做決定哦！
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越南夢是真的嗎？ 前往越南之前你必須了解的國際市場走向
近年來由於台灣的薪資偏低，有不少國人有出走的傾向，而其中最受歡迎的非東南亞國家莫屬。在中國大陸的製造業沒落後，接著崛起的最大製造國是越南，然而越南真的是像大家所說的那麼好找工作以及那麼容易拿到高薪嗎？
迷思1 ： 來到越南至少薪水翻倍！
在大謙老師越南打工經歷中也面試了不少國人，很多真的就是大學剛畢業或是剛出社會一兩年而已有著超新鮮的肝的年輕人，而大部分都是衝著高薪而來。
講到這裡，大謙老師直接給出基層薪水表供大家參考（89不離10差不多是這個範圍，如果你公司給的比這個高請報給我，我去投履歷看看...）
儲備幹部(就是菜鳥啦~)：48,000-52,000
班長：56,000-62,000
組長：65,000-70,000
課長：72,000-78,000
乍看下對於新鮮人來說可能真的是“翻倍”的效果，但是必須要注意由於是兩地分別給薪，所得稅也是要繳兩筆哦（寶成100%台灣給薪，百和大部分台灣給薪/越南有差不多1,000USD零用...其他我就不知道了~）
迷思2 ： 越南市場一直成長，我去一定有好工作
咳咳, sorry it's not like that
由於COVID的影響，在後疫情時代之下大部分的品牌都處於緊縮的狀態，而大謙老師在成衣，所以用成衣的雙巨頭的收益來解釋給各位看
Nike 在2021-2022年的收益雖然穩定，但不是像大家所預期的疫情後反彈那樣的高漲，而在2022 Q4預期開始呈現負成長
Adidas更是直觀，在2022都是一路下滑的
如果你是想要apply製造業，可能需要多觀察下目前市場走向以及產業的聘僱水溫。
簡單來講就是，訂單下滑加上客人hold單，大部分的製造廠都是處於幾乎打平甚至虧損的狀態。在這個水深火熱的情況下找進來的人不是救火隊就是救世主的概念，如果你認為你的經歷能力知識面都充足的情況下，對你來說是個超棒的舞台讓你大展身手。然而如果是初出社會的年輕人們，我建議你們再多觀望下才來越南工作，畢竟大謙老師看過太多過來越南不到半年一年就逃回台灣的年輕人了。
不要因為年輕就覺得可以浪費時間！做好準備，等待時機，一次到位，這才是正確的求職方式！
（當然，如果你是IT背景或是digital marketing的話，現在是你直接來越南發展的大好機會！附圖有VN B2C e-COM revenue trend供你參考）
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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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