M365 Copilot 微軟AI高效工作流｜重塑AI工作新型態 效率提升50%UP
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2022/01/09
你愛你的工作嗎? -員工敬業度3S模型
昨週六上午與久違的國中同學吃早午餐，聊天中同學A透露有離職念頭，身為公司人資(HR)馬上打開雷達，探詢同學想離職的原因及有興趣的職務，她主要工作經驗在行銷、業務主管且在上市知名的軟硬體廠都待過，屬於質優的金履歷人才，我立馬邀請她來試試看公司的行銷儲備主管機會。
下午我參加了某管顧公司辦理的個人年度目標設定活動，講師請學員B分享其今年目標，並以其為例說明如何從目標著手、找到關鍵領域、展開行動計畫，但我感興趣的是他剛從某國立大學森林系畢業但卻對coding有興趣，到資策會學了3個月Python，今年想找後端工程師的工作，下課後我主動與他攀談確認他想找工程師的尋職意願，並向他推薦公司的工程人才種子計畫，專門開缺給沒經驗的工程人才，成功錄取者經3個月培訓期才正式下單位工作，他聽完眼睛發亮馬上拿著手機展示他寫coding的作品，並跟我加Line把履歷傳來。此外，這場活動每組都配有助教，助教C剛好是我這組，她下課後歡迎學員加其Line，趁此與她一聊得知她目前是某新創科技公司產品企劃(PM)，但因公司營運狀況不好年後不排斥看新工作機會，哇! PM剛好是公司需要的人才，我隨即將104人力銀行網上公司的PM職缺丟給她瞧瞧，也鼓勵她來試試。
我萬萬沒想到這寶貴的周末，透過聚餐、活動等，我就接觸到了3個人才，當下意識到我這找人的職業病應屬病的不輕，不過另一個角度也代表我對工作的敬業度!
相信企業都希望員工敬業度愈高愈好，但這點要從何得知呢? 如果公司有進行員工滿意度調查，可知整體員工敬業度高低，但如何得知某位員工的敬業度狀況呢? 則從其是否展現出3S來看，現在你試著思考以下的問題：
首先「Say」，你是否會樂於向同事、親友宣傳公司的正面資訊嗎? 向他們推薦公司產品、或當親友中有人想找工作時，你會主動推薦公司職缺希望他們一同加入公司嗎?
再者「Stay」 ，你是否對目前公司有強烈歸屬感，你目前一點離職念頭都沒有，甚至每天早上醒來想到要去公司上班總是挺開心的？
最後「Strive」，這是敬業度最高境界，你願意全力以赴，甚至不惜投入額外時間精力在工作中，你是否常全身心在工作上而忘記吃飯、下班時間? 若有需要假日配合加班你也二話不說呢?
前述問題你回答「Yes」愈多，那表示你愈愛現在的工作，對目前公司的敬業度很高，也能樂在工作中，那相信你也會有很好的工作表現，而對企業而言，有員工如你能對工作有高投入、對組織有極大向心力，想像若所有員工皆如此，則企業定有好的營運績效!
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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。
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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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