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負責整合並記錄公司所有會計交易，確保帳目準確無誤，反映真實財務狀況。須熟悉會計科目分類、試算平衡及調整分錄，並能編製財務報表。這項技能能幫助企業掌握財務健康，支持決策制定，並符合稅務與法規要求。具備此能力的人才在財務管理、審計及報表分析等領域非常吃香。
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IFRS資訊規劃師認證
IFRS資訊規劃師認證證照旨在培養具備國際財務報導準則（IFRS）相關知識與資訊系統整合能力的專業人才，能有效協助企業進行財務資訊的規劃、分析與管理，提升企業財務透明度與決策品質。持證者熟悉IFRS標準應用，具備資訊技術與財務管理交叉領域的專業技能，適用於會計師事務所、企業財務部門及相關顧問機構，助力推動企業財務報導的國際化與數位轉型。
中華企業資源規劃學會
丙級會計事務技術士
會計事務技能檢定暫分為乙、丙二級，檢定方式包括學科與術科二種，其成績均及格
者取得會計技術士資格。學科測驗包括會計事務之基本知識；術科測驗包括編製傳票、
記帳及編表等帳務實作。丙級係以會計六大程序之基本技能及其相關知識為範圍；乙
級係以會計憑證、帳簿組織、合夥及公司會計、資產及負債評價等為範圍。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
國際專業財務長CFM
國際管理會計師(Certified Management Accountant, CMA)及國際專業財務長(Certified Financial Manager, CFM)資格認證是由國際管理會計學會(IMA)建立的專業證照制度，也是目前全球針對管理會計及財務管理領域唯一的證照。
CFM證照表示具備完整會計及財務知識，能夠運用高度專業，分析企業內部財務報表、協助管理階層掌握營運狀況、參與財務管理，進而擬定未來策略。
IMA決議將資源集中至國際管理會計師 (CMA)證照考試的發展及推廣，已於2007年12月後停辦國際專業財務長(Certified Financial Manager, CFM)證照考試。
IMA將會繼續服務原CFM證照持有人，並保障其權益將不會受到影響。
美國管理會計學會( IMA)
乙級會計事務技術士
會計事務技能檢定暫分為乙、丙二級，檢定方式包括學科與術科二種，其成績均及格
者取得會計技術士資格。學科測驗包括會計事務之基本知識；術科測驗包括編製傳票、
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企業財務分析師
企業財務分析師，企業管理過程中有關資金的籌集、使用和利潤分配活動及其貨幣關係的總稱。其中，資金的籌集、使用和利潤分配活動，稱為財務活動過程中形成的企業與各方面的貨幣關係。企業財務是企業生產經營活動的一個重要方面，是企業生產、行銷、技術、人事等集中體現。以財務管理為主的綜合型證照，主要提升學生會計審計統計與財務金融的專業職業能力。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
中華民國精算師（產險類）
精算人員主要負責公司整體的財務規劃，包括保險商品的設計，與法務及高級行銷主管共同設計保單條款、保險費率的釐訂、保單責任準備金的提列、解約金及保單紅利的計算、營業費用分析、單一商品及公司整體表現的檢視、死亡率及各項商品發生率的統計分析，協助編製各項管理用的財務報表，如為外商壽險公司可能另須依外國總公司之財務準則編製所需的報表。
中華民國精算學會
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永續浪潮下，人資從後勤支援躍登企業治理核心角色│面對ESG永續報告書編制工作？試試104 ESG x HR永續方案，讓你告別人工地獄、省時又省力！
永續浪潮席捲全球，今年所有上市櫃公司須依金管會規範編纂永續報告書，人資角色愈顯重要。而善用104 ESG x HR永續方案、將傳統庶務工作交由系統處理，有助於人資將更多精力集中在塑造雇主品牌、擬定人才永續發展策略等戰略工作上。
永續報告書是什麼？通常包含哪些項目？
簡單來說，永續報告書（Sustainability Report）是企業用來對各個利害關係人（包括員工、客戶、股東等）披露其在環境、社會和公司治理（ESG）方面的績效和責任的一份報告文件。通常包括企業在達成可持續性目標方面的策略、實踐和成果，並就環境(Environmental)、社會(Social)及公司治理(Governance)三大面向提供相關數據和分析。企業主動提供此報告書，不僅能提升企業資訊透明度、強化風險管理機制，更能彰顯企業對環境與社會的責任承諾。
企業撰寫ESG報告書時，必須要注意兩大關鍵要素：「完整揭露永續資訊」及「符合國際通用準則」。而在臺灣還須遵循金管會規範建議來編纂，以下就來了解項目各有哪些：
金管會針對永續報告書的推動措施
目前金管會並無明確規定應該包含哪些項目，依照先前發布「上市櫃公司永續發展行動方案」規劃以「治理」、「透明」、「數位」、「創新」四大主軸，推動企業永續發展之行動方案，重點包括：
引領企業淨零
深化企業永續治理文化
精進永續資訊揭露
強化利害關係人溝通
推動ESG評鑑及數位化
而其中關於永續資訊揭露，也就是報告書，內容則著重在：
精進年報資訊揭露規範
擴大永續資訊揭露範圍
提升永續資訊品質：包含擴大永續報告書確信範圍、抽查上市櫃公司永續報告書、加強永續報告書確信機構管理。
推動ISSB永續揭露準則
以上規範資訊詳情請參考金管會上市櫃公司永續發展行動方案
為提升報告書品質，需了解永續報告書的國際準則有哪些
國際通用準則主要有 3 種，分別是 GRI、SASB、TCFD，永續報告書需參考以上準則的規範、架構，來完成相對應的內容，可依照自身需求和目標來選擇合適的規範。
GRISASBTCFD重點角度涵蓋 ESG 全面向議題著重對財務績效有影響的 ESG 議題著重氣候變遷對財務績效有影響的議題訂定組織全球永續報告協會（Global Reporting Initiative）永續會計準則委員會（Sustainability Accounting Standards Board）國際金融穩定委員會(FSB)氣候相關財務揭露小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosures）主要溝通對象所有利害關係人（包括客戶、供應商、政府、股東、員工等）投資人投資人內容角度GRI 準則分為三個部分： 通用準則：適用於所有組織 行業準則：適用於特定行業 主題準則：特定重大主題 涵蓋5大面向、11項產業別、77項行業別與26項通用ESG議題，列出了可能影響公司財務狀況和營運績效的ESG議題，可增強與投資人的溝通成效。核心要素可分為4個範疇：治理、策略、風險管理和指標與目標，共包括11個揭露項目，能幫助企業讓利害關係人能夠評估企業與氣候變遷間的關聯性。官網資訊GRI官網（繁體中文下載）SASBTCFD
目前金管會著重的是GRI準則，建議可參考該準則的規範來進行永續報告書的撰寫喔。不過整個永續報告書中除了環境面、治理面之外，其實目前最重視的議題為「社會面」，包含勞資關係、員工組成、多元化、職場健康安全等，這些都關乎到「人資」的工作範疇，因此人資角色將會有那些變化呢？
ESG時代下，人資角色有哪些變化？該如何因應面對？
隨著ESG在全球蔚為風潮，企業裡的人資、採購、業務等各個崗位的工作內容，紛紛跟著起了變化。其中，又以我們最熟悉的「人資」，轉變最大，原先負責人才招募、員工差勤等行政庶務工作的人資，已逐漸轉變，許多HR可能尚未意識到，其實自己在人資工作中已經在實施與ESG相關的政策和措施，例如員工福利活動、職場安全訓練等。在現今強調ESG的時代，人資角色轉變方向可能包含以下面向：
ESG策略推動者：協助企業將永續理念融入企業的日常運營與文化，成為連結企業與員工的樞紐
社會責任面（Social）的主要執行者：發想並執行員工福利、多元共融、人才發展等核心議題
數據管理與揭露者：蒐集、整理與提供人力資源相關的ESG數據
吸引、留任人才的關鍵者：掌握ESG相關數據後，再從中抽絲剝繭，協助擬定ESG策略以提升企業形象，吸引認同永續理念的人才
跨部門協作者：與其他部門合作，確保ESG策略的全面實施
事實上，造成角色改變的主因，與ESG框架中，社會責任和公司治理（Governance）面的策略擬定、內容執行，大至企業如何對待員工、股東、客戶和其他利害關係人，以及對於內部結構、政策的管理、運營，小至員工福利、企業公益活動的發想、落實，都和人資息息相關有關。
尤其今年起，所有上市櫃公司須依金管會規範，強制編製並揭露永續報告書，人資必須協助紀錄並量化組織內部的人力資源數據，以提升利害關係人的信任與支持，角色又愈形重要。
人資如何進行永續報告書撰寫？有哪些挑戰？
如前述說明，根據金管會規定，企業在撰寫永續報告書時，必須揭露環境保護、社會責任、公司治理等三大構面的內容，像是溫室氣體排放、能源管理、人權及社區關係、資料安全、商業模式與創新程度、控制權與席次……等訊息，都應涵蓋永續報告書內。
而與人資領域相關的資訊，最主要的利害關係人則為「員工」，因此包括員工資訊統計（含員工結構、薪資、新任率、離任率……等）、員工健康及安全、員工多元化等也都是屬於永續報告中要揭露的範圍。
面對如此龐雜的資訊與數據，在紙本抄寫、excel整理、缺乏系統與整合的時代，人資想在有限時間內，完成永續報告書，並非易事。一般來說，人資普遍會遭遇五大痛點：
痛點1：資料分散且格式不一企業沒有系統時，資料散落各處，是秘書或人資需要紀錄？又該記在紙本、excel，檔案又該存在個人電腦還是公用雲端空間？權責不清。
痛點2：手動計算耗時易出錯員工人數容易計算，但是性別、年齡、職務類別、身份、國籍等各種分類，需要一個個人工對照。要是公司規模大、有不同分區，人工整理不符時間效益，也容易出錯。
痛點3：歷史資料不易追蹤若去年、前年、大前年的經手人不同，每位都有不同風格跟格式，儘管新任人資整理好今年的報告，追溯過往歷史資料仍有困難。
痛點4：資料安全與隱私疑慮人事、薪資等資料敏感，沒有系統時，依靠人工控管、保存，具有權限管控與資安、隱私風險等疑慮。
痛點5：缺乏專業知識ESG是近幾年全球興起的新思維，所有企業、國家都在學習、摸索，因此每個產業、每間企業對ESG的指標定義未必相同，同樣的報表資訊，在不同產業受重視程度不一，例如科技業和美容美髮服務業對「女性就職比」的解讀方式，便會有所差異，因此需要有專業人資來進行資料判讀。
有鑑於此，已有逾700家企業人資使用的104 HR Max系統，近來推出「ESG x HR永續方案」，便是人資撰寫永續報告書時的最佳幫手。
104 ESG x HR永續方案具備哪些重要功能？
功能1：ESG人資指標自動化系統會自動從人資資料庫中，提取永續報告書的相關數據，提供GRI相關指標數據，並能保存資料。
功能2：視覺化儀表板直觀呈現人事指標表現與趨勢，主管、人資隨時想查看相關資訊，可一目了然。
功能3：自動生成報表一鍵產出30張符合法規要求的永續報告書人資領域相關報表，還能檢查工時規則、彈性設定工時檢查規則等，也可以自訂報表內容，產出公司需要的各種欄位。
功能4：歷史數據比較追蹤員工指標歷年變化，協助人資根據過往數據，制定改善策略，找出最適宜企業與人才發展方向。
104 ESG x HR永續方案生成的報表內容，完全符合法規、GRI準則等國際ESG報告標準；自動整理數據後，一方面提升了永續報告書的準確性與一致性，也能協助人資即時發現員工多元性指標不足、員工流動率是否健康等方方面面的問題，更重要的是，讓團隊有更多時間投入規劃企業人才永續策略、推動雇主品牌。另外，系統擁有業界最高標準的資安防護，能設定管理、觀看等不同權限。
針對ESG數據整理工作，人資通常需要耗時1~2周才能完成，但各家企業人資使用104 ESG x HR永續方案後，時間已大幅縮短，最快甚至半天內就能整理完成。
在企業ESG的時代，人資已從後勤支援躍升為企業治理的核心策略單位。若能善用數位工具，將編纂永續報告書等數據整理庶務工作交由系統處理，將會將寶貴的人力資源釋出，讓人資將更多精力集中在核心事務上，包含雇主品牌塑造、人才永續發展策略等戰略工作，進而深化企業與永續理念的緊密結合。
104 HR Max ESG x HR永續方案
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【美國關稅風暴】企業如何掌握INFO原則、在不確定性中採取行動？
美國關稅政策的頻繁變動不僅對國內市場造成影響，更對全球貿易經濟帶來震盪與變革。在當前充滿不確定性的狀況中，企業面臨著前所未有的挑戰與機遇。本文將探討如何利用INFO原則優化內部溝通與數據分析，並提供具體的風險管理策略，幫助企業在美國關稅議題的影響下，制定靈活應變的計畫，持續保持競爭力。
文／《104職場力》
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掌握INFO原則：建立訊息流通管道，培養識讀分析能力企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟觀望之餘，企業還能採取哪些行動？
美國關稅政策加劇了全球經濟情勢的變動，也讓許多企業重新思考其商業模式和營運策略，企業不僅面臨著政策帶來的挑戰，還必須應對消費者行為及市場需求的快速變化。在這樣的背景下，企業如何在觀望的同時，主動採取行動來應對潛在的風險與機會？
延伸閱讀：川普宣佈台灣「暫時性關稅」為20%！美國「關稅風暴」是什麼？｜關稅風暴衝擊總整理
掌握INFO原則：建立訊息流通管道，培養識讀分析能力
在當前資訊紛繁且尚未明朗的狀況下，未知容易使人心惶惶不安。因此，確保內部資訊的暢通至關重要，當大家都清楚決策背後的原因及應對策略的方向，不僅能促進溝通和理解，還能有效安定內部人員的情緒。
快速獲取消息只是第一步，設定「清晰的訊息過濾標準」可以幫助聚焦重點，以符合組織需求和目標，企業不妨利用RSS訂閱或關鍵字警報等工具，創建自動化的資訊更新系統，從而獲取即時、相關的最新資訊，減輕手動搜尋的繁瑣。
另外，在大量獲取資訊之餘，「識讀能力」在這過程中更為關鍵，除了交叉參考多個來源，而非依賴單一消息，進而提高資訊的準確性與一致性之外；學會解讀官方文件或研究數據報告中的圖表和統計數據，才能真正有效地應用在自家產業政策評估上。
綜合上述論點，可以用4點進行歸納：
I - Internal Communication（內部溝通）：強調內部資訊暢通和決策透明性。
N - Navigating Information（導航資訊）：建立清晰的訊息過濾標準，聚焦關鍵資訊。
F - Fact-checking（事實檢查）：培養識讀能力、交叉參考多個資訊來源，確保準確性。
O - Outcome Analysis（結果分析）：解讀數據和官方文件，為策略調整提供支持。
活動分享：【104 talks】HR超前部署，打造企業全方位防護網｜4/24 線上免費直播
企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟
面對不停改變的局勢，要針對現況的不確定性和關稅變化進行風險評估，企業可以依據以下步驟來建立評估模型。
1. 識別市場、政策、供應鏈的風險因素
分析可能影響產品需求的市場變化，包括消費者行為的改變、競爭對手策略調整等，並持續監控國際貿易政策、關稅調整及其他可能影響企業的法規變化。另同步評估供應商的穩定性，如供應商的財務狀況、交貨能力，以及材料價格波動的風險等。
2. 量化並分析風險
蒐集歷史關稅變化、原材料成本、產品銷售等相關數據來量化風險，將不同風險因素的影響轉化為財務指標，例如：影響成本、利潤和市場佔有率的變化。
透過數據建立風險矩陣，將風險因素根據影響程度和發生的可能性進行分類（如高、中、低風險），分析其變化趨勢，預測未來可能的風險情境。
3. 制定應變計畫、模擬情境
針對主要風險制定相應策略，涵蓋成本控制、拓展供應來源、產品線調整等，與財務、人力資源、供應鏈管理等部門密切溝通、協作，確保應變計畫可以全面實施，並隨著內外部環境的變化調整應變計策。
同時可根據不同的關稅變化模擬情境，例如：高關稅（32%）、中等關稅（15%）、低關稅（5%）和無關稅情況。設計情境時，考慮其他相關變數，如市場需求變化、競爭對手行為的改變、原材料成本上漲等。
4. 建立模型、進行模擬
建立財務模型，考慮關稅影響對收入、成本和利潤的計算方法，確保各項變數能夠模擬相互影響，接著對關鍵變數（如銷售量、單價、製造成本等）進行分析，了解它們的變化如何影響整體業務績效。
獲得每種情境下的預期財務結果後，再對模擬結果進行分析，評估在不同關稅下的成本結構、利潤和市場佔有率的變化。
5. 彈性決策並持續監控
根據模擬結果，發想具體的行動建議和應對方案，保有彈性之外也建議定期回顧情境模擬的結果或根據新的數據和環境變化更新模擬模型，確保其準確性和時效性。
延伸閱讀：關稅重塑全球貿易 適應力將成企業競爭優勢的重要前提
觀望之餘，企業還能採取哪些行動？
無論是當前美國的對等關稅問題，還是未來整體產業的發展，局勢的快速變化都是不可避免的。在這種情況下，企業在保持觀望的同時，也可以積極採取多項行動，以應對潛在挑戰並維持競爭力。
首先，在「供應鏈的彈性與多樣化」這塊不僅是透過建立多元化的供應商網絡，降低對單一市場的依賴，或許也可考慮在其他國家或地區設置生產基地，以減少因關稅影響而增加的成本。
其次，「市場和產品的調整」同樣重要。企業可重新評估美國或他國市場變化，考慮擴展至其他市場，比如那些可能因美國關稅政策而出現機會的國家。此外，「提升產品的價值」，例如升級和提供附加服務，可幫助企業更好地抵消關稅的影響。
與供應商的合作也是重要一環，企業可探索共同分擔增長成本的方案，建立更緊密的合作關係，不僅能有效提高供應鏈的韌性，還能共同應對政策變化的挑戰。
此外，企業還可以加強內部技術能力，持續發展數據分析技術，不光了解美國關稅影響，對於未來市場趨勢及潛在機會都有所幫助；同時，投資於技術創新可提高生產靈活性和效率，實現成本優化。
在觀望的同時，這些行動可為企業打下穩固基礎，不僅有助於應對當前挑戰，也有益於未來的持續發展，在瞬息萬變的市場中繼續前行。
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好的報告不能缺少這項「關鍵要素」！工作報告兩大類別重點解析
一份好的工作報告能幫助你精準傳遞資訊，但許多人卻經常忽略關鍵要素「數字」。為什麼報告一定要用數字？究竟如何讓你的報告更具說服力？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，解析工作報告的兩大類型，並分享讓報告更具說服力的數字思維！
文／盧泫兌
週五10:00A工廠的意外狀況報告雖然是臨時提交，但有些部分好像還可以再完善。我覺得已經做得很好了。這是緊急報告，能準確傳達當前情況就已經很有價值了。而且能在短時間內整理出意外規模和受損情況的數據，真的很不簡單。不過還是有些遺憾。如果能補充對狀況的持續監控及後續處理進展，報告就會更加完善。
只要有職場經驗的人，應該都深刻體會過報告的重要性。一份出色的報告能滿足所有需求，但拙劣的報告卻可能製造原本不存在的問題，甚至讓主管不安到坐立難安。為什麼報告這麼難做呢？
根據字典定義，報告是「向他人告知事情的結果或狀況」。雖然這個定義看似有些抽象，但只要將報告簡化為「向主管傳遞所有與工作相關的資訊」就容易理解了。甚至像是因病無法上班，向公司請假也是一種報告。
然而，報告的定義中缺少了一個關鍵要素，那就是「How to」，也就是「如何傳遞這些資訊的方式」。如果將「How to」納入考量，重新定義報告，可以歸納出以下的結論。
報告的定義
我們所知悉的報告我們應該做的報告What事情的結果與狀況Who主管與同事When狀況報告－（即時、期限內）結果報告－成果報告How to-用數字來傳達或解釋報告
在將近20年的職場生涯中，我做過無數次報告，即使到了現在，仍然每天都要進行。而這些報告的核心始終如一，那就是「數字」。如果一份報告中缺少數字，或者對數字的解釋和邏輯不足，即便其他內容再怎麼完善，也難免會被要求重新確認後再次報告。請記住，報告的本質在於用數字清晰地呈現事情的結果或狀況，並能夠讓對方充分理解這些數字的意義。
為什麼報告一定要用數字？原因在於，每個人在工作中使用的語言和解讀方式都有所不同，也就是說，每個人會根據自身的思維框架去理解對方的話語。而在純粹依靠語言交流的報告中，溝通誤解的風險自然就會提高。
如果你已經透過工作經驗，充分了解主管和同事的溝通習慣，或許能準確捕捉他們的語言重點。但如果你在有限的時間內無法做到這一點，那麼使用明確、直觀的數字來進行報告，就成了不可或缺的方法。
以下舉例說明，假設報告中以「困難」、「很難」或「不可能」等模糊詞彙來描述，若改以數字表達，其內容將變得更具體明確，修改後的結果如下：
達成目標有一定難度。→目前距離目標還差30％
按照現在的情況，幾乎不可能達成目標。→距離目標營業額還差15億韓元。若要100％達標，接下來每個月至少需要達成5億韓元的營業額。
因為銷售狀況不如預期，很難達標。→距離目標銷售量還差2,500個
工作報告的兩大類別
依照目的不同，工作報告可以分為兩類：一類是「緊急通報」，另一類是「計畫報告」。
緊急通報：突發事件、事故或無法預測的狀況
緊急通報通常針對突發的事件、事故或不可預測的狀況，要求快速傳遞核心資訊。例如，假設某工廠發生火災，若因追求完美的報告內容，花時間整理起火原因、分析詳細數據或提出防範對策，工廠可能在這期間就已燒毀殆盡。在這種情況下，「迅速」才是通報的核心，最重要的是用最少的資訊快速回報當前狀況。然而，追求快速並不代表可以省略數據支撐。
即使是緊急通報，也需要包含一些關鍵數字，例如：是否有人員傷亡？火災規模有多大？火勢大約需要多久才能撲滅？這些可以立即掌握的數據，哪怕簡單，也應列入報告，以解答主管的疑問並協助決策。
計畫報告：公司內的日常報告
計畫報告則涵蓋了公司內大部分的日常報告類型，包括預測、分析、業績、應對方案等內容。這類報告的核心重點在於「準確」和「邏輯」。
在公司中，經常需要透過報告來分享進度或匯報成果。例如，假設收到指示要評估某項業務的可行性，或預測某產品的銷售與生產量，在收到指示時，通常也會被告知報告完成的期限。此時，比起快速完成，準確的數據和合理的邏輯才是計畫報告的關鍵。計畫報告需要提出精準的數據，並透過清晰的邏輯進行詳細解釋。
為了提升計畫報告的品質，建議回顧STEP1，檢視自己是否已經建立起良好的數字思考力，這將成為計畫報告成功的基礎。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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又到了Q4，公司明年要編制人力資源系統預算，需要比較市面上各家系統的優缺點與收費，提出更適合公司的採購建議。身為專案負責人的 HR，知道中大型企業所需的人資系統該怎麼挑嗎？又該如何跟老闆溝通說明？由資深導入顧問歸納的 7 大關鍵一一 Check，評估系統其實並不難 (文內提供系統檢核表)
文／104人資學院
本文導覽（點選連結可快速跳至該章節閱讀）
廠商體質：人資背景為優先
系統架構與功能：考量未來發展，需全方位評估
整合與串接：HRM 為地基，連接更多企業管理系統
機敏資料加密：避免維修等原因，導致薪資情報洩漏
流程標準化：從評估、導入到教育
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如何跟老闆溝通說明？（範例下載）
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一、廠商體質：具備在地人資背景為首選，更能瞭解產業行規，並能協助優化公司作業流程
在挑選中大型企業使用的人資系統時，除了系統功能、業界評價等，有什麼是優先考量的項目呢？具備「人資背景」應為重要關鍵。為什麼具備人資背景很重要？
千人電子製造業人資經理：「曾經選了沒有相關經驗的廠商，結果導入過程很痛苦，變成自己要一直教廠商該產業的人事規則 ...」
以中大型製造業為例，電子製造業非常在意差勤管理，需找到一套能支持龐大員工人數、輪班班別複雜、跨廠區支援協作等需求的系統，這時候如果不熟悉相關產業的系統商，可能會在系統 Demo 時頻頻點頭說承諾自己能做到，而導入過程 HR 要除了得提出自己企業的需求外，還得不斷提醒勞動法規、變形工時等規則。不僅造成拉長系統上線時程，如果沒有選對廠商，在未來上線後系統用戶自己也會很辛苦，勞動法規變動時也皆需自己提出修改方向，反而造成企業維護困難。
除此之外，超過 100 位員工的中大型企業，其組織流程往往複雜、調整時需要溝通與牽涉的部門眾多，難以透過系統工具即可優化流程、制度、規範，這時候選擇具備人資知識背景的系統商更為重要。
輔佐中大型企業的系統廠商，不單單只是提供系統工具，應具備能一眼看出企業採納的作業流程的利弊，從流程改善提供建議，提出更利於企業人事管理的解決方案。以 104 為例，104人資系統的顧問團隊，具備 18 年以上的導入經驗，能協助企業在汰換人資系統期間，順勢重新整理企業組織架構、梳理 HR 部門作業流程，也同時優化全體員工的行政效率。這類型的廠商對客戶的協助才是更具有價值與效益。
二、系統架構需完善：系統不全面，導入後更累！評估中大型企業的 HRM，功能必須全方位
在挑選中大型企業使用的人資系統時，HR 可能會很困惑，市面上那麼多系統，哪一種更適合我們公司呢？基本上可從系統形式—雲代管(104獨有)、雲端SaaS、地端版來分。而104人資系統三種方案兼具，企業可依照需求自行選擇，或是由專案顧問協助評估。
系統形式地端建置軟體雲端軟體特點系統建置在公司內部之硬體設備，利用網路區隔，可在公司內部網路獨立運作。隨時隨地遠端存取、即時更新、彈性調整容量和資源。系統架構伺服器由企業自行管理，若IT、資安、機房部門建置完善，資料洩漏風險較低 。無需機房與設備維護。以104為例，採用國際領導品牌AWS，資安機制領先業界整合與介接開放客製與跨系統介接 ，適合中大型企業客製使用。若為公有雲，較無法客製與介接；若為私有雲，可選擇客製，並開放API及SSO串接各大系統。收費方式多為買斷形式。依照需求，104人資系統使用人數甚至可無上限。若為公有雲，多為訂閱形式，依照人頭數收費；若為私有雲，訂閱、買斷形式皆可，依照規模收費適合規模中大型企業，組織架構複雜的集團式企業若為公有雲，適合 100 人以下，人事規則簡易的中小型企業；私有雲則適合100人以上，人事管理複雜的中大型企業。資料整理：104人資學院
由圖表上可以看到，在評估中大型企業使用的 HRM，如能量身打造一定是最符合企業需求。但在預算有限、上線時程的壓力下，從零打造的純客製系統無非拉長評估、導入時間，系統的客製費用也嚇到不少企業主，認定「客製」=「昂貴」。但其實還有一種「套裝型」、「模組型」的人資系統，以多種功能模組、可拼裝、可接受部分客製為優勢，在有 HRM 基礎建設下開放客製，反而更適合人數正在擴編的企業，並跟隨企業需求隨時擴充。
但在找尋這類的系統時，還是需注意功能是否完整、能支持人力資源的規劃。
跨國汽車經銷大廠 HR：「過往經驗告訴我，系統功能全客製的作法未必較好，部份流程配合系統及人資作業實務會更理想、更貼近公司期待。」
一般來說 3~5年公司會考慮替換新的 HRM 系統，而 HR 在評估系統時，可以先考量這 5 年間有哪些會是企業需要發展的重點需求。以下提供除了系統功能外，中大型公司常見的 HRM 需求：
履歷串接：更多的職缺數、更多的履歷量，系統要能介接人力銀行履歷資料
資源擴充：企業未來人資發展策略如 HRD，或是有 EIP 或其他產品需求，是否能擴充相關需求
人資相關報表：通過人力資源報表，向各部門主管展示人員管理相關數據
有些 ERP 系統也會提供簡易的 HRM 功能，我們建議中大型規模的企業因優先考量專業的 HRM 系統，除了更符合各產業的人事行規與需求外，更支持中大型企業的未來發展性，以免系統跟不上企業的人力資源規劃，沒用幾年又需要找一套新系統來取代，占用 IT、總務、預算資源，適應新系統的學習成本也讓 HR 心力交瘁。
三、HRM 是企業管理地基，應能將現有系統一併整合與串接
管理中大型企業的人資系統時，HR 應該常被跨部門同仁詢問，HRM 可以用綁定企業其他系統的帳號嗎？可以整合公司原先有的 EIP 系統嗎... 這些系統整合的需求，在公司規模到達一定的人數，如果不同系統間都資料都需重新建置、每個新系統導入後都要註冊一次，一定會造成企業員工很大的困擾與反感。所以最好的做法是提前布局，評估系統時就該找能跨系統整合、串接的 HRM 系統。
以 104 人資系統架構為範例
以批發零售業為例，如果為比較基本的出勤打卡整合可以先從門禁保全、POS 機、出勤管理、排班管理、打卡工具、薪資系統作進一步的整合。餐飲業員工可使用104人資系統完成排班，到班時使用門禁保全刷卡作為上下班打卡紀錄，如果遇到加班需求，需 POS 機登入登出資料佐證，HR 可在 HRM 的出勤管理同步打卡、加班資料，再結合薪資系統計算當月薪資。如果為較進階的需求，可透過結合 EIP 的人資系統，統一由單一帳號登入 CRM、ERP 輔助銷售與進存貨管理。
由於不同的產業有不同著重的功能需求，透過 HRM 作為人員管理的地基，充份整合 HRD、履歷等人力資源需求外，透過串接的跨平台系統，整合各產業工作需求( 會議室管理、倉庫管理、物流出貨管理等等)，無需替換或導入全新的作業流程，也讓企業數位轉型的範疇更加完整。
四、首重資安！擔心駭客找漏洞或是IT維修時，員工薪資被看光光？機敏資料就該加密
過去曾有竹科企業 HR 和我們反應，公司為了避免員工被挖腳，或是薪資情報外洩，系統盡量由自己開發，或是特別選擇非雲端型系統，避免有任何外洩的風險。但有一次讓公司 IT 進行人事系統維修時，才發現員工資料沒有做加密，工程師輕易的就能瀏覽同事的薪資，或是通訊電話、地址等個資。
我們建議在在選擇 HR 系統時，一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施，機敏資料加密等方式。並且一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施，例如「如果系統要維修是你們的工程師協助嗎？」「那工程師維修的時候會看到哪些資料啊？」下方提供由 104 系統工程提出的系統安全基礎檢核：
內部主機資料交換全面採加密傳輸
維運人員採最小權限原則，僅允許使用者依工作職掌執行所需之授權存取
系統是否有身分驗證機制，密碼是否具較高安全規範與變更管理機制
建立電子資料安全管理機制，包含分級規則
資料新增修改刪除，皆可追朔操作者，並保存相關紀錄
更多系統資料安全檢核依據，請至文末下載 HRM 系統檢核表
而另一方面104資訊科技設有資安團隊，定期執行弱點掃描及源碼檢測，追蹤修補狀態，更為業界第一間獲得行動MAS標章，並同時榮獲多項資安獎項，以及獲得多重國際標準認證，包含 ISO/IEC 27001: 2013、BS 10012: 2017 及 ISO/IEC 29100: 2011 ，提供中大型成長中的企業最完善的資訊安全保障。
五、專業的系統商，導入流程與教育訓練都該標準化
評估 HR 系統時除了上述幾點外，導入流程也該是挑選的重點必要條件。
亞太區知名通訊商主管：「過去我們也曾兩次導入 HRM 系統，但皆並未導入成功，除了最終系統不符合需求外，混亂的導入流程、難以溝通的工程人員也讓我們很頭痛…」
以 104 人資系統導入流程為例，在接到客戶有系統需求時，團隊將進行制度訪談 (圖上橘色虛線部分)，當顧問評估確認系統適用於企業後，才會進行下一階段的安裝與設定... 標準化專案式導入流程，讓 HR 方便與公司回報導入進度。
建議洽詢 HR 系統時，請廠商提供該系統的上線年限、導入成功率與續約率，並且在確認功能面符合公司需求後，請廠商提出一份導入流程計畫，審慎評估系統商的導入與教育訓練經驗。
六、售後別忽略，系統維護、版更、危機處理的應對方式都得納入考量
上述幾點都符合公司需求後，恭喜你系統成功上線基本上不會有問題。但付完錢後，系統不穩定、服務窗口也無法即時協助、員工反應很難用，反而造成 HR 更大的困擾...
電子供應鏈管理處資深經理：「我們與同業推薦104系統的原因是，即使系統一開始並非百分之百符合公司需求，但沒達到的部分會想辦法在版本更新時改善，後續服務也能得到適當的回應，採納我們的意見，服務方面才是我們更重視的…」
我們建議企業可以在系統導入過程中，觀察廠商的團隊素質，例如工程人員能否將工程面的知識轉化為人資夥伴能夠理解的用語；勞動法令相關知識是否足夠、客服的服務品質是否即時解決，無需再請 IT 人員協助。並請廠商提供版更流程、維修流程，事前評估售後的窗口服務時間、服務時效、諮詢費用等，讓系統用戶沒有後顧之憂。
而104人資系統團隊在計薪週期都會安排值班團隊，隨時協助解決遇到的問題及狀況，不用擔心找不到顧問或工程人員，HR可以更有效率完成計薪！
七、如何跟老闆溝通報告？抓到老闆想聽的重點！
當您利用系統檢核表收集完一輪廠商資訊之後，心中應該有屬意的廠商或是剩下2-3間比較，這時候最多人資擔心的就是要如何跟老闆報告，為何選擇這一間廠商？上述1-6點可以慢慢讓人資分析比較，但老闆沒有時間等人資一一說明，這也是我們時常被人資詢問的問題，該如何快速讓老闆抓住重點，理解廠商優勢呢？老闆最在乎的就是成本、效率與風險。與其一一拆解各種功能，不如讓老闆先知道你做足了功課，先進行一頁總結，再精簡扼要的提供佐證資訊。下方以原本沒有人資系統，最終選擇104人資系統買斷版為例：(範例下載)
▍原因說明：依照貴司採購人資系統後想解決的問題▍ 一頁總結：我們建議選擇104人資系統 原因：價格及維護成本合理、成長擴充無虞、預計提升50%行政效率、104公司財務穩健
▍精簡說明：
功能符合：符合本公司人事管理流程，系統不斷優化，免費版更
金額費用：價格＊元，維護費＊％
相較B廠商價格低廉/相同，但功能、服務、及廠商背景為104勝出。費用優勢包含：免費版更及法令更新、人數成長擴充不額外收費、系統使用期間提供顧問諮詢服務、集團或關係企業多公司可一起使用。
▍廠商優勢：
專業導入顧問陪跑，三個月快速上線。
品牌知名度高，系統穩定發展超過20年，客戶數多且服務口碑佳。
服務團隊資深且專業，人資系統導入經驗逾20年。
資安政策嚴謹，定期執行弱點掃描及源碼檢測。
可串接104人力銀行服務(VIP履歷、薪酬平台、LMS平台)及各種第三方系統(EIP/BPM/ERP等)，且開放客製。
導入此系統，無需增加IT資源。
支援行動APP，員工使用方便。
提升50%以上行政效率，計薪時間、排班時間、考勤時間皆縮短。
104人資學院提供簡易的簡報提案範例，歡迎下載參考：簡報下載
以上簡報方向建議，讓老闆一次抓住重點與優勢，再附上您依照公司需求整理的系統比較表，讓老闆有時間時可以過目。但如果看完、比較完還是不清楚如何跟老闆說明，104的專案顧問都會依照每間公司不同需求來協助您！
最後除了上述7點外，104 顧問團隊更提供評估 HRM 系統檢核表(Checklist)，方便 HR 與採購同仁於評估階段時一一檢核。
下載系統檢核表
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
在企業經營的過程中，資料與報表的管理總是非常關鍵，尤其對於人力資源部門而言，能夠有效地追蹤與分析員工數據，可以大大提升決策和優化組織結構的效率。104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放，從欄位到分析邏輯，完全自行定義，打造真正屬於團隊需求的數據視角，進而提升決策的效率和品質。
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
104 HR Max提供內建超過150張已設定好欄位邏輯的標準制式報表，能夠滿足大部分企業的日常需求，但時常會遇到特殊情況，需要增減報表欄位，或是調整欄位顯示順序，因此104特別開發可以根據企業的特定需求，透過5大步驟 x 750+欄位，輕鬆完成專屬於您的自訂報表。
▲簡單5步驟輕鬆完成屬於您的報表。
自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
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張忠謀的將才之道：從《孫子兵法》看台積電如何訓練頂尖經理人
張忠謀如何培養頂尖經理人？本文探討台積電如何透過跨部門機制、價值觀與領導哲學，培養具備「智、信、仁、勇、嚴」經理人的將才之道。本文節錄自《王道經營會計學》（施振榮、劉順仁著），以下內容由台積電資深副總何麗梅執筆。
文／台積電資深副總何麗梅 圖／台灣積體電路製造股份有限公司提供
許多產品公司透過「事業單位」（BU）的組織架構培養全方位的總經理，BU的管理就像一間完整的公司，BU的負責人相當於一家公司的總經理， 負BU的損益責任。每個BU下有獨立的業務、行銷、研發、生產、財務、人事……等功能性的主管。公司培養人才的方法，是從表現優秀的功能性主管中，選出BU的總經理；再由表現優異的BU總經理中，產生公司的執行長。我在一些重要的供應商或客戶中，常常觀察到這種現象，由財務長成為執行長的例子也有好幾個。
但由BU培養全方位經理人的方法，在台積電恐怕很難執行，因為我們獨特的商業模式並不適合把公司拆解成好幾個BU。因此，台積電的管理架構是功能性的組織，所有副總幾乎都是功能性組織的最高主管。例如：研發副總、生產副總、業務副總、財務長、資訊長、人資長、法務長……等等。
這種狀況下，要培養全方位的領導人必須經過適當設計。工作輪調是很有效的方法，過去也一直在做，但因專業的限制，大幅度跨領域的輪調，例如把財務長調去管研發，有其困難。因此公司內部有許多跨組織的委員會，透過定期的會議來溝通、討論、做決策。
例如：資本支出委員會，決定產能的規劃及資本支出的核准；技術委員會，協調技術的發展及進程；還有新設備委員會、升遷評議委員會、風險管理委員會……等等。
這些重大決策的委員會，通常由董事長、執行長或副總擔任主席，成員包括相關業務的高階主管及幕僚人員。舉例說明：資本支出委員會由董事長親自主持，成員包含執行長、財務長、企劃部門、市場預測、業務開發、營運或研發部門的主管。資本支出的決策，要考慮市場狀況、客戶需求、產能規劃、競爭態勢、投資金額及報酬率……等等。在會議中，相關單位都要詳細說明，這個機制讓不同單位對一個決策的各個面向能有完整的了解。業務單位要考慮每筆生意的投資報酬率、生產單位執行的困難度，財務單位也了解客戶的需求及策略，而董事長聽取各部門的報告，經過討論，綜觀全局做出最好的決定。
我認為這是一個非常好的機制，可以訓練主管跨領域的知識，使高階主管具備董事長及執行長的視野及能力。這個制度的優點是集思廣益，但可能的缺點，就是意見太多無法整合。因此委員會主席的「當責」（accountability），就是要在諸多考量中做出正確的決定。
訓練經理人的「智、信、仁、勇、嚴 」
接下來，我想由《孫子兵法》的角度，更進一步談談台積電如何訓練經理人。孫子強調，「將才」要有五個特質─「智、信、仁、勇、嚴 」，亦即「智謀兼備，信守承諾，仁愛部下，勇敢果斷，治軍嚴明」。我想以幾個小故事，來說明張董事長如何訓練經理人具備這五項特質。
1. 智
1987 年，張忠謀博士應政府邀請創立一間半導體公司。當時台灣的半導體技術落後世界半導體水準甚多，研發設計及市場能力均不足，要創立一間什麼樣的半導體公司才有可能成功呢？他發現台灣有一個可能優勢，就是生產製造的良率（yield）還不錯。經過思考之後，他決定創立一間以生產製造為主的半導體公司，即「專業晶圓代工」（foundry）。當時知名的半導體公司都是自行設計產品、生產製造以及自己銷售，稱為「整合元件製造公司」， 亦即IDM（integrated design manufacture）。「專業晶圓代工」的商業模式，是只做「製造」這一部分，而不從事產品設計。這個創新的商業模式，改變了半導體產業的專業分工。有了專業晶圓代工公司的出現，半導體設計公司可以專注在產品設計研發上，不用擔心龐大的資本支出，因此大家都可以在自己最擅長的領域盡情創新，也帶動了過去30年半導體產業的蓬勃發展。半導體設計公司也成為台積電最重要的客戶，後來整合元件公司也逐漸將先進製程產品交由台積電代工，以增加其競爭力。因著客戶的成功，台積電也成為一家舉足輕重的半導體公司。
由於晶圓製造是半導體產業鏈中最為資本密集的一環，技術密集程度也相當於設計，因此投資報酬率的觀念非常重要。我們需要足夠的營業利益率以及資產報酬率，來支持龐大的研發費用和建置產能所需的資本支出。張董事長強調，在進行投資決策時，投入資本回報率（return on invested capital，簡稱ROIC）是非常重要的財務指標，如何讓昂貴的資產充分利用、產能規劃適時適量、產能利用率保持高水準、如何延長設備的使用年限，是公司持續獲利的關鍵。
台積電的商業模式，最重要的價值觀是：誠信正直以贏取客戶、夥伴及供應商的信任，以及不與客戶競爭。
三個最重要的策略是：
技術領先（technology leadership）
卓越製造（manufacturing excellence）
客戶信任（customer trust）
創新的商業模式、價值觀、策略，和其徹底的執行，張董事長集數十年半導體的經驗智慧，領導台積電在短短30年間成為一家世界級的公司，這個偉大的成果恐怕連他也始料未及。
2. 信
張董事長不斷教導我們，要實踐對利害關係人（stakeholders）的承諾。
誠信正直是台積電最重要的價值觀，台積電三個最重要的利害關係人為：股東、員工、社會。
對於股東的承諾，是透過股票增值及現金股利，創造令股東滿意的投資報酬率。股票長期的增值，絕對是來自公司良好的基本面，持續的獲利成長即為基本面的最重要表現。台積電非常重視股東的意見：股東要求股東會議案必須表決，不喜歡台灣公司用鼓掌代表通過，台積電便率先改為逐案說明、併案表決的方式，影響許多公司採用表決制；股東重視現金股利的穩定持續性，台積電信守「持續且逐漸增加」（sustainable and gradually increase）的現金股利政策，讓股東非常滿意。
對客戶，我們不輕易承諾，然一旦承諾，必赴湯蹈火全力以赴。不和客戶競爭，保護客戶的智慧財產，是建立客戶信任最重要的基石。答應客戶的事，即使短期吃虧也會信守承諾，不輕易更改。
對員工的承諾，是提供學習成長的工作環境及優渥的薪酬。張董事長多年來堅持推動每週工時不低於40小時，也不超過50小時，兼顧員工工作與生活平衡已獲得良好的成效。同時，提供優良的工作環境及優於同業的薪酬，由員工離職率不超過5％可得到證明。
對社會的承諾，是善盡企業公民責任，愛護環境、關懷弱勢，以成為「提升社會向上的力量」作為典範。「遵守法律，不做壞事」是最基本的要求。台積電致力於綠工廠、綠建築的推廣，對於節能減碳、循環經濟，及供應鏈管理的推動不遺餘力。在公益慈善方面，透過文教基金會及慈善基金會，結合超過萬人的志工群，參與關懷社會弱勢教育及生活的各項活動。台積電獨創的公益商業模式，以公司的專業知識親身投入災害重建，取代直接捐款的做法，在八八風災、高雄氣爆、八仙塵爆及花蓮震災的事件中，親力親為、直接有效地協助受災戶恢復正常生活，贏得社會大眾的肯定和信任。
3. 仁
張董事長非常關心員工，尤其是基層員工。記得2009年董事長回任後，發現公司有兩千多名派遣人力（也就是所謂「outsourcing」的員工），由人力派遣公司僱用在台積電工作。他們的待遇低， 不能參加員工分紅，向心力低、流動率高，形同公司內的次等公民。張董事長知道後非常生氣，堅持只要是台積電員工，不論是清潔工或是在工廠做最基層的工作，都應一視同仁，因此下令所有派遣員工必須轉為正職，並且派我去負責這項計畫。
派遣人力在當年很普遍，許多公司都用這種機制調節人力。開始進行改革時阻力很大，因為工廠主管擔心這批員工素質不佳，又怕失去用人的彈性；因此前後總共花了八個月時間，經過細膩的規劃、溝通、執行，終於把2400 名派遣人力經正常的聘用程序轉為正職。對於沒有錄用的人，我們也提供獎金，請人力派遣公司務必替他們找到工作。在這個過程中，董事長沒有任何一次問我做這件事要增加多少成本。因為在他心中，凡是違反基本原則價值觀的事情，不計成本也一定要把它導正，絕不妥協。
2018年5月，在南科和中科舉辦的董事長惜別會上，有好幾位同仁是當年的派遣人力，他們特別當面表達了對董事長的感念，因為當年的這個決定，翻轉了他們的命運！
4. 勇
張董強調，「risk-taking」（ 風險承擔）與「make hard decisions」（做困難的決定）是高階主管必要之事。例如，充滿不確定性之下的重大投資案。
2009年6月，張董事長再度回任執行長，之後幾年他做了幾個重大的改變。首先，他訂立了未來五年的財務目標：2010年至2015年，營收獲利成長大於10%，股東權益報酬率大於或等於20%。在這個目標下，他大幅提高研發投資及資本支出，自2010年至2015年，研發費用成長超過兩倍，由9.4億美元成長到20億美元；研發人數也成長了1.8倍，由2800人成長到超過5000人。
資本支出在2010年之前的五年當中，幾乎每年都在20億美元左右；但自2010年起，每年的資本支出年年創新高，一路成長到接近100億美元，這個大膽的決定也帶來了豐碩的成果。公司的營收成長兩倍，（以下皆為台幣）由2010年的4195億元成長到2015年的8434億，稅後純益也由1616億元成長到3065億，股東權益報酬率每年都超過20%，順利地達成五年計畫的財務目標。股票市值也由2010年的1.8兆，增加為2015年的3.8兆。台積電晉升為全世界前三大的半導體公司。
回想當年，這個大幅投資的勇敢決定並不是那麼容易做的。當時市場許多人都認為摩爾定律已趨緩，半導體未來成長將放慢，台積電市占率已經很高，成長空間有限；甚至連公司的董事會也對大幅增加資本支出提出質疑。張董事長據理力爭，向董事會仔細說明他的策略及計畫：他認為，科技發展到目前為止，尚無任何東西可以取代矽晶片的使用。科技發展的目的是改善人類生活，半導體的需求一定存在，只要在既有基礎上深耕，一定可以繼續成長及獲利；這個觀點得到了董事會的信任及支持。剛好，2010年至2015年這五年間遇上行動裝置的興起，帶動了半導體的強勁需求，台積電領先的先進及特殊製程技術，擁有全世界最大的產能，使公司在這一波的景氣中，成為行動裝置晶片最重要的生產基地。智慧手機的普及，大幅改變了人類的生活方式；台積電對世界科技產業的重要性也大幅提升。張董事長的果敢遠見，證明了只要目標清楚、策略正確、執行落實，還是可以再創奇蹟。
5. 嚴
張董事長治軍嚴明，人人皆知。首先就是他的記憶力十分驚人，他經常提及幾十年前的事情，不管是德州儀器（TI）時代或者是早期台積電的故事，對於時間、地點、場景、人物及當時對話的內容，都記得清清楚楚。
另外，董事長觀察一個人，有種非常獨特深入的直觀。他在問你問題的時候，同時也在觀察你這個人。他專注聆聽，也同時思考你為什麼會這樣回答，以了解你的邏輯跟你的價值觀。他問問題或陳述一個事件時，用字非常精準，同時也希望你的回答是確實而精準的，你絕對不可能在他面前裝懂、矇混或顧左右而言他。他對部屬的要求很高，批評一向都很直率，這樣的訓練久了，漸漸地，我們對自己更了解，也更堅強了。
張董很注重會議的效率，開會一定要守時，目的要很清楚，參與的人都要有貢獻，會議當中決定的事情，要有很清楚的記錄及跟催（follow-up）。
許多人都知道，台積電的副總每週都要寫週報給張董事長。週報最好不要超過一頁，內容包含和工作有關的重要事項，以及你想告訴他的事情。他每個週末都要花兩個小時讀二十幾份報告，如果有幾位副總提到共同的事情、但中間有矛盾或模糊的地方，技術主管用了太多看不懂的艱澀術語、或提出公司營運上的重要問題，他一定會在週一早上的經營管理會議中提出討論，務求全盤了解，一定要有人負責解決。
坦白說，許多副總對於每星期要交週報，都感到小有壓力。張董事長自律甚嚴，工作、閱讀、生活起居、運動休閒，一切按部就班井然有序。做重大決策時如泰山，收集資訊、反覆思考判斷，務求每個決定都盡量想得深、想得遠。這樣的態度，也形塑了台積人做事嚴謹、實事求是的企業文化。
節錄自：時報出版《王道經營會計學》／施振榮、劉順仁 著
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
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【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
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手機報稅簡便 但專家提醒須注意資安風險
2025-05-05報導 經濟日報記者賴昭穎 由聯合新聞網授權轉載
5月綜所稅結算申報開跑，財政部今年力推手機報稅，但近期南韓最大電信業者 SK Telecom（SKT）爆發嚴重資安事件，駭客透過惡意程式入侵，竊取了用戶的USIM相關資料，造成個資外洩。KPMG顧問服務部營運長謝昀澤表示，現正值報稅季，手機金融服務預期將被大量使用，民眾要謹記五個重點，才能避免自己成為手機SIM卡攻擊的受害者。
延伸閱讀：怎麼用手機繳稅？手機報所得稅能選現金繳稅嗎？5步驟圖文、影片詳解
謝昀澤表示，依據目前的資訊分析，SKT這起事件的原因可能與其資安預算縮減有關。SKT去年減少網路安全支出，使得駭客利用多種惡意軟體進行攻擊，並成功入侵SKT的系統。由於全球不景氣與多國政府大幅削減預算，使得政府與大型企業，開始重新被國際駭客集團盯上。
以美國網路安全主管機關網路安全暨基礎架構管理署（CISA）為例，近期該機構即因預算刪減，已停用幾款重要的資安分析工具。這些工具對於惡意程式偵測和網路資安監控至關重要，如此定會削弱國家整體的網路防禦能力。
謝昀澤分析，過去民眾普遍認為SIM卡攻擊因成本較高，不易大規模執行，通常是鎖定高價值受害者的駭客手法。但SKT事件顛覆這個想法，據國外媒體報導有超過25種資料型態及大量行動服務資訊遭外洩，駭客透過這些資訊，即可偽造SIM卡、冒用他人身分。
謝昀澤指出，若SIM卡遭偽冒複製，駭客不僅可掌控（接管）受害者的身分驗證機制，創造出「暗黑數位孿生（Dark Digital Twin）」的偽SIM卡，還可能進一步修改其在銀行、證券等高敏感機構中的基本資料與聯絡資訊，甚至竄改交易內容，造成金融交易失序。
KPMG數位安全實驗室主管林大馗指出，目前台灣金融機構仍有大量行動服務仰賴手機門號進行身分驗證，這類機制的潛在風險亟需重視，並發展對應的安全強化方案。
謝昀澤提醒，目前是報稅季，手機金融服務預期將被大量使用，民眾要謹記五個重點，才能避免自己成為手機SIM卡攻擊的受害者。
不要讓手機門號成為單一驗證機制。
不要提供過多的個人身分驗證資訊。
要設定足夠複雜的密碼：因為SIM卡交換攻擊(SIM Swapping)，主要攔截透過簡訊傳送的二次驗證碼（OTP），無法破解第一道以密碼為主的驗證機制。因此，強化第一關的密碼強度，可有效提升整體防護力。
要設定重要交易即時通知的第二管道：例如Line, Email。
要留意應收到而未收到的交易簡訊通知。
台積電法說會效益：實踐「問責」文化，讓原始股東投報率高達951倍
台積電資深副總何麗梅指出，台積電能有今天的成就，張忠謀董事長一手建立的「問責」企業文化扮演著關鍵角色。台積電如何透過一場場法說會，實踐「問責」文化與公司治理？本文節錄自《財報就像一本故事書【20週年與時俱進增訂版】》，以下內容由台積電資深副總何麗梅執筆。
文／台積電資深副總何麗梅 圖／台灣積體電路製造股份有限公司提供
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台積電如何準備法說會？法說會的DOs和DON’Ts台積電法說會的效益一切回歸「問責」張董事長的告別法說會
法說會是企業實踐「問責」的重要工具，目的是藉由公司提供的資訊，予投資人作為投資股票時的參考。除了財務資訊之外，投資人也關心公司的產業前景、技術發展、競爭優勢、產能規劃、資本支出、獲利能力等問題。每位分析師都有自己的財務模型，根據每一季公司提供的數字，更新其財務模型之參數，以預測公司的股價，並做出買賣股票的評論。因此，法說會釋出的訊息對短期股價有相當直接的影響力。
誰是聽眾？他們關心的是什麼（未來成長、現金股利）？他們都有各自不同的資訊需求與可能行動。由於台積電位居半導體產業鏈的樞紐位置，占台股權重高達20％，因此外界相當重視台積電法說會所釋出的訊息。除了台積電的業務之外，投資人也想從台積電釋出的訊息，來預測半導體供應鏈的景氣好壞。半導體供應鏈包含半導體設備和原物料供應商、矽智財公司、晶圓代工公司、半導體設計公司、系統公司及晶片的使用者，乃至終端市場消費者的需求，都有人關心。法說會的聽眾，不只是報導晶圓代工的產業分析師，也包含了競爭對手、客戶、供應商的產業分析師，以及國內外媒體和一般社會大眾。聽眾的組成相當多元，他們想獲得的資訊也相當廣泛：公司營收獲利變化可能對客戶、供應商和競爭對手的影響；公司的資本支出可能影響設備供應商的生意；某些長線投資人特別關心公司的股利政策；社會大眾有興趣知道公司對國內外重大政策的看法等等。
因此，在我們所揭露的訊息中，必須注意其敏感度。有些事情涉及供應商與客戶的業務機密，並不適合公開討論；對於政府政策的看法，亦可能被媒體斷章取義而做出偏頗的報導。
我們也了解，同一項資訊，在不同狀況與不同的人眼中，解讀可能很不一樣。例如公司的毛利率上升，對投資人而言是好消息，但對客戶來說，便可能認為是公司賣得太貴了。在景氣好的時候，資本支出增加是正面消息；但景氣下滑時，增加支出可能是負面消息，若處理不當，可能造成其他公司的股價變動或大眾的誤解。因此，執行長和財務長的發言必須非常精準，臨場的反應也是很大的挑戰。
台積電如何準備法說會？
台積電從1997年開始舉辦法說會，在這之後至2010年的13年間，我們每季都有兩場法說會。下午場是對分析師、國內法人及媒體，以現場面對面的方式進行；晚上場則是對外資法人、分析師，以電話會議方式進行。2010年起，為了讓資訊同步且提升效率，我們做了一些改革，改為只有下午一場，以現場直播和線上電話同時連線的方式進行。此種方式難度較高，因為要在眾目睽睽之下，同時回應現場和遠端call in的提問，並全部以英語作答。後來發現，國內有些媒體無法完全掌握英語討論的真實內容，為了避免媒體因聽不清楚英語問答而錯誤報導，在每次法說會後，我們也會舉行30至40分鐘的媒體互動討論，以協助媒體正確報導法說會。
法說會的準備工作，通常在會前十天就開始了。這段期間，法人關係處、會計處以及業務單位的許多同仁會相當忙碌，我們要收集分析師的問題、製作管理報表、準備新聞稿、召開審計委員會，以及準備法說當天的簡報資料。簡報資料的準備，除了財務數字以外，更重要的是「重要訊息」（key message）的擬定。
「重要訊息」是公司主動提供給投資人的資訊，目的是預先回答多數投資人共同關切的問題，以減少現場提問的次數，並增進溝通效率。另一個重要的目的，則是管理投資人的期望。投資人的預期太過樂觀或太過悲觀都是不好的，我們希望股價反映的是公司真實的價值，避免在資訊不明的狀況下令股價有太大的起伏，致使投資人遭受無謂的損失。
討論「重要訊息」的會議通常分兩次進行，皆由董事長主持。參加成員包含共同執行長、財務長，以及法人關係處的處長，共五人。第一次會議先把問題仔細讀一次，決定「重要訊息」有哪些、其內容重點，並決定由誰負責。之後的幾天，執行長和財務長會各自準備所負責的「重要訊息」內容。第二次會議通常在法說會的前三天舉行，目的是仔細討論準備好的「重要訊息」，包含內容是否恰當、用字遣詞是否精確陳述事實、是否表現出信心，以及是否清楚回答了投資人的問題等。
法說會的DOs和DON’Ts
根據多年經驗，我們在此可歸納出幾個法說會的「DOs」和「DON’Ts」。
DOs
對於財務資訊的揭露，以最高標準的透明度自我要求。（Highest standard of transparency.）財務分析務必正確易懂，使讀者能清楚了解公司的財務狀況，並產生高度的信任感。
回答問題的態度要誠懇誠實，並妥善地陳述事實。（Sincere and honest , tell the truth well!）問題出現時，不論問題品質好壞，都要誠懇回應，避免實問虛答、敷衍了事。如果問題太敏感以致不能直接回答，也應誠懇告知。「tell the truth」比較簡單，真正困難的是「well」─尤其是負面的問題，必須留意如何不逃避事實，又能將問題導入正面的方向。若回答得不好，則可能造成誤解，反而衍生更多問題。
先聽清楚問題再回答。（Listen carefully before answer.）因為線上同步連線，有時用英語溝通不太清楚，或者某些問題本身即帶有陷阱─提問者想問敏感或爭議性問題，但他也知道公司不便直接回答，便拐彎抹角、旁敲側擊，或挖個坑讓你跳下去，如不留意就可能說錯話。因此，必須先弄清楚問題的重點在哪裡，思考過後再回答。
訊息的一致性。（Be consistent.）公司每一次在法說會的發言都有現場錄音和逐字翻譯，我們必須記得過去曾說過的話。若因景氣變化，公司必須修改財務預測，或有其他原因，導致與過去提供的訊息不一致時，基於誠信原則，應清楚解釋變化的原因，使聽眾對這件事有較為完整的了解。
DON’Ts
要知道什麼能說、什麼不能說。雖然公司以誠信透明來自我要求，但某些資訊的過度揭露將損害自身的競爭優勢，應適可而止。
不評論競爭對手、特定供應商、特定客戶和公司生意往來的狀況，以及客戶和客戶之間競合的討論。台積電在產業鏈的關鍵位置，使分析師有興趣取得更多資訊，以作為投資其他公司股票的參考。台積電的核心價值包括公平競爭、不評論競爭對手，以及保護供應商、客戶及其他公司的智慧財產權和營業祕密。逾越本分的評論，會對他人帶來困擾。
對政治、公共政策或社會大眾關心的公眾議題，要仔細思考、謹慎發言。考慮到台積電在全球市場營運及台灣的影響力，對公眾議題的看法影響層面很廣泛，因此發言必須謹慎。
此外，由於半導體景氣循環非常明顯，每季之間業務變化可能很大，在面對投資人時，經理人的自我心理建設也非常重要。趨吉避凶、報喜不報憂是人的本性，在業務不好時、特別是狀況比市場預期更差的時候，還要能夠堅守原則，誠懇、誠實、妥善地陳述事實，對經理人來說是一大考驗，但也是市場觀察公司品格的最好時機。當我們以正確的態度，盡最大的努力和投資人溝通後，便無須對股價的起伏過度反應。股價的短期變化會受到很多因素影響，但從長期來看，公司的基本面才是決定股價的最大因素。
台積電法說會的效益
雖然準備法說會要耗費許多時間，但也有相當大的好處。因參與提供資料的人跨越許多部門，形同每一季都對公司的營運做一個總整理，如此能對經營環境的變化有更好的掌握。透過和投資人的互動及分析師的報告，思考應採取哪些行動來回應投資人的期許、哪些策略需要調整，如此才能穩健地往長期目標邁進。
張董事長非常重視法說會，他也要求台積電的主管都必須聆聽線上法說會。法說會當天通常會開放一間大會議室，讓主管們可以一起聆聽現場法說會。法說會結束後的當晚，法人關係部門會收集分析師及媒體的報告；第二天早上，張董事長便會召集會議，和執行長、財務長一同檢討法說會的表現及討論改進事項。
由於高階主管長期對股東的重視，持續耕耘公司的基本面，每季透過法說會和投資人溝通，自公司成立30年以來，原始股東的投資報酬率高達951倍；上市時購買台積電股票的股東，投資報酬率也高達97倍。法說會成功扮演了提升公司價值的角色，並贏得了股東的長期信任。
一切回歸「問責」
公司的「問責」，展現於重視公司治理。公司治理的目的，是在維護各個利害關係人（stakeholders）的利益平衡。
台積電三個最重要的利害關係人依序為：股東、員工、社會。
股東的滿意度，來自股票的增值以及持續增加的現金股利。公司在經營過程中必須重視股東意見，而法說會在公司經營團隊和股東的溝通上扮演了重要的角色。一場悉心準備的法說會，也代表了經營團隊的「問責」。
張董事長的告別法說會
2018年6月，張董事長退休了。早在8個月前，也就是2017年10月初，張董事長就向大家宣布了他的交棒計畫。他之所以提早宣布，完全是基於一個有責任感的企業家，對股東、員工、社會負責任的心態。在過去幾個月，他也加速了對雙首長及高階主管的訓練，並對未來五年的策略及挑戰殷殷叮嚀。
2018年1月18日的法說會，是董事長最後一次參加法說會。全場法人座無虛席，許多人更是專程為董事長而來。結束前，董事長向現場觀眾溫暖道別，說他多年來非常享受在法說會和大家的互動，他會想念大家。相信半導體的產業分析師、台積電的股東、客戶、員工，以及所有關心台積電的人，也會永遠記得他！
法說會種種嚴謹的思慮、準備與執行，皆根植於台積電持續強調「問責」的企業文化。張董事長對企業文化極端重視，2002年，他親自帶領數十位主管，花了七天下班時間，在台積三廠的訓練中心進行企業轉型（corporate transformation）的腦力激盪，重新檢討台積電的使命、願景與核心價值，並分組討論台積電的十大經營理念。台積電能有今天的成就，張董事長一手建立的「問責」企業文化扮演著關鍵角色。
雖然張董事長退休了，當我經過總部八樓的董事長辦公室，看不到銀髮的身影、聞不到熟悉的菸草味、聽不到寓意深遠的故事了，但張董事長留下的「問責」精神與文化，將持續激勵我自己與台積電同仁，以張董事長的標準來自我要求、努力工作。
用財報向法人說故事，是台積電公司治理（governance，G）信念與成果的具體表現。
節錄自：時報出版《財報就像一本故事書【20週年與時俱進增訂版】》／劉順仁 著
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想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。
文 /【104學習精靈】
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什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰
什麼是資料工程師？需要哪些技能？
資料工程師工作內容
資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。
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資料工程師技能與工具能力分析
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1. 資料工程師基礎技能
資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。
Python：常用於數據處理與自動化管道建設。
網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式
SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。
Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。
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2. 資料工程師核心技能
資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。
R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。
SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。
資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。
雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。
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3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證
資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。
Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。
雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。
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資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利
1. 溝通與跨部門協作能力：
資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。
2. 問題解決與批判性思維：
在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。
3. 時間管理與專案執行能力：
面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。
4. 持續學習與技術適應能力：
資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。
資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵
隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。
1. 台灣資料工程師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵
掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。
程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。
資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南
資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下：
1. 軟體工程師
資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。
技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。
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2. 數據分析師
位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。
技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。
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3. 演算法工程師｜資料科學家
就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。
演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。
AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。
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資料工程師的挑戰
數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。
除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。
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會計專業考試 報名人數逾1,600人
2025/04/14報導 經濟日報記者陳碧雲 由聯合新聞網授權轉載
會計師公會全國聯合會（簡稱全聯會）今年持續推動「會計專業認證考試」，自2018年開辦以來，已邁入第八年，2025年度考試日前同步在全台十大考區舉行，報名人數突破1,600人。
全聯會秘書長劉興宗表示，會計屬獨門學術，會計師猶如是企業的醫生，而會計人員則是企業的護理師， 隨著會計職能涵蓋科技應用、數據分析、ESG等多元領域，全聯會以「考用合一」為核心理念，持續優化認證內容，貼近產業實務與市場需求。
全聯會也規劃推出社會人士會計專業認證，希望跨領域為會計產業造就人才。他強調，現今會計產業不論在薪資、工時及工作氛圍，與以往既有的刻板印象大不同，他希望不論是科班出身的會計人員或中途轉職進入會計領域者，不要輕言放棄會計工作。
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▲巡視北區考場的會計師公會全國聯合會代表關切考生的狀況，並為他們打氣加油。（圖片來源：吳榮邦攝影 由聯合新聞網授權轉載）
會計教育學院主委劉嘉松指出，會計專業認證考試已獲教育部國教署認可，並登錄於高級中等學校學生學習歷程資料庫（證照代碼：1567），具有高度公信力與專業性。考試內容涵蓋完整的會計學知識與財務分析，依據「國際財務報導準則」及我國「企業會計準則」命題。為了讓會計技職學子能多樣選擇，此次也廣招商管群各系所，能廣納選才，這是學院多年來，為國家培育會計人才，所秉持的宗旨，希能善盡一份社會責任。
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台北商業大學會計資訊系主任李興漢指出，在AI與大數據盛行的智慧時代，會計工作透過資訊軟體的運用與整合，將有助於提升工作效率與人力成本。本次考試結果將於4月22日公告，全聯會並將在5月中旬舉辦優秀考生表揚活動，展現對青年職涯發展的高度關注，並深化與產官學界的連結，協助掌握永續職場競爭力。
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