職安必修課｜職業安全衛生法
職場健康與安全不應該只是福利口號或政府法規，而是SDGs十七項永續發展項目，企業ESG人才永續發展的關鍵指標！有助提高工作效率、員工滿意度等，從而獲得更好的商業成果，達到企業永續經營。職安課程，每年都該累計超過3hr！讓我們一起跟著侯怡岑（Polly） 老師認識：職業安全衛生法！
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國營事業考試-職業安全衛生類別歷屆考題彙編
★★陣容最強之職安衛作者群，以高分通過國營事業考試之經驗，陪您一起掌握答題方向，順利通過考試★★
本書為協助考生在有限時間內有效率的準備國營事業招考，號召最具國考經驗之專家、名師，並且在專業科目上獲得高分的佼佼者，亦為職業衛生、工業安全雙技師，結合多年考試、職安歷練及輔導事業單位實務經驗，在所擅長的科目中分享答題技巧、分享寶貴經驗，合力打造最優質考試參考書籍，讓考生能在最短時間內藉此提升學識與邏輯概念，結合理論與實務之答題方式，掌握答題方向及技巧，並順利通過考試。
★最優質之職安衛考試參考書籍
★最強之職安衛國考菁英作者群
★收錄104年至109年試題題解
★各科考試重點精華及答題技巧
本書特色：
1.陣容最強之職安衛作者群
作者結合多年職業安全衛生類別國營招考、公務高考及工業安全、職業衛生專技高考等考試經驗，共同編纂，合力打造最優質考試參考書籍。
2.業界收錄考題最齊全
收錄104年至109年經濟部所屬事業機構（台電、中油、台水、台糖）新進職員甄試、臺灣菸酒股份有限公司從業職員及從業評價職位人員甄試、中華郵政公司職階人員甄試、交通部臺灣鐵路管理局營運人員甄試、臺灣港務股份有限公司新進從業人員甄試、中央銀行所屬中央造幣廠新進人員甄試、桃園國際機場股份有限公司新進從業人員招募甄選、臺灣土地銀行新進一般金融人員及專業人員甄試、中國鋼鐵股份有限公司新進人員甄試、漢翔航空工業股份有限公司新進人員甄選及臺灣港務股份有限公司新進從業人員甄試之歷屆試題。
3.各科重點提示
嚴選國營事業考試相關科目之歷屆試題，針對考試重點精華、準備方法，從實戰中自我評量，確實掌握學習狀況，幫助考生找到最佳的準備考試方法及答題技巧。
4.精準分析歷屆試題
依照考題類型、考試科目及招考事業單位類別予以分門別類，並加註試題年份依序排列，協助考生掌握出題脈動。
5.最新修訂之職安衛法規
歷年參考題解之答題內容，均已參照最新修訂之職安衛法規之內容予以修正。
6. 參考資料彙整方便準備
彙整最具參考價值之資料，使得國營事業聯合招考範圍更加明確且節省考試準備時間。
本書含括國營事業單位:
★經濟部：台糖、台電、中油、台水、中鋼
★財政部：台灣菸酒公司、土地銀行
★交通部：中華郵政、台灣港務、台灣鐵路、桃園機場、漢翔工業
★中央銀行：中央造幣廠
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專技高考-工業安全技師歷屆考題彙編
對於職安衛領域從業人員來說，成為「工業安全技師」是從事相關工作人員一生夢想之一，也是最能發揮工作價值的表徵及專業能力的肯定，代表從事有關工業安全之規劃、設計、研究、分析、檢驗、鑑定、評估及計畫管理等業務的核心能力達到一定的水準。
「工業安全技師」應試科目：工業安全管理、人因工程、勞工安全衛生法規、工業安全工程、工業衛生概論、風險危害評估共計六科。
本書特色
★陣容最強之職安衛作者群
本書作者為職業安全衛生界最具經驗之專家、名師，結合多年工業安全技師考試經驗，合力打造最優質考試參考書籍。
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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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