104學習

財務會計分析

能有效掌握公司財務狀況,透過報表分析找出成本結構、收益來源及資金流動問題,協助管理層做出精準決策。這項技能能提升預算編列與資金配置效率,降低風險並提高獲利能力,對企業經營與策略規劃至關重要。具備此能力的人才在求職市場上競爭力強,尤其適合財務、會計、企劃及管理相關職務。

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精選證照

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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
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
公司治理基本能力測驗 |
107年3月金管會公布「新版公司治理藍圖」,持續強化公司治理政策,其中措施之一即導引上市(櫃)公司及金融業分階段設置「公司治理人員」,期有效提升董事會效能。為培養具備專業知識及能力,以輔助董事遵循公司治理相關法規之人員,證基會自108年10月起辦理「公司治理基本能力測驗」,歡迎上市櫃公司、金融機構、證券商、期貨商等從業人員或對公司治理有興趣者踴躍報名參加。
財團法人中華民國證券暨期貨市場發展基金會
金融數位力知識檢定 |
順應金融數位化浪潮,因應數位化金融環境,並配合政府計畫與政策,提升從業人員之認知,強化其職能與競爭力。 近年來,金融科技進展一日千里,金融機構需嚴肅應對的,不僅是「數位力」的強化,更需要對於「金融科技」有全局觀的認識。有鑑於此,本院特根據金融科技之最新發展,全面翻新檢定內容,並將原金融數位力檢定更名為「金融科技力知識檢定」。
台灣金融研訓院
金融科技力知識檢定 |
順應金融數位化浪潮,因應數位化金融環境,並配合政府計畫與政策,提升從業人員之認知,強化其職能與競爭力。 近年來,金融科技進展一日千里,金融機構需嚴肅應對的,不僅是「數位力」的強化,更需要對於「金融科技」有全局觀的認識。有鑑於此,本院特根據金融科技之最新發展,全面翻新檢定內容,並將原金融數位力檢定更名為「金融科技力知識檢定」。
台灣金融研訓院
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)

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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》 本文導覽 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。 延伸閱讀: 美國加稅、全球震盪,HR的挑戰才正要開始 因應美國關稅政策,行政院宣布「9大面向、20項措施、總經費880億元」支持方案 【美國關稅】經濟部評估個別產業影響,提4政策、410億加碼貸款補助
【104職場力】・企業經營

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 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師|入門實戰' amount=1] [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 數據分析師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村|練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程> 線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣 了解課程> 線上 AI簡報3項思考力,ChatGPT倍速提升商業競爭力! 目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程> 延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家|快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界​👉 不寫程式的大數據分析師:數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰​ 👉 用Excel也能玩轉統計分析​ 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。 數據分析師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程> 線上 快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣 了解課程> 線上 從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣 了解課程> 線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣 了解課程> 延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家|資料分析師必備視覺化技能 Power BI​👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰​👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力​👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板​👉 Google Analytics 4 數據分析師 國際認證保證班 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。 數據分析師進階能力推薦課程 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣 了解課程> 線上 財會工作秒殺技! 活用VBA,開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程> 線上 Oracle APEX 入門實戰! 5634人感興趣   了解課程> 延伸推薦課程​👉 成為 AI 科學家|網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取​ 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。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 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 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']
【104職場力】・數據分析

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 作為企業人資,如何有效推動ESG成為關鍵。104 HR Max系統,幫助您掌握人資在企業永續經營中的重要角色!立即了解:https://104ha.com/HqtpB
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資本額是什麼?怎麼查?求職者如何看待這項指標?

資本額是什麼?了解這項指標對求職者的意義與用途有哪些?如何快速查詢企業資本額?本文統整相關資訊及最快、最詳細的資本額查詢方法,並提供更多評估企業的重要標準,幫大家在求職中做出更明智的選擇。 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) 資本額是什麼?可以從資本額看出公司的哪些資訊?企業資本額重要嗎?先了解公司都用這筆錢做什麼!所以,我們可以從「公司資本額XX萬」看出什麼?資本額怎麼查?最便利&最詳細公司資本額查詢方法圖解!「最便利」資本額查詢方法:「輸入公司名+104」查看徵才公司頁面「最詳細」資本額查詢方法:經濟部商「工登記公示資料查詢服務」系統資本額多少算大公司?有哪些基準點可參考?經濟部:中小企業認定標準IPO上市規定其實公司大小與否,依產業別各別評估才準!找工作時除了資本額,我還要評估什麼?這些指標有時比「財力」更重要軟性指標不可忽略 資本額是什麼?可以從資本額看出公司的哪些資訊? 老闆創業時,一定都會需要一筆創業基金來啟動業務,這筆錢的來源可能是負責人自己的存款、與友人合資或者找到投資人金援,企業負責人拿這筆錢成立公司,就成了該公司的資本額,代表該公司在法律上的財務基礎。 企業資本額的數字並不是企業負責人隨便喊喊,而是要在登記成立公司時,向政府機關說明詳細的資金來源並申報總額,以便確保這個數字的正確度及合法性。 企業資本額重要嗎?先了解公司都用這筆錢做什麼! 可以把資本額理解成「企業營運的根本」,先從最基礎的日常營運說起,舉凡廠房購入/租借、設備購買/升級,以及原料成本、員工薪資等都需要用到這筆資金。 資本額不是只在創業初期重要,也是企業擴展和增長的關鍵角色,當公司要擴大市場或開發新產品時,往往會需要額外的資金投入,而這些資金通常就來自資本額,如果不夠,就會透過「增資」的方式來籌集,以支持新項目的啟動或市場的擴展。 另外,資本額對企業的「融資能力」也有重要影響,資本額高可以增強企業的信用評分,當銀行或其他金融機構在評估該企業的貸款申請的風險時,會比較容易通過,甚至獲得更好的利率。 所以,我們可以從「公司資本額XX萬」看出什麼? 資本額的大小可以作為衡量企業成長潛力的指標之一,如果僅僅從數據的高低來判斷,可能會得出以下結論: 資本額越高,代表企業規模越大。 資本額越高,代表企業能夠承擔更多的投資和擴張風險。 但若想取得更進一步資訊,可以透過分析資本額的變化趨勢洞察企業的財務狀況,例如: 資本額整體曲線緩步上升,通常代表企業穩定且持續成長。 資本額增長幅度顯著,可能意味著企業的市場需求上升,代表可能有新的就業機會產生。 不過須注意!資本額高只是評估企業狀態的其中一項指標,並不表示「企業經營狀況良好」,如果公司管理不善、決策失誤或面臨市場需求疲軟,營運方面還是可能出現問題。因此求職者和投資者想深入了解企業發展,應該關注企業的盈利能力、資金運用效率及在該行業中的地位,而不僅是依賴資本額數字。 資本額怎麼查?最便利&最詳細公司資本額查詢方法圖解! 這邊提供最便利和最詳細的兩種方式給大家參考: 「最便利」資本額查詢方法:「輸入公司名+104」查看徵才公司頁面 搜尋引擎上搜尋「公司名稱+104」,即可在公司頁面中看到資本額。 如果需要更進一步的資訊,點擊右側連結可以直接前往經濟部查詢頁面。 若企業符合理想條件,可查詢工作機會,尋找合適的工作職位。 從資訊查看到應徵一次滿足,是小編最推薦的一種方式。 「最詳細」資本額查詢方法:經濟部商「工登記公示資料查詢服務」系統 進入網頁,輸入完整的企業名稱,點擊詳細資料即可查看公司資本額及實收資本額等,若是上市公司也可以查看股票金額及發行總數。 資本額多少算大公司?有哪些基準點可參考? 「進大公司」是不少求職者追求的目標,但什麼樣的標準算「大公司」? 這其實沒有絕對的標準,因為每個「產業別」的資本額基準值完全不同,如果要從比較廣泛的角度來談,「經濟部的認定標準」和「IPO上市規定」是兩個常見的指標。 經濟部:中小企業認定標準 根據《中小企業認定標準》法規第2、第3條: 中小企業:實收資本額或出資額在新臺幣1億元以下,或經常僱用員工數未滿200人的事業。 小規模企業:是指在中小企業中,經常僱用員工數未滿5人的事業。 單從這條法規的認定方式來看,只要超過經濟部所認定的資本額及人數,便可視為大型企業。 IPO上市規定 根據臺灣證券交易所《國內公司申請標準》規章顯示,企業若想申請股票上市,除了要符合3年的設立年限,以及擁有一定比例的獲利能力之外,對資本額的要求如下: 申請上市時之「實收資本額」達新台幣6億元以上且「募集發行普通股股數」達3千萬股以上。 正因為有明確的條件規範,因此「上市與否」也成為部分民眾認定「大企業」的基準。 其實公司大小與否,依產業別各別評估才準! 公司大小的判斷,其實應依各行業的具體情況而定,為什麼這麼說呢? 首先根據經濟部發布的《2024年中小企業白皮書》顯示,台灣中小企業佔企業總數超過98%,是非常高的比例!在9成8都是中小企業的狀況下,比起用資本額或員工數來界定企業的大小,關注公司的產業背景、經營狀況乃至市場競爭力可能更重要。 另外,某些行業需要大量的資金來應對潛在的風險,所以在設立時有「資本額門檻限制」,例如:金融、保險業和營造業等,這些行業的資金運作模式和市場需求本質上有很大的差異,硬要拿來和一般企業相論,其實沒什麼可比性。 延伸閱讀:求轉職選大企業還是小公司好?小公司出身想去大企業,該如何包裝自己?過來人帶你看懂「大小」差在哪 找工作時除了資本額,我還要評估什麼? 如果要從財務方面評比同產業公司,常見的「資本額、實收資本額、營業額和淨利潤、資產負債比率、現金流量」等都是可以列入觀察的指標。 不過想進入真正的「優良大企業」,單憑財務指標下判斷略嫌不足,以下提供更多評比標準供求職者參考。 這些指標有時比「財力」更重要 可透過行業報告或市場調查數據,了解各公司在行業中的市場佔有率,有助於評估公司的競爭力和品牌影響力。 從企業的創新能力與技術水準可看出發展潛力,像「公司每年的研發投入項目與專利申請數量」或是「每年推出新產品或服務的頻率、品質」都是參考指標。也可以從客戶端(消費者)的回饋與評價高低,看出產品知名度和市場口碑是否具有競爭力。 除了求新求變,在部分行業中(例如:金融、製藥),企業的合規性、安全性、環境保護等幾個面向的表現同樣是需要列入重點評估的指標。 軟性指標不可忽略 許多軟性指標對公司未來的發展和工作環境有重要影響,例如:可以參考企業的文化價值和員工福利制度,這些往往能直接影響員工的工作滿意度和留任率。 此外,大至企業在社會責任和可持續發展方面的表現,小至員工培訓到工時多寡,都是求職者評估時需要細心觀察的項目。 延伸閱讀:薪資高 ≠ 好公司?不只用「薪酬」選一家適合你的好公司 |104職涯診所 Podcast EP147 為了找到穩定且更符合自身的價值觀和人生目標的企業,花點時間做功課是必經過程,希望透過這些多元的評估方式,能幫助大家在求職上做出更明智的選擇。 延伸閱讀: 如何找一家合拍公司? 上市公司人資長看2025五大職場趨勢:AI、永續淨零、缺工潮挑戰 【2024最新】上市公司非主管員工薪資中位數出爐:這公司374萬奪冠,聯發科309萬第2、台積電只排第10(附工作機會)
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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 本文目錄(點擊可快速前往) 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 [joblist_plugin title='更多104【台積電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a5h92m0' amount='3']
【104職場力】・企業經營

為何HR急著學人資數據分析?看懂2024最新趨勢,一窺企業的潛在規劃|【人資F.B.I.研究報告】

人資數據分析不僅越發受到企業重視,也成為HR的必修課!數據化具體能應用哪些範圍?企業當前與未來預計投入的程度又是多少?HR學習這些技能究竟有什麼好處?本文透過104人力銀行最新發布的【2024人資F.B.I.研究報告】帶你一次看。 文/《104職場力》 本文導覽 人資也要跟數字打交道?為什麼HR都在學人資數據分析?人資數據分析的定義與應用範圍善用數據=掌握優勢!HR可用數據分析幫企業做什麼?我的產業走在前端嗎?快來看「人資數據分析的現況與趨勢」近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢揭開企業的喜好!公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」把握成長機會!HR學習人資數據分析的4大優勢 人資也要跟數字打交道?為什麼HR都在學人資數據分析? HR跟數據的關聯不是只有薪水!在數位轉型的路上,人力資源數據化比我們想像的更加重要,這段小編要來跟大家聊聊現今企業越來越重視的數據分析議題。 人資數據分析的定義與應用範圍 顧名思義是指「利用數位工具及技術蒐集、整理人力資源管理相關的數據,並進行分析與解讀」,讓企業可以更深入地了解內部人力資源的狀況和表現。 所有人資會接觸到的工作項目,包含「選、用、育、留」等,都是可以建立數據庫並解析的面向,例如:招募成果、選人方式、離職比例、福利薪資調查、教育訓練成效分析,以及員工工作滿意度調查等,都是常見的人資數據分析範圍。 想進一步了解更詳細的定義與操作內容,歡迎閱讀:「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂 善用數據=掌握優勢!HR可用數據分析幫企業做什麼? 人資數據分析的用途包含:了解求職者與員工行為、優化內部人資作業流程、管理並掌握企業人力配置狀況,並制定出有效的發展策略,藉此達成「人力資源最佳化」的狀態,幫公司節省開支。 而讓數據說話的好處是,企業可以基於事實制定更精準、更有效的決策,而非僅憑主觀感覺或經驗規劃,可避免走不必要的冤枉路。因此許多企業紛紛鼓勵人自家HR投入人力資源數據分析,或尋覓相關人才,希望能獲取更大的競爭優勢。 至於企業投入的程度有多熱列?【2024人資F.B.I.研究報告】做了相關調查,小編整理部分數據結果,下一段將說明這幾年的使用趨勢,或你也可以點擊下面按鈕直接觀看報告內容。 下載2024人資F.B.I.研究報告 延伸閱讀:善用數據分析,讓HR決策品質更上一層樓 我的產業走在前端嗎?快來看「人資數據分析的現況與趨勢」 哪個產業走在數位化尖端?看數據就知道!都說企業積極投入,但具體已經到什麼程度?自家企業進度是超前還是落後?接著往下看,讓趨勢數字告訴你答案! 近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢 ▲企業整體現況V.S.未來使用意願 近年來,有運用數據分析進行人力資源管理的企業逐年成長,從2021年的39.1%開始,每年遞增,至2023年比例已經來到54.2%,顯示人資數據分析的熱度已逐漸擴散。 而未來有意願加入的企業比例也提升,2023年已來到65.0%,不難預測未來的使用率趨勢會持續增加。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲各規模企業使用現況V.S.未來使用意願 企業規模使用現況未來使用意願5~49人53.7%64.4%50~199人58.5%73.1%200~299人66.9%69.5%500人以上84.4%89.6%資料來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 對照兩者數字可發現,不論是現今的使用率或未來的使用意願,企業使用數據分析的比例都與企業規模的大小成正比。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲各產業企業使用現況V.S.未來使用意願 從產業別的使用比例來看,由高而低依序為:一般服務業56.2%、電子資訊業56.0%、知識密集服務業54.5%、傳統製造業50.9%。但不論哪一個產業,投入人資數據化管理的比例都破5成,且未來使用意願皆破6成。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 揭開企業的喜好!公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」 在選、用、育、留幾個階段中,企業數據使用率最多的議題是哪個? ▲排行榜前5名分析 從近年比例消長中可看到,「維持良好的員工關係」已連續3年登上「企業運用數據管理人資議題」之冠,顯示無論怎麼分配,企業對留才的重視程度都排第一。 另外「提升員工績效表現、訂定具競爭力的員工薪酬福利、訂定人才招募需求規格、教育訓練成效分析與提升、訂定僱用人員的選用標準」等,都是榜上常勝軍,只是每年排名與比例有些微變動而已。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲2023年使用率提升比例觀察 如果依照不同規模與產業類別來看,可以從2023年使用率提升的狀態來辨別這些企業當前還重視哪些議題,例如: 50人以上至199人的企業在「訂定具有吸引力的招募內容」上增加了6.4個百分點。 200人以上至499人的企業在「人才盤點與人才缺口預測」增加了17.6個百分點;另外在「訂定僱用人員的選用標準」上也提升10.6個百分點。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲未來使用意願排名 展望2024年,企業使用意願增加的部分多偏重在用才與留才。 電子資訊業與一般服務業會想運用數據進行「人才盤點與人才缺口預測」及「績優人才預測」。 傳統製造業與知識密集服務業則想運用在「教育訓練成效分析與提升」及「訂定具誘因的人才留任機制」。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 看完以上分析,是不是更能掌握企業的數據化投入方向了呢?了解趨勢不僅有助於企業評估資源分配比例,也讓HR們在工作規劃上有更精準的目標。 想看更詳細的趨勢分析,歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。 下載2024人資F.B.I.研究報告 把握成長機會!HR學習人資數據分析的4大優勢 不論是待業中、想轉職,或是正在崗位上打拼的HR們,擁有數據分析技能,對個人或職涯發展都有諸多好處,例如: 持續學習和成長、提升個人競爭力:投入人資數據分析,可以促使HR不斷學習和成長,除了能跟上自家產業發展的步伐,同時能在競爭激烈的同業中保持競爭力,薪資也更容易UPUP! 提高規劃與決策的效率和準確性:透過數據分析,HR可以做出更加準確和有效的決策,幫助企業實現更好的組織管理與人才發展,因此容易受到老闆的重視與青睞。 未來職涯發展有更多選擇:懂得人資數據分析的HR可以涉足更廣泛的領域,例如人才管理、組織發展、業務策略等,為自己的職涯發展開拓更多可能性。 提升在團隊中的影響力與重要性:懂得人資數據分析的HR可以透過此技能與洞察結果,向老闆展現自己的價值和能力,進而提升自己在組織中的影響力與地位。 如果你對人資數據分析感興趣,歡迎看看前輩怎麼說:人資職場必備技能!前輩談數據分析與應用 想了解更多人資數據的應用趨勢,以及解決HR作業困境的實際建議嗎?歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。 下載2024人資F.B.I.研究報告 2024《人資F.B.I.研究報告》大綱 2024觀點發現 企業徵才與留才成效 提升企業徵才力與留才力建議 人才培育趨勢 人才培育難題 人才培育難題建議 人資數位化趨勢 人資數據應用趨勢 Chapter 1 ─ F.B.I.歷年趨勢觀察 HR作業使用趨勢Function HR作業預算規劃Budget HR作業關鍵指標Indicator Chapter 2 ─ HR作業困境與建議 HR作業困境概況 人才徵選難題 人才徵選建議 人才培育難題 人才培育建議 Chapter 3 ─ HR時事議題 HR數據需求 HR作業數位化 附錄  ─ 研究設計、產業分類定義 關於【2024人資F.B.I.】,還有更多精選觀點值得推薦: 企業留才拉警報!2024員工離職、新人流失問題與趨勢|免費載【人資F.B.I.研究報告】 人才培育難題是什麼?育才都花多少錢?揭曉2024趨勢與重點|免費載【人資F.B.I.研究報告】 大家都想上「脆」找人才?HR必讀的最新社群招募趨勢與方法!|【人資F.B.I.研究報告】
【104職場力】・數據分析

踏上「行銷企劃」之路!核心能力 × 必備知識 × 生涯挑戰全面解析

想踏入行銷這行,卻不知道需要具備哪些核心能力和必備知識嗎?其實一個成功的行銷人,必須確實理解「行」和「銷」的關鍵意涵,此外當前的職場在日新月異的科技刺激下變化極快、跨科系產業的競爭者非常多,讓「行銷企劃」必須面對職涯當中的3大挑戰。本文帶你完整剖析「行銷企劃」之路的三大核心能力與指標! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)?「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標🧠 行銷思維🔍 市場洞察🚀 行銷組合策略理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵「行銷企劃」職類所面對的挑戰職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 企業獲利固然是重要指標,卻不應被視為行銷企劃成功的唯一證明。 真正的關鍵在於消費者對品牌的長期認同與企業獲利的可持續性。短期營收成長可能來自市場紅利、技術優勢或促銷活動等暫時性因素,若未能深植品牌價值、培養顧客忠誠,企業競爭力終將削弱。 卓越的行銷企劃應著眼於建立持久的信任關係,使顧客在眾多選擇中仍願意支持企業的產品與服務。因此,財務成果僅是努力的表現,行銷企劃的核心價值在於能否形塑長遠的市場定位與競爭優勢,為企業奠定永續發展的基礎。 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)? 企業或組織皆擁有自身的產品或服務,首要挑戰在於如何將其價值有效導入市場並促成交易。 產品與服務的價值,不僅取決於其本質特性,更關鍵在於能否精準觸及目標族群並傳遞品牌理念。行銷企劃作為提升市場競爭力的核心策略,透過系統性規劃與執行,確保品牌定位清晰、通路佈局完善,並與消費者建立長期關係。 無論是開拓市場、優化產品或提升品牌忠誠度,完整且精準的行銷企劃皆能為企業提供明確的發展方向與可行的執行步驟,協助其在競爭激烈的環境中脫穎而出,創造永續商業價值。 「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標 行銷企劃的核心學習領域,從行銷思維建立、市場洞察到行銷組合策略,幫助學習者有系統地掌握行銷企劃的各個關鍵環節。 ※ 行銷企劃應具備【核心能力】與【涵蓋領域】,點選文字可前往對應技能說明 三大核心能力涵蓋領域🧠 行銷思維★ 行銷基礎知識🔍 市場洞察★ 分析市場★ 解析消費者行為★ 品牌經營策略★ 行銷研究🚀 行銷組合策略★ 產品規劃★ 定價策略★ 通路策略★ 推廣策略 延伸推薦證照:TIMS行銷企劃證照(經濟部iPAS認可) 🧠 行銷思維 ★ 行銷基礎知識 行銷的意義(價值創造、價值專屬) 企業經營思維的演進(生產→產品→銷售→行銷→社會行銷→關係行銷導向) 四大行銷學派(實體配送→消費者行為→行銷策略→行銷決策學派) 異質性與動態性 四大行銷思潮的典範移轉(被動式→主動式→互動式→連鎖式行銷) B2B行銷策略(麥可波特五力分析) 🔍 市場洞察 ★ 分析市場 市場區隔之意義 SWOT分析 市場區隔之變數(地理、人口統計、心理統計、行為變數) 區隔之評估準則(異質性、可衡量性、足量性、可接近性、可實踐性) 選擇市場方式(集中、差異化、產品專業、市場專業) 知覺定位分析 ★ 解析消費者行為 消費市場與組織市場特性差異 消費者高涉入與低涉入 個人購買決策過程(問題察覺→資訊蒐集→方案評估→購買→購後行為) 個人購買決策型態(例行決策、有限決策、廣泛決策) 個人購買決策之影響因素 人格特質(內外控、自我監控、認知需求、自尊) 生活型態(活動、興趣、意見) 動機(馬斯洛需求、賀伯茲雙因理論) 價值驅動(功能、情感、象徵、認知、經濟價值) 知覺(選擇性注意→選擇性曲解→選擇性記憶) 學習(經驗式、觀念式、類比式、古典制約、工具制約) 態度(認知、情感、行為) 群體購買決策之影響因素 消費者角色(提議者、影響者、決策者、購買者、使用者) 社會文化因素(文化、次文化、參考團體、社會角色) ★ 品牌經營策略 品牌意義 品牌命名 品牌定位(屬性功能、利益用途、個性、使用者、競爭者、經濟) 品牌決策架構(中間商、個別、家族、混合、共同品牌) 安索夫成長矩陣(市場滲透、產品拓展、市場拓展、多角化) Aaker品牌權益模式 Keller品牌共鳴模式 ★ 行銷研究 行銷研究的過程(研究動機→研究範圍→研究目標→研究類型) 行銷研究的類型(探索、敘述、因果性研究) 行銷研究的資料蒐集(初級資料、次級資料) 顧客關係管理(RFM分析、忠誠度分析) 🚀 行銷組合策略 ★ 產品規劃 產品內涵(核心利益→基本→期望→附加→潛在產品) 產品分類(便利品、選購品、特殊品、忽略品) BCG矩陣(問題事業、金牛事業、老狗事業、明星事業) 產品線發展 產品生命週期(導入→成長→成熟→衰退期) 產品擴散理論(創新者→早期採用→早期大眾→晚期大眾→落後者) 服務的特性(無形性、不可分割、易變、不可儲存) 服務品質(可靠、回應、信賴、同理心、有形性) 服務品質模式 ★ 定價策略 定價的意義 定價目標與影響因素 成本導向定價策略(成本加成定價、目標利潤定價、損益平衡定價) 心理定價策略(畸零定價、名望定價、習慣定價) 新產品定價策略(吸脂定價、滲透定價) 產品組合定價策略(產品線定價、互補產品定價、配套式定價) 促銷定價策略(犧牲打、現金折扣、數量折扣、季節折扣、換購折讓) 動態定價策略(差別定價、使用量定價、訂閱制定價、交叉彈性定價) ★ 通路策略 中間商的功能 通路型態(零階通路→三階通路) 通路整合方式(傳統、水平、垂直) 通路設計考量因素(廠商因素、市場因素、中間商、產品因素) 通路衝突型態(水平、垂直、多重通路衝突) 通路衝突處理模式(統合、退避、順應、妥協) 通路權力(專業、認同、獎賞、懲罰、合法) 實體通路類型(便利商店、超市、百貨、量販、專賣、自動販賣機) 非實體通路類型(人員直銷、電子商務、品牌自營網站) 創新通路型態(O2O 模式、社群電商、快閃店、訂閱制平台) ★ 推廣策略 推廣意義(AIDA模式) 推/拉策略 廣告意義 廣告訊息訴求(理性、感性、道德訴求) 廣告代言人策略(名人代言、專家代言、消費者代言) 媒體目的 媒體類型分類(付費、獲得、分享、自有媒體) 媒體成效衡量 公共關係操作 促銷種類(消費者促銷、中間商促銷) 整合行銷溝通IMC 延伸推薦教材:TIMS行銷企劃證照題型題庫 理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵 在大多數情境下,行銷往往被簡化為「銷售」與「推廣」的操作層面,即「銷」的概念。然而,真正完整的行銷內涵,不僅關乎企業如何銷售產品,更涉及「行」—即消費者行為的理解與分析。 「銷」代表企業的市場推廣與銷售策略,而「行」則關乎消費者的需求、行為模式及決策過程。行銷的核心價值,應是透過深入理解消費者行為,掌握市場區隔的關鍵變數,並據此設計能夠有效解決消費者問題的產品與服務。 因此,完整的行銷企劃學習地圖,不僅要涵蓋市場推廣的策略框架,更應引導學習者建立對消費者行為、市場區隔及行銷模式的深度理解,從理論基礎到實務應用,掌握行銷的全貌。 「行銷企劃」職類所面對的挑戰 職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力 由於門檻相對開放,行銷企劃職位吸引了大量來自商管、傳播及設計背景的畢業生與轉職者投入。 然而,企業對應徵者的期待已不再侷限於文案撰寫或社群操作等基礎技能,而是更加重視策略整合思維、資料分析能力與清晰的簡報邏輯。在競爭激烈的人才市場中,能夠融合創意思維與數據分析,並具備完整行銷企劃經驗者,往往更能脫穎而出,贏得企業青睞。 職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合 在實務上,「行銷」與「企劃」的職能往往高度交錯,並非明確分工。 許多中小企業甚至期望一位行銷企劃人員同時負責社群經營、活動提案、廣告文案、客戶簡報、KPI 追蹤與數據報表,一人多工已成常態。在這樣的工作環境中,行銷企劃除了需具備創意與寫作能力,也必須掌握基本的溝通與協調技巧。 職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 行銷企劃不僅是「推廣產品」,更是企業實現商業目標的關鍵。 因此,企業期望行銷人才能迅速掌握產業邏輯、市場結構與顧客需求,並提出貼近商業目的的行銷方案。 [joblist_plugin title='更多【行銷企劃】工作都在104' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=行銷企劃' amount='5']
【104職場力】・行銷

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】 本文目錄(點擊可快速前往) 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。 延伸推薦課程 👉 資料工程師養成班​ 資料工程師技能與工具能力分析 基礎Python網路爬蟲SQL 基礎Java核心R語言SQL 進階資料庫AWS應用進階資料探勘認證微軟 Azure雲端應用認證職涯資料工程師AI資料科學家▲ 資料工程師師應具備技能、工具、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 [course_plugin title='資料工程師面試入門課程' keyword='破解資料工程師' amount=1] 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。 資料工程師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村|練就扎實基本功 5538人感興趣     了解課程> 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣     了解課程> 線上 快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣    了解課程> 線上 學程式也能很好玩:不背語法寫Java 6625人感興趣      了解課程> 延伸推薦課程 👉 Python 輕鬆上手學​👉 成為 AI 科學家|快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛👉 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門​👉 Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界​👉 ETL網路爬蟲實戰技巧​👉 吳永志Java入門保證班 - 初學者最佳選擇​ 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。 資料工程師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣 了解課程> 線上 教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手 4148人感興趣 了解課程> 線上 資料庫設計原理 2567人感興趣 了解課程> 線上 AWS雲端架構規劃|建置實務應用 3169人感興趣 了解課程> 延伸推薦課程👉 NoSQL輕鬆學: 架構、設計與案例探討​👉 成為 AWS 達人第一步!打造你的第一個 AWS 架構!​👉 AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展​👉 雲端資料工程師在職遠距班 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。 資料工程師進階工具認證課程推薦 線上 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略 19721人感興趣 了解課程> [course_plugin title='雲端資料工程師進階課程推薦' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 延伸推薦課程👉 Spark首部曲:實務基礎入門篇​👉 Spark第二部曲: SQL輕鬆處理半結構化資料技巧​👉 Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰​👉 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略​👉 微軟 Azure|通關 AZ-104 認證攻略,邁向雲端 IT 管理之路​👉 AZ-204 認證攻略I從Azure著手雲端開發解決方案​👉 DP-900 認證攻略 l 基礎資料庫混合雲建置與管理​ 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。 學習指南:前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 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。 學習指南:數據分析師學習地圖 課程推薦:數位分析師入門實戰 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。 課程推薦:AI資料科學家全方位學程班 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。 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 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 [joblist_plugin title='更多104【資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=2&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2007001022' amount='3']
【104職場力】・數據分析

金管會防搶親戲碼 金控併購金融業門檻拉高

2025-11-07 經濟日報記者廖珮君 由聯合新聞網授權轉載 金管會拍板《金控投資管理辦法》,針對金控間整併或併購銀行、保險、證券等金融業,大幅拉高公開收購門檻:首次投資持股門檻由10%升至25%、限採全現金出價,並給金控一年內可暫不受雙重槓桿比125%限制的緩衝期,新制預定11月底前上路。 延伸閱讀:483億元 玉山金併三商壽 金控總資產將突破5.8兆元 躍上市第五大 此舉被視為重整金控併購遊戲規則,起因於去年中信金與台新金搶親新光金案爭議,市場批評併購法規模糊、程序不明,促使金管會展開全面檢討。 金管會調整「金控公開收購」新制 項目新制說明首次投資採全現金因公開收購免經董事會和股東會,採全現金可避免股價波動影響股東權益首次持股門檻為25%從10%拉升到25%,符合金控法控制性持股定義雙重槓桿比限125%以下因採全現金收購有舉債需求,金管會提供一年緩衝時間被併購方董事會不反對決議刪除。改為併購方僅需向金管會提出具合理性及可行性的財務與資金籌措計畫並承諾落實執行,以確保取得過半股權跟董事會席次獨立專家意見引入審計委員會與獨立專家意見同一投資事業限制經金管會駁回後,一年內不得再次申請投資同一被投資事業公告條件在投資案未經金管會許可前,禁止對外公告,避免影響市場波動 這次修法主要針對《金控法》第36條中「公開收購」方式的投資條件,從實務操作出發,補足併購法規不明與監理落差。 修正重點之一,是刪除「被併購方董事會不反對決議」的條件,改為併購方僅需向金管會提出具合理性及可行性的財務與資金籌措計畫。產學界認為,該條款在實務上執行困難,恐與董事忠實義務衝突,金管會也順應調整。 至於「25%全現金」規定,金管會維持原案不變。銀行局副局長王允中表示,25%是依《金控法》控制性持股定義設計,實務上較為客觀明確;全現金收購則可避免股價波動擾亂市場、確保股東權益。但市場認為,此舉對被併購方的小股東來說,可能少了選擇取得併購方股票的機會。 依金管會公告的「金控投資管理辦法」,有七大重點: 金控首次投資公發公司,應以現金為對價。 首次投資金融機構持股比需逾25%。 首次投資金融機構提出具合理性及可行性的財務及資金籌措計畫。 因現金收購產生舉債需求,金管會提供雙重槓桿比率一年調整時間。 引入審計委員會與獨立專家意見。 經金管會駁回後,一年內不得再次申請投資同一被投資事業。 公開收購條件在投資案未經金管會許可前,禁止對外公告,避免影響市場波動。 ▲ 圖片來源:聯合新聞網
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂

文:先行智庫 原文標題:什麼是HR人資數據分析?要分析什麼?從步驟、使用工具到10種數據分析面向,本文一次告訴你! 隨著數據分析技術的成熟,以及入門門檻逐漸降低,各行各業逐漸在思考如何應用數據分析,為工作帶來全新的價值,或者是提高決策品質,甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴,我們也可以思考手上擁有的數據,例如:出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等,可以如何分析?該設立哪些管理指標?能用何種圖表呈現?怎麼打造員工數據戰情室?要做到什麼樣的程度才可以?使用什麼樣的工具比較合適?在今天這篇文章,我都會幫大家詳細解答。 目錄 HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼?1.3 為什麼要做HR人資數據分析? 如何做HR人資數據分析?2.1 HR人資數據能分析什麼?2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析?2.3 該使用何種工具比較好?Excel還是Power BI?2.4 做HR人資數據分析的6個步驟 HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析 落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題 1. HR人資數據分析簡介 1.1  人力資源近年發展趨勢 近期人力資源發展趨勢,可以概分為三個階段。 第一階段,人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段,人資開始成為企業的策略合作夥伴,例如:規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段,人資走向數據驅動,例如:量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。 這三個階段並不是互相取代 ,而是同時並進的。換句話說,HR不僅僅要具備運營能力,在大數據時代,也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作,但在科技進步的趨勢下,也開始要涉及數字化管理。 手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >> 1.2 HR人資數據分析是什麼? HR人資數據分析,就是運用數位工具,將與人力資源相關的數據進行分析,從中獲取洞察的過程。在這段過程,不論你是使用何種工具,如:Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式,如:PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字,這段過程廣義來說,就能算是HR人資數據分析了。 其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情,因為HR平常在做的報表或報告,基本上都會做到與數字相關的統計和分析,例如:培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果,是否對於決策有正向助益。 1.3 為什麼要做HR人資數據分析? 做HR人資數據分析,最主要的目的是「做出更好的決策」,讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如:要去哪裡找到合適的人才?招募預算應該要如何更有效配置?招募團隊與招募工作應如何調整?我們可以透過分析「履歷收件的有效性」,做為決策的參考依據。 透過HR人資數據分析,能讓我們知道要前往的方向,與評估所需投入的資源與時間,避免將本就有限的資源,投入到代價高且多餘的項目,讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力,也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是,我們可以用數字,來衡量HR的績效表現,讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。 2. 如何做HR人資數據分析? 2.1 HR人資數據能分析什麼? 我們可以從人資工作的流程,選、用、育、晉、留,這幾個面向先思考想解決的問題有哪些?想要知道的訊息有什麼?接著再進一步思考,要解決這些問題,需要分析哪些數據?或者是用什麼樣的數據做佐證。 例如:在招募的部份,我們就會想知道哪個招募管道效益最好?招聘預算該如何配置?在訓練的部份,老闆就會想知道辦訓練課程是否值得?如果值得,又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益? 2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析? 我們可以將數據先分成2大類,一類是HR相關的數據,另一類是非HR相關的數據。 HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據,都屬於HR相關的數據,例如:員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據,像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合,這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。 2.3 該使用何種工具比較好?Excel還是Power BI? 不論用什麼樣的工具,都可以用來做數據分析,沒有哪一種最好,只有哪一種最適合你,這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表,而且還要將圖表貼到簡報上,Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高,需要一次展示多張圖表,希望將多樣的人力資源數據都整合在一起,那Power BI會是比較適合的。簡言之,如果只是單點式的做分析,Excel就足以,如果需要做全面的整合,Power BI會是更好的選擇。 2.4 做HR人資數據分析的6個步驟 做人資數據分析有6個步驟,千萬別一下子掉入工具的選擇,我們必須依照這幾個步驟,一步一步踏穩,才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是:問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。 3. HR人資數據分析關鍵議題 你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題,單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題,做詳細介紹。 3.1 招募數據分析 大招募時代來臨,許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中,你可以分析:要去哪裡找人?怎麼縮短人才招募時間?如何用最少成本,招募到最好的人? 要回答上述問題,我們可以從許多招募指標和數據中,找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板,把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上,用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析,將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析,就需要有招募相關的數據才行,例如:開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。 有了情報之後,我們也可以從每一個招募工作環節,仔細檢視還能如何改善,藉由優化招募流程,解決招募工作面臨的問題,或者是採取一些創新的作法。 3.2 訓練數據分析 科技進步速度飛快,加上近期景氣低迷的因素,許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中,你可以分析:要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需?要花多少錢在教育訓練才合理?舉辦的教育訓練有沒有效? 教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題,通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力,也可以去蒐集前端部門有的數據,例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據,與前端的數據串聯做分析,以了解訓練課程的投資,對於工作成效是否有直接的助益。 3.3 員額數據分析 隨著組織不斷擴大,如何用有限的人力配置,發揮最大的價值,是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份,你可以分析:公司員工人數和營業收入是否成正比?人力的組成結構是否健康?面對組織未來的策略發展,公司的人力配置要做哪些調整?預算數與實際員額數是否有明顯的差距? 3.4 離職數據分析 員工離職,我們除了做離職面談,其實還可以做數據分析。你可以分析:關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果,你也可以用一些比較特殊的圖表,更精準傳遞你想訴說的訊息。 3.5 績效數據分析 人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據,如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了,我們可以將這些數字更進一步做分析,用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析:每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。 3.6 證照數據分析 各行業因為法規或業務發展的關係,需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照;科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份,你可以分析:即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。 3.7 差勤數據分析 同仁的請假與加班狀況,會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據,一般都是用來通知當事人,或者是當事人的主管。但除了通知用途外,這些數據你還可以用來分析:各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。 3.8 薪酬數據分析 近期科技業大裁員的消息,讓我們意識到人事費用,對於企業而言是一筆不小的開支,需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性?在景氣大好時能大舉徵才?在景氣不好時又能夠有效控管人事成本?做薪酬數據分析,是首要任務。在薪酬這塊,你可以分析:公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。 3.9 人格數據分析 如果企業有做人格測評,通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果,不容易了解團隊整體的樣貌,因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後,做交叉比對,藉此分析:主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管?什麼樣的人離職風險更高?團隊的組成是否有需要再調整? 3.10 接班人數據分析 許多企業在現在都面臨的接班問題,但挑選接班人除了依照主觀判斷,還要拿出客觀數據,才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格,可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷,找出超級明星或潛力明星。(參考文章:如何運用Power BI找出企業接班人?)當然你也可以分析每一位接班人:過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。 4. 落實人資數據分析 4.1 Power BI人資戰情儀表板 在做HR人資數據分析時,你可能會針對許多的管理指標,繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全,一樣有很高的機率,會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據,經過加工,再送到報表閱讀者手中,就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者,看報表的角度也都不盡相同,如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好,個別製作報表,是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式,我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本: 4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題 要落實人資數據分析,並不是短時間就能完成的事情,可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題,像是缺乏重要的數據,該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰,像是如何讓用人單位意識到,人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題,例如資料散落在各方,缺乏整合管道,如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的,但唯有這些難題被克服以後,才能夠落實人資數據分析。 了解更多Power Bi 相關的學習資源 >> 學更多【Power BI】,馬上報名 >> Power BI 資料視覺化 Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】 Power BI 資料清理與建模 Power BI DAX函數運用 人資必備數據Know-how都在這裡> > 用Power BI 做視覺化數據分析,企業導入時會遇到六大階段 HR數位轉型怎麼做?以數據分析為驅動 從這15個數據指標,開始建立你的招募漏斗 你的招募數據報告,老闆看不懂? 因為你沒有「資料視覺化」 HR這樣做數據分析報告,老闆才想聽!
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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 推薦閱讀: 你的KPI是什麼?工作也要像背九九乘法,2招牢記「關鍵指標」重要數字 寫工作報告,別只想當「好孩子」!掌握「2個要領」寫出主管想看的 亞馬遜開會為何禁用PPT?貝佐斯談「6頁報告」如何提升效率
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財務專家教你掌握「黃金四比例」 理財這樣做最有效 

新年伊始,許多人開始規劃自己的理財目標,思考如何做好理財規劃。RFA退休理財規劃顧問王鈺棻指出,許多人對理財存有誤解,認為理財就等於投資股票或基金,導致在規劃時往往忽略了更全面的財務管理。她強調,理財規劃應該從了解自身財務體質開始,為自己的財務狀況做全面性的盤點與檢視。  文/高年級不打烊 x 中年來作伙、圖/Lukas 「很多人一談到理財,就直接聯想到投資股票或基金,但這其實是一個錯誤的觀念。」 鈺棻老師表示,理財的範疇遠比投資來得廣泛,它是一個完整的資產管理過程。她強調,不需要等到擁有大筆資產才開始理財規劃,只要開始有收入、與金錢有往來,就應該及早開始進行理財管理。 推薦給你:退休理財必學第一課-【資產配置】 財務健檢:檢視資產負債與收支狀況 「就像每年要做身體健康檢查一樣,財務狀況也需要定期檢查。」那麼什麼是財務健檢呢?財務健檢是檢視個人或家庭財務狀況的過程,就像身體健康檢查能幫助我們了解身體狀態,財務健檢則能評估資產、負債及現金流是否平衡,並為未來的財務目標進行有效規劃。 鈺棻老師指出,進行財務健檢最基本的工具是兩張表:「資產負債表」和「家庭收支表」。 「資產負債表」用於記錄個人或家庭的流動資產(如現金、存款、股票、基金)、非流動資產(如房產、汽車),以及短期負債(如信用卡帳單)和長期負債(如房貸)。家庭收支表則用於追蹤每月的收入來源和支出情況。 「家庭收支表」則詳細記錄每月的收入來源和支出情況。鈺棻老師接著說明,收支表的重點不僅是記帳,更重要的是透過這份表格達到兩個關鍵功能:「第一是讓你清楚知道每個項目的花費大概是多少,避免不知不覺中花費過多;第二是幫助你做預算規劃,預先了解各項支出可能的金額。」她建議可以採用較為簡單的「預算規劃法」,例如每月預留固定金額作為生活費、娛樂費等,並定期檢視是否需要調整預算額度。 「很多人一看到要填表就害怕,認為太過複雜。」鈺棻老師說,但這些表格的目的很簡單,就是幫助我們了解自己的財務狀況,做出更好的理財決策。 她進一步分享了一個簡單的財務健康檢測公式:將年齡乘以年收入後除以10,若個人淨資產大於此參考值,即表示財務狀況健康。已婚夫妻則需分別計算後相加,再與家庭淨資產比較。 想手把手教學如何進行資產配置,歡迎預約一對一理財諮詢 家庭資產配置 遵循黃金比例 透過「資產負債表」和「家庭收支表」兩張表清楚目前才務狀況,接下來要進行家庭的資產配置。鈺棻老師提到根據標準普爾的研究建議,家庭資產配置可以依循「四比例原則」進行規劃。 10%應該保留作為日常開銷資金,用於支付日常生活支出及定期付款 20%作為保命資金,其中一半用於保險支出,一半作為緊急預備金(建議為年收入的10%)(其中一半用於保險支出,) 30%用於積極投資,,進行資產增值 40%用於保值,例如養老金或子女教育基金等長期需求 在緊急預備金的準備上,鈺棻老師還提供了具體建議:「正在工作的人,建議準備3到6個月的基本生活支出金額。這筆錢主要是用來應付突發狀況,例如失業或緊急開銷。」不過,她特別指出,隨著年齡增長,緊急預備金的準備金額可能需要調整:「對於接近退休或已經退休的人來說,由於收入來源較少,建議可以準備更長期的緊急預備金。」 對於創業者,鈺棻老師則建議需要準備更多的緊急預備金:「創業過程中收入較不穩定,加上可能需要資金投入,建議準備更充足的緊急預備金。如果是已婚的創業者,最好先與配偶討論,共同規劃緊急預備金的額度。」 「這個配置比例並非絕對,而是需要根據個人實際情況進行調整。」裕芬特別提醒,對於月收入較低的民眾,應該優先確保日常開銷和保命資金,有餘裕再考慮進行投資理財。 資產配置 不等於資產分配 至於在投資策略方面,鈺棻老師指出一個常見誤解:許多人以為購買不同的投資標的就是資產配置,但這其實只是資產分配。「真正的資產配置是要在相同期望報酬下,透過投資組合來降低風險。」她建議採用簡單的股債配置方式,以年齡作為參考指標:以年齡作為防守部位(債券)的配置比例,剩餘則為進攻部位(股票)。 舉例來說,一位30歲的投資者可以配置70%在股票型ETF,30%在債券型ETF。不過,這個比例可以根據個人風險承受度調整。 更重要的是, 「最重要的是要記得每年進行資產再平衡。」裕芬強調,由於市場波動可能導致原本的配置比例失衡,因此每年都需要重新調整,確保投資組合維持在原定的目標比例。 理財規劃無關年齡,及早開始最關鍵 鈺棻老師特別強調,理財規劃不需要等到擁有大筆資產才開始,只要有收入、與金錢有往來,就應該開始進行理財管理。「理財規劃就像種樹,最好的開始時間是十年前,其次就是現在。透過正確的理財規劃,我們才能為自己的未來創造更多選擇與機會。」 對於中年以後的民眾,鈺棻老師也提出建議:「永遠不嫌晚!關鍵是要開始行動,從了解自己的財務體質做起,循序漸進地建立完整的理財規劃。」她建議可以從記帳開始,逐步了解自己的收支狀況,再根據個人情況制定合適的理財計畫。 最後,鈺棻老師也提醒大家,理財規劃需要持續關注和調整,定期檢視並根據情況適時修正,才能確保財務健康,實現理財目標。 【在線收聽本集Podcast】 - 想做好退休後的理財規劃,別錯過鈺棻老師的線上課: 即買即看,立即開啟新年度的理財規劃
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