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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
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【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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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】
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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
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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。
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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
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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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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
職場上也要背「九九乘法表」？作者指出，記住關鍵數字，能讓工作變得更有效率。無論是銷售量、生產量或是成本控管，當你能快速理解這些數字背後的意義，就能做出更精準的判斷，提升競爭力。該如何有效記住這些關鍵指標？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，由韓國三星資深經理傳授，如何成為具備數字思維的人才！
文／盧泫兌
你知道為什麼要背九九乘法表嗎？是為了算得更快，還是為了學心算？其實，那些都是活用九九乘法的結果。最根本的原因，是為了打好乘法的基礎。原來是這樣！那如果在公司也像背九九乘法表一樣，記住一些重要的數字，工作是不是就會更輕鬆呢？
職場，就是一個數字的遊樂園。上班時，各類報告中的現況和議題都用數字呈現；開會時，討論和決策也離不開數字，幾乎每項業務都與數字息息相關。
更別提那些處理金錢和利率的金融業者，還有研究員和工程師了。他們需要檢視檢驗（計算）結果中的數字，然後根據數字進行開發或改進。而我每天上班後的第一件事，就是檢查部門的「KPI」（Key Performance Index，關鍵績效指標），以此開啟一天的工作。
確認KPI時，應先檢查團隊等整體指標，再檢視更細部的指標。同時參考昨日指標與當月或當週指標。由於昨日指標僅反映一天的數據，可能因短期變數而產生偏差，因此需要謹慎對待。
檢視KPI時，還要比較目標與現況的差距，並分析超標或未達標的原因。透過這些指標，可以直觀掌握部門的成果和業務進展。
營業部門負責提升銷售額，生產部門致力於增加產量，品管部門則專注於降低不良率。如果將這些目標量化，就能將銷售額、生產量、不良率等設為KPI，作為各部門衡量目標達成與績效評估的依據。
然而，以數字為核心工作的最大挑戰是，「需要檢視的數字太多」。隨著業務範圍擴大，必須記住的數字也越來越多。此外，經營環境變化快速，新議題層出不窮，因此目標經常需要調整。
人類的記憶力有限，能記住的數字當然也有限，心理學家用「遺忘曲線」來描述這種現象。根據德國心理學家赫爾曼．艾賓浩斯（Hermann Ebbinghaus）的研究，人類在學習新知識後，約一小時內會忘掉50％的內容，一個月後則會忘掉近80％。也就是說，大多數的新資訊會隨時間流逝，只留下些許模糊的片段。
圖／采實文化《解決問題快10倍的數字工作法》
那麼，我們該如何克服數字洪流與記憶力的限制？
1. 首先，專注於「驅動組織運作的核心數字」
任何組織只要掌握具體化的目標，相關的數字就會自然浮現。例如，營業部門的目標是銷售量，製造部門的目標是生產量，成本部門的目標則是成本節省金額。每個部門的成員都為了達成這些目標而努力工作。儘管不同產業與職務的性質和內容各有差異，但所有組織都有一個共通點：一定會有一個可量化的目標，這是不可或缺的基礎。
2. 找出「組織內經常使用的關鍵數字」
例如，金融業者需要掌握「利率」和「經濟成長率」、石化業則需要關注「國際油價」、國際貿易從業人員則需隨時了解「匯率」⋯⋯如果能提前掌握這些數字，不僅能大幅節省工作時間，還能提升效率。要在數字洪流中不迷失，穩穩抓住重點，就需要牢記工作中經常提及並使用的數字，同時密切觀察這些數字的變化趨勢及影響。
隨著工作年資增加，偶爾會遇到同事說：「應該理解數字，怎麼能死背呢？」這時不妨想想，為什麼小學時我們要背九九乘法表？因為只有熟記乘法表，才能輕鬆運用乘除法這些基礎運算。而前文提到的數字概念，在數字工作中，就像九九乘法表一樣，是不可或缺的基本工具。
提醒：像背九九乘法，牢記重要數字
驅動組織運作的核心數字
目標銷售額、目標生產量、目標成本節省額⋯⋯
組織內經常使用的關鍵數字
利率、經濟成長率、國際油價、匯率等關鍵數值
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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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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文／Excel 廣播電台｜張予
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【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！
【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。
除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！
指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」
由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹：
【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！
想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！
【ChatGPT數據洞察2】銷售策略
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！
【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案
（圖／旗標出版提供）
最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！
【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？
你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？
其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。
（圖／旗標出版提供）
如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下：
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。
總消費額為最低（圖／旗標出版提供）
當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。
（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供）
AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 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
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。
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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。
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
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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。
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。
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文／Excel 廣播電台｜張予
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在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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AI寫Excel公式這樣最省時！ChatGPT、Copilot描述需求、生成函數、錯誤修正一次學會
不會寫Excel函數也沒關係！本文教你如何運用ChatGPT、Copilot、Gemini等AI工具，從描述需求開始，生成函數公式、修正錯誤結果，快速完成資料整理任務，超實用的新手與職場工作者必備Excel AI技巧教學！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
請AI生成函數、公式，輔助整理資料描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
請AI生成函數、公式，輔助整理資料
使用AI：AI聊天機器人（ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
Excel函數可以說是整理表格資料的利器，延續上一節的「檢查資料漏填」例子，在Excel上普遍的做法是用函數檢查每一列是否有漏填的欄位，例如本例可以用設定條件判斷的IF函數和用來計算範圍內非空值數量的COUNTA函數，組合成公式來做檢查，然後在最後的「確認結果」欄顯示檢查的結果。
但萬一您對Excel不是很熟，光知道該挑這兩個函數出來、進一步撰寫公式，可能就會花一大堆時間，來看AI如何「顛覆」以往的Excel函數學習法吧！
描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！
怎麼開始呢？您不用傷腦筋該如何提供AI方向 （例如提示它「請用函數來解決」)，都不用！只有一個重點，就是跟AI聊天機器人描述清楚我們的需求，這非常重要，包括表格的資料範圍、以及我們希望在哪個目標儲存格得到什麼樣的結果都要講清楚。想更萬無一失的話，能截圖給AI聊天機器人參考最好。
【1】我們先試著用文字來描述需求（截圖的做法最後再試，因為有些免費的AI聊天機器人會限制單日的圖片上傳用量，不是您隨時想用都可以用）。先回顧一下本例的需求。
希望確認每一格是否都有填寫，若有一項沒填就在F欄留下註記
解決問題的環境若回到Excel（而不是餵給AI自動處理），也不用擔心表單樣式會受影響了（圖／旗標出版提供）
【2】以本例來說，是使用以下的提示語（prompts）：
（圖／旗標出版提供）
檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。若有空白的儲存格，在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆儘量描述清楚欄位的位置
或者
使用Excel函數，檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。如有空白的儲存格，需要在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆若您大概知道可以用函數來解決，可以加這段，這樣AI的回答就會鎖定在函數，不會回答的很廣泛，導致一時不知該用哪個解法
【TIP】撰寫提示語時，務必清楚描述欄位範圍與條件，例如明確指出「檢查B3:E27範圍內的每個儲存格」，而非模糊的「我想判斷F欄前面的資料有沒有漏」敘述。同時，也要清楚說明判斷條件（例如要找出有空白的格子）與執行動作（例如「在對應F欄標示『有資料未填寫』」），確保AI可以正確理解並執行任務。
（圖／旗標出版提供）
上圖讀者也看到了，AI聊天機器人不只給我們答案，還貼心地提供函數和公式的說明（就是怕您不會用），完美取代了以往Excel函數書、網路上函數教學文的地位（而且不懂還可以繼續問！）
很多AI聊天機器人都會提供複製功能，找到後並點擊就可以複製公式（若沒有，手動複製網頁上的公式也很快）。
【TIP】以上圖AI生成的公式來說，因為每一列都是4格（B、C、D、E這4欄），AI的解法是判斷哪些列「有資料」的儲存格小於4個，小於4個就表示該列有空白的儲存格（資料未填）。本書的精神是優先解決Excel問題，AI給的函數、公式細節讀者可以再慢慢研究。也再次提醒讀者，AI回答的內容不是100%正確喔！AI聊天機器人最擅長的就是生成文字，但也有生成虛構、錯誤內容的可能。如果AI所生成的函數、公式失效了，有時候執行後並不會有什麼錯誤訊息（只是你要的結果沒出現），此時最快的做法就是請AI生成另一個公式給我們試試。
【3】而AI聊天機器人在提供解法時，也可能以「純文字」來做回應，但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式。如下圖：
但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式（圖／旗標出版提供）
【4】此外，由於AI聊天機器人給的公式可能跟本書示範的不一樣，甚至您每次操作時得到的答案也可能不一樣，不過只要試過能完成任務就沒差。若您問AI聊天機器人有沒有其他的函數解法，它也會提供你新的公式：
本例筆者重新發問後，ChatGPT給了其他的公式解法，所用的函數都不太一樣（圖／旗標出版提供）
老話一句，我們先不用管公式是長是短、內容為何，能解決問題就好！本例先試AI給的這個公式。把公式貼到F3儲存格，按住填滿控點「+」，往下拉到F27儲存格，瞄一下左圖的F欄，看起來公式是OK的。選擇填滿但不填入格式，以保留原儲存格的樣式，這樣就完成操作了！
（圖／旗標出版提供）
實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？
上圖在AI生成函數的幫助下，缺資料的那一列最後面都做了註記。但AI提供的公式絕對有可能會出錯（特別是在範圍設定或條件判斷的細節上），當出錯時，當然可以請AI修正，或者詢問是否有其他解法。例如：
這個公式不對，請幫我檢查錯誤或提供替代公式
依經驗，單只有給AI文字提示語最容易遇到公式出錯，因為描述需求時容易有遺漏或模糊不清，此時當然可以自行檢查公式內容，有時候或許不難除錯，例如F3改成F4這樣的小問題。但自行檢查有時很花時間，這時不如回頭檢查提示語是否有清楚說明欄位範圍（例如B3:E27），以及明確列出條件與目標（例如「檢查是否有空白儲存格」並「在F欄標註」）。
實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
面對Excel資料整理需求時，如果prompt描述的夠到位，其實問題就解決一半了。但關鍵就在用文字描述需求有時候很花時間，也容易描述得不夠精確、甚至寫錯…
依筆者經驗，最省時省力的方式就是直接截圖給AI，大部分AI聊天機器人的圖片辨識能力都很強（中英文都通），能快速解析圖片中的內容理解問題。比起繁瑣的文字描述，傳截圖給AI的問題分析準確性高，還能大幅節省時間。
準備好截圖給AI，重點在於，Excel上面和左邊的編號，以及和您的目標欄位（例如F欄）一定要包含在圖片內。（圖／旗標出版提供）
【TIP】針對電腦畫面該怎麼截下來，Windows上有提供Print Screen鍵抓全螢幕畫面，但這樣就得再手動截取範圍，有點麻煩。筆者通常是額外安裝FastStone、HyperSnap等專用來截圖的軟體，利用裡面的「截取區域」功能把要的範圍截下來。若您用的是Mac電腦，內建的Shift+Command+4組合鍵就可以截您指定範圍的畫面了。
截圖備妥後，拉曳到對話框就可以附給AI（這裡是以免費版ChatGPT來操作），再輸入提示語描述需求，因為有附上圖，可以描述的更簡潔（圖／旗標出版提供）
【TIP】現階段無論是ChatGPT、Copilot、Gemini...等都可以接收圖檔來做判讀，讀者要用哪個AI聊天機器人來操作都可以。不過前面提過，免費版的ChatGPT用戶雖然可以使用圖檔上傳功能，但會有用量的限制，當您對話到一半時，可能會出現無法繼續使用的訊息。若真的被限用了也沒關係，免費的AI聊天機器人多的是。不過，建議也要多熟悉文字的描述技巧，以備不時之需！
當不是請AI聊天機器人自動整理資料，而是請它「輔助」生成函數來解決Excel問題時，筆者最喜歡附上截圖方便AI理解prompt 。AI解析圖片的速度很快，幾秒鐘就可完成，依經驗，提供截圖的AI出錯機率比單用文字prompt低非常多喔！
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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職場必學的 10 套 AI 工具：從新手嘗試到高效運用，打開你的 AI 職能地圖
文／知識遊牧工作室 - 彭其捷（https://knowmad.tw/）
在數位轉型浪潮中，AI 正迅速成為提升工作效率的關鍵助手。本文精選10大職場必學AI工具搭配6個步驟，從輕鬆互動、焦點痛點，到工具比對與指令模板，讓您輕鬆探索如何讓 AI 成為職場外掛，助力專業成長。
在瞬息萬變的數位時代，AI 已成為各行各業的日常夥伴。生成式 AI（Generative AI）就像全天候不眠不休的數位助理，幫助你發想、替你省下大量重複性工作，將時間留給更有價值的任務，對於大部分的職場人士來說，AI 工具都可以顯著的提升生產力。PwC《2025 全球 AI 就業報告》也顯示，具備 AI 應用能力的員工，平均薪資比同職位高 56%。
AI 工具百百款，你是否覺得眼花繚亂，不知如何下手呢？本文精心挑選了 10 套「職場必學」的 AI 工具，涵蓋文字生成、資料分析、翻譯、簡報製作到影音創作，並彙整為三大類：
分類工具適合對象核心價值對話助理 ChatGPTGeminiCopilot需要寫作、溝通、研究的人快速生成與整理文字、激發創意資料整理 Claude AIPerplexity、NotebookLMDeepL需要處理數據、翻譯、文件與跨平台資訊的知識工作者提升資料處理效率與可檢索性視覺呈現Napkin AIGammaLumalabs.ai常做簡報、需要視覺化資訊、影音製作的人透過 AI 生成原本較困難的視覺化產出
一、對話助理類
1. ChatGPT — 全方位 AI 對話助手
網址：https://chat.openai.com/
無庸置疑是最領頭的 AI 工具，市佔率也最高，主要由 OpenAI 開發，能生成文字、分析資料、整理摘要、發想創意，也支援圖片、文件與數據分析。
情境：撰寫報告、提案草稿、會議紀錄、電子郵件、快速學新知。
技巧：使用 Aim/Input/Output 結構下指令，並指定對象與語氣。
案例：行銷專員用 ChatGPT 快速產出新品 EDM 初稿，節省 70% 時間。
2. Gemini — 工作與生活整合好幫手
網址：https://gemini.google.com/app
Google 開發，與 Google Workspace 無縫整合，可從 Gmail、Docs、Sheets、Drive 搜尋與摘要，並串聯 Maps、Calendar。
情境：出差規劃、郵件整理、影片摘要。
技巧：指定檢索範圍、整合行程表。
案例：專案經理用 Gemini 在一小時內完成完整出差計畫。
3. Copilot — Office 生態系 AI 助手
網址：https://copilot.microsoft.com/
整合於 Microsoft Word、Excel、PowerPoint、Outlook，能分析數據、生成簡報、撰寫與回覆郵件。
情境：Excel 分析、PPT 初稿、郵件摘要。
技巧：明確指定資料範圍與輸出格式，搭配 OneDrive。
案例：財務分析師用 Copilot 在 10 分鐘完成原需半天的營收分析。
二、資料整理類
4. Claude AI — 長文、程式碼撰寫好幫手
網址：https://claude.ai/
擅長寫程式、長文本處理與多檔案分析，適合專業文件與合約摘要等等任務。
情境：程式撰寫、PDF / Word 摘要，互動內容產出，重點整理。
技巧：指定摘要範圍與輸出格式，可多輪提問。
案例：法律助理用 Claude 摘要 80 頁合約的義務與條款。
5. Perplexity — 即時搜尋與知識整理專家
網址：https://www.perplexity.ai/
結合搜尋引擎與 AI，能檢索最新資訊並附來源連結。
情境：市場調研、競品分析、國際法規整理。
技巧：要求附連結、用表格整理、雙語搜尋。
案例：人資主管用 Perplexity 搜集國外企業 AI 招募案例表格。
6. NotebookLM — AI 筆記與知識管理專家
網址：https://notebooklm.google/
Google 推出，可整合文件、網站、音訊、影片，並建立知識圖譜。
情境：專案資料彙整、快速檢索、團隊協作。
技巧：一個筆記本管理多來源，利用心智圖視覺化知識。
案例：顧問將提案、產業報告、會議錄音匯入後，快速取得產業痛點摘要。
7. DeepL — 高品質翻譯與跨語溝通工具
網址：https://www.deepl.com/en/translator
翻譯品質不輸給 Google 的 AI 翻譯工具，支援多語與文件翻譯，保留專業用語。
情境：國際郵件、多語簡報、即時會議翻譯。
技巧：搭配外掛翻譯網頁，文件翻譯保留排版，設定專屬詞彙。
案例：外貿業務透過 DeepL 快速回覆多語客戶郵件。
三、視覺優化呈現類
8. Napkin AI — 一鍵生成流程圖
網址：https://www.napkin.ai/
將文字轉換為手繪風或多種樣式的流程圖。
情境：SOP 視覺化、會議紀錄轉圖、簡報視覺化。
技巧：直接生成圖片並可編輯，快速切換樣式。
案例：講師用 Napkin AI 將處理流程圖像化，提升學員理解。
9. Gamma — AI 簡報生成器
網址：https://bit.ly/gamma_jack
用文字或網址生成高質感簡報，可持續與 AI 對話調整內容。
情境：快速簡報初稿、文件轉簡報、套用模板。
技巧：用網址匯入，限制 AI 不額外添加內容，免費版需控管使用次數。
案例：產品經理用 Gamma 在三分鐘內完成簡報並視覺優化。
10. Lumalabs.ai — AI 影片生成工具
網址：https://lumalabs.ai/
用文字或圖片生成動畫影片，適合行銷、教育與創意製作。
情境：產品動畫、教學影片、品牌形象影片。技巧：指令加入鏡頭運動與風格描述，搭配圖片精準控制場景。案例：行銷人用 Lumalabs.ai 製作新品宣傳片，廣告點擊率提升 40%。
職場導入 AI 工具的步驟建議
AI 的資訊量大，建議先不要給自己太大的壓力，嘗試對話看看，丟一下生活、工作上遇到的挑戰，聽聽看這位新夥伴的看法。如果要在職場導入，可以參考以下六個步驟建議：
[Step 1] 先大膽玩耍：不給自己壓力，打開 ChatGPT，馬上對話看看！
[Step 2] 解決痛點：探索最能改善現有工作的語法，先不用想一次全學。
[Step 3] 同任務多工具測試：比較自己習慣程度、速度、準確度、品質等。
[Step 4] 建立指令模板：筆記過程中的好用指令，方便後續重複使用。
[Step 5] 定期優化流程：追蹤 AI 新知，確保工具與方法都與時俱進。
[Step 6] 自我提升 & 批判性思考：AI 是好的助手，是強大的第二大腦；但深度思考的挑選，許多仍來自個人專業，持續自我提升，與 AI 進行深度組隊！
結語：給自己一點挑戰，放手玩耍 AI 工具！
每天花 30 分鐘，用 AI 工具解決一個真實工作任務，並記錄成果。一段時間之後，你將熟悉工具並改變工作模式，讓 AI 成為你最可靠的職場外掛，加速專業成長！
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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。
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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。
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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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