建立明確績效目標
教授共同目標、主要職責、支援目標、目標衡量標準之基本訂定方法。
【課程目的】
1.學習建立明確績效目標所需的知識與技能
2.學會承接上級方策及向下拆解目標
【課程效益】
．可緊密連結組織目標、單位目標、個人目標
．可經由方策制定來達成上下層目標的一致共識
．可提升部屬清楚『為何而戰』的執行力
．可兼顧領先指標與落後指標之平衡性
．可使績效考核更公平且能反映部屬的價值貢獻
【課程搶先看】 1-1目標之展開與串聯
【講師介紹】
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，無論您是初學者還是專業人士，都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據，整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程；可透過排行榜，找到你所需的學習內容，增進職場的職能成長，加強自我競爭力，打造你的職涯藍圖！
第1名。ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
講師將以系統化教學法，教授數據分析常用情境，搭上火紅 ChatGPT ，步驟式實戰，能隨學即用，讓你知道如何在工作中運用所學到的技能！
第2名。AI資料科學家【 聽課全系列 】
「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
第3名。生成式AI應用速成：商業溝通師-數位行銷課(12/21開課)
🔴報名截止日：2024/12/8🔴
你可以學到
🌟AI 行銷創作零基礎也能秒上手｜不需任何行銷經驗，快速學會生成式 AI 工具，輕鬆打造吸睛行銷素材。
🌟行銷策略效果爆發式成長｜ 有效運用 AI 提升執行力，讓行銷效率飆升、策略效果倍增。
🌟精準鎖定目標受眾，打中痛點｜ 用 AI 技術解析消費者行為，精準掌握市場趨勢，一次抓住受眾需求。
🌟品牌形象全面升級｜ AI 創造獨特行銷風格，讓品牌成為目光焦點，迅速在市場中脫穎而出。
第4名。2小時輕鬆學AI | 基礎觀念與應用
從資料科學的基礎觀念談起、商業智慧、資料探勘、影像辨識等技術應用，最後再討論企業實際導入人工智慧所需的相關流程。
第5名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-影音創作課(11/30開課)
🔴報名截止日：2024/11/17🔴
你可以學到
🌟虛擬角色打造 ｜ 從角色設計、到AI影片製作，一站式打造你的專屬虛擬網紅。
🌟短影音製作 ｜ 運用AI工具，快速生成各種特效、濾鏡，製作出精緻的短影音。
🌟內容行銷 ｜ 學習如何利用AI工具製作出更能觸動觀眾的內容。
第6名。生成式AI工具應用實戰 (線上直播課程)
你可以學到
行銷廣告文案+社群策略及內容+SEO生成+BingAI繪圖，一次學會生成式AI工具應用！
本課程「生成式AI工具應用」旨在教導學員如何利用最先進的生成式AI工具，特別是ChatGPT和微軟Bing AI繪圖工具，來提升行銷文案、社群媒體內容、SEO優化、廣告文案創作以及內容行銷的效率和成效。
第7名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-繪圖設計課(12/21開課)
🔴報名截止日：2024/12/8🔴
你可以學到
🌟成為AI設計高手｜ 從設計小白變身AI設計達人，自信接下各種設計挑戰。
🌟擴大職涯發展｜ 掌握AI設計技能，提升職場競爭力，開拓更多職涯發展機會。
🌟節省設計成本｜ 減少外包設計費用，提高工作效率，為企業創造更多價值。
🌟實現創意無限｜ 突破傳統設計框架，用AI工具打造出獨一無二的視覺作品。
第8名。AI應用時代｜從邏輯思維到文字溝通，從職場複利到高效生活
藉由AI助手的力量，更高效地完成商務工作、激發靈感。也透過AI協助經營社群，包含工作行程、日常旅遊、飲食規劃等，提高短影音規劃的效率，進而產出斜槓複利。
第9名。一次搞懂 ChatGPT 工作法 | 5分鐘看懂，立即上手 AI 應用觀念！
5分鐘輕巧學：圖解式影音 X 25應用情境 X 30組AI神器
第10名。AI x 產品企劃(產品開發)實務應用班
你可以學到
往在產品企劃及開發上，所面臨到的難以解決的疑難問題，在未來都有機會利用AI工具進一步改善，取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用，並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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學習精靈
07/18 00:00
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【行銷】塑造 #品牌 、打造 #品牌樹 ，讓你行銷品牌無往不利｜執行力經理人班｜Roger Vlog Vol. 14
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人資主管
2022/01/09
你愛你的工作嗎? -員工敬業度3S模型
昨週六上午與久違的國中同學吃早午餐，聊天中同學A透露有離職念頭，身為公司人資(HR)馬上打開雷達，探詢同學想離職的原因及有興趣的職務，她主要工作經驗在行銷、業務主管且在上市知名的軟硬體廠都待過，屬於質優的金履歷人才，我立馬邀請她來試試看公司的行銷儲備主管機會。
下午我參加了某管顧公司辦理的個人年度目標設定活動，講師請學員B分享其今年目標，並以其為例說明如何從目標著手、找到關鍵領域、展開行動計畫，但我感興趣的是他剛從某國立大學森林系畢業但卻對coding有興趣，到資策會學了3個月Python，今年想找後端工程師的工作，下課後我主動與他攀談確認他想找工程師的尋職意願，並向他推薦公司的工程人才種子計畫，專門開缺給沒經驗的工程人才，成功錄取者經3個月培訓期才正式下單位工作，他聽完眼睛發亮馬上拿著手機展示他寫coding的作品，並跟我加Line把履歷傳來。此外，這場活動每組都配有助教，助教C剛好是我這組，她下課後歡迎學員加其Line，趁此與她一聊得知她目前是某新創科技公司產品企劃(PM)，但因公司營運狀況不好年後不排斥看新工作機會，哇! PM剛好是公司需要的人才，我隨即將104人力銀行網上公司的PM職缺丟給她瞧瞧，也鼓勵她來試試。
我萬萬沒想到這寶貴的周末，透過聚餐、活動等，我就接觸到了3個人才，當下意識到我這找人的職業病應屬病的不輕，不過另一個角度也代表我對工作的敬業度!
相信企業都希望員工敬業度愈高愈好，但這點要從何得知呢? 如果公司有進行員工滿意度調查，可知整體員工敬業度高低，但如何得知某位員工的敬業度狀況呢? 則從其是否展現出3S來看，現在你試著思考以下的問題：
首先「Say」，你是否會樂於向同事、親友宣傳公司的正面資訊嗎? 向他們推薦公司產品、或當親友中有人想找工作時，你會主動推薦公司職缺希望他們一同加入公司嗎?
再者「Stay」 ，你是否對目前公司有強烈歸屬感，你目前一點離職念頭都沒有，甚至每天早上醒來想到要去公司上班總是挺開心的？
最後「Strive」，這是敬業度最高境界，你願意全力以赴，甚至不惜投入額外時間精力在工作中，你是否常全身心在工作上而忘記吃飯、下班時間? 若有需要假日配合加班你也二話不說呢?
前述問題你回答「Yes」愈多，那表示你愈愛現在的工作，對目前公司的敬業度很高，也能樂在工作中，那相信你也會有很好的工作表現，而對企業而言，有員工如你能對工作有高投入、對組織有極大向心力，想像若所有員工皆如此，則企業定有好的營運績效!
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學習精靈
05/31 00:00
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[蕾咪] 工作執行力低？總是無法達成目標？想要改變習慣？提升執行力的必讀4本書推薦！
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推薦給你
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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