104學習

檔案歸檔

將文件、資料依照一定的分類標準整理並妥善保存,方便日後快速查找與使用。具備此技能能提升工作效率,避免資料遺失或混亂,確保資訊流通順暢,並符合公司管理制度與法規要求。在團隊協作中,也能幫助同事快速取得所需資料,促進整體工作流程順利進行。

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財會工作秒殺技! 活用VBA,開啟你的自動化工作術!
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

資料庫與資料結構處理認證 |
資料庫與資料結構處理認證是關於如何有效地管理和組織數據的認證。學習者將學習設計和實現關鍵的資料庫技術,如關係型數據庫,以及資料結構處理技術,如排序、搜索和哈希表等。 資料庫與資料結構處理認證評估專業人士在資料庫和資料結構處理方面的能力和專業知識。通過這項證照的專業人士通常具備設計、實施和管理資料庫系統以及處理各種資料結構的能力,以支援組織的數據管理需求。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
Veritas Certified Professional |
Veritas Certified Professional證照驗證持有者具備使用Veritas資料管理解決方案的專業能力,涵蓋資料備份、恢復及儲存管理等核心技術。此證照強調實務操作經驗,確保專業人員能有效規劃與執行資料保護策略,提高企業資料安全性與系統穩定性,適合從事IT管理、系統維護及資料保護相關工作者提升職場競爭力。
VERITAS
Infrastructure Automation Certification |
Infrastructure Automation Certification證照專為具備基礎設施自動化技能的專業人士設計,涵蓋自動化工具的使用、腳本撰寫及系統配置管理,提升企業IT環境的效率與穩定性。持有此證照代表具備運用自動化技術優化部署流程、降低人為錯誤及加速系統維護的能力,有助於在快速變動的數位時代中提升職場競爭力。
HashiCorp
全方位基礎人力資源管理師認證 |
『全方位基礎人資管理師認證班』是國內目前梯次數最多、開班最廣、傳承歷史最悠久、唯一且最具系統化的人力資源管理師養成課程,透過具豐富實務經驗且熱情的專業講師團,深入淺出地引領學員循序漸進學習與交流各項主題,過程中並輔以精闢個案探討與擬真實作演練,藉此帶領學員有效提昇本身人資專業知能,並加速培養出能承接未來在人資領域中更具挑戰性任務的實力。   整體課程架構,將從「策略性人力資源管理架構」談起,先帶領學員建立對策略性人力資源管理的整體概念,並打通各項人資功能定位上的任督二脈後,接著以「工作分析」為基礎,逐步、詳實且系統化地介紹各項人力資源管理之「選、訓、用、留」的基本概念及實務,諸如:「人才招募、遴選與任用」、「績效管理與訓練發展」、「薪酬管理與員工福利」、「員工關係與留才管理」等主題。整體系列課程前後呼應、兼具理論介紹、觀念導正與實務分享,使學員對人力資源管理有完整且正確的認識,不僅有助於未來朝向其他人資專業進一步學習上做好準備外,亦能使自己在人資職涯發展上有更清楚的方向及計畫,還在猶豫? 趕快來點選報名吧!
社團法人中華人力資源管理協會
TQC-DA-資料庫管理系統 Access |
企業人才技能認證(TQC)是財團法人中華民國電腦技能基金會針對企業用才需求,所提出來的一項整合性認證。這項認證是經過詳細調查、分析各職務工作需求,確認從事該項職務究應具備哪些電腦技能,再對所有電腦技能測驗項目重新歸類整合而成。不但能讓有志於從事網路管理職務的人員掌握學習的方向,對求才企業也提供了更快速、更客觀、更簡化的人才甄選程序。
財團法人中華民國電腦技能基金會
生產與作業管理技術師證照 |
生產與作業管理技術師證照主要認證具有整體性的生產與作業管理概念之人才,例如產能規劃、生產線平衡、生產排程、供應鏈管理等。現今經濟體系全球化與國際化的結果,經營者無不希望在滿足客戶需求下,提高投入資源之附加價值與減少浪費。生產與作業管理是可以決定企業在全球競爭成敗的一個重要因子,它不只是為了解決企業自動化的需求,更是協助企業流程合理化管理,藉由此專業技術,讓企業經營的體系制度更趨完善。
社團法人中國工業工程學會

精選貼文,掌握第一手知識

那份檔案、Email放在哪?工作總在「找東西」,5招減少工作區

每天花多少時間找檔案、Email、待辦事項?工作區太多,容易讓資訊分散、增加尋找時間。作者分享5個工作區整理技巧,從待辦工具、標籤分類到數位化管理,減少東翻西找,提高工作效率。本文節錄自《時間不夠用?先減掉八成雜事》。 文/飯田剛弘 本文目錄(點擊可快速前往) 打造一個「工作區」「丟棄」紙張、「保留」數位檔案──建立工作區的技巧1. 找到適合自己的待辦事項管理工具2. 善用標籤、關鍵字與篩選功能3. 減少工作區的數量4. 從小範圍開始5. 不確定是否該丟棄時,「丟掉」實體物品,「保留」數位檔案 打造一個「工作區」 各位是否每天為了尋找物品或資料而花費許多時間呢?像是「那封電子郵件到哪裡去了呢?」、「那張備忘錄跑去哪了?」、「那個檔案存在哪裡啊?」、「那份文件擺去哪了?」之類的情況。其實,花在尋找上的時間,比我們想像中奪走更多寶貴的時光。 因為這些動作往往在不知不覺中進行,所以不容易發現。可能在一天之內就發生好幾次在找東西的情況。 或許這樣說會有點太過直接,但這些「尋找」的時間,幾乎不會產生任何價值。 更麻煩的是,愈是在忙碌的時候,愈容易發生不清楚所需的資料或訊息在哪裡,結果反而花更多時間到處尋找。 要減少這些時間浪費的方式,就是打造一個「工作區」。 所謂的「工作區」,指的是儲存與管理必須處理的事項和工作,以及相關資訊與資料的地方。像待辦事項清單、筆記本、電子郵件、聊天訊息、桌面上,或是抽屜、書架、包包等等,都可以成為「工作區」。重點是在平日就要養成習慣,除了「工作區」之外,不要隨意擺放。 不過,如果「工作區」過多,反而會使工作無法順利進行。以下是一些常見的情況: 找不到需要的工具,花了很多時間尋找,甚至最後不得不再去購買。 找不到他人之前曾經告知的資訊,導致工作無法繼續。 瀏覽過覺得有參考價值的網站,沒有加入書籤,結果再次搜尋時,耗費許多時間與心力。 記錄過和他人約定時間的筆記,不知道擺去哪裡,令人十分困擾。 事先調查的資訊筆記不小心弄丟,只能靠自己模糊的記憶回想。 找不到付款所需的文件或帳號資訊。 忘記購買必要的物品,卻買了其他多餘的東西。 直到要出門前,才慌張地到處翻找需要的票券或文件。 雖然有事先預約,卻找不到預約號碼或確認的郵件,而感到非常焦急。 當我們覺得自己不擅長安排時程時,上述這些情況往往更常出現。要讓事物順利進行, 最好是盡量把「工作區」集中在一個地方。若是把需要的東西或資訊放在不同地方,自己也會搞不清楚究竟放在哪裡,最後只會徒增尋找的時間。 因此,若要快速且輕鬆地找到所需資訊,最理想的做法是將所有待辦事物集中在同一個地方。 即使要將所有待辦事項完全集中在一個地方並不容易,但只要能盡量減少「工作區」的數量,就能縮短尋找的時間,讓工作更順利進行。 重新檢視自己有多少個工作區? 首先,請先參考下頁的表格,也就是數一數自己目前有多少個「工作區」。 數位資料的存放地點 工作區數量電子郵件(收件匣、寄件匣、草稿等)待辦事項清單(電子郵件、筆記本、Word檔等)雲端儲存區(Google 硬碟、OneDrive 等)電腦(桌面、各檔案夾)或 3C 設備(手機、平板)通訊軟體(Slack、Teams、LINE 等)其他應用程式和軟體 非數位、實體的存放地點 工作區數量筆記本或備忘錄行程表或月曆便條紙或便利貼檔案夾或文件夾各種盒子或箱子層架或書桌周圍床上包包或錢包裡白板自己的大腦其他人(同事或秘書等)家中衣服或褲子口袋 數出來的結果有幾個呢?我自己在舉辦研討會或培訓課程時,總會請學員統計自己的工作區數量,結果因每個人的工作內容與職務類型不同而有很大差異。 例如,擔任出納會計、總務等行政職的人,有時可能多達數十個工作區。而管理階層或外勤的業務人員,也有人少於十個工作區。 關鍵在於,先掌握自己目前的工作區數量,接著思考如何縮減那些花在「東翻西找」上的時間浪費。 「丟棄」紙張、「保留」數位檔案──建立工作區的技巧 以下介紹幾個在安排工作區時的重點: 1. 找到適合自己的待辦事項管理工具 市面上的待辦事項管理工具琳瑯滿目,有的只提供簡單的製作備忘錄與清單功能,有的 則是可管理完整專案的專業系統。選擇時要符合自己的需求與個性,這點至關重要。 若一開始就挑選過於複雜、使用不易的最新款高階工具,反而容易半途而廢。當自己想 要嘗試新工具時,建議優先選擇操作簡單、能與電腦和手機同步的雲端服務為佳。 2. 善用標籤、關鍵字與篩選功能 為了能快速找到待辦事項與相關資訊,可以用資料夾、透明文件夾或標籤,依照一定規則進行分類。不過更建議在整理時,能以數位化為前提,運用容易聯想的關鍵字、標籤、標記或篩選等功能,確保資訊能快速搜尋,管理也會更加輕鬆。 3. 減少工作區的數量 要降低「漫無目的尋找」所浪費的時間,最關鍵的做法就是把工作時需要的東西全部集 中在同一個地方。前面的內容也有提到,盡量減少工作區的數量非常重要。雖然實際數量會因工作環境和職務不同而有所差異,但原則上最好控制在個位數以內,以避免混亂。 4. 從小範圍開始 如果要處理的事情太多,要整理所有事物往往非常耗時費力。建議先從當下最需要處 理、最重要的部分開始整理,再慢慢拓展到其他部分。在熟悉工作區使用環境的同時,也能專注在盡量減少「時間浪費」和「找東西」上。 5. 不確定是否該丟棄時,「丟掉」實體物品,「保留」數位檔案 在試著減少工作區的數量時,常會出現不知道該不該留下的文件或資料。這時,我個人建議可以依照資料的類型處理。基本原則是若屬紙本資料,可「先掃描儲存成數位檔案後,再丟棄」,如果屬於數位檔案,則「暫時保留」。 紙張只會愈積愈多,占據空間又降低效率,因此建議能盡量數位化,達到減少紙張的效 果。如果擔心一下子全部丟棄會有風險而感到猶豫不決時,可以先掃描或拍照存成電子檔,再逐步進行斷捨離。 再次強調,工作區的數量一旦過多,即代表相關的資料與資訊分散各處,不僅增加尋找時間,也容易在管理和保存上出現困難,進而導致錯誤和疏失。 因此,要先掌握自己目前的狀況,再逐步減少工作區的數量,才能有效提高工作效率。 節錄自:寶鼎出版《時間不夠用?先減掉八成雜事:不加班也能升職的高效工作法》/飯田剛弘 著
【104職場力】・時間管理

搜尋檔案還是找不到…提升搜尋效率,命名至少加入「2個關鍵字」

花時間找檔案是省時的大敵!作者曾在多間外商企業擔任高層秘書,傳授檔案命名原則:以「搜尋」為前提,加入「2個關鍵字」。只需改變一個小習慣,就能讓工作效率翻倍,不再為了找資料而心累。本文節錄自《節省工時的100種方法》。 文/森田幸(森田ゆき) 花時間找東西,是省時的敵人。凡是可能讓你心想「東西跑到哪去了?」的情況,都應該事先排除,才能真正省下無謂的浪費。. 雖然清楚知道「什麼東西放在哪」是基本原則,但對於資料檔案,還有一個重點應該特別留意:命名。 如果你在資料夾裡找不到想要的檔案,或是只記得幾週前下載過,卻完全不記得自己放在哪,這時候你會怎麼做?你大概會選擇搜尋吧?而在這個時候,你必定會一邊回想檔名是什麼,一邊輸入關鍵字。 反過來說,在替檔案命名時,你必須以「搜尋」為前提來思考。具體來說,就像是以下這樣的概念。 不好的範例 「202501 銷售匯總」 「202501 A公司簡報資料」 好的範例 「202501 月度銷售匯總_ 關東分店_ 最終版」 「202501 A公司簡報資料_ 系統建置提案」 重點是,要加入2個以上的關鍵字。在搜尋時,如果只輸入1個詞彙,幾乎都會跳出多筆符合條件的資料。但只要輸入2個詞彙,一次就找到檔案的可能性將會提高。 此外,郵件的標題或內文也是同樣道理。請一邊思考「如果之後要搜尋,我會輸入哪些字?」一邊將這些關鍵字都寫進去。回覆對方寄來的郵件也一樣,只要你撰寫句子時意識到這一點,搜尋效率必然提升。 POINT:資料要以「搜尋」為前提,加入2個以上的關鍵字來命名。 節錄自:大是文化《節省工時的100種方法:我在巴克萊銀行、AIG、安聯等外商主管身邊學會,品質與速度兼顧的時短工作術,不用拚命就有高績效。》/森田幸(森田ゆき) 著
【104職場力】

「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) [joblist_plugin title='推薦【數據/資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據/資料工程師】職場常見證照整理: 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者,您應該具備主題專業知識,能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料,整合...<詳情>Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...<詳情>Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論,以及虛擬化、容器化的技術成熟...<詳情>Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格:1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...<詳情>Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外,應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...<詳情>社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照<前往> 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦: 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中,我們將帶你從學習基礎 Python 出發,了解各種常見資料檔案格式與編碼,透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...<課程介紹>GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計,以第一線網站數據分析工作者角度,剖析 GA4 四大要領,從觀念的理解到上手實作,提升你的數據分析能力。…<課程介紹>成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…<課程介紹>零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具…<課程介紹>更多數據相關課程<前往>
【104職場力】・軟體工程

軟體業Technical Writer工作在做什麼?技術文件為何不是由PM寫?

軟體產業的Technical Writer工作在做什麼?和PM產品經理工作有什麼差異?Technical Writer職位結合「內容寫作」和「技術寫作」的專業,可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術+商業內容。本文作者以自身經驗分享,解答包括Technical Writer工作內容及為什麼不由PM來寫技術文件。 文/朱麒 本文目錄(點擊可快速前往) 1. Technical Writer到底要幹嘛?2. 為什麼需要Technical Writer?3. 為什麼不由PM來寫技術文件? 我曾經擔任PM將近6年的時間、在新職位—Technical Writer工作也已經快9個月的時間,這篇文章想分享關於「寫文件」這件事情。 一開始有許多朋友和我討論說「為什麼不交給PM做就好?」在親身體驗與想過之後,我發現這兩者的定位與價值是完全不同的。這篇文章分享Technical Writer在做些什麼,以及簡單比較跟「產品經理(Product Manager)」的差異。 如果你對軟體產業有興趣、正在當PM的人、或是潛在想當Technical Writer的人看(有這樣的朋友嗎),一起來看看這篇文章吧。 備註:請留意此篇文章的脈絡都是以「軟體開發」的角度來談。 1. Technical Writer到底要幹嘛? 簡單說,就是替公司的產品寫一份「攻略本」。 攻略本是電玩產業的詞,能幫助新手玩家快速學會操作方法、了解遊戲目標,接著就可以比較開心的在遊戲的世界中玩耍。 而「技術寫作(Technical Writing)」就是替公司的產品寫使用文件,用來引導消費者更好地使用公司產品。技術寫作也可以視為公司品牌、產品使用體驗的一環,能影響消費者對於公司產品的整體觀感。 這就像「攻略本」會先告訴新手玩家基本的操作方法,讓玩家在別在超大的遊戲世界中不知所措的亂跑、被怪打死而感到挫折(可能一開始連「基礎戰鬥知識」都沒有就跑出新手村)。 好的技術文件,應該能夠把公司產品複雜的功能與規格,在適當的時間點、用適當的方式告訴使用者。 2. 為什麼需要Technical Writer? 對呀,為什麼不由最熟悉產品功能與規格的程式開發者或產品經理,來寫技術文件就好了呢? 先從「軟體開發者」的角度來說。由於技術文件(例如API Documentation)是技術含量相當高的文件,最好的寫作者當然是由開發者來寫。 然而多數的開發者在寫文件的時候,容易從非常技術的角度撰寫文件—多數狀況是「只解釋程式功能,但不解釋程式對於使用者的目的」。由於程式往往有自己的商業邏輯(例如建立訂單的流程、訂單對帳與請款的方式),使用者在不清楚商業邏輯的前提下直接閱讀,往往一頭霧水。 因此Technical Writier誕生了,這個職位結合「內容寫作(Content writing)」和「技術寫作(Technical Writing)」的專業,可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術+商業內容。 Technical writer像是一位翻譯員,要把「技術」國家的語言翻譯給「商業」國家的人理解。 3. 為什麼不由PM來寫技術文件? 行行好,放過PM吧! PM的工作包山包海,要跟業務單位/客戶對需求、花時間整理規格、跟設計師/工程師/QA/營運團隊溝通。 PM職責範圍確實也包含寫產品的規格與規劃,例如: 使用者故事(User Story): 即 As a(使用者), I want(做什麼事情), so that(得到什麼成果),讓產品團隊理解每個功能為誰而做、要做什麼、做完成果。 User Story Acceptance Criteria Test Cases:寫完User Story後,必須要進一步描述這個功能的細節,透過「Given(在什麼情況下),When(當使用者做了什麼),Then(會發生什麼事情)」才能讓工程師與QA(測試工程師)執行。 Product Roadmap:告訴C字輩的老闆接下來的產品發展,這一季要做什麼、為什麼要做、要打哪些用戶、如何衡量成效、成效好與不好的相對應措施是什麼。 可以看到,PM的寫作文件通常是「對內」,告訴團隊接下來要做些什麼、不做些什麼;但Technical Writer通常是「對外(外部使用者)」,告訴使用者產品從哪裡開始用、要完成對應的事情該怎麼做、技術細節要到哪裡去查……等。 PM和Technical Writer的技能樹不同,前者更多在溝通、後者更多在引導。更多文章分享,可至「朱騏部落格」閱讀。 (原文標題:軟體產業中的 Technical Writer 在做些什麼,為什麼「寫文件」這件事情不都交給 PM 做就好?) [joblist_plugin title='更多104【Technical Writer】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=Technical%20Writer' amount='4']
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ChatGPT可以轉檔JPG、Word、PDF嗎?讓AI一站式解決20種轉檔任務

想把圖片如PNG、JPG轉成其他格式,或把Word等文字檔案轉檔,或將PDF合併成報告,這些瑣碎的任務能用AI完成嗎?解析如何透過ChatGPT等AI工具,一站式完成Word、JPG、PDF、Excel等多達20種轉檔任務,無需再依賴多款軟體,節省大量時間與精力,讓AI成為你的最佳工作助手!本文節錄自《30個必學的AI行政工作術》。 文/賴彥廷 本文目錄(點擊可快速前往) 讓AI幫你轉檔!ChatGPT一站式處理轉檔工作【STEP 1】快速掌握20種ChatGPT轉檔功能問題:ChatGPT可以轉檔影片嗎?【STEP 2】設計ChatGPT轉檔指令3大重點【STEP 3】出現缺頁或文字亂碼?讓ChatGPT修正錯誤【STEP 4】下載檔案【技巧升級】快速下載多個檔案的訣竅 在工作中,你是否經常需要做各種「轉檔」工作?早已準備好多款不同的應用軟體,還是每次遇到問題才急急忙忙尋找線上工具? 轉檔是職場生活中既不起眼又耗時的繁瑣事務。舉例來說,把多份PDF檔案合併成完整報告,或是將圖片轉換為指定格式。 雖然市面上有不少線上工具可以處理這些任務,但真正的麻煩在於,我們必須適應多種軟體,才能應付五花八門的轉檔任務。 試想一下,PDF合併需要一種工具,照片格式調整用另一種,至於影片處理、錄音格式轉換,甚至將網址製作成QR Code,都需要用不同的軟體來處理。更麻煩的是,找到操作簡單、功能強大的工具往往需要花不少時間試用和篩選。 如果能有一個「一站式」工具解決大多數的轉檔工作,省去來回切換軟體的麻煩,那該有多好! 讓AI幫你轉檔!ChatGPT一站式處理轉檔工作 ChatGPT在文案寫作、圖像生成、程式碼撰寫等方面的表現令人津津樂道,但它還有一個較不為人知且相當實用的功能:「轉檔」。 ChatGPT轉換多種不同類型檔案格式的品質都很好,有了它幫忙,我們就不必在各種軟體之間疲於奔命了! 【STEP 1】快速掌握20種ChatGPT轉檔功能 轉檔工作雖然不起眼,卻幾乎無所不在。無論是將文件轉換成適當的格式備份,還是將數據轉為兼容格式以供特定軟體處理。 此外,檔案的分割與合併也是常見的行政工作。在這些瑣碎繁雜的工作項目上,ChatGPT能幫上忙的地方比我們想像中更多。 以下列出7大類、超過20種轉檔相關的任務情境,每一項ChatGPT都能迅速完善地交付成果。 ChatGPT轉檔轉檔任務情境文字檔案轉換● Word檔案(.docx、.doc)、純文字文件(.txt)以及Markdown文件(.md)相關的檔案格式轉換。數據資料檔案轉換● Excel 檔案(.xlsx、.xls)、CSV 檔案(.csv)、JSON格式以及XML格式相關的檔案類型轉換。圖片檔案轉換● JPG、PNG、BMP等圖片檔案的格式轉換。PDF檔案分割與合併● 依照特定頁數範圍分割。● 奇數頁偶數頁分別獨立存放。● 單獨提取特定頁數。● 將多份檔案合併為一份。音訊檔案轉換、分割與合併● 不同音訊檔案(.mp3、.wav、.flac)的格式轉換。● 將一份音檔按照指定的時間區段,分割為幾個獨立的檔案。● 合併多份音檔。影片檔案分割與合併● 將影片檔案(.mp4、.avi、.mov、.mkv)按照指定的時間區段,分割為數個小片段。● 按照指定的檔案大小分割。● 將多段影片拼接成一個完整的影片。其他實用功能● 將彩色圖片轉換為灰階。● 圖片尺寸縮放。● 在圖片上套用簡單的濾鏡效果,比如復古風格或是負片效果。● 在圖片上的特定位置添加浮水印或是時間戳記。● 根據指定的排列方式,將多個圖片合併為一張圖。● 壓縮圖片以降低檔案大小。● 將網址製作成QR Code。 問題:ChatGPT可以轉檔影片嗎? 看完以上五花八門的功能或許有人會好奇:ChatGPT可以圖片轉檔,音樂轉檔,但是沒辦法將影片轉檔嗎? 答案是可以,但是失敗率高,限制也多。 原因在於影片的檔案容量通常比較大,轉換過程更為複雜又耗時,在處理中常常因為時間限制或網路不穩定,導致轉檔中斷而失敗。 根據經驗,目前ChatGPT只適合處理容量小、時間短的影片轉檔工作(分割與合併功能則不在此限),但相信AI科技一日千里,未來用ChatGPT處理幾小時長的影片不會是夢。 介紹完ChatGPT擅長的轉檔工作之後,接著就要設計指令囉! 【STEP 2】設計ChatGPT轉檔指令3大重點 工作上轉檔有很多情況,對ChatGPT下的指令也會各不相同。整體來說,轉檔指令可以簡化為3個重點:「輸入什麼、設定條件、輸出什麼」。 以切分一個PDF檔案為例。 輸入什麼:這份PDF檔案。 設定條件:照著1-5頁、6-10頁、10-15頁的順序分割。 輸出什麼:3份檔案。 將這3個重點整合成一段話就是:「請將這份PDF檔案依照1-5頁、6-10頁、10-15頁的順序,分割為3份獨立的檔案。」 透過這樣的方式,我們就能快速將工作需求轉為ChatGPT可以理解的指令,不必多費心力來思考指令該怎麼寫。 值得一提的是,如果要同時處理多份檔案,例如合併好幾份PDF文件,該如何告訴ChatGPT誰在前、誰在後呢? 這裡有個實用小技巧:「將每個檔案的名稱改為數字」,就能直接用數字檔名告訴ChatGPT排列順序囉! 【STEP 3】出現缺頁或文字亂碼?讓ChatGPT修正錯誤 如果發現轉檔後的檔案出現缺頁或是文字亂碼等錯誤,只要請ChatGPT重新處理一次即可排除問題。 舉例來說,近期ChatGPT處理JSON與XML兩種資料格式時,比較容易出現中文字亂碼。這時候我們可以輸入指令:「請修正這份檔案的中文編碼問題,並確保所有資料按照正確的格式顯示」,ChatGPT就會自動修正錯誤。 【STEP 4】下載檔案 轉檔完成後,點擊ChatGPT提供的下載連結,就能儲存檔案。 唯一要注意的是,下載連結有時效性,最好立刻將檔案儲存到自己的電腦。連結若是逾期失效,轉檔成果都會付諸流水! 【技巧升級】快速下載多個檔案的訣竅 當我們連續處理了好幾個轉檔,ChatGPT生成許多不同的下載連結,如果想簡化下載步驟,我們可以告訴ChatGPT:「將所有成果打包成壓縮檔」,就不需要手動下載多個檔案,省了許多麻煩。 節錄自:商周出版《30個必學的AI行政工作術:搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫,事半功倍,準時下班!》/賴彥廷 著 更多【AI工作術】推薦給你: 4步驟學會運用AI關鍵能力!16種AI工具應用解析|行銷策略指令範例 用AI快速寫Email!ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成 ChatGPT一鍵生成簡報!Slides Maker讓AI幫你快速做完整簡報 會議紀錄用AI怎麼做?會議逐字稿如何整理?|AI語音轉逐字稿教學 用ChatGPT準備面試練習!AI履歷撰寫和模擬面試必學指令
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產品經理的「向上管理」必修課:老闆需求變來變去怎麼辦?

作者前言:策略走向終須一變,影響到產品規格與功能異動,PM們該如何解讀老闆指令,因應需求變更的任務?本篇文章適用於所有產品經理(PM),閱讀時間約10分鐘,希望大家都能順利克服產品被更動時的狀況。 – 文/Mu Chen 陳爾豪 一、本質,從商業思維談起 產品經理基本除了關心用戶體驗、跨部門溝通、確認功能細節外,進階的你得關心老闆的策略思維、集團戰略、市場/公司利益等。 說白了些,商業策略的走向影響了所有的需求變動,創造出來的產品不為了單一的用戶體驗環節,而是你的核心服務/業務滿足了多種用戶體驗,消費者們願意買單支付並使用你的服務,而最終集結成了你的產品。 而「需求變動」,起因都可能來自「商業策略」的轉換,無論是外在發動還是內部啟動,都是一環扣著一環去影響你的產品。 你得清楚,在你的公司中,哪些產品與核心功能是老闆最為關心?哪些用戶貢獻度最高?或更為被重視?有了基本的體認,未來在面臨各種策略或功能異動時,才能用最快速度應變。 二、理解,老闆的話中話 有時老闆在提出需求變更時,資訊是非常不明確的,可能只丟了一句話、一篇新聞報導、深夜時發了段LINE message描述他對產品未來的願景,然後就讓你(找不到人或太忙)無所適從。 在產品經理接到任務後,第一件事不該是立刻想功能怎麼設計,或是傳達聖旨給所有跨部門同事們,這只會讓你像個工匠或傳聲筒。你得仔細揣摩並理解老闆的話中話,也許發現他提出的不是個需求變動(而是發牢騷?),或著現階段不該做的事(先畫餅),有幾個check point可以衡量: 你問得到更多資訊嗎?不是當下立即拒絕或接受,是取得更多判斷條件。 你理解老闆說出這句話的環境背景嗎?(ex.新聞, 研討會) 專案/產品進行中的策略/情報,是否有遺漏更新給老闆的地方? 你理解市場上對手的動態嗎?發展策略是否和別人有差異? 從商業思維出發,這樣的需求變動是否有符合公司策略及盈利? 在Top-down到產品功能後,才去思考如何變動設計,能夠符合老闆提出的需求變動原意,而你在真正理解後,也才能制定正確的action plan。 過去在中國信託負責數位平台時,曾接到「要提升所有宣傳曝光」的任務,直觀來說這是Marketing份內的事,從優化單一素材成效與想出更多creative idea去達成。但從Platform/Channel角度來看,則是如何創造更多「曝光機會」,從服務/場景思考創造新版位,或平台向下細化分眾加強曝光效果,又或是從外部資源去連結產品創造新客群。 但從老闆的話中話來定義,卻可能是「搶佔所有客戶touch point,達成產品在上市初期的話題與聲量。」在這條件下,就不能從單一面向(Marketing)去思考提升既有通路/產品的曝光。 三、尋找,從變更需求中點出明燈 在釐清老闆話中話,真正確認是「改動需求」的Brief後,你有幾條路可以走: 堅持立場:你有時需要學會拒絕老闆的任務,不是什麼都必須執行與Say yes,必須站在完整的產品全局去思考與說出你的獨立觀點。但在拒絕變更需求的同時,必須向老闆說明清楚,你的思考判斷為什麼這個不能更動?原因是什麼?影響範圍有哪些? 接受他也接受事實:產品經理得在內部會議上審查產品環節,並向老闆確認自己對業務/新需求的解讀是否有誤,你需要釐清新流程、新邏輯、因應新狀況帶來的各種問題,都需要和老闆確認並過一遍。既然是變更,那就得一次到位。而再次審查的面向,包含了影響範圍、功能/設計細節、時程、人力、業務邏輯、老闆期待值、各關係人、市場狀況等。 切記,再次從商業思維檢查業務邏輯,不能和產品邏輯脫鉤,一但落下不是變成沒人用的產品,就是用了卻不符合消費者期待的產品。 你也許會碰到無所適從的時候,像範圍太大不知如何改起、功能複雜一時動不了太多(通常這程度改動已經是策略上的翻天覆地)。試著化整為零,拆分成一個一個小環節來看,並排序重要性及急迫性,把互相影響的湊成一塊,單獨能解決的標記出來,有助於梳理思緒。 拉著key stakeholder看來,別讓自己陷入單兵作戰的窘境。 四、教育,不是一蹴可及 在變更需求不斷痛苦的溝通過程中,你得明白,老闆不像你一樣懂得所有產品開發流程,在同樣的時間內他學習並實踐商業策略,綜觀全局,但技術面的Know-how、或是產品全局的掌控,你才是專家。 因此,你不該當有意見不合時就一昧責怪你老闆,一次溝通不成功,你得去梳理背後的原因,才能找出後續解決的核心: 觀念來源:是否有他更信賴,更倚重的消息來源去造成他這樣的思考脈絡?可能是另外一位主管的論點,又或是新聞/媒體上的某些事件。 成功經驗:觀念是長久累積而成,而人們習慣依賴過往的成功經驗,進而複製到下一個階段,你得觀察是否有他的過往成功經驗擋住了你的提案? 說服程度:你準備的materials,是否足夠支撐你想講的論點與提案?你的key message是否清楚?又能讓老闆在短時間內吸收理解? 溝通策略:你可以動之以情,或是分析利弊得失,但得先確定好你的時間/地點等環境因素適合提出,並使用一切合情合理的方式讓你的老闆了解改動需求所帶來的影響。 - 甚至,你可以定期或不定期的盡量洗腦你的老闆,無論是正式會議、等電梯、搭Taxi、外出覓食、單獨走路時,你要把握每一次談話的機會教育他、洗腦他、舉例來說服他、讓他對於你做的判斷感到心動,開始對於他做的決定感到動搖,當動搖累積到一定程度後再進行正式會議說服,成功率才會大幅提升。 一次提不過,不代表會永遠提不過。 也有一種方式是拉入外部資源,從顧問,廠商下手,比你自己來教育會輕鬆很多,不管是外部seminar、內部workshop開始進行教育工程,日常教育是減少未來認知gap的基礎。 五、安內,向上向下即時更新 對於向上管理的訊息同步,你必須注意以下的要點: 主動性:身為一個產品經理,你得學會主動將資訊跟進度同步給你老闆,尤其在產品變更需求上,老闆更會特別重視,甚至等不及weekly meeting報告,你需要深入分辨什麼是你自己能下判斷處理的,哪些是老闆需要知道/或決策的訊息,在適時的時候提出,才能增加你溝通上的價值。 決策點:若專案需要老闆裁決判斷,你需要清楚地列出各項action item,並壓上deadline,說明決策帶來的正負影響(通常算一算變更需求,負面影響都大於正面…) 面對PM性格或控制欲強的老闆,訊息同步更為重要,很多老闆恨不得在他想要的產品功能上樣樣都插手,但適時的讓他放心,並展現你專案控管的專業就是一件得不斷學習的事。 即使最終仍要變更需求,對於跨部門溝通的同事們也要說明清楚: 變更目的:最終你被說服時,也要拿出老闆策略判斷與合理解釋去說明需求變更目的。(當然話術得內化過) 變更執行計畫:可能已和老闆協議了折衷方案,用最小的功能修改去滿足老闆的需求,但執行計畫、步驟上都需要和每一位專案成員溝通釐清。 更新協作資料:記得更新每一個記載舊需求的地方,包含Email, Excel, JIRA, Confluence, google doc…等等,避免造成混淆或資訊不同步。 最後,祝大家面對需求變更時都能安然度過,和老闆溝通順暢無比! (原文標題:學會向上管理,產品經理應對老闆變更需求之教戰守則) [course_plugin api_type='course_id' title='PM產品經理|入門致勝攻略' id='d74ae414-8db3-46d4-8158-9d256c517939']
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告別瞎忙,時間管理還不夠!高效「精力管理術」擺脫疲勞硬撐

每天行程滿檔、待辦事項列不完,卻總覺得效率低落、疲憊不堪?作者指出,時間與精力才是最重要的核心資產,做好最重要的事,所能創造的效益遠高於你做100件瑣碎的事。解析如何做到「精力管理」,找回高效充實的最佳效率!本文節錄自《用商業思維優化你的人生選擇》。 文/游舒帆Gipi(商業思維學院院長) 本文目錄(點擊可快速前往) 時間與精力才是最重要的核心資產把時間空出來,時間管理很重要把精力找回來,精力管理更重要 經過前面幾堂課的思考,我們會漸漸提高對獲取收入,運用資產的概念,而這也是經營一家公司需要有的財務觀念,你其實有本事獲取更多收入,也有資產能與人交換你所需要的事物。但我們永遠要記得,最重要的資產始終是自己,我們將時間花在哪兒,都會決定我們未來往哪兒去。 時間與精力才是最重要的核心資產 以我而言,就是因為這樣的想法,我才會在研究所時期決定辭掉幾份兼差,專注於學業並把論文完成,因為我認為順利畢業比賺錢更重要。出社會後的兼差,在一些外部刺激後我也決定停下,因為我認為學習比短期收入更重要。年輕時雖然我的商業意識沒那麼強,但還是會盡可能選擇對未來更好的那個選項。 在任何時刻,我們都要盡可能將自己的時間與精力保留給最重要的事。做好最重要的事,所能創造的效益遠高於你做100件瑣碎的事。我們得讓自己的時間空出來,同時把自己的腦袋也空出來,才有餘裕思考,也才有餘裕往人生下個階段邁進。 把時間空出來,時間管理很重要 「時間對每個人都很公平,差別只在每個人對待時間的方式不同。」 你能否列出下個星期的完整行程,並對行程加以分類,看看自己的時間都花費在哪些地方? 下圖是多年前我擔任專業經理人時的行事曆,當時我在某家大公司擔任部門最高主管,管轄的部門超過20個,所以可以看到我的行程中充滿了各種會議。事實上,我所有的時間都花在各種管理會議、業務會議、產品會議與跨部門會議,以及我轄下各部門的部門會議上,時間窘迫到連經常性的一對一談話,都只能用午餐時間。 這種行程下,工作的品質不可能太好,生活的品質也不會太好。經過有意識的努力,3個月後我的一週行程變成這樣。 行程的數量或許沒有減少,但可以看到屬於公司會議的套色區塊大量減少了,從原先需要消耗32個小時的會議,減少為9個小時;而原先占用午餐時間的一對一,也被我調整到下午一點,除此之外,我將更多時間放在部門內的管理,也把晚上跟週末的時間都保留給私人行程。 這兩個版本的行事曆,最大的差異在於時間的自主權。本來我的行事曆是被公司、老闆和主管決定,我必須要出席他們認為需要我的每個會議,但很多時候我只是擔任備詢角色,不見得要參與,我只要能找到解決問題的方法,或者找到能替代我的人,就能不參與會議,甚至可以建議直接取消會議。 3個月的時間,我就不停地運用這樣的方法,努力找回自己時間的自主權。 把精力找回來,精力管理更重要 時間管理做得好,你就能更加妥善運用自己的時間。在35歲前,我主要把注意力放在放在時間管理上,因為我認為專業經理人角色,遭遇到的挑戰太多了,能做好時間管理,找回時間的主導權已經很了不起了。 但在35歲之後,我接觸了心流,開始覺察到自己在心流狀態下的生產力有別於一般狀態,其中的差異可能高達10倍。我回想起剛出社會那段時間,每天回家都寫程式到兩點還樂此不疲的狀態,這才發現,那時的我應該就是處在心流狀態,所以短短半年的時間,程式能力才會突飛猛進,甚至從本來基礎最差,一路躍升為部門的頂梁柱之一。 精力,是注意力、體力與腦力的綜合體。生活中有許多事特別耗能,有些事則會給自己增加能量。那些耗能的事,會大幅消耗精力,而增能的事,對精力的耗損則相對較低,而且還能帶來愉悅感,讓自己更容易進入心流狀態。 上圖是關於精力使用狀態與生產力之間的關係,在精力使用量低的時候,我可以很輕易進入心流狀態,因為腦袋中沒有太多煩惱或讓人內耗的事,我就可以非常專注,在短時間內完成複雜的任務,效率非常好。我稱之為最佳效率區。 不過隨著事情的增加,工作任務的加重,需要煩惱的事情變多,要應付的人與事變雜,也會讓不如預期的事增加,這時我雖然還是能處理,也能保持基本的冷靜來處理每件事,但我知道自己其實並不在狀態內,很難進入心流狀態。有時夜深人靜沒有其他干擾時,能夠產生一小段的心流狀態時間,但因為時間也比較晚了,身體也會累,所以持續時間並不長。 當事情與問題多到一個程度時,我通常只能靠著時間管理的技巧,嘗試去安排每件事情的優先順序,並逐一處理。但因為進不了心流狀態,我不僅生產力低落,也根本無法處理那些需要大量腦力的任務,在這種情況下,我能做好的通常就是那些例行任務。 在別人的視角看來,我可能還是能處理很多事,可能還會獲得讚賞說我怎麼有辦法搞定這麼多事。但我是有苦自己知,因為那種狀態下,我根本沒法做任何有價值或高品質的產出。對我來說,每一分精力的使用所創造的生產力是不同的,精力使用量愈高,生產力往往愈差。 精力使用量跟投入時間有正相關,但投入時間並非唯一影響的因素,因為當我投入在開心的事物時,我很可能會連續工作兩天兩夜,但長時間都在最佳效率區。 跟精力使用量有關的因素除了時間之外,還有工作內容與人際關係。有些事情雖乏味卻又不得不參與,像是會議、帳務問題,或是組織政治問題,對我來說都是極端耗能的事;或者應付一些難搞的人,像鴨霸的客戶、難相處的同事等,這些其實都會嚴重消耗能量。 活到這個年紀,當然我也有一堆處理這些人與事的方法,但不代表這些不耗能。我只能降低它的耗能量,但無法降到毫無影響。當我意識到自己進入心神渙散區一段時間之後,就會嘗試給自己踩煞車,問題不大就休息個幾天,問題大就進入休耕狀態。 我這輩子有兩次進入嚴重內耗區,一次歷時半年,一次歷時兩個月,都是很糟糕的經驗。當時不僅每天起床都覺得累,甚至到睡前腦袋都還在想著要處理的事跟要面對的人,對很多事都提不起勁,對人也沒什麼耐性。 這麼多年下來,我慢慢找到調節精力的方法: 投入有熱情的事 跟相處起來舒服的人為伍 對凡事懷抱感恩 追求需要的,而非想要的 採取行動或果斷放棄,不要糾結 好好回報對自己好的那些人 滿足自己而非滿足他人 幫助他人成長 工作與生活中,總不會一切都順利,但當我愈往以上這些內容靠攏,獲得的結果通常愈好。 節錄自:聯經出版《用商業思維優化你的人生選擇:拆解人生關鍵變數,掌控財務、工作、人際與個人職場定位,活出自我版本的人生》/游舒帆(Gipi) 著 推薦閱讀: 精力有限如何分配?用一招找出你的高效工作時間 學習時間管理就能提升效率?探索你的「時間特質」找到關鍵 真的不得不加班嗎?工作爆量也能守住「6點準時下班」的高效守則
【104職場力】・時間管理

為什麼IBM頻繁輪調、員工技能卻能快速到位?全靠「一張Excel表」掌握技能樹

你們公司會職務輪調嗎?在台灣IBM,有人一年換3個部門、有人3年換5個職務,「內部輪調」是他們的工作日常。面對市場快速變化,工作輪調是企業應戰的必要手段,例如當使用者體驗興起時,設計部門便因應而生;當雲端與AI成為趨勢時,人員也須立刻到位。不過,企業要如何確保員工技能以便快速調度?IBM全靠一張Excel表。 文/李佳樺、劉鳳珍 由Cheers授權轉載 有「經驗」代表有「技能」嗎?僅憑過去結果判斷未來人才發展,在快速變動的市場更容易失準,IBM如何用一張Excel表,攤開員工的技能圖? 面對市場快速的變化,職務輪調已成企業保命應戰的必要管理手段。 「我曾經一年就換了3個部門。」台灣IBM諮詢合夥人暨業務轉型服務群負責人高愈惠分享自己的經歷。另一位諮詢顧問協理曾華彥則在短短3年間,轉換了5個職務。 台灣IBM的同仁,對頻繁地職務調動早習以為常。 顧問業的生意以客戶專案為核心,哪個產業有商機,組織就立刻對應調整,例如當使用者體驗興起時,設計部門便因應而生;當雲端與AI成為未來趨勢時,人員的調度也須立刻到位。 但面對客戶需求又快又急,企業要如何確保員工技能的「存量」足夠,以便能夠快速調度? 一張Excel表拆解顧問技能 IBM的做法是將每個職位所需技能,逐一定義,並發展出以技能為單位(Skills-based)的組織架構。 以顧問職務為例,上面密密麻麻列出顧問部門近百種職位(Job Role)、上千項職位專長(Specialty)與相應的技能組合(Skills set),清楚定義。此外,不同技能的含金量(Premium Type)也一清二楚。這份表單含會隨著市場、專案變化,定期更新。 以表中專案經理的職位為例子,同職位(Job Role)可以拆分出不同的專長(Specialty)。例如有人的專精是微軟系統、有人專精SAP的ERP系統。這兩位專案經理,會有共通的技能如溝通、談判等,也會有各自有別的技能強項。 在美國、歐洲、中國等員工數更多、規模更大的地區,顧問敘薪會參考專長的「成熟度分級」作為判斷指標之一,同樣職等不一定領一樣的薪水。 透過這一張定義清楚的表單,每位員工所具備的技能,無所遁形。企業一旦要調度人員、儲備人才、指派培訓,都有清楚依據,也相對可以減少員工對主管「主觀好惡」的臆測。 例如,如果A部門最近案量少,主管可以指派同仁去學習新興的產品技能;員工如果想轉調業務,則可以在了解業務需要哪些技能下,先在專案經理的職務上,參與公司培訓,取得所需的認證,不用立刻與公司分道揚鑣。 這套系統也有利於促進員工自我賦能,而不是公司開一大堆課,到頭來卻被員工覺得強迫學習。 聚焦技前瞻性,不僅憑績效表現選才 IBM會定期公布公司看重的市場稀缺技能,並透過舉辦競賽、活動,鼓勵員工學習,學習成果也與績效評估連結,每位員工一年至少要達成40小時的學習時數。高愈惠是忙碌的高階主管,2024年8月底就已經達108小時,而且像她一樣超標的同仁不在少數。 在IBM的學習平台上,透過徽章(badge)認證每一個人的學習、成長紀錄。台灣IBM諮詢金融產業顧問協理鄒淑芳曾被主管指派,一項預算規模超過她職級可以處理的專案,她為此而去上資深PM都會想拿的「Experienced PM Badge」課程,學習專案管理方法論,但並非上完課就能獲得這項獎章,還有其他嚴苛的條件。 鄒淑芳花了6年累積專案、導師經驗,最後獲得這項獎章才晉升到下一個職等,「這是我拿過最印象深刻的 Badge(獎章)。」鄒淑芳興奮的說。 IBM對技能重視的嚴謹度,從一件小事可以看出。 大部分企業多認為,只要是主管就「應該」會面試,自己去篩出適任人選,但IBM的主管必須先通過內部訓練考核,取得面試獎章後,才有資格上陣。 「這是IBM正在推動skills as currency(技能即貨幣)的概念, 」台灣IBM人資長邱纓琇說,當技能與績效、升遷串連,學習技能的價值也跟著提高,進而改變整個公司選材的思維。 邱纓琇說:「過去選人的做法,可能是印象中這個員工績效表現好就升他。在IBM,主管要思考公司未來要發展的核心技能是哪些?我如何投資擁有這些技能的人才讓他們一直留在公司?」 換言之,如果以前主管拔擢人才的標準是放在對「人」的主觀評價上,看的是他的過去,往往會疏忽了未來所需技能的重要性。尤其在人才稀缺的今天,聚焦「技能」的專業度高低、市場前瞻性,才是有機會把人才效能變大的睿智做法。 IBM也鼓勵員工攤開自己的職務「蜂巢圖」,讓員工面對下一個晉升職位,有更清晰的成長方向,同時配合課程推薦,儲備未來技能。下圖便是高愈惠和下屬分享自己的蜂巢圖。 透過技能為核心的管理模式,過往學歷、資歷的重要性也開始降低。IBM全球有20%的員工沒有大學學歷,就是憑藉技能說話。在2024年兩千大企業人資長的調查,也呼應此一趨勢 —學歷重要性下降,專業技能開始上升。 你的技能存量足夠面對未來變化嗎?你的團隊當前的技能存摺,足以面對產業變化嗎?加速發展技能,將是人才管理最重要的課題。 (原文標題:IBM全球20%員工沒大學學歷!他們用「一張表」看出員工技能強項) 推薦閱讀: 當專業技能遇上生成式AI,你會因此變更強、還是被取代?一圖看懂你與AI的距離 2025年「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修 【上篇】2025台灣人才技能落差總體檢:「技能」已取代缺人成企業最大痛 【下篇】2025台灣人才技能落差總體檢:逾三分之一工作人正偷偷用GAI 「商業知識百科」隆重推出:近100個商業詞庫,免費全公開使用!全台最完整X各專家審閱
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讓工作越忙、越高壓,績效就會好嗎?專家揭「逼大家瞎忙」的代價重傷生產力

工作越忙,績效真的越好嗎?作者為來自麻省理工史隆管理學院的兩位資深講師,以醫院案例指出,當工作量超過系統負荷,效率不升反降,還會引發全面性的「瞎忙」與失序,唯有控制起始的工作量,才有餘力完成更多。本文節錄自《為什麼主管每天都在救火?》。 文/尼爾森.雷朋寧、祁富彤 本文目錄(點擊可快速前往) 調節工作流量「瞎忙」的代價 調節工作流量 「控制起始的工作量,才有餘力完成更多。」 2015年,耶魯大學附設醫院的心臟外科醫師艾比爾.曼吉(Abeel Mangi)覺得自己已經忍無可忍。他完成手術、將病患推出手術室,卻發現加護病房沒有床位─這種事情已經發生太多次。甚至有一次,病患在走廊等了6個小時。 為了處理這個問題,曼吉和他指導的學生黛安.索莫洛(Diane Somolo)開始檢視數據。他們很快就發現,「走廊塞車」根本不是偶發事件,而是常態。接受心臟手術的病患在離開手術室、進入加護病房前,有一半以上會在走廊上等待超過15分鐘。別小看這段時間差! 在走廊等太久會讓病患的出血量增加,30天內再度住院的機率提升34%,住院時間也會增加半天。但住院時間拉長,醫院等於每年損失兩百萬美元的潛在收入,因為加護病房沒有多餘的空間去支援更多的手術。 曼吉碰到的問題一點也不稀奇。早有大量文獻指出美國醫療體系面臨的挑戰,而且不是只有手術室和加護病房。成本一路飆升,資源卻有限。近期的研究顯示,大約有7%的病患在住院治療時遭受到本可以避免的醫療傷害 。 審視數據之後,曼吉堅持解決對的問題,於是展開深入調查。他親臨現場,觀察病人是怎麼從手術室轉到加護病房,再轉送醫院其他單位。他特地訪談醫師和護理師,蒐集這套系統第一線的工作經驗。 經過調查,曼吉有一些重要的發現。首先,加護病房每天早上9點半召開「病床流量」會議,討論每位病人的狀況,推估當天能釋出多少床位。然而,手術團隊7點半就開始動刀,比加護病房準確算出空床數量的時間還早。他也發現,從加護病房出院的時段只有一個,患者可以離開加護病房的時間非常有限。 曼吉和索莫洛的研究顯示,耶魯附設醫院的問題不是經費不足,也不是怠忽職守,而是工作設計本身出問題。從手術室到加護病房的延誤,是這種工作設計必然的結果。耶魯附設醫院的領導高層並沒有真正掌握動態工作設計的第四個原則:調節工作流量。也就是確保進入系統的工作量,與手上的資源相符。然而,要維持這個平衡,往往比想像中困難。新任務的流量沒有調控好,會打亂整個系統的流暢度,導致大部分的工作系統過載,人人忙著救火。更糟糕的是,主管對背後的成本往往沒有警覺,看團隊忙到天昏地暗,反而覺得「大家很拚」,誤把亂象當作成功。 很多主管都以為,只要讓所有人員和部門的工作「滿載」,甚至「超載」,績效就會最好。耶魯附設醫院的心臟外科就是這樣,努力塞滿每個手術時段,以為手術越多,病人的流動就會越順暢。但這種「逼大家瞎忙」的做法,表面上看似合理,但系統反而達不到最佳績效。本章會不斷強調,如果系統想要發揮最大的效能,就必須調節工作量。如果工作量剛剛好,雖然大家不一定每分鐘都在忙,卻能讓工作流程保持暢通。找到最適合的工作流量,個人的貢獻自然會放大,還會有餘裕發現問題;一旦問題解決,還會帶來更多成效。 雖然很有效,但「調節工作流量」這個原則乍聽之下違反直覺。看到有人閒著,人們的第一個反應通常是多塞一點工作給他。比如說把手術排滿,看似善用了整個單位的資源。但曼吉的經驗告訴我們,當工作量超過系統可承受的範圍,就會讓系統癱瘓。 只要做幾個簡單的調整,就可以調控病患流量,帶動整體效率提升。首先,把病床流量會議提早到清晨5點半,這樣外科醫師開刀前就能知道加護病房有多少床位可用。每天的手術量直接與當天的病床數綁定,譬如有10張病床就做10台手術。第二,加護病房加開一個出院時段,讓符合條件的病患提早離開,更快騰出床位。 在做出這些調整之前,病患流量是由手術室主導;調整後,現在是由加護病房的容量決定。乍看之下,這只是小小的改變,卻大幅改善了加護病房的效能和容量,可以進行更多手術。翻開《胸腔外科年鑑》(Annals of Thoracic Surgery),內有曼吉、索莫洛和雷朋寧提供的數據。經過上述調整,病患從手術室轉加護病房的平均時間縮短了兩成左右(大約省下4分鐘);15分鐘內就轉移完畢的病患數量成長了16%。這些改善,有4分之3是因為重大延誤明顯減少。以前動不動就拖延45分鐘,不僅病患要承受的風險提升,也會把加護病房搞得雞飛狗跳。 這些進展乍看之下沒什麼,但是影響非同小可。病人能夠更快進入加護病房,降低了併發症的機率,恢復速度也更快。根據曼吉和索莫洛的數據,病人在加護病房的失血量明顯減少,平均住院天數也從3.5天降為2.8天,縮短了0.7天,等於讓加護病房的容量提升了將近兩成。平均住院時間縮短,每台手術的成本降低19%,這在醫療成本節節高升的時代,可是難能可貴的成果。最重要的是,醫院可以服務更多病患。 「瞎忙」的代價 大家應該都有過這種感覺:事情永遠做不完,好像整間公司都在跟你作對。待辦事項一籮筐,每次做到一半,要不是被打斷,就是臨時出狀況。結果整天下來,正事的進度沒推進多少,反而花一堆時間在反覆調整待辦事項的順序;會議開了半天,結果散會時還是沒有結論。更慘的是,要回的信越來越多,收件匣永遠都有新郵件。這不是你個人的問題,而是整間公司的困境:交付延遲、專案卡關,人人拚命補破網,卻還是追不上目標。 如果你覺得現代組織根本一團亂,你的感覺是對的。很多研究早已證明,工作量太多(這種現象叫作過載),不只會傷害個人,也會讓組織績效低落。心理學家早就發現,如果壓力太大,表現和學習力都會下滑。20世紀初有個實驗,讓老鼠在迷宮裡面找乳酪,只要老鼠走錯路就會遭到電擊。結果老鼠因為害怕和壓力過大,反而學得更慢,找不到出路。人也是一樣,科學研究發現,如果研發團隊接太多專案、被迫在不同專案之間來回切換,一下子處理眼前最緊急的專案,一下子又要應付快到期的專案。表面上看起來沒什麼,但這樣其實會拖垮生產力,也更容易出錯。近期研究指出,現代人光是在手機和電腦的各種應用程式之間切換,一個星期下來平均浪費了大約一成的時間。 系統過載時,任何小小的干擾都可能讓整個系統陷入停滯。曾經在看診時排到最後一號,或嘗試在夏天的週五下午開車出城的人,應該都曾親身體會過這件事。在耶魯大學附設醫院,只要有一個病人遲到,或者有一輛車在車道上拋錨,就可以癱瘓整個系統。 很多領導人其實搞錯了,以為不斷對組織施壓,績效就會更好。他們會獎勵那些在高壓環境下硬撐並交出成果的主管,甚至刻意把組織文化塑造成「想升遷就要扛下一堆待辦事項、盡量延長工時,偶爾還要走捷徑搞定工作」。就拿醫界來說,每次醫療單位提議把外科住院醫師的工時限制在每週80小時,就會有一堆主治醫師跳出來抗議,聲稱成為好醫師的關鍵在於「習慣睡眠不足和筋疲力竭」。但研究早就證實,24四小時不睡覺會讓人的認知功能大幅下滑,相當於血液酒精濃度0.1%,而後者早已超過酒駕的法定標準。 我們合作過一家大公司,員工之間有個傳聞,說有位高階主管只是週末忘了回覆電子郵件,就被執行長痛罵。據說執行長撂下狠話:「如果你週末不想上班,我會找別人來做!」這個故事是真是假不重要,因為早已成為組織文化的警世寓言。我們的同事丹.格魯西克,本來和祁富彤一起在Intermatic公司,後來轉職到另一家企業。那家企業也一樣,硬是讓所有員工長期處於「危機狀態」,甚至對新人說:「這會是你職涯中最精采的3年!」但所有人都心知肚明,在那樣的工作強度下根本沒辦法撐太久。幸好格魯西克懂得運用動態工作設計,才能在短時間內完成龐大的開發案,熬過那3年。事實上,提升效能不一定要靠腎上腺素硬撐。 工作量過載的傾向,大概是管理學界實務與學術之間最大的落差。心理學家一直強調「最佳挑戰點」(optimal challenge),也就是當人類面對挑戰,如果挑戰只比當下的能力再困難一點,表現才會最好(這正是電玩遊戲設計的強項)。如果太沒有挑戰性,人會覺得無聊,開始自己找事情做或滑手機打發時間。太具挑戰性又會讓人挫敗、焦慮,因為工作量已經超出可以負荷的範圍。許多管理學者已經證實,唯有將工作量調整到與組織目前的能力範圍相符,效能才會最大。雖然學術上早有定論,但實務上還是幾乎沒有改變。第二章就已經提過,我們花了10年,不斷提醒主管:「只要謹慎管控工作量,就能避免過載,完成更多事。」當下大家聽了點點頭,結果回到現場,即便工作系統已經大塞車,還是忍不住再加一個重要專案或急件。 從那時起,我們終於明白,工作系統之所以老是過載,是因為大家搞錯它運作的邏輯。如果去問一位工作超出負荷的主管需要什麼,答案不外乎兩個,一是增加預算,二是增派人手(或者減少工作量)。這是因為人們通常會把系統過載歸因於資源不足,但問題沒那麼單純。一旦工作過載,做事的方式就會亂套:整天都在重新排序、切換任務,效率反而更差,挫敗和焦慮隨之飆升。只要消除這些低效的情況,生產力往往會大幅提高,甚至生產力缺口也不再是問題。就算依然會有缺口,也會變小很多,而且更容易量化和處理。依照我們的經驗,如果不調整工作設計,增派再多人手,效果還是有限。更糟的是,不調整設計就直接硬塞人手,通常會把小問題變成大災難。原本早已失序低效的系統,只會更混亂、更沒效率。 博德研究所就是活生生的例子,證明一旦工作量過載,工作方式就會亂套。當時我們跟希拉.道奇的團隊合作,實驗室到處都是等待處理的檢體。無論何時都會有成千上萬個小瓶子卡在某個環節,等著技術人員一個一個往下推。套用製造業的術語,這就是所謂「在製品」(Work in Process,簡稱WIP),半成品卡在那裡,等著下一個人接手。耶魯大學附設醫院的術後病患也一樣,完成上一個階段(手術),等著進入下一個階段(術後照護)。你自己的收件匣大概也是這樣,塞滿一堆在製品,如果你不回信,待辦事項就卡在原地。 動態工作設計的重點就是「讓工作流動」。系統有彈性才能快速推進工作,世界再怎麼瞬息萬變,也能隨時調整。相反地,一旦系統過載,就可能變得遲緩,難以轉型。不管是檢體、病患還是郵件,工作堆積越多,就要花越多時間消化。如果系統塞滿等著被處理的「在製品」,就跟敏捷沾不上邊了。想想看,你的收件匣裡還有幾封信在等你回覆? 節錄自:商周出版《為什麼主管每天都在救火?:MIT麻省理工教授原創、亞當.格蘭特力薦,5大原則重新設計工作流程,打造不瞎忙的高效團隊》/尼爾森.雷朋寧、祁富彤 著
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從識人到用人:剖析性格特質,優化團隊組織配置

文/104人資學院 本文探討了企業在招募和管理人才過程中,如何透過剖析性格特質來優化團隊組織配置。僅僅依賴履歷和技能無法完全預測一位員工的適應性,性格特質乃是成功的關鍵。透過五大人格理論研發的性格量表,企業能夠深入了解求職者的情緒穩定性、合作性與創造力等,避免因性格不合而造成的離職風險。針對員工特質的精準配對,幫助主管制定適合的管理策略,促進團隊合作與穩定性。最終,透過科學的性格洞察,企業可提升選才準確度,打造高效團隊。 本文導覽 性格特質:選對人的關鍵依據 用人選才:從單一特質到性格組合 帶人管理:讓性格成為「用才依據」 性格X職務配對:提升久任與績效 實際應用:從團隊默契到領導選育 讓104測評中心成為選才用才的智囊 在招募與管理人才的過程中,常見一種情況是:履歷看起來完美、技能符合需求,但進入團隊後卻發現適應不良、溝通卡關,甚至短期內離職。這些問題往往不是能力不足,而是「性格不合適」。企業若能在選才階段就洞察性格特質,不僅能預測穩定度,更能提升整體團隊效能。 104人資學院資深專任顧問李冠輝在「精準選才×有效帶人:探索性格特質,打造高效團隊」的講座中指出,現代用人不能只看冰山上的專業技能,還要深入冰山下的性格特質與動機,才能找到「合得來、留得住、帶得動」的團隊成員。 性格特質:選對人的關鍵依據 我們過去常說「選才看能力、用才靠管理」,但李顧問提醒,性格才是決定這個人能否發揮所長的潛在條件。即使具備相同能力與背景,不同性格的人,在壓力下的表現、團隊互動、學習意願、接受回饋的方式都可能大相逕庭。 以五大人格理論(Big Five)為基礎,104測評中心設計的「性格量表」涵蓋情緒穩定性、親和樂群性、勤勉謹慎性、外向實踐性與經驗開放性等五大面向,細分為27項行為指標。例如: 抗壓性與情緒調適:預測應徵者面對壓力時的穩定度。 合作性與社交性:評估其團隊協作的潛能。 謹慎性與堅毅性:反映執行任務的細緻度與持久度。 企圖心與表現性:洞察其主動性與成果導向程度。 創造力與思辨性:判斷其應變能力與創新潛力。 透過短短15分鐘的測驗,就能掌握個人性格在各面向的相對位置,有效避免只看履歷或面談時留下的表面印象。 用人選才:從單一特質到性格組合 用對人,比用強的人更重要。李顧問強調,選才時不能只單點看「這個人有沒有責任感」,而是要思考多種性格的組合。例如: 企圖心高但堅毅性低:可能容易放棄、不穩定。 影響性高但同理心低:可能擅長說服卻易忽略他人感受,造成團隊摩擦。 合作性高但創造力低:或許適合穩定執行型的職位,但不利於創新任務。 這些組合的解讀,不僅有助於選才,也能幫助主管安排任務與溝通策略。104測評中心的報表設計,除了呈現各項性格指標的高低位置,也會提示可能的互補或風險組合,幫助HR與主管做出更立體的判斷。 帶人管理:讓性格成為「用才依據」 主管常面臨一個難題:部屬能力不錯,卻總是與他人發生摩擦、無法主動溝通,或無法承受壓力。這時若沒有性格上的理解,容易將問題簡化為「態度不好」,甚至錯失培育的可能性。 透過性格測評,主管能夠: 找到適合每位成員的工作風格與溝通方式。 避免高潛力人才因誤解而流失。 在帶領團隊時,運用差異性打造互補結構,而非一味追求同質化。 舉例來說,一位企圖心強但抗壓性低的新人,若在初期就安排大量獨立挑戰任務,可能會因壓力導致挫敗感,反而打擊信心。但若安排一位謹慎且穩定的資深同事進行協作,不但能保留其主動性,還能給予情緒支持,降低離職風險。 性格X職務配對:提升久任與績效 104測評中心根據多年大數據建立了「穩定任職模型」,能協助企業預測候選人是否具備長期穩定任職的性格特質。這在高流動率如客服、零售、行政助理等職位中尤其關鍵。 例如,具備「守成性」、「知足性」、「順應性」、「責任感」的員工,在偏重執行面、變動低的職務中通常更能久任、累積經驗、發揮穩定價值。相反地,若員工較具備「創意」與「冒險」特質,卻安排單調例行的工作給他,反而容易出現不穩定、不滿足的情緒,導致高離職率。因此,正確的性格與職務匹配,不只是找對人,更是留住人的重要關鍵。 實際應用:從團隊默契到領導選育 除了選才與用才,性格測評也能幫助組織理解整體團隊的運作模式。例如: 團隊是否過度集中在某一性格面向(如保守、低冒險),導致創新停滯? 是否缺乏情緒穩定與表現導向的中堅人才,造成執行落差? 團隊成員彼此的合作性、順從性、社交性差異大,導致溝通不良? 透過性格分析,企業能建立屬於自己的「團隊性格常模」,日後無論新招進來的是業務、行銷、PM或主管,都能更準確地評估其與現有文化的融合度。 讓104測評中心成為選才用才的智囊 人才不是用看的就能了解,也不是靠面談就能摸清。若你希望: 增加選才準確度,避免誤判與流失 協助主管理解團隊,提升帶人效率 建立符合企業文化與需求的性格選才標準 歡迎與【104測評中心】聯繫,從性格洞察出發,打造高效協作的團隊生態。讓我們一起讓「人」與「位置」的配對,不再靠運氣,而是靠科學。 >> 延伸閱讀:章魚、劍魚、海豚,你是哪一種?五大人格×海洋角色,秒懂人才性格職場力! 👉立即洽詢測評應用
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AI時代「職場基礎技能」貶值,履歷還剩下什麼?

ChatGPT、Gemini等生成式AI讓以往被視為「履歷加分項」的技能貶值,如今用AI幾秒就能生成Excel公式、巨集、簡報排版,甚至寫出專業英文信。AI時代履歷到底該怎麼寫,才能展現出真正有價值的競爭力?作者認為,履歷要從技能清單轉向成果展現。本文作者長期在人資領域從事招募與人才發展工作,觀察到履歷與技能價值正在AI崛起下快速轉變,從HR觀點分享建議! 文/顧克威(人力資源專家) 過去,履歷上寫「熟悉Excel函數巨集」、「擅長商務PPT製作」、「英文讀寫流暢」,往往是加分項。但今天,AI幾秒就能生成公式、巨集、排版,甚至寫出專業英文信。根據Gartner的調查,逾50%企業已導入AI工具助力分析和協作,且預計到2027年,75%的分析內容將利用生成式AI提升業務語境關聯性和決策自主性,這代表單純的技能清單已經不再能提供差異化價值。 今年曾遇過這樣的情境,讓我深刻體會到AI正在重構職場技能的價值。 一位高階主管在會議中質疑某求職者「英文能力普通,恐怕無法處理國際書信」。我回應:「有了GPT,誰都能寫得出專業英文信。真正重要的,是能否在商務情境中做出正確判斷、建立關係並解決問題。」 這個案例正好說明了職場評估標準已經轉變,也呼應近期商周一篇文章的觀點:「我們正從知識經濟走向創新經濟──以前,掌握Know-how的人得天下;未來,充滿好奇心(Know-why)與想像力(Create-what)的人,才能走得更遠。」這讓我更確信,未來的關鍵不在「會不會」,而在「能不能用出成果」。 對求職者來說,履歷要從技能清單轉向成果展現。例如,不是「熟悉VBA」,而是「透過Power Automate與AI agent設計自動化流程,將人工作業時間縮短90%」。對即將畢業的學生而言,學用落差可能在短時間內持續擴大,軟實力的展現(溝通、協作、學習力),才會是具體亮點。PwC在2024年的調查也指出,7成雇主比起單一技能,更重視員工的學習力與適應力。這反映出在快速變化的工作環境中,持續學習和靈活應變的能力被視為更關鍵的競爭力。 履歷的角色也在變化。現在不只是求職者用AI潤飾履歷,HR也用AI協助審閱與篩選。履歷只是工具與敲門磚,可以包裝美化,但誠信仍不可妥協,面試官在實際互動中的評估將更深入、更精細。 回歸根本,技能仍是必要的基礎,否則連AI輸出的正確性都難以判斷。但真正能在AI時代留下差異化的,是經驗、成果與特質。下一次更新履歷時,請想想:這份履歷能否展現我的故事?能否讓企業看見我的未來價值? AI正在重構技能價值,但無法取代的,永遠是你持續建構的核心能力與特質。 推薦閱讀: AI時代人才怎麼學?擁有「4大軟實力」更重要 AI時代職場核心技能大洗牌!2030年哪些技能讓你立於不敗之地? 擔心AI讓飯碗不保?微軟研究:這10大職業最危險!
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前微軟人資:做對3件事,幫助遠離裁員名單、讓老闆看見你

如何讓自己「不在裁員名單上」?前微軟人資主管以40年實戰經驗,歸納出3個職場關鍵行動:即時記錄工作成果、不要羞於爭取功勞,以及主動協助主管。這不僅能提升能見度,更能為你的績效評估加分,職場不安期也能穩住位置! 文/樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載 本文目錄:做3件事遠離裁員名單(點擊可快速前往) 1. 隨時記錄你的工作成果2. 不要羞於爭取功勞3. 主動舉手幫主管的忙 曾經在微軟公司擔任人力資源副總裁的威廉斯(Chris Williams)有40多年管理經驗,他提出3點建議,幫助員工躲開被裁員的命運。 美國政府效率部(DOGE)寄給美國政府公務員、要求說明「你上星期做的5件事」的電子郵件,引發熱議。馬斯克(Elon Musk)揚言,沒有回信等同選擇辭職。但我們可以主動出擊,讓老闆不用寄信也知道我們上個星期完成了什麼工作,提高能見度。 威廉斯指出,提高能見度可以避免被質疑是冗員的狀況,也讓主管和你都能更輕鬆度過績效評估流程,讓你避免被貼上「表現欠佳」員工的標籤,從而避免被列入裁員名單,並獲得更多機會,也就是一種向上管理的好方法。 以下是3種讓老闆看見你、降低被裁員機率的方法: 1. 隨時記錄你的工作成果 無論你的老闆是寄出「請說明上星期5個成就」的電子郵件,還是只是隨口問一句「最近進度如何?」,你都應該時刻準備好回答。 這就是為什麼追蹤、記錄自己的成就很重要。你可以用多種方式來完成這件事。 有些人會寫「吹噓日誌」,也就是一份簡單文件,列出自己做過所有重要的事情。 也有人會用筆記本的應用程式,或是建立複雜的資料庫。 威廉斯則會建立一個簡單的4欄位excel表單,包括日期、事項、重要性和備註等4個欄位。每天或最少每個星期,都要添加幾行。在事項那一欄,他會寫上日期和一行短語,提醒自己事項內容。 而在重要性這一欄,威廉斯會放一個數字,標記當下這件事情有多重要,「5」代表最高等級。至於備註那一欄,他會加入個人註解,或是專案、文件的連結。 這樣一來,威廉斯隨時可以能整理過去一週、過去一個月、甚至過去一年內最重要的成就,當老闆要求進度報告時,他可以自信地回答:「很高興你問起這件事。」 你應該養成記錄的好習慣,每天花2分鐘更新這個清單,不只讓你的成就有據可循,對年終績效評估也有幫助。 2. 不要羞於爭取功勞 另一個保持能見度的重要方法,是確保你獲得應得的功勞,太多人因為害羞或謙虛,讓別人搶功。 在職場上,過度謙虛沒有用,反而會讓你被忽視。那些總是說「我只是做好份內的事」的人,往往最容易被邊緣化,因為他們「只是做好份內的事」。如果你想被看見,不要害怕爭取你應得的功勞。 如何確保你的努力被看見 確保你的名字出現在提案或簡報上。別害怕,在別人稱讚某個好點子時也不要羞於承認「是我的想法」。 也別讓他人偷走你的功勞,即使你沒搶到報告的機會也一樣。例如,若主管搶走功勞,下次你要讓他們知道你有注意到這件事。若你只是任憑別人搶功,他們永遠不會停下來。 3. 主動舉手幫主管的忙 最後一個保持能見度的方法,是當主管需要幫忙時,不要縮在角落當成耳邊風。老闆找人自願幫忙時,舉起你的手。 在主管心中一直加分的方法之一,就是幫助他們完成工作,尤其是他們不想或沒時間做的事情,告訴他們「別擔心,由我來」是非常重要的。 通常你很難知道他們需要你幫什麼忙,所以介入的時機可能很難判斷。當他們提出要求時,你就肯定可以幫忙了。 你不需要每次都舉手,也不用回應主管的每一個額外要求。你不應該為了留下好印象,工作到超負荷。 但你也不能當那個永遠不幫忙的人。老闆會注意到你永遠不負責報告,也不救同事,這樣你可能會給主管留下最壞的印象。 (資料來源:Business Insider、CBS NEWS) (原文標題:前微軟人資:做3件事遠離裁員名單) 推薦閱讀: 怎麼申請失業補助?失業、就業、職訓津貼金額、資格、流程懶人包 被資遣後求職,新公司會知道嗎?4項面試準備,消除人資的疑慮 六、七十歲還能做7件事 代表你活得很成功 3200萬被動收入達成!現實感創業家3大致勝關鍵 退休後能怎麼賺?外資投信戰將:別再迷信保守固定配息
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