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由高層開啟數據驅動文化
身處於資訊爆炸的時代,企業若能善用資訊分析,便能更加靠近成功。然而,除了掌握最先進的數據分析技術,能活用分析結果做出正確判斷的決策者,更是致勝關鍵。整體組織必須從高階主管開始,由上至下推行分析文化,讓高階主管具備專業知識,並讓廣大員工養成分析能力,以便充分利用當今充沛的資訊與技術,讓企業更上層樓。
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2020/06/07
刻意犯錯拚學習
既然我們都知道可從錯誤中學到教訓,並作為接下來修正行動,進而邁向成功的依據, 那麼,何不放手犯錯?為此,本文提供系統性的方法,告訴你何時該犯錯、該犯下什麼樣的錯,協助你精心規畫能帶來回報的「有用」錯誤。
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穿戴式裝置與人工智慧為醫療加持
穿戴式裝置蒐集資料,人工智慧負責篩選。
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2019/06/27
團隊需要可履行各種職能的通才》資料科學不需要專家團隊
資料科學的目標並不是執行,而是學習,以及培養出新業務的能力。為了鼓勵學習與重複執行工作,必須將資料科學的角色設計成更加通才型,肩負廣泛職責,不僅限於技術職能。也就是說,要以最利於學習的方式,組織「全端資料科學家」。
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2019/06/18
人工智慧與知識工作者共創高效能
應用本文的四個原則,讓人類和機器彼此都變得更好。
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2019/05/23
催生人工智慧的長字輩職位
大型企業如果想使用人工智慧,就要設置人工智慧卓越中心這類專責單位。畢竟,人工智慧人才及專業難求,最好有一個中央單位,再依需求把這個單位的人員派至全公司各單位執行任務。如果採取這種集中化做法,員工滿意度及留任率都會提高。
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人工智慧新創公司全無競爭力?
其實,這個產業不是只有科技巨擘。
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2019/02/07
不只認識他們是誰,還要看他們認識誰》六大面向探索人才力
員工的成功,可以從個人人際關係的角度來解釋。關鍵在於找出「結構特徵」:社交網絡模式可預測誰有好構想、哪些員工最具影響力、哪些團隊具備效率、哪些最擅長創新、哪裡存在孤立單位、企業無法承擔失去哪些員工的後果。
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讓科學家與決策者理解彼此 用白話文說資料科學
組織匯集大量資訊,但難以溝通傳達那些資訊當中的深入見解。本文說明這個問題背後的原因,是資料科學家並沒有接受相關訓練。而解決這個問題,就是建立包括六種才能的團隊:專案管理、資料整理、資料分析、主題專業知識、設計和說故事。
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你的團隊不需要資料科學家
簡單分析需要的技能,公司可能早就具備了。
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2018/12/13