電腦新鮮事 Archives - 頁121，共381 - Dreview巨匠電腦退費100%完整流程

雖然這個問題的答案會因為不同的立場而有所改變，但我認為簡報的功能就在於「能有效推動工作上的溝通」；更精準一點來說，我們可以把它的功能定義為「更迅速、確實而輕鬆完成工作上的各種溝通。」請注意，這三項要素正是事業能否成功的要因。在財務理論中，「成效」「成本」與「時間」是計算企業價值或事業價值時，最基本的三項要素。

追根究柢來說，簡報的製作是為了讓工作「更快、更正確且花費更少勞力」，而做的一種溝通輔助作業。

我將在書中為讀者說明各種簡報製作技巧，這些技巧被公認為能滿足上述三項評判基準。相反地，一些大家平常聽到的方式或秘訣，卻不見得能通過上述這三項要素的考驗。譬如，最近我們經常見到某些過度使用視覺影像，或以非常抽象的短句來表達訊息的作法，這些會造成反效果，請大家特別留意。

全球共通的組成要素與版面準則

在製作簡報時，首先我們必須掌握構成簡報的組成要素與版面。

我一開始是在電通廣告公司工作，後來換到波士頓顧問集團（以下簡稱 BCG）、科爾尼管理顧問公司（A.T. Kearney）等外資策略顧問公司，目前則在合益集團（Hay Group）協助企業客戶發展組織與開發領導力。有關簡報的組成要素與版面，其實不管在哪個國家或哪間公司都大同小異，沒什麼差別。也就是說，簡報具有全球共通的普遍性，只要你學會了製作方法，不管走到哪個國家或哪間公司，都能派上用場。

組成要素共有六項

組成簡報的必備要素，共有以下六項。

①訊息

你在這份簡報裡最想說的事。

②圖表、概念圖的標題

支撐訊息基礎的分析、資料與概念圖的標題。

③圖表／概念圖

圖表是「把數字視覺化的圖說」，概念圖則是「把概念與關係、結構視覺化的圖說」。在國外提到「概念圖（Chart）」時，指涉的對象通常還包括了圖表（Graph），可是基於整理方便的考量，我在書裡把圖表跟概念圖分開來談。概念圖有時可使用照片或視覺意象來製作。

④備註

有助於理解內容的留意事項。

⑤出處

分析中所使用的資料、訪談、報導出自哪裡。

⑥頁碼

其中第⑤項「出處」很容易被人忘記，可是出處是證明簡報所引用資料具有可信度的唯一依據，是一份簡報中非常重要的元素。如果你在簡報中引用了其他地方的資料，一定要記得標明出處。

版面標準

圖 1 就是根據上述六項要素編排出來的版面。當然，版面的組成元素會因為每間公司，以及對於版面的不同要求而有所差異，請視情況做彈性調整。

但有一點要注意，一定要讓整體編排方式一致。如果你每一頁都用不同的方式編排，看的人一定會被搞混。

文字大小至少要 12p，每則訊息控制在兩行以內

基本上，簡報的文字大小沒什麼特別規定，但我建議至少要採用 12p 以上（p＝point）。相關的簡報訊息則請控制在每則兩行以內，這點一定要記住。雖然這不是什麼硬性規定，不過當你的簡報內容越重要時，這項技巧也就更重要了。

因為當簡報內容越重要，你的簡報對象就越接近經營高層；而領導者的層級越高，通常他們的時間就越少（＝不想看長又沒重點的文字），越沒辦法看太小的文字（＝老花眼）。

一開始，我提到製作簡報的目的就是要「有效推動工作上的溝通」，既然如此，製作簡報的人一定要站在簡報對象的立場上，注意各種細節。而在各種細節中，「文字大小至少要 12p 以上」「訊息控制在兩行以內」這兩項就是最基本不過的要求。

簡報製作的順序

依照「訊息」「出處」「圖表／概念圖」的順序製作

請依照以下順序製作簡報。

①編排頁碼

②寫出訊息

③記載出處

④給圖表／概念圖一個標題

⑤製作圖表／概念圖

⑥寫下備註

我在這本書裡拿來說明的簡報範例都省略了頁碼，其實頁碼是組成整體簡報的重要元素，方便我們了解簡報順序及搜尋資料。但我擔心在這裡寫下頁碼的話，可能會讓讀者跟書頁的頁碼搞混，因而省略。

一開始先從圖表或概念圖下手，簡報就「掛了」

接下來，就讓我們看看製作簡報的順序吧。我知道很多人都先從⑤「製作圖表／概念圖」下手，但這種作法我並不推薦。為什麼呢？因為這樣做出來的簡報最後不是不能用，就是做出一堆不知所以然的簡報來。在 BCG 裡，我們說這種簡報是「死掉的簡報」。一名好的顧問絕不會去做這種「死掉的簡報」，也不會叫別人去做這種簡報。

為什麼從圖表跟概念圖開始製作的話，做出來的簡報最後會不能用呢？因為這麼做的話，簡報所表達的訊息會曖昧不清。如果從圖表、概念圖開始下手，「可以用圖表跟概念圖說明的事情」很容易又被當成了整個簡報的主題，可是簡報的「主角」應該是你想傳達的訊息，「配角」才是圖說，這麼一來就反客為主了。所以製作簡報時，第一步應該是把你想在這份簡報裡傳達的訊息寫下來，也就是②的「寫出訊息」。

盡早寫下麻煩又容易忘記的出處

寫完訊息後，再來就是出處。寫下出處可以把「你想說的話，究竟是以哪些資料為根據」作釐清。

簡報製作可以說是一種逆向工程（Reverse Engineering）。一方面，我們從上往下，闡述自己想說的話（＝訊息）。同時我們也由下往上，從我們依據的資料（＝出處）去看看有沒有什麼可以使用的材料。這種作業就像從東西兩頭同時開挖、最後在中間碰頭的隧道一樣。寫下出處，可以幫助我們打好由下往上的基礎。

我之所以強調要盡早在簡報的第三步驟寫下出處，原因在於：如果最後才來補出處，一定會忘記。等你開始習慣做簡報後，你會發現記載出處這件事很麻煩，會干擾整個簡報的製作節奏。無論是報導的標題、發表時間、發表的公司等等都要一一查清，寫進簡報裡，是一件很繁瑣的作業。有時候在深夜製作簡報，發現作者的名字裡有個罕見的字怎麼打都打不出來，當下真是無奈極了。可是這部分如果不趁早做，之後你會更不想做。所以，請一定要在製作簡報的前期趁早解決掉。

沒有標題的圖表／概念圖不易理解

來到這一步後，我們終於要把想傳達的訊息跟資訊結合成圖表與概念圖來說明。我會在稍後說明圖表與概念圖的作法，現在請先記住：「一定要記得給圖表／概念圖下標題」。假使沒有標題，看簡報的人很難理解你到底在講什麼。

以圖 2 為例。這份簡報說明一個令人意外的分析結果，在採用營業支援系統之後，營業生產率非但沒有上升，反而還下降。但由於沒有給圖說一個標題，看的人儘管大概能了解這張圖在講什麼，卻完全不知道這些分析是怎麼來的。

我們像圖 3 這樣給這張圖一個標題後，雖然只是一句話的差別，不過大家應該都看得出來—多了這句標題，看的人就會明白這些分析是從什麼樣的依據而來。

可以省略備註的情況

如果簡報裡沒什麼需要特別註記的地方，或是資訊根本就是製作簡報者自己做的（例如自己畫的結構圖、簡圖等），這時候就可以省略備註（不過嚴格來講，最好還是標註基本資料的出處，再加上簡報製作者或公司的名號，例如「由某某公司依據 2010 年勞動統計資料繪製」等）。

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【視覺設計見證】學員自我評價提升競爭力，巨匠電腦讓我家

【巨匠電腦評價】學員：考取證照提升自我價值，退伍不再等於失業

2015-08-17 巨匠電腦學習見證, 巨匠電腦, 電腦新鮮事

錚／

巨匠電腦學員：考取證照提升自我價值，退伍不再等於失業

退伍=失業，迷惘的社會新鮮人
剛退伍的岳益和許多新鮮人一樣焦慮迷惘，一心想提升自己的競爭力，藉此找到一份好工作，但卻沒有好好規劃自己，只能像隻無頭蒼蠅到處亂飛亂撞。靜下心思考之後，岳益決定先充實自身的能力，培養自己的價值，「在這個時代裡投資自己是必要的，沒有專長與能力，很難符合公司的需求，尤其是現在失業率那麼高的時代，提升自己的競爭力是必須的。」對電腦繪圖十分感興趣的他選擇踏入巨匠開始學習的旅程。

心中一股熱情戰勝未知的恐懼
學習AutoCAD的岳益一開始也因為對軟體的陌生而產生過恐懼，「不是本科系出身的我，剛開始看到複雜的操作頁面也曾想過退縮，以為AutoCAD很難、學習要學很久。」但憑著心中一股對繪圖的憧憬與熱情，加上老師耐心地指導，岳益的學習漸入佳境，「台南東門分校楊方肇老師的教學方式很適合初學者，透過簡單易懂的上課內容，適當的調整進度及耐心地複習課程，很快就能就進入課程，讓我輕易懈下對cad的懼怕。」

走出自己的路，不再裹足不前
循序漸進的學習一段時間後，岳益報考了Auto CAD國際認證考試，「沒想到第一次就順利通過了，緊張的我一直擔心考試內容艱深難懂，但在考試過程中回想老師上課教的解題方式，放鬆心情地考試，就能順利的通過囉！」就這樣岳益為自己開拓了一條人生的新道路，夢想能成為一位繪圖設計高手，不再因迷惘而裹足不前。

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【巨匠電腦評價】巨匠電腦分享大數據專案失敗的八個理由

2015-08-17 巨匠電腦巨匠電腦, 電腦新鮮事

錚／

巨匠電腦分享大數據專案失敗的八個理由
無論新創公司或傳統企業，愈來愈多組織將未來押注在巨量資料。根據 IDG Enterprise，過去一年以來，曾執行數據專案的公司數量增加了 125%1，CapGemini 與 EMC 共同執行的調查則顯示2，70% IT 決策者認為，能否充分運用大數據關鍵價值，將左右公司的前景；65% 的受訪者更直言，如果沒能擁抱大數據，公司很可能日落西山，失去競爭力。從林林總總的數字中，可以觀察到企業十分重視巨量資料，但是實際上，巨量資料專案卻很容易失敗，而且往往重蹈覆轍。Gartner 研究總監 Svetlana Sicular 列舉了八個最常出現的錯誤3，小心別掉進陷阱中。

管理層的惰性：根據 Fortune Knowledge Group 的調查，62% 的企業領導人依然仰賴直覺；下決策時，61% 以真實世界的情境為優先考量，而非數據。Svetlana Sicular 敘述，Gartner 曾經服務一家家喻戶曉的旅遊公司，他們採取了大數據技術，執行點擊流（clickstream）分析，以了解消費者在網站上瀏覽與購買的流程，結果竟然發現他們的消費模式與公司高層的銷售模式居然完全相反。在結案報告中這家旅行公司寫道：「這個技術有效的解決了我們的疑惑，其結果劇烈了改變原有的業務，為了充分實踐數據呈現的洞見，我們更替了全新的管理團隊。」

他質問，有多少公司的領導層需要砍掉重練呢？

選擇錯誤的使用案例：有些公司的實力跟不上野心，選擇遠超過自身負荷能力的大數據專案，又或者企圖使用舊方法執行新專案，兩者都無可避免將走上失敗之途。

問錯問題：數據科學是由產業知識（比如零售、金融）、數學與統計、程式結合的複雜混合體。很多公司增聘了資料科學家，他們可能是程式高手也懂統計，卻缺乏了最重要的成分：產業知識。Svetlana Sicular 建議，應從產業中找到對的人才，因為「學習 Hadoop 比了解商業內涵簡單」。

缺乏必要的技能：這點與「問錯問題」類似。曾有一家金融機構想要調查人們的生活習慣如何影響他們購買退休方案的偏好，不過「習慣」太多種，執行這個專案的負責人把問題限縮到抽菸／不抽菸，但是失敗了。後來 Svetlana Sicular 與從事醫療產業的人士聊到這個專案時發現，他們並不問這種非黑即白的問題（抽不抽菸），而是「你抽菸幾年了？」、「你戒菸幾次了？」、「你最後一次吸菸是什麼時候？」總之，進行大數據分析時，應該找到熟稔特定專業領域的人士——醫療、語言學、行為心理學家、社會人類學家等等，IT 部門以外的專業人士。

大數據之外，無法預料的問題：資料分析只是巨量資料專案的一部份，訪問與處理數據的能力同樣重要，不過諸如網絡壅塞、人員訓練不足等等都有可能阻礙專案執行。

企業策略不一：如果巨量資料專案被隔絕於公司核心業務之外，那大概註定失敗，如果公司把雲端或其他策略置於巨量資料之前，那失敗的機率當然又更高了。

大數據孤島（silos）：很多人喜愛談論「數據湖（data lake）」、「數據中心（data hubs）」，但是現實狀況是，很多公司嘗試建立數據水坑（data puddle），行銷數據水坑、製造數據水坑等等等等，但是彼此楚河漢界，不相往來。對組織而言，巨量資料只在水坑之間的高牆倒下、彼此匯流才會更凸顯價值。只是，辦公室政治或政策，往往抹煞了資料集體發揮的可能性。

問題迴避：這在藥物產業中最為明顯，藥廠無法進行情緒分析，因為病人服用某種實驗藥物後，只要一出現頭痛等副作用，就得回報 FDA。由於過程太麻煩，甚至可能碰上法律責任，因此藥廠傾向迴避此類措施，結果可能錯失珍貴的發現。

美國媒體 InformationWeek 編輯 Matt Asay 認為4，企業組織執行巨量資料專案時，也應注入「迭代」（iterate）的精神，別好高騖遠，從能夠快速發現問題的小規模開始進行實驗，並且邀請內部員工共同參與。利用大數據解決問題的關鍵，在於靈活且開放的數據基礎建設，讓員工不斷調整實際方案，直至他們的努力結出豐盈的果實，唯有如此，公司才能降低失敗的恐懼，真正嚐到巨量資料的甜美滋味。

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文章與圖片出處: http://www.inside.com.tw/2015/06/10/big-botched-data

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巨匠電腦的教學品質與服務態度，我覺得還不錯!

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