筆記 | 成為全方位領導人

筆記 | 成為全方位領導人
Photo by Vlad Hilitanu / Unsplash

成為全方位領導人 (What makes a Leader) 收錄在哈佛商業評論最有影響力的 30 篇文章。
文章開頭談到,要找出擁有「適當領導特質」的人是一門藝術,每位領導人的人格特質不同,有的內斂重分析,有的強勢,在不同的情境/情勢中,需要的領導能力與特質不同。

作者丹尼爾·高曼透過分析多家公司的職能模式,總結出創造傑出績效的三大類能力,包含專業能力、認知能力,以及展現 EQ 的能力。

表現傑出的人職位愈高,認知能力與 EQ 會愈顯得重要,專業能力的差異則愈不相關,其他研究也指出 EQ 能使傑出的領導人脫穎而出,並且有助於創造優良績效。

不論是哪一種特質的高效領導人,都有高度情緒智能 (Emotional Intelligence) 這個重要的共同點,文中更進一步解析 EQ 的組成要素:


自我認知
  • 足夠了解自己的情緒,知道自己的情緒受何影響,並能找到應對之道。
  • 能坦然面對自己的極限和長處,更能讓自己在合適的地方發揮。
  • 知道該在何時尋求幫助,選擇目標既不會能力不及,也不是輕易可達。
自我規範
  • 找到方法控制自己的情緒,甚至引導到有用的方向
  • 能控制自己感覺和衝動的人,能創造信任與公平的環境,優秀人才會流向這個環境,且有一定忠誠度
  • 能順應變化,甚至引導改變
驅動力
  • 受成就動機驅動,擁有不止為金錢地位而工作的熱情
  • 保持樂觀,克服失敗帶來的挫折和沮喪
  • 不斷提高績效標準,且採用一套方法追蹤進步的情形
    (原文是喜歡打分數,我更傾向是描述用客觀數據衡量績效)
同理心
  • 了解別人的情緒,與人相處時能考慮到對方的情緒反應。
  • 同理心日漸重要的原因:
    • 團隊合作型態增加
    • 迅速全球化
    • 留住人才的必要日增
  • 感覺並了解每個人的想法,在對的時候提供有效的意見回饋,在對的時該推一把要求更好的績效,也知道在何時該適可而止。
社交能力

社交技巧集所有要素之大成,是關鍵的領導能力

  • 有目的的友善,目的是為了把人們導向所希望的方向。
  • 擅長與所有人相處,找到共同點,是一種建立緊密關係的本領。

文中對幾個要素的組合說明,可以更幫助理解,如:

  • 自我認知+驅動力(內在動機)
    體認到自己的極限,但不會接受顯然可輕易達成的目標
  • 自我規範+驅動力(內在動機)
    克服失敗帶來的挫折和沮喪,轉化為成長的養份,在下一次表現得更好
  • 自我認知+自我規範+同理心
    能了解與控制自己的情緒,並且能體諒他人的感受,往往能有效地管理人際關係
  • 社交技巧+同理心
    擅長管理團隊,也是說服高手,知道何時該採感性訴求,何時採理性訴求

情緒智商曾被視為企業領導人 Nice to Have 的特質,在現在的趨勢中,已成為 Need to Have 的要素,而 EQ 是可以學習的,雖然需要不少的時間投入,包含持續地練習、接受回饋並調整,但有效的情緒管理能為個人及組職帶來好處,是非常值得的投資。

在閱讀這篇文章後,我整理成一頁筆記幫助自己回顧文章的內容,也是提醒自己不論擔任什麼角色,都能持續練習 EQ,做有效的情緒管理。

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Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

在初版架構逐漸成形後,時間也差不多過了一年。 架構可以跑、資料可以流動,但我仍然不確定它能不能真正落地。這條路必須要團隊可以承接、可以擴展,數據才有機會真正發揮價值。 很慶幸的是,我的主管願意投資時間,讓這個方向能繼續推進。也正是在那段時間,我的思考開始出現轉變... 前一篇的重點,是讓流程從「能跑」走向「能持續」。 而接下來我開始思考:如果這件事要由團隊一起做下去,現在的做法夠不夠讓人接手? 轉變的核心 回頭看那一年,大多數時間其實是在解問題。 但接下來,我該解的是另一個問題:怎麼讓別人不用再解一次同樣的問題? 於是投入了約莫三個月、壓力值很高的一段時間,開始把原本依賴個人經驗與記憶的做法,收斂成可以被團隊理解與複製的形式。 這個收斂,後來具體落在幾個方向上: * 把 Data Center 的部署方式收斂成一致做法,降低環境轉換成本 * 把資料整理作業轉變為配置驅動,讓流程與部署有規則可循 * 整理 DDL 轉換規則與範本,讓團隊能共用同一套方法 * 把知識系統化交付出去 這些事情的唯一核心是 讓方法大於個人。 從個人經驗,到規則明確 第一個改變:

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Data Platform 筆記#01:初版技術架構成形

Data Platform 筆記#01:初版技術架構成形

在上篇的 POC 之後,我們整理了一份內部報告,將問題拆成資料蒐集、基礎資料定義、資料量與查詢效能、資料治理、技術架構等幾個面向。 這份整理的目的是先建立邊界,讓我們從發散與模糊,逐步走向具體且聚焦。 在這個基礎上,我開始把關注重點轉向資料流: 如何讓資料自動、穩定、乾淨地進到分析效能較好的資料庫? 同時,也剛好迎來一個契機:與技術能量較高的團隊合作發展數據中台。這讓 Data Center 的推進獲得更多資源與支援,讓我們能更系統化地思考架構問題。 思考階段 這個階段,我們主要思考幾個問題: * 不同來源的資料,能不能用相對一致的方法接進來? * 資料會持續累積,是否有合適的儲存與管理方案? * 資料進來後,分層應該怎麼定義? * 查詢分析時,是否有更適合的查詢引擎? 各資料源的特性不同,接收方式很難完全一致。但若每種來源都設計一套專屬流程,維運成本會快速上升。因此初步的想法是先用一種主要方式處理大多數的情境,讓資料流先跑起來,再逐步優化。 過去常見的分層方式,是將資料分成: * 可追溯的原始資料(Stage) * 清洗整理後的乾淨資料(Data) *

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Data Platform 筆記#00:在變得具體之前

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目標要做資料平台(Data Platform) 一開始我不是很能夠想像這件事該長成什麼樣子,既有的認知只有前期參與的團隊有實作過 HR 資料中心,顧問曾指導資料分層為 Stage、Data、Mart,除此之外,我沒有更多掌握,有很多疑問需要找到答案。 做到什麼程度算是Data Platform? 我們期待它能解決什麼、幫助到誰? 它是不是應該包含一套接收資料的方法、能儲存大量資料的資料庫、提供資料服務的能力?   那麼,它是一個平台嗎?該用什麼技術?有哪些其實現在不需要?又該怎麼做,才能保留未來需要的彈性? 這些問題在當下其實都沒有辦法很快有肯定又具體的答案。好像每一個點都應該被考慮到,但同時又覺得過於理想。那段時間,我甚至開始嘗試透過與 AI 的對話,把模糊的想法拆解成可以被檢視的問題。它沒有辦法替我做決定,但確實加速我釐清問題。 只是,在理解問題的過程,即使把想法轉化輸出成一張張架構圖,進展卻不是太明顯,反而有一種無法落地的感覺,沒有讓事情真正往前走,我們仍然缺少可以被驗證的起點。 開始有切入點的時機,是我們在尋找能夠讓用戶自助調整所需報表的工具,剛好從前的工作曾小量接觸

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筆記 | 自架 Ghost 的 SMTP 設定

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部落格荒廢了好一段時間,近期終於想用手機登入管理介面留下些草稿,突然發現無法登入,登入鈕下方出現了如下的一段訊息 EmailError: Failed to send email. Please check your site configuration and try again. 結論先行,原因是我安裝的 ghost 版本,在首次使用新裝置登入時需要 2FA (二階段驗證),也就是說,除了帳號密碼登入之外,還會有一層驗證機制,而這層驗證機制需要輸入 6 碼驗證碼 (Ghost 站台發給登入者註冊信箱的 mail 會提供)。我當時建置 Ghost 時認為自己不會發送電子報,就忽略了 SMTP 的設定,導致 Ghost 站台不能正常發信,在配置好 SMTP 設定後,從新裝置就能正常登入了。 前一篇文章提到我的 Ghost 是架設在

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