很開心有機會參加這堂由蔡逸軒老師主講的「人資數據庫建構」，在上過課程後，我對於現代人力資源管理中的數據化運作有了更深刻的理解。當初對於「數據庫」這個名詞的印象，僅限於資訊技術中的一部分，但這次課程讓我了解到，數據庫並不僅僅是技術層面上的操作，更是人資專業的一項核心資源，特別是在人資數位化轉型的背景下，數據庫的建立與運用對於決策的影響至關重要。這堂課深入探討了數據的蒐集、整理、分析等環節，每一個步驟都是人資數據化工作中的關鍵環節，讓我在課程結束後對整個流程有了更系統化的認識。
#數據化思維與統計思維的核心
老師首先強調了「數據化思維」的重要性，這不僅僅是要求我們理解如何處理數據，更是培養我們如何以數據為基礎來做決策的能力。數據化思維的核心是能夠從大量的數據中找出有價值的訊息，這不只是技術問題，而是一種邏輯推理與分析能力的結合。我們HR若能具備這樣的思維，無論是在招聘、績效管理還是人才發展上，都能利用數據來優化決策。課堂中老師還進一步提到了「統計思維」，這部分更是關鍵，因為統計思維能幫助我們看出數據中的趨勢、變化，甚至是隱藏的問題，這是一種必須長期培養的能力。此外，課程中的重點之一是「數據的清理」，這是大多數數據工作中最容易被忽略的一環。如果沒有徹底清理數據，後續的分析很可能因為數據不一致或是存在錯誤而導致誤判。老師還特別指出「就源輸入流程」的重要性，這指的是將數據直接從源頭輸入至數據庫的過程，避免因為人工輸入導致的錯誤，確保數據的準確性與即時性。這部分雖然看似細微，但實際上是數據庫建構中最容易出錯的地方，未來如果能夠完善這一點，將能大幅提升數據的可靠性。
#變動性與固定性資料的區別
在資料分類的部分，老師花了不少時間講解「變動性」與「固定性」資料的區別，這點對我來說十分有啟發。變動性資料，像是薪資、績效這類會隨著時間變化的數據，通常具有較高的分析價值。透過這些數據，我們可以了解員工的發展趨勢，從而做出更具前瞻性的決策。舉例來說，透過對薪資增長幅度的分析，我們可以發現公司內部的人才培養是否有效，是否具備吸引與保留優秀人才的能力。而固定性資料，如出生日期、學歷等，雖然相對較少變化，但在某些情境下仍具有重要意義，例如在招聘過程中可以作為篩選條件。
老師特別指出 : 變動性資料與固定性資料的管理方式應該有所不同，對於變動性資料的管理，我們需要不斷更新與追蹤，而對於固定性資料則要確保其正確性，並以穩定的方式進行存檔。讓我更加理解了不同類型資料在實務操作中的應用方式，也讓我明白為什麼某些數據在資料庫中具備更高的價值。未來在處理這類資料時，我會更有系統地將兩者區分開來，並針對不同類型的資料進行針對性的管理與分析。
#精細蒐集資料的重要性
蒐集資料的過程在課程中也被反覆強調，老師提到一個非常實際的例子，就是在設計問卷或蒐集員工信息時，應盡可能做到細緻，避免使用模糊的範圍或廣泛的選項。比方說，在詢問年資時，不要用「1~5年」這樣的區間，而是具體到某年某月，這樣的資料蒐集方式能夠為未來的分析提供更精確的依據。另有一個讓我印象深刻的點是，年齡是隨時間變化的，所以直接詢問出生年份會比詢問年齡更有意義。這樣的細節考量，能夠避免數據變得過於籠統，從而影響後續的統計結果。
這堂課讓我重新思考資料蒐集的重要性，許多公司在蒐集數據時，往往沒有注意到這些小細節，導致後續分析變得困難甚至無法進行。老師分享了許多實務經驗，告訴我們如何避免這些問題，這對我們未來的工作具有極高的參考價值。細緻的資料蒐集不僅能夠提升數據的質量，還能減少分析中的誤差，這是我之前在工作中未曾重視的一環。
#課後感想
這堂課的內容讓我徹底了解了人資數據庫建構的複雜性與必要性，不僅是技術層面的挑戰，更是一種對於數據邏輯的全面掌握。未來的工作中，我會努力運用老師所提到的「數據化思維」來應對各種人資管理問題，並且著手建立屬於自己的數據庫。數據的蒐集與清理是繁瑣的，但正如老師所說，只有前期投入足夠的心力，才能在後期得到精準的分析結果。這堂課讓我對於人資數位化的未來有了更多信心，特別是當我們面對不斷變動的市場環境時，數據將成為我們最強大的武器。
此外，老師強調數據庫的建構不僅僅是一個技術問題，更多的是對於數據品質的承諾。數據的價值在於其準確性和可用性，只有通過不斷的學習與實踐，我們才能真正掌握數據庫建構的精髓。最後，感謝蔡逸軒老師以豐富的經驗與知識帶領我們走過這一段學習旅程，也讓我對於未來的人資數據化工作更加充滿信心與期待。
