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巨匠電腦分享輕鬆考取證照四步驟 巨匠電腦課程評價好！
考證照已成為全民運動，但脫離學生時代太久的上班族，由於俗務纏身，一提到考試難免頭痛。不過從許多證照達人的經驗看來，證照考試是採行及格制，拿到證照沒有想像中困難，只要用對策略、做對步驟，你也可以是考照王！
根據統計，目前通行於台灣大大小小的證照考試，平均及格率大約為五成二，但搶手的黃金證照，由於較具深度，過關仍然不易。舉例而言，去年由考選部辦理的專門職業及技術人員證照考試，平均及格率只有二二．八五％；而目前全球公認最頂級的特許金融分析師證照（ＣＦＡ），舉辦認證將近五十年（一九六三年開始辦理）來，全球僅有五萬多人取得證照，其中台灣不到一千人。因此想要掌握讓自己鍍金的好證照，沒有三兩三，單憑一招半式，恐怕「勞命傷財」。
面對爭相搶照的上班族，看過無數考照高手，也曾開班教授考照心法的三民補習班專任講師韓森氣定神閒地說：「其實只要做對四件事，也就是『選擇對的證照』、『認清考試真相』、『做好資源配置』，以及『使用有效方法』，就能在證照考場上遊刃有餘。」
步驟一：選擇有利證照
評估現實、掌握獨有優勢 考照要趁早
韓森的話清楚點出準備考照四個重要步驟，第一步就是選擇對自己最有利的證照。「攤開市場上令人眼花撩亂的各式證照，別心慌！先看看自己該考哪些？能考哪些？哪些好考？哪些好用？」每年輔導上百位學生取得上千張證照的復華中學資料處理科主任郭葵蘭表示，由於考照需要耗費時間和金錢，特別是上班族，除了工作還要兼顧家庭，考照更不能靠蠻力，而要智取。
「選考證照時，得由職涯、專才、法規和時間等四大層面來評估。」郭葵蘭進一步解析，由於證照的最終目的是要幫助事業發展，所以上班族選的證照一定要與自己興趣相符，或和職涯相關，否則就算考取了，派不上用場，也只能留作紀念。
接下來則是要善用自己的強項選證照。她表示，上班族可以看看在自己的學歷或專業領域中，是否有「眾人皆無我獨有」的排他性項目。舉例來說，醫學院畢業的就應該去考醫師執照，因為這項證照規定，只有醫學院畢業生或三年臨床經驗的人才能考；相同的，要考阿拉伯語導遊人員，當然只有阿語系畢業生、懂阿拉伯語的人考得上。
假使自己並沒有獨占優勢的專才，就要充分掌握時間。志光文教關係機構經理張家旗指出，考照有黃金時期，一般而言，由於學生為職業考生，是最容易上榜族群，因此考照要趁早，最好在出社會三年內應考，否則解題能力會逐年遞減。
步驟二：認清考試真相
不求高分 熟練基本題及格不難
在選定要考的證照後，接下來就進入準備階段，「在埋入書堆之前，別急！先弄清楚證照考試的真相，會意外發現金榜題名的捷徑喔！」在校園致力推動考照的嘉南科大環工系主任余光昌，去年更因為系上有高達九成二的學生考取目前環保業最熱門的證照──下水道乙級水質檢驗證照，而名噪一時，他一語破除了證照難考的迷思。
余光昌表示，證照和聯考、公務人員考試不同，後兩者採計的是「員額制」，即錄取人數有一定名額，因此考越高分，排名越前面勝算越大；而證照考試採行的是「及格制」，也就是及格就好，不用追求高分，「考六十分和考一百分，結果是相同的，因此考照沒有想像中的難。」
目前已握有四十六張證照的賴彥彬就印證了余光昌的說法。去年剛上大一的他，高職階段就考取四十六張證照，是當時全台高職生證照張數最多的紀錄保持人。很難相信，當初他升高中的基測成績只有一五五分。賴彥彬分享自己的考照心得表示，「第一次考照時，以為自己考不上，但後來發覺，比聯考簡單多了。」他分析，由於證照考試測驗的多半為基本常識，不像聯考，老是要出難題把考生考倒，再加上只要拿到六十分就好，壓力較小，因此只要孰稔基本題，過關絕非難事！
不過，余光昌提醒，雖然證照都採及格制，但職訓局的技能檢定考和考試院辦理的專技證照「士級」考試（如記帳士）採取的是平均及格制，也就是總分平均六十分就及格；而專技證照的「師級」考試（如會計師）門檻較高，必須科科及格；甚至部分證照還有高標限制（如八十分），因此應考前得先了解遊戲規則。
步驟三：做好資源配置
因應考試規則 截長補短、分進合擊
有趣的是，及格的標準不同，也影響考試的策略。韓森指出，採平均及格制的證照，由於可以截長補短，也就是用高分科目來補足低分科，拉高平均值，因此可以投資較多的時間在強項科目，至於弱項科目則穩住基本盤就好。但若遇到採行科科及格制的證照，則反過來要花時間搶救弱科，務必要衝上六十分，而強科只要穩住基本盤即可。
已經考取華語導遊和領隊證照的陳振裕就以自己為例，由於從小就不愛念書，當初要考照時，令他十分頭痛。但在弄懂考試規則後，他發覺，考領隊導遊，很多科目都是台灣歷史地理，因此他決定強攻這些原本還算熟悉的科目，至於深奧的法規科目，則不強求，「反正用史地來補就好了！」
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文章與圖片出處: http://goo.gl/AhzArV
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巨匠電腦分享9招大數據神劍法 巨匠電腦課程評價好！
有誰比情人更會讀心？有誰比你更懂你自己？當你跑步時，你的手機馬上讀出你想聽什麼歌，立即挑出與你腳步最「合拍」的音樂，還可以計算你的心跳。
洪嘉蓮、劉子寧 / 作者
關立衡、鄭名娟 / 攝影
哪個老闆在訂價？一瓶水，手機螢幕馬上跳出數 10 萬個行銷點的訂價。哪家最便宜，要不要馬上調價，一目了然，還告訴你哪裡賣出幾瓶、哪裡有特殊節慶需要大量進貨。
旋轉盤上少了一盤蔥鮪，30 秒內師傅就會補上一盤；今天雨下那麼大，客人少 3 成，備料馬上可以決定少 3 成。
租房照片怎樣拍，下訂率比別人多 5 成？大數據算出訂房的排名，一看照片果真有黃金角度。
別再猜了！
未來的行銷世界，「我們知道什麼？」將遠比「我們怎麼想？」重要。
上述 4 個故事告訴你，百年來我們習以為常的行銷操作，那個用「猜」的年代已經終結。
「我覺得消費者會喜歡紅色」「我想這個產品在冬天會賣」「我猜這會失敗是因為⋯⋯」「根據上半年的報告，我們認為⋯⋯」這些句子都將留在過去，大數據顛覆各產業的超能力，不只改寫消費者體驗、翻轉電子商務，更改變品牌操作的所有流程。
為什麼可以讀心？
比情人更會讀心的其實是間音樂串流公司。Spotify 與 Nike ＋、RunKeeper 等 App 合作，運用大數據分析技術，在數張 DJ 精選及用戶最常聽的歌曲中推薦最「合拍」的音樂。甚至還可以根據用戶的喜好、年齡、生活情境等模擬出用戶的喜好，未來，它就是你的專屬 DJ，為你人生的每一個當下製造音樂回憶。
為什麼可以動態訂價？
電商 1 號店的 PIS 價格智慧系統，早就運用大數據建好商品的進價、售價、銷量，也納入其他網站商品的資訊及售價變化。靠著大數據，不但能隨時與對手競價，還能即時推薦最便宜的商品。
為什麼可以精準控制食物存貨量？
答案是 OPEN DATA＋經驗值，透過抓取外部數據，例如天氣、星座、血型或是地區特色等資訊，分析這些資料跟店鋪內部交易數據有什麼關聯性。例如天氣熱的時候鮭魚生魚片會多賣 15%，下雨天時味噌湯的銷量會減少 10%，隨情境變換進貨的需求，甚至即時發現迴轉盤上少了什麼東西，少一個補一個，減少隨便出餐的浪費。
為什麼可以算出訂房轉換率？
租房網 Airbnb 明明在美國，如何控管來自世界各地的房屋品質？透過大數據，分析最受歡迎的房子們有什麼特點，偵測屋主的照片對於房客的吸引程度，那些愈美、愈有魅力的影像，就愈會出現在搜尋結果的前面。
大數據，重畫了全球行銷地圖，我們已進入一個阿基米德「Eureka!」的時代!
當年阿基米德在浴缸中領會到「物體所受的浮力等於排開的水量」時，欣喜若狂跑到街上大喊「Eureka！」意思是我找到了。
當大數據遇上行銷，以開發產品為核心的行銷 1.0，以滿足消費者為導向的行銷 2.0，以社會價值或品牌責任為使命的行銷 3.0，會變成怎麼樣？
一場翻天覆地的經濟轉型開始了，別再猜你的 TA 在哪裡、別再為銷量海底撈針、也別再擔心如何向老闆報告，流量會成獲利嗎? 大數據時代 360 度的行銷又該怎麼做？
進入「Eureka！」大數據行銷時代，在每天以 PB 飆速的巨量資料高速公路裡，在人類商業智慧新 Map 中，有 3 個關鍵思考：稱為 DHE。
D， 能說一口流利商業語言的資料科學家 (Data Scientist)；
H，懂行銷的人類學家 (Human Science)；
E，富有產業經驗的專家 (Experts)。
行銷將跨出腳步，與不同領域互相交疊，找出未來世界中，大數據的新人類面孔。
過去行銷人常常陷入一個迷思，就是「為結果找答案」，但一旦假設錯誤最後只得到錯誤的推論。在新的行銷世界裡，最重要的心態就是要放下專業的傲慢，保持好奇心、並願意跟數據學習。大數據時代應該轉換的「行銷腦」：
不要迷信「假的大數據」：
只想知道 What，卻不想知道 Why，只能獲得假的大數據。畢卡索曾說：「電腦沒有用，他們只能給你答案」。人類學家及產業專家看似在大數據地圖失去蹤影，其實是整張地圖的核心 insight，他們的價值不在提供最高指示，而在於懂得掌握世界的溫度，問出人最真實的欲望與心靈。
從 Outside-in 到 Inside-out 的思考螺旋：
過去的思考都是從外到內收斂的 Outsidein 模式，找出最核心的一項產品或服務，卻也將自己侷限在框框裡，像處在平穩的颱風眼，沒有風浪也沒有新機會；但大數據教你要 Inside-out 思考，從企業核心價值出發，廣泛蒐集消費者的需求與意見，做出分眾、客製化的產品與服務，向外快旋的氣流，就是每一個創新機會點。
先瞄準後開槍 vs. 先開槍後調整：
保守行銷人會認為應該「先瞄準後開槍」，所以花好幾個禮拜做出完美的分析報告，才敢做決策；但在大數據時代下，速度就是力量，必須隨時做出決策，秒動決策、快速反饋的特點，讓新行銷人「先開槍後瞄準」，根據回收的數據做快速調整。
過去行銷人最在意的 9 個 KPI，改成新的由人類學家駕駛的大數據列車，公式會這樣變化：
1 找到 TA：IN 1 對 1 行銷，0UT 大眾行銷，目標客群×大數據＝1 對 1 行銷
從群眾走向分眾，是行銷領域的大躍進，而當大數據遇上分眾，代表著分眾的極致，也就是 1 對 1 行銷的誕生。
個人取代了群體，1 對 1 行銷取代了大眾行銷，每個消費者最真實且獨一無二的需求，都是品牌主需要滿足的缺口。大數據實現如何實現 1 對 1 行銷？個人化的 campaign 來自於消費軌跡與購買習慣投其所好，品牌主開始提供個人化商品與服務，有效掌握顧客個別需求、並且滿足需求，短期目標是為了提升顧客滿意度，長期來看，還是回歸到創造利潤，以及維繫良好顧客關係。
2 廣告轉換：IN 投報率最大化，0UT 投報率 <1，廣告前測×大數據＝ROI 最大化
ROI 小於 1，這種虧本的生意不要再做了。
當數位行銷剛出現時，廣告量化指標成為品牌與廣告主的「救星」，落實在數位策略上，變成一堆行銷人永遠追也追不上的 KPI， 追求 impression( 曝光次數)、click( 點閱率)、PV( 頁面瀏覽次數)⋯⋯，海投行銷預算都在補足廣告 KPI，卻忘了 ROI 最大化的真正目標。
大數據行銷破解了「瞎子摸象」這種最沒效率的行銷方法，取而代之的是小量廣告前測，從找到潛在 TA、A/B test、反饋修正，快速的修正決策，擁有低成本、快速、精準的特性，讓行銷預算真正的花在刀口上，用數字告訴你「誰對你的產品感興趣？」讓品牌主對最有可能買東西的人說話，達到 ROI 最大化。
3 顧客管理：IN C2B，0UT B2C，CRM×大數據＝C2B
當 CRM 遇上大數據，代表了以往形同陌路的客服與行銷部門，終於可以化整為零，讓顧客心聲轉變成獲利來源，也顛覆了零售業長久以來 B2C 的遊戲規則。
在 B2C 時代，將同一件商品賣給一萬個人，這一萬個人在品牌主眼中毫無差別，大數據時代，翻轉了規則，C2B 是最夯的「逆生產」方式，品牌主是將一萬件不同商品賣給一萬個顧客，而這一萬個顧客裡，絕對沒有一模一樣的兩個人。
個性化生產、少量多樣，都是 C2B 帶給零售產銷的巨大衝擊，CRM 從 management 轉換成 marketing 思維，品牌從了解產品變成了解會員，拋棄本位主義改從消費者端思考，還能依照會員活躍度，投放相對應的行銷資源，甚至研發生產新產品，從生產到行銷都不要再猜了，顧客直接告訴你答案。
4 商品開發：IN 精準預測，0UT 直覺猜測，經驗值×大數據＝精準預測
「我的經驗告訴我往 A，數據卻告訴我往 B，到底要聽誰的？」答案是，都要聽！
「經驗法則」向來是專家們賴以為重的權威來源，但卻可能產生「專業的傲慢」，或可稱之為「專業盲」，只看見過去，卻無法跨足預測。
大數據讓經驗法則加值，讓行銷可以從「結果分析」，進展到「預測未來」。值得關注的是，大數據的結果常常都在挑戰經驗法則，「挑戰你過往所學的一切」。
當機器人擔負起數據分析的重要任務，行銷人的角色又是什麼呢？一個最佳的行銷團隊，必須要有數據機器人、人類學家、產業專家，三足鼎立，才能趨近 100% 的行為預測。
5 廣告投放：IN 精算轉換率，0UT 流量至上，導流導購×大數據＝精算轉換率
別再相信流量至上了，當各品牌花盡行銷預算買流量、經營社群，雖然讓流量跟粉絲量的數字相當亮眼，但老闆更想知道的是，「這些數字真的可以變成獲利嗎？」
即使瞄準目標族群買流量，所謂導流、導購的「精準投放」，往往帶來了流量，卻不見轉換率，有流量沒獲利，是品牌主最傷腦筋也傷荷包的痛點。請破除流量迷思，把路人引到店門前還不夠，更重要的是「把過路客變成顧客」，讓流量變獲利，精算每一顧客的「成交轉換率」。
想要達到高成交轉換率，祕密就在讓每個上門的網友都想埋單，每一階段的服務體驗才是能否促成轉換率的關鍵，像是避免網頁的跳出率 (bounce rate)、簡化結帳步驟，努力讓進入漏斗的所有流量，進階成為忠誠度高的活躍會員，有獲利才能使品牌生生不息的運轉。「流量變獲利」，就是轉換率的真正意義。
6 市場預測：IN 秒動決策，0UT 慢工出細活，消費者洞察×大數據＝秒動決策
隨著行動載具的出現，消費者與品牌的關係愈來愈細緻複雜，購買行為、觀看廣告、在臉書上按讚、回應留言，這些零碎時間的一舉一動，都成為品牌研究消費者洞察的依據，「秒動」成為了數據時代的新節奏。
「觀察、分析、決策」的快速輪轉是品牌要練習的新速度。以往消費者洞察的過程都需要 1 週以上的回饋週期，遠落後於消費者善變的速度。
正因消費者的變化之快，大數據連帶改變了組織決策的速度，快速蒐集資料、分析後立即回應，錯誤就立即修正，組織決策變得更扁平靈活。
7 組織決策：IN 機器人決策，0UT 等老闆決策，BI×大數據＝機器人決策
有人說，當大數據出現，證明 BI 已死。這個說法或許太過聳動，但大數據的出現，的確是因為 BI 做得不夠好。
大數據解決了 BI(Business Intelligence，商業智慧) 無法處理的非結構化與半結構化資料，活化企業長年無法處理的閒置資料，雙軌運行淬煉出的數據庫價值，優化了組織決策的過程。
BI 與大數據的合作並非渾然天成，還必須經歷數據融合 (data fusion) 到數據挖掘 (data mining) 的磨合過程，協力提煉出有價值的「數據金礦」，BI 與大數據的加乘綜效，啟動資料庫活化，多了大數據的背書，讓機器人真的可以代替老闆做決策。
8 虛實整合：IN 360 度行銷，0UT 單點行銷，O2O ×大數據＝360 度行銷
你還以為線上、線下是兩個世界嗎？大數據時代，只有一個世界，線上與線下已無法劃分。
行動網路的普及，掀起以消費者為中心的全方位行銷方式，O2O 的行銷觀念已經過時，因為消費者所處的不是線上線下的嚴格二分，品牌必須將消費者視為一個獨立個體，每一個人都有著不同的生活情境，結合大數據的 360 度行銷，創造出全新的全情境行銷方式。
360 度行銷大幅提升品牌產生與消費者發生接觸的機會，像是 LBS 定位、搜尋紀錄、線下的購買行為，這些環繞著消費者生活情境的行銷點，不斷地增強品牌印象或是購買意圖，增加與消費者互動的機會，累積認知品牌到購買決策的過程，更重要的是，每個消費者接收到的都是獨一無二的專屬服務。
9 社群經營：IN 口碑預警，OUT 傳統危機管理，社群行銷×大數據＝口碑預警
網路時代，總是壞事傳千里，在社群經營時，正面肯定的回應固然重要，但更應該關注的是負面口碑效應，若負面的網路民意達到沸點，勢必對品牌造成不可彌補的形象傷害。
網路民意像是潮汐，有醞釀期、高峰期、消退期，週期運轉快速，透過議題風向，品牌主可以了解網路民意真正在乎的痛點，可以集中資源回應處理，也知道哪些問題不用回應。
大數據應用在監測網路聲量的最大優點，即為率先洞察網路民意，有效率的危機處理，能在民意醞釀期持續關注、回應。
你還窩在舊行銷世界裡一錯再錯嗎？當 9 大新節點出現，許多行銷人常遇見的問題也跟著出現解方。跟著以下個案情境，告訴你大數據怎麼應用在實務上：
◎目標族群在哪裡？
◎顧客心，海底針？
◎殺手產品在哪裡？
◎舊客戶留不住？
◎360 度行銷怎麼做？
◎流量會變獲利嗎？
◎網路抹黑怎麼辦？
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巨匠電腦分享Apple地圖測試版步行規劃 巨匠電腦課程評價好！
說來從我 2012 年第一次使用 Apple 產品到現在三年多，從沒有用過內建【地圖】程式，一、次、都、沒、有，當時還是 3C 白痴的我一打開，連介面都看不懂，馬上下載了 Google 地圖，從此再也沒打開過【地圖】，儘管它就在 Google 地圖的旁邊。
▲ 若非看在它是內建程式，我可能早就刪了，不會留他下來跟 Google 地圖朝夕相伴。
在 6 月份的 WWDC 得知【地圖】即將有重大更新，真的非常振奮！如果它的功能真的可以追趕、甚至超越 Google 地圖，以後就可以跟 Google 說拜拜了。畢竟我是有桌面潔癖的人
最新發佈的 iOS 9 Beta 版已經開放部分【地圖】功能，是不是已經足以應付日常所需，測試一下就知道。我人在忠孝新生，想去大安森林公園，怎麼樣最快到達？ 
▲ 各位觀眾，一起見證歷史性的一刻。Apple 地圖能規劃路線了！能規劃路線了！從圖片可以看到，開車前往大約只需要 5 分鐘時間。那如果想要散步過去的話呢？
2015/8/3 更新：有網友提醒【地圖】規劃路線的功能已經很久了，感謝網友指正！ 
▲ 步行過去也只要 16 分鐘左右，路線很簡單不怕走錯。
▲ 細看一下，不難注意到，地圖上的設施跟商家建置都好完整！警局、人氣餐廳或者藝廊全都添加上了，如果途中想買點心，點一下商家就能看到網友的評論，看完再決定要不要過去。
▲ 【地圖】直接連結老字號的美食評論網 yelp，讓你更方便看到網友們值得參考的評價。看完滿意只要點一下右上角的愛心收藏，這家店的地址會存入你的常用路線，下次不用再重新打字搜尋。
測試到這裡為止，一切都很讓人滿意，不過有一個非常重要的功能還不能使用！就是大眾交通的路線規劃。 
▲ 忠孝新生到信義誠品的路線很簡單，也無法查到，應該是全部都還不能用吧。
畢竟還是測試版本，有些功能未竟也可以接受，不過很希望大眾運輸導航也快點完成，畢竟在台彎有很多人交通方式是步行＋捷運（或公車），能夠合併導航才實用吧。再來就等街景功能，最近一兩個月頻繁傳出 Apple 街景車出沒的消息，但願這個功能不會讓我們等太久，不管怎麼說，這個功能在 Google 已經行之有年，Apple 至少做到這一點，在【地圖】能力上才可說是站上同樣立足點。
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文章與圖片出處: http://appleuser.com/2015/07/31/ios-9-beta-map/
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巨匠電腦分享資料中心模組化時代 巨匠電腦課程評價好！
IT技術日新月異，不僅大幅減輕IT管理人員的負擔，同時也對企業提升業務靈活度有極大的助益。然而，這些新興技術應用對於電力及冷卻空調的需求，往往也讓企業舊有的資料中心無法招架。資料中心的容量與密度增加、能源效率開始受到重視，再加上虛擬化以及雲端技術興起，超大型服務業者如Facebook、Google紛紛設計出自有架構機房，使得資料中心在設計思維以及硬體規劃層面都有了不同的思維。
模組化架構資料中心正是為了因應IT技術變化而產生的演進，透過元件、模組設計，輕易地便能以複製的概念隨需擴建，除了成本效益可被提升、便於維護、部署迅速、採購周期短之外，更能因應IT技術的變化來打造一個更適宜的環境。
從元件到資料中心層次緊扣 改善傳統問題提升能效
空間、設施交叉運用 模組化配套不只一種
模組化架構是資料中心為了因應IT技術變化的其中一項演進。這項發展並非一夕之間興起，其實從冷熱通道規劃開始便慢慢成型，而有了現今的設計樣貌。而另一方面，IT基礎設施也為了成為隨著伺服器、儲存改變而能動態調整擴充的有機體，紛紛採行了標準化、模組化設計。
不僅設施模組化 DCIM軟體亦依容量功能區分
正確規劃建置階段 中大型資料中心展績效
並非所有的企業都適合模組化資料中心的部署模式。倘若資料中心的規模不大，相較於企業整體總用電量，資料中心用電佔比也微乎其微時，那麼打造一個模組化資料中心其實彰顯不出效益，反而有可能增加成本。
單一模組整合完整設施 四大方案依規模與用途設計
四級模組滿足各種需求 電力容量應優先規劃
目前在市場上還有另一種設施模組化的設計，是將電力系統、冷卻空調以及監控管理系統集結起來構成一個模組，也有一說法稱為「模組式資料中心」。早期All in One貨櫃式機房的作法就是如此，在一個模組中承載了伺服器、UPS、空調設備、消防設施以及管理系統，儼然可以視為一個小型的資料中心。
重視各子系統間供需比例 全盤考量才能平衡運作
預製式模組化資料中心 依關聯性設部署規則
集結樓宇自動化及安全、電力監控及控制、關鍵電子及冷卻系統服務，施耐德電機（Schneider Electric）對於模組化資料中心有其獨到的見解，提出設施模組化、子系統模組化以及模組關聯的論點，將各個子系統模組之間的關係也視為一個重要因素。
專注概念設計 模式架構設施不綁定廠商
整體設計需先界定極限 模組複製認證先溝通
由於資料中心橫跨許多不同的專業領域，包含建築、機電、冷卻空調、消防等等，也因此，即便模組化架構也要強調整體性設計。
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