准备和上传组织数据
组织数据为 Viva Insights 的工作区分析创建的分析提供上下文。 通过将组织数据上传到工作区分析 Web 应用，分析人员可以使用聚合的员工数据进行更完整的分析。 工作区分析随后可以将该数据映射到来自 Microsoft 365 的协作数据。
组织数据以多种方式支持工作区分析，包括以下内容:
- 通过员工感兴趣的属性对合作结果进行分组和筛选。
- 创建自定义协作指标。
- 了解各组员工的时间分配。
- 将协作数据与业务结果进行比较。
一些具有代表性的组织数据类别包括:
- 背景: 例如，员工类型、全职或兼职状态以及任期
- 位置: 例如，地区、国家/地区、城市和建筑物
- 组织: 例如，业务部门、成本中心、分部和部门
- 角色: 例如，职能、工作类别、级别和等级
- 结果: 例如，参与分数、绩效评级以及销售配额实现情况
组织 (HR) 数据以 .csv 文件形式上传至工作区分析。
必要数据属性
以下数据属性是组织数据文件上传到工作区分析的必要部分。
PersonId - 员工的主要 SMTP 电子邮件地址。 上传数据后，哈希化和识别此字段以维护员工隐私。
EffectiveDate - 该日期是组织描述符行有效时间的“快照”。 它可帮助分析人员了解人力资源更改，如职位提升、重定位和管理更改，以及它们对员工协作模式的影响。 必须采用 mm/dd/yyyy 格式。
上传到工作区分析的第一个组织数据文件应该包括每个员工的多行数据，以捕捉随时间而变化的情况。 组织数据文件中的每一行都有代表不同的时间点快照的 EffectiveDate。 例如，在这份名单之后的表格中，Ann 在 5 月和 6 月是高级 IC (个人撰稿人)，但在 7 月前就将她提升为经理。 如果为每个员工仅能提供一行数据，请使用最新的组织描述符，但要注意覆盖 EffectiveDate 至少到之前的 13 个月，以映射到可用的历史数据。 例如，如果要为 2022 年 1 月创建组织上传文件，请为每个组织描述符将 EffectiveDate 设置为 2020 年 12 月。 可选的是，如果 EffectiveDate 值留空，工作区分析将在处理新上传的数据时自动为所有 EffectiveDate 值添加上传日期。
ManagerId: 经理的主 SMTP 电子邮件地址。 工作区分析使用此数据来衡量员工与其直接经理一起花费的时间，该数据也经过哈希处理和识别以维护员工隐私。
组织: 除其他外，该数据用于计算网络宽度，即员工在过去 28 天内有意义的互动组织数量。 广泛定义的组织 (如财务和人力资源) 导致跨组织交互的较少且网络广度较小。 狭义的组织 (如财务规划、财务区域 1、财务区域 2) 导致更多的跨组织交互和更大的网络宽度。
LevelDesignation: 可选，但对于工作区分析中提供的一些更高级的分析 (如经理和团队协作) 是必需的。 其定义了个人级别，如行政人员、副总裁、总监、经理、IC 等代表。 例如，LevelDesignation 和 组织 一起用来计算 冗余会议时间 (同一组织中有 3 个以上级别与会者的会议时间)。
对于以下属性，文件中的每一行都必须有一个非空白值。 如果数据不可用，则可以将 EffectiveDate 留空，或者对于其他字段，可以输入虚拟值 (如"缺失"或"NoManager@contoso.com") 以使数据对上传有效。
| PersonId | EffectiveDate | ManagerId | 组织 | LevelDesignation |
|---|---|---|---|---|
| ann@contoso.com | 2020 年 5 月 1 日 | jered@contoso.com | 市场营销 | 高级 IC |
| ann@contoso.com | 2020 年 6 月 1 日 | jered@contoso.com | 市场营销 | 高级 IC |
| ann@contoso.com | 07/01/2020 | carolina@contoso.com | 市场营销 | Manager |
哪些员工要包括
所有员工都应包含在组织数据文件中，无论他们是否分配有工作区分析或 Viva Insights 许可证。 它允许你衡量分析集合中的员工如何与整个组织的其他员工一起工作。
其他数据属性
首次激活工作区分析时，只需要这五个 必要 属性。 根据要执行的分析以及希望对数据进行分组的方式，可以使用 100 多个额外的 可选 属性。 下表显示了这些属性的一些示例。 其他数据属性是可选的，可以在任何时候将它们附加到组织文件中。
| 类型 | 说明 | 示例属性 |
|---|---|---|
| 背景 | 员工类型、状态和职务历史记录。 常用于分析的范围。 | - 任期 - 员工类型 (正式的、临时的、实习生) - 小时工资，免税/非免税 |
| 位置 | 员工所处的地理位置 | - 地区、国家/地区、城市 - 校园 - 建筑 |
| 级别 | 员工在组织报告结构中的位置 | - 业务单位 - 分部、部门、成本中心 - 级别、图层、跨区 - 引导符报告至 |
| 角色 | 员工技能、职能和职责 | - 职能、标题 - 经理标记 - 职业级别 - 级别指定 |
| 结果 | 包括由员工 如何 工作以及有助于整体业务成果的措施 | - 性能评级、参与度调查分数 - 实现销售配额 - 管理员有效性分数 - 时间和出席情况 |
创建和刷新组织数据文件的最佳效果
如下表所示，在首次创建组织数据文件和刷新文件时，都有些需要注意的注意事项:
| 领域 | 最佳实践 |
|---|---|
| 范围 | - 初始组织文件应包括过去 13 个月的每月快照，以映射到初始历史协作数据加载。 - 包括公司所有员工 (即使他们不属于分析人群) 的描述性组织数据，以丰富自定义协作指标。 |
| 更新 | - 包括过去和未来的每月快照，以捕获员工属性的变化。 - 上传包括“新”员工数、生效日期，以及使用 附加 选项栏目的文件。 请确保 EffectiveDate 中没有缺少值，或者所有值都保留为空。 - 避免重命名列。 |
| 质量 | 避免使用列标签: - 缺少的值太多 - 过于广泛或详细，不利于分组和筛选 (例如公司代码或职务) - 冗余属性 (如部门名称或代码) - 脏数据 (例如，一个值的多种拼法，如“Mktg”和“Marketing”) |
| 格式设置 | - 请确保字段对其包含的数据类型 (日期、文本字符串或数字) 有正确的格式。 - 请确保每个数据源或字段都有唯一标识符。 - 对于可选字段，如果数值不可用，则将其留空或空白。 (替换为“0”会影响平均值。) |
| 隐私 | 为帮助确保隐私，在文件中请勿包含员工姓名或 ID 号。 |
现在已准备好将组织数据 (.csv) 文件上传到工作区分析。
示例方案
在工作组中，和 Taylor 从工作区分析的分析师那里获得关于他们需要什么组织数据以及如何最好地构建数据以实现其目标的意见。 具体来说，分析员希望将每个员工去年的季度绩效评估编码为一个数值 (从1到5)。 这也意味着，Taylor 需要每个季度组织数据的多个快照，以反映 Contoso 的组成和基于 生效日期 值的绩效评估。
Taylor 从 HRIS 获取组织数据，对其进行格式设置，然后在工作区分析中上传。