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为 Viva 中的 Microsoft 365 Copilot Insights 上传组织数据的提示

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如果为 Viva Insights 中的每个员工属性上传尽可能多的数据，Viva 中的 Microsoft 365 Copilot见解是最有效的。 你应该上传尽可能多的属性，因为领导提出的大多数问题都取决于多个属性的组合。 详细了解 Insights 支持Viva 中的 Copilot属性。

下面是特定属性的列表，以及可以询问 Copilot 的问题，这些属性将告知其响应。

属性 与 属性相关的示例问题
ManagerId
  • 英国有多少高级工程师管理团队？
  • 有多少经理每周有不到 1 小时的经理 1：1 时间与团队在一起？
  • 我在纽约的经理是谁？
  • 产品组织中有多少员工的团队规模超过 3，按级别分组？
    		•
    LevelDesignation
  • 有多少主要工程师跨两个不同的时区工作？
  • 有多少高级员工主要在办公室工作？
  • 谁是执行级别的新员工？
    		•
    FunctionType
  • 哪些人力资源员工是主要在办公室工作的新员工？
  • 有多少具有 Sales 职能的销售人员每周有超过 10 小时的外部会议小时数？
  • 上个月有多少财务员工在下班后工作？
    		•
    HireDate
  • 谁在 10 月被录用，按团队分组？
  • 过去 12 个月雇用的员工是谁，按部门分组？
  • 谁在 20 多年前被录用，还在公司工作？
  • 过去三年，领导团队中的新员工是谁？
  • 2018 年雇用的哪些员工是工程师？
  • 本季度有多少员工有工作周年纪念日？
  • 谁是按级别和地区分组的财务部门的任期员工？
    		•
    监督器指示器
  • 经理和经理之间的下班后协作有何变化？
  • 单个参与者和经理之间的销售组织中有多少 1：1 时间？
  • 工程团队中经理和单个参与者之间的比率是多少？
    		•
    WeeklyBadgeOnsiteDays
  • 员工的平均网络大小在混合、现场和大多数远程之间有何变化？
  • 芝加哥财务团队的工作模式分布情况如何？
  • 我的哪些员工在 Tim 的团队现场工作？
    		•
    CountryOrRegion
  • 不同国家/地区的员工下班后协作是什么？
  • 谁是美国新聘请的数据科学家？
  • 在东欧有多少经理只有不到两个小时的经理 1：1？
    		•
    时区 (不是上传的值，自动派生自用户设置)
  • 有多少员工在 EST 工作？
  • 员工跨时区的分布情况如何？
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    要记住的其他最佳做法

    • 对齐每个列的数据类型。 上述每个属性都具有所需的数据类型格式。 例如，HireDate 是 DateTime 数据类型，而 Function Type 为 String。 详细了解数据类型及其示例值。

    • 为每个属性选择总体。 将每个属性与整个分析总体一起上传，但排除公司认为敏感的属性的员工，以及你不想为领导者显示其数据的员工。 将数据排除在 Copilot 响应中的唯一方法是放弃为这些员工上传数据。 这允许你控制这些组织上下文属性的 Copilot 中显示的数据。 如有疑问，请咨询公司相应的内部团队。

      注意

      对于有关人力资源数据的问题，Copilot 的答案仅基于具有Viva Insights许可证的员工。

    • 刷新的数据是很好的数据。 如果使用 .csv 上传作为数据源，则应定期刷新组织中经常更改的属性。 应使用以下频率刷新以下属性：

      • 每月刷新：ManagerId、WeeklyBadgeOnsiteDays
      • 季度刷新：SupervisorIndicator、Layer、HourlyRate、LevelDesignation、Organization
      • 六个月的刷新时间：NewHireDate、Location、CountryOrRegion、FunctionType

    • 为不同的属性建立唯一值。 Copilot 将领导者的问题与上传的属性相关联。 如果跨多个属性的值存在较大的重叠，则系统可能会错误地将问题与错误的属性相关联。 位置、CountryOrRegion、组织和 FunctionType 属性最有可能发生这种情况。

    详细了解如何使用 Viva 中的 Copilot Insights