重要
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ビジネス データを Viva Insights にアップロードすると、Copilot の使用状況が、organizationにとって最も重要なビジネス成果にどのような影響を与えるかを理解するのに役立ちます。 ビジネス成果には、営業チームから送信されたメールの数やクローズした取引の数など、タスクレベルとジョブ レベルの両方の生産性メトリックが含まれる場合があります。
ビジネス データは、Viva Insights Web アプリに表示される方法は、Insights 管理者が直接Viva Insightsにアップロードする個々の .csv ファイル、または自分、ソース システム管理者、および Azure 共同作成者のセットアップを使用する Azure BLOB インポートのいずれかです。
この記事では、.csv ファイルをアップロードする最初のオプションについて説明します。
ワークフロー
アップロードするビジネス データを準備します。
.csv ファイルをアップロードします。
マップ フィールド。
アプリによってデータが検証されます。 (検証が成功しない場合は、「 検証に失敗する」で説明されているいくつかのオプションから選択できます)。
アプリによってデータが処理されます。 (処理が成功しない場合は、「 処理が失敗する」で説明されているいくつかのオプションから選択できます)。
データが正常に検証および処理された後、データの全体的なアップロード タスクが完了します。
ビジネス データを準備する
ビジネス データは、さまざまなデータ ソースから生成され、異なる間隔で更新される可能性があります。 たとえば、顧客満足度と販売活動のメトリックには、ソース システムとソース管理者が異なる場合があります。 Viva Insightsは、これらを "データセット" と呼びます。データセットごとに個別の .csv アップロードを設定する必要があります。 一意の値が多すぎる、または少なすぎる、冗長フィールド、無効なデータ形式など、一般的な問題を回避するには、データ構造とガイドラインの サンプル .csv テンプレート を参照してください。 ファイル ルールと検証エラーの詳細については、こちらをご覧ください。
データセットごとに個別の .csv ファイルを作成するには、次のようにデータを構造化します。
インポートするすべてのフィールドをファイルに追加します。
必須フィールドは "PersonId" と "StartDate" です。
すべてのビジネス データは、月単位と 1 人あたりのレベルで集計する必要があります。
"StartDate" は月のデータを表し、日付は月の最初のデータを表す必要があります。 たとえば、2024 年 1 月は 2024 年 1 月 1 日として表す必要があります。 少なくとも 3 か月間のビジネス データをお勧めします。
分析するビジネス成果メトリックごとに列を追加します。
注:
高度な分析のレポートで使用する数値ビジネス成果データをアップロードする必要があります。
セットアップ
1. データセットを指定する
.csv ファイルにビジネス データセットをアップロードするには、次の手順に従います。
Viva Insights Web アプリ管理者エクスペリエンスを開きます。
[ プラットフォームのセットアップ] で、[ ビジネス データ] を選択します。
[ データ ソースの管理] を選択します。 [.CSV アップロード] の横にある [管理] を選択します。 初めてのアップロードの場合は、[ 開始] と表示されます。
[ データセットの追加] を選択します。 初めてのアップロードの場合は、手順 5 に直接移動します。
増分アップロードとこのデータへの簡単なアクセスを行う場合は、 データセットの種類 と データセット名を入力します。 たとえば、顧客満足とアカウント保持に関して、営業チームから 2 つの異なるデータセットをアップロードできます。 これらのデータセットに "Sales" 型を割り当て、"CSAT" と "Account" という名前を付けることができます。アナリストは、クエリの設定中に名前と種類を検索することで、このデータを検出できます。
- 名前と型にスペースを含めることはできません。
- [データセットの種類] では、一覧からオプションを選択するか、独自の型を入力します。 "Survey"、"CRM"、"Person"、"Signal"、"AnalystUploadedData"、"UserSkills"、"HeirarchicalSkills"、"RelatedSkills"、"SkillsLibrary"、"ManagerHierarchy"、"Learning"InteractiveExplorationPersonOutput"、または "None" の各システム予約型を除く一意の型を割り当てることができます。
注:
その後、データセットの名前と型を変更することはできません。
2. ファイルをアップロードし、フィールドを定義する
.csv ファイルをアップロードし、[ 次へ] を選択します。
[属性の確認] ページ が表示されます 。 データから分析情報を表示するには、.csv ファイルのフィールド (列) を、アプリが認識するフィールド名にマップする必要があります。 必要なフィールドである PersonID と StartDate を含む列を指定する必要があります。 これらの列が自動的に識別される場合は、選択した属性を確認できます。
重要
すべての必須フィールドには、すべての行に有効な null 以外の値が必要です。 .csv ファイル内の列ヘッダーがViva Insights値名と完全に一致しない場合でも、必要なすべてのViva Insights値をマップする必要があります。
3. 検証
属性をマップすると、アプリはデータの検証を開始します。 ほとんどの場合、ファイルの検証は迅速に完了する必要があります。 ビジネス データ ファイルが大きい場合、検証には最大 1 分または 2 分かかる場合があります。
このフェーズが完了すると、検証は成功または失敗します。 結果に応じて、 ビジネス データの [インポート履歴] テーブルに成功状態または失敗状態が表示されます。
次に何が起こるかについては、適切なセクションに移動します。
検証成功
検証が成功すると、Viva Insightsは新しいデータの処理を開始します。 処理には数時間から 1 日かかる場合があります。 処理中に、 インポート履歴 テーブルに "処理" 状態が表示されます。
処理が完了すると、成功または失敗します。 結果に応じて、 インポート履歴 テーブルに "成功" または "失敗" 状態が表示されます。
処理が成功する
[インポート履歴] テーブルに "成功" 状態が見つかると、アップロード プロセスが完了します。
"成功" 状態を受け取ると、次のことができます。
- 検証結果の概要を表示するには、ビュー (目) アイコンを選択します。
- マッピング アイコンを選択すると、ワークフローのマッピング設定が表示されます。
注:
各テナントは、一度に 1 つのインポートしか実行できません。 1 つのデータ ファイルのワークフローを完了する必要があります。つまり、次のデータ ファイルのワークフローを開始する前に、検証と処理の成功に導くか、破棄します。
処理が失敗する
処理が失敗した場合、 インポート履歴 テーブルに "処理に失敗しました" 状態が表示されます。 処理を成功させるために、ソース システム管理者はエラーを修正し、データを再度Viva Insightsにプッシュする必要があります。
注:
処理エラーは通常、バックエンド エラーが原因です。 永続的な処理エラーが発生し、インポートしたファイル内のデータを修正した場合は、 サポート チケットを Microsoft に記録してください。
検証失敗
データの検証が失敗した場合は、[ インポート履歴 ] テーブルに "検証に失敗しました" 状態が表示されます。 検証を成功させるために、管理者はエラーを修正し、データを再度Viva Insightsにプッシュする必要があります。 [ アクション] で、ダウンロード アイコンを選択してエラー ログをダウンロードします。 このログ ファイルには、検証エラーの原因となった可能性のあるデータの問題が記述されています。 この情報を使用して、ソース データを修正するか、必須フィールドとユーザー設定フィールドの定義を変更して、次に何を行うかを決定します。
データのエラーについて
任意のデータ行または列に属性に無効な値がある場合、データ ソース管理者がソース データを修正するまで、インポート全体が失敗します。
発生したエラーの解決に役立つ可能性のある特定の書式設定ルールに対して ビジネス データを準備 する方法の詳細について説明します。 その他のファイル ルールと検証エラーについて説明します。
データ ソースを管理し、変更を加えます
データインポートを設定したら、次の手順に従ってデータセットを削除するか、データセットを追加するか、既存のデータセットに新しいデータを追加します。
[ ビジネス データ ] ページで、[ データ ソースの管理] を選択します。
[ .CSV アップロード] で、[管理] を選択 します。
同じデータセットへの増分アップロードの場合は、上記の手順に従います。 アップロードごとに必須フィールドが必要です。