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조직 데이터 파일 업로드 준비

  • 아티클

고급 인사이트 앱은 기본 설정인 Microsoft Entra ID 또는 관리자가 업로드하는 조직 데이터 파일을 통해 두 가지 방법 중 하나로 조직 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 문서에서는 두 번째 옵션인 조직 데이터 파일에 대해 설명합니다. 조직 데이터를 업로드하기 전에 관리자가 데이터를 식별, 수집 및 구조화하기 위해 수행해야 하는 작업을 읽어보세요.

일반적으로 조직 데이터에 대해 알아보려면 Viva Insights 자동으로 동기화되는 데이터 Microsoft Entra ID 알아보고 고급 인사이트 관리자 환경에서 조직 데이터 페이지의 개요를 보려면 Viva Insights 조직 데이터를 참조하세요.

중요

조직 데이터를 사용하여 .csv 파일을 업로드한 후에는 Microsoft Entra ID 사용하여 다시 전환할 수 없습니다. 조직 데이터를 최신 상태로 유지하려면 .csv 파일을 정기적으로 업로드해야 합니다.

조직 데이터 준비

조직 데이터 파일 작업을 시작할 준비가 되면 다음 섹션에서 데이터 준비 프로세스를 안내합니다.

  1. 분석하려는 추세 식별 – 직장에서 효율성을 개선하기 위해 학습해야 하는 추세를 결정합니다. 이러한 추세를 파악한 후에는 사용할 조직 데이터를 더 잘 선택할 수 있습니다.
  2. 포함할 데이터 파악 – 몇 가지 데이터 특성이 필요하며 많은 데이터가 선택 사항입니다. 선택 사항 중에서 분석 목적에 가장 적합한 특성을 선택합니다.
  3. 조직 데이터 내보내기 – 관리자가 organization HR 시스템에서 HR 데이터를 내보내야 합니다. 필요에 따라 분석에 필요한 경우 기간 업무 데이터를 포함합니다.
  4. 조직 데이터 구조 화 – 데이터의 유효성을 성공적으로 검사하려면 먼저 업로드하는 .csv 파일에서 올바르게 구조화해야 합니다.
  5. 조직 데이터 파일 업로드 – .csv 파일이 준비되면 유효성 검사 및 처리 후 분석에 사용할 수 있게 되는 고급 인사이트 앱에 업로드합니다.

1단계 - 분석하려는 추세 식별

추출할 조직 데이터를 알아보려면 먼저 학습할 작업 공간 추세를 결정해야 합니다. 예를 들어 향후 분석에서 다양한 직원 세그먼트 또는 그룹 간의 공동 작업을 검사할 수 있습니다. 먼저 다양한 방법으로 수행할 수 있는 이러한 그룹을 정의해야 합니다.

  • 조직 데이터별
  • 조직 계층 수준별
  • 성능, 참여 또는 기타 기간 업무 데이터별

정의된 그룹은 다음 분석 예제에서 사용할 수 있습니다.

그룹 간의 공동 작업

일반적인 분석 시나리오는 서로 다른 직원 그룹 간의 공동 작업 패턴을 찾는 것입니다. 예를 들어 제품 마케팅 팀이 영업 팀과 얼마나 많은 대화를 나누고 있는지 알고 싶을 수 있습니다.

모집단을 분할하기 위한 특성은 다음과 같은 공동 작업 패턴을 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 직업, 함수, 분야 및 직업 코드와 같은 작업 패밀리 또는 역할 특성
  • HR, Finance, Sales 및 Marketing과 같은 조직, 사업 부문 또는 비용 센터
  • organization 정의된 도시, 주, 국가 및 지역과 같은 위치 특성
  • 원격, 정규직 직원 또는 공급업체와 같이 해당 작업을 설명하는 특성

이러한 특성의 대부분은 HR 정보 시스템 내에서 사용할 수 있습니다.

계층적 공동 작업

또한 organization 계층 구조를 참조하여 공동 작업 동작 패턴을 찾는 것이 일반적입니다. 관리자와 개별 기여자 간의 공동 작업과 organization 상위 수준과 하위 수준 간에 협업을 정량화할 수도 있습니다.

다음 개념은 이러한 종류의 분석에 유용합니다.

  • IC 또는 관리자 – 직원이 개인 기여자 관리자인지 여부입니다.
  • 조직 계층 구조 – 예를 들어 해당 직원의 보고 구조에서 직원 위에 있는 모든 관리자의 이름입니다. 각 관리자는 별도의 특성으로 저장할 수 있습니다.
  • 계층 – 예를 들어 계층 0 = 회사의 최고 리더인 조직 계층 구조에서 직원의 위치입니다.
  • Span – 예를 들어 직원에게 할당된 직접 보고서 수입니다.
  • 수준 – 예를 들어 수석 관리자, VP, 디렉터, CVP.

이러한 특성의 대부분은 HR 정보 시스템에서도 찾을 수 있습니다.

공동 작업, 참여 및 결과 데이터

마지막으로, 협업 동작 패턴을 직원 참여 점수 또는 기타 성과 결과 데이터에 연결하는 것을 고려할 수 있습니다. 이 데이터에는 판매 할당량 달성 또는 성능 등급이 포함될 수 있습니다. 이 데이터는 개별 HR 데이터 리포지토리 또는 기간 업무 시스템에서 기존 HR 정보 시스템 외부에서 발견되는 경우가 많습니다.

2단계 - 포함할 데이터 파악

고급 인사이트 앱에서 전체 기능을 사용하려면 속성 참조에 설명된 대로 몇 가지 필수 속성을 제공해야 합니다. 또한 흥미롭고 사용자 지정 방식으로 데이터를 그룹화하고 필터링하기 위해 최대 100개의 선택적 속성을 제공할 수 있습니다.

조직 데이터의 예로는 작업 패밀리, 직무 역할, organization 및 사업 라인이 있습니다. 이 데이터는 개별 수준에서 고급 인사이트 앱에 제공됩니다. 즉, 이러한 특성은 데이터 세트의 각 사용자에게 컨텍스트를 제공합니다.

포함할 직원

최소한 Viva Insights 라이선스가 있는 모든 직원의 조직 데이터를 포함합니다. 하위 그룹( 즉, 회사 내의 특정 대상 모집단)에 대한 공동 작업 데이터만 수집하려는 경우에도 회사의 모든 사용자를 데이터 업로드의 일부로 포함하는 것이 더 좋습니다.

예를 들어 마케팅 담당자가 제품 개발 담당자와 자주 통신하지만 앱에 마케팅 organization 대한 HR 데이터만 있는 경우 마케팅이 제품 개발에 소비하는 시간을 표시하는 보고서를 만들 수 없습니다.

organization 모든 사용자를 포함할 수 없는 경우 포함할 최소는 공동 작업 데이터가 수집되는 모든 사용자입니다. 이 최소값을 사용하면 이 모집단 내 그룹 간의 공동 작업 패턴을 분석할 수 있지만 이 모집단 외부의 그룹 간에는 분석할 수 없습니다.

사용이 허가된 모든 직원 포함

최신의 조직 데이터를 유지하고 전체 조직 데이터를 유지하는 것은 관리자의 책임입니다. 이 작업에서 "완료"는 올바른 사람을 포함하고 해당 사용자에게 적합한 특성을 포함하는 데이터라는 두 가지를 의미합니다.

organization 사용이 허가된 모든 직원을 포함하는 이유는 조직 데이터가 누락된 경우 분석 페이지에서 쿼리를 작성할 때 분석가가 해당 데이터를 기준으로 필터링할 수 없기 때문입니다. 따라서 데이터가 누락된 직원은 분석가가 수행하는 분석에서 제외됩니다.

중요

Microsoft 365 관리자가 보고서에 포함하려는 모든 직원에게 라이선스를 할당했는지 확인합니다. 조직 데이터 파일에 직원을 포함하더라도 보고서에 표시하려면 라이선스가 필요합니다. 라이선스 및 보고서에 대한 자세한 내용은 사용자가 쿼리 결과에 표시되는 경우를 참조하세요.

누락된 데이터 알림

앱에서 하나 이상의 사용이 허가된 직원의 데이터가 누락된 것을 감지하면 데이터 연결 탭의 오른쪽 위 모서리에 있는 팝업 알림을 통해 관리자에게 경고 합니다 .

누락된 조직 데이터 업로드

이 누락된 데이터를 업로드하려면 관리자가 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

  1. 팝업 알림에서 다운로드 를 선택하여 조직 데이터가 없는 라이선스가 있는 직원의 이름이 포함된 .csv 파일을 다운로드합니다.
  2. .csv 파일을 엽니다.
  3. 이러한 직원의 누락된 데이터를 추가합니다. 즉, 이전 업로드와 일치하는 방식으로 직원을 설명하는 특성(열)을 추가합니다.
  4. 파일을 업로드합니다. 자세한 내용은 조직 데이터 업로드(후속 업로드) 를 참조하세요.

조직 데이터 업로드에 라이선스가 부여된 모든 직원을 포함할 뿐만 아니라 앞서 설명한 대로 허가되지 않은 직원도 포함하는 것이 좋습니다.

3단계 - 조직 데이터 내보내기

조직 데이터의 형식을 지정하고 업로드하기 전에 하나 이상의 소스에서 데이터를 가져와야 합니다. 기본 원본은 조직의 HR 정보 시스템을 관리하는 팀입니다. 이 팀은 개별 직원에 대한 HR 특성의 데이터 내보내기를 제공해야 합니다.

또한 분석가는 비즈니스 결과에 대한 데이터가 필요할 수 있습니다. 그렇다면 이 정보가 포함된 데이터 저장소에 액세스할 수 있는 기간 업무 소유자에게 문의해야 합니다. 예를 들어 이 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 특정 작업 그룹에 대한 성능 검토 데이터입니다.
  • HR 정보 시스템 외부의 HR에서 캡처한 직원 참여 점수입니다.
  • 성능에 대한 더 많은 보기를 제공하는 판매 또는 기타 할당량 달성 데이터입니다.
  • 직원 설문 조사 데이터.

이 데이터를 가져와서 앱에 업로드한 후 성공적으로 처리할 수 있도록 구조화해야 합니다.

4단계 - 조직 데이터 구조화

내보낸 데이터를 가져오면 올바른 형식으로 구조화합니다.

필수, 예약된 선택 사항 및 사용자 지정 특성 추가

조직 데이터 파일에 추가할 수 있는 특성에는 필수, 예약된 선택 사항 및 사용자 지정의 세 가지 유형이 있습니다.

필수

다음 특성을 .csv 업로드에서 아래에 기록된 대로 열 머리글로 제공합니다.

  • EffectiveDate
    • EffectiveDate 열에 모든 행의 값이 있는지 확인합니다. 업로드에 EffectiveDate 열을 제공하지 않으면 데이터를 업로드한 날짜가 기본 EffectiveDate가 됩니다.
  • PersonId
  • ManagerId
  • 조직 (대/소문자 구분)
예약된 선택 사항

다음 특성은 현재 데이터를 계산, 필터링 및 그룹화하는 데 사용되는 특성에 대한 예약 열 헤더입니다. 특정 Power BI 템플릿에 따라 아래 목록의 다른 특성이 필요할 수 있습니다.

  • LevelDesignation
  • FunctionType
  • HireDate
  • 시간별 전송률
  • 층
  • SupervisorIndicator
  • WeeklyBadgeOnsiteDays
  • 위치

참고

특성은 파일의 순서에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 이러한 필수 및 예약된 특성의 이름은 새 사용자 지정 특성의 이름으로 사용할 수 없습니다.

사용자 정의 특성

사용자 지정 특성은 데이터 필터링 및 그룹화에 사용할 다른 특성입니다. 이러한 특성을 업로드할 때 분석가는 쿼리를 작성할 때 이를 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 특성을 업로드하는 방법을 알아보려면 조직 데이터 업로드(첫 번째 업로드)를 참조하세요.

참고

  • 시스템에서 허용되는 총 특성의 최대 수는 5개의 필수 특성을 포함하는 105개입니다.
  • 모든 숫자 필드(예: 필수 특성 "HourlyRate")는 "number" 형식이어야 하며 쉼표 또는 달러 기호를 포함할 수 없습니다.

팁

파일 서식 지정에 대한 자세한 내용은 파일 규칙 및 유효성 검사 오류 문서로 이동합니다.

파일 내보내기 예제 .csv

다음은 유효한 .csv 내보내기 파일의 예제 코드 조각입니다.

PersonId,EffectiveDate,HireDate,ManagerId,LevelDesignation,Organization,Layer,Area Emp1@contoso.com,12/1/2020,1/3/2014,Mgr1@contoso.com,Junior IC,Sales,8,Southeast Emp2@contoso.com,11/1/2020,1/3/2014,Mgr1@contoso.com,Junior IC,Sales,8,Southeast Emp3@contoso.com,12/1/2020,1/3/2014,Mgr2@contoso.com,Manager,Sales,7,Northeast Emp4@contoso.com,10/1/2020,8/15/2015,Mgr3@contoso.com,Support,Sales,9,Midwest Emp5@contoso.com,11/1/2020,8/15/2015,Mgr3@contoso.com,Support,Sales,9,Midwest Emp6@contoso.com,12/1/2020,8/15/2015,Mgr3@contoso.com,Support,Sales,9,Midwest

특성에 대한 자세한 내용은 특성 참조 섹션을 참조 하세요.

5단계 - 조직 데이터 파일 업로드

원본 .csv 파일을 만든 후 조직 데이터 페이지 > 데이터 허브 또는 데이터 연결 탭을 통해 고급 인사이트 앱에 업로드할 수 있습니다.

조직 데이터를 처음 업로드하는 경우 조직 데이터 업로드(첫 번째 업로드)를 참조하세요. 이번이 처음이 아닌 경우 조직 데이터 업로드(후속 업로드)를 참조하세요.

데이터가 성공적으로 업로드되면 앱은 프로비저닝을 완료하기 위해 더 많은 유효성 검사 및 처리를 수행합니다.

조직 데이터 .csv 파일을 업로드하는 빈도

한 달에 한 번 이상 직원 데이터를 업로드하여 데이터를 최신 상태로 유지하고 분석을 관련성 있게 유지하는 것이 좋습니다. 직원 데이터 업로드가 성공한 직후 사용자가 앱에서 인사이트를 볼 수 있도록 업데이트된 데이터를 사용할 수 있게 됩니다.

일정 기간 동안 데이터 제공

기본적으로 Viva Insights 1년 동안 측정된 직원의 모임 및 이메일 데이터를 포함합니다. 조직 데이터는 업로드 파일의 각 행과 연결된 유효 날짜를 Viva Insights 위해 제공됩니다.

현재 날짜를 기준으로 HR 정보 시스템에서 조직 데이터를 특정 시점으로 내보내는 경우 해당 단일 시점에 대한 직원 모집단의 그림을 볼 수 있습니다. 프로비저닝하는 동안 데이터 충실도가 가장 높으면 지난 13개월마다 조직 데이터 내보내기를 제공해야 합니다. 이 데이터는 단일 파일 또는 파일 시퀀스에서 제공할 수 있습니다.

실제로 어떻게 보이는지 알아보겠습니다. 측정된 각 직원에 대해 13개의 개별 행이 있습니다. 이러한 각 행에는 데이터를 끌어온 매월 유효 날짜가 포함됩니다. 매월 유효 날짜가 불가능한 경우 단일 시점을 제공할 수 있습니다. 이 경우 유효 날짜를 현재 월의 첫 번째 날짜( 1년 전)로 설정합니다. 예를 들어 프로비저닝이 2020년 10월에 발생한 경우 모든 행의 유효 날짜는 2019년 10월 1일로 설정해야 합니다.

직원 공동 작업 활동은 협업 활동 날짜 이전의 가장 최근 조직 데이터 스냅샷(EffectiveDate 기반)에 매핑됩니다.

고급 구성 - 처리할 해당 EntraID를 찾도록 이메일 주소 구성

Viva Insights 전자 메일 주소를 사용하여 처리에 해당하는 EntraID를 찾습니다. 이 고급 구성을 사용하면 Viva Insights 각 전자 메일 주소에 대한 EntraID를 가져오는 데 사용해야 하는 날짜를 선택할 수 있습니다.

옵션 1: EffectiveDate

적용 대상: 데이터 원본이 EffectiveDate의 이메일 주소 변경 내용을 추적합니다.

EffectiveDate는 지정된 특성 값이 직원에게 적용되는 날짜입니다. 특성은 다른 EffectiveDate를 가진 동일한 특성에 대한 다른 레코드가 지정될 때까지 적용됩니다. EffectiveDate가 업로드되지 않으면 업로드 날짜가 기본값으로 사용됩니다.

시나리오

  1. 데이터 원본은 EffectiveDate의 이메일 주소 변경 내용을 추적합니다.
  2. EntraID "A"의 전자 메일 주소가 에서 BoSmith@contoso.comBoJames@contoso.com 로 변경되었습니다. 이 변경 내용은 EffectiveDate를 사용하여 HCM 시스템에 기록됩니다.

예제:

  1. 2024년 4월 14일: EntraID "A"의 전자 메일 주소가 에서 로 변경되었습니다 BoSmith@contoso.comBoJames@contoso.com . 이 변경 내용은 EffectiveDate 04/14/2024에 대한 BoJames@contoso.com 새 행이 있는 HCM 원본 시스템에 기록됩니다.

  2. 이 스냅샷 2024년 4월 15일에 HCM 원본 시스템에서 내보냅니다.

    PersonId EffectiveDate 조직
    BoSmith@contoso.com 04/01/2024 ABC (미국)
    BoJames@contoso.com 04/14/2024 ABC (미국)

  3. 2024년 4월 16일: 스냅샷 날짜에 내보낸 파일이 Viva Insights

옵션 2: 날짜 선택

적용 대상: 데이터 원본이 전자 메일 주소 변경 내용을 추적하지 않습니다. 선택한 날짜의 전자 메일 주소는 모든 이전 날짜에 사용됩니다.

  1. 최근에 데이터를 내보낸 경우 오늘 날짜를 선택합니다.
  2. 그렇지 않으면 이전 날짜를 선택합니다.

시나리오 1

  1. 데이터 원본은 전자 메일 주소 변경 내용을 추적하지 않으며 최근에 데이터 원본에서 데이터를 내보냅니다.
  2. EntraID "A"의 전자 메일 주소가 변경되었으며 새 전자 메일 주소가 전체 기록 데이터의 "A"와 일치하도록 합니다.

예제:

  1. 2024년 4월 14일: EntraID "A"의 전자 메일 주소가 에서 로 변경되었습니다 BoSmith@contoso.comBoJames@contoso.com .

  2. 2024년 4월 15일에 HCM 원본 시스템에서 내보낸 스냅샷:

    PersonId EffectiveDate 조직
    BoJames@contoso.com 04/01/2024 ABC (미국)

  3. 2024년 4월 16일: 스냅샷 날짜에 내보낸 파일이 Viva Insights 업로드됩니다.

  4. 드롭다운에서 2024년 4월 16 일 선택

    • 이렇게 하면 2024년 4월 16일의 이메일 주소(예: BoJames@contoso.com)가 모든 이전 날짜에 대한 EntraID "A"를 가져오는 데 사용됩니다.

시나리오 2

  1. 데이터 원본은 이메일 주소 변경 내용을 추적하지 않으며 최근에 데이터를 내보내지 않았습니다.
  2. EntraID "A"의 전자 메일 주소가 변경되었으며 이전 전자 메일 주소가 전체 기록 데이터의 "A"와 일치하도록 합니다.

예제:

  1. 2024년 4월 20일에 HCM 원본 시스템에서 내보낸 스냅샷:

    PersonId EffectiveDate 조직
    BoSmith@contoso.com 04/01/2024 ABC (미국)

  2. 2024년 4월 25일: EntraID "A"의 전자 메일 주소가 에서 로 변경되었습니다 BoSmith@contoso.comBoJames@contoso.com .

  3. 2024년 5월 10일: 스냅샷 날짜에 내보낸 파일이 Viva Insights 업로드됩니다.

    • 드롭다운에서 2024년 4월 20일 을 선택하고 2024년 4월 25일 또는 2024 년 05월 10일을 선택하지 않습니다.
    • 이렇게 하면 2024년 4월 20일의 이메일 주소(예: BoSmith@constoso.com)가 모든 과거 날짜에 대한 EntraID "A"를 가져오는 데 사용됩니다.

특성 참조

이 섹션에는 고급 인사이트 앱에 업로드된 조직 데이터 파일에서 사용하는 특성에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

참고

microsoft 365의 조직 데이터 기능과 Viva Insights 데이터를 공유하는 경우 아래에 나열된 일부 특성이 공유됩니다. 그러나 Microsoft_ 포함하는 특성은 Viva Insights 사용할 수 없습니다. Microsoft 365의 조직 데이터에 대해 자세히 알아보세요.

참고

"OnsiteDays" 필드는 이제 "WeeklyBadgeOnsiteDays"입니다. 자세한 내용은 아래 표를 참조하세요.

매핑된 필드 Viva Insights 설명 데이터 형식 예제 값 필수 또는 예약됨
PersonId 직원 레코드의 고유 식별자입니다. 직원의 기본 SMTP 주소 또는 이메일 별칭일 수 있습니다. 전자 메일 joe@contoso.com 필수1
ManagerId 직원 관리자의 고유 식별자입니다. 관리자의 기본 SMTP 주소 또는 이메일 별칭일 수 있습니다. CEO의 경우 공백으로 둘 수 있습니다. 전자 메일 sally@contoso.com 필수
조직 직원이 속한 내부 organization. 실행 가능한 인사이트를 더 많이 사용하려면 고유한 조직이 너무 적거나 너무 많이 사용하지 않도록 합니다. String Financial Planning and Analysis 필수
EffectiveDate
  • 지정된 특성 값이 직원에게 적용되는 날짜입니다. 특성은 다른 EffectiveDate를 가진 동일한 특성에 대한 다른 레코드가 지정될 때까지 적용됩니다. EffectiveDate가 업로드되지 않으면 업로드 날짜가 기본값으로 사용됩니다.
  • 관리 DataType을 DateTime_MM/DD/YYYY 또는 DateTime_DD/MM/YYYY로 선택할 수 있습니다.
  • 선택한 Datatype이 DateTime_MM/DD/YYYY인 경우 MM/DD/YYYY, MM/DD/YYYY, "time", MM-DD-YYYY, MM-DD-YYY 또는 YYYY-MM-DD와 같은 더 많은 텍스트가 지원됩니다.
  • 선택한 데이터 형식이 DateTime_DD/MM/YYYY인 경우 DD/MM/YYYY, DD/MM/YYYY, "time", D/MM/YYY, D/MM/YYY, DD-MM-YYYY, DD-MM-YYY 또는 YYYY-DD-MM과 같은 더 많은 텍스트가 지원됩니다.
  • 선택한 Datatype이 DateTime_MM/DD/YYYY 또는 DateTime_DD/MM/YYYY인 경우 2012년 3월 14일 수요일을 지원합니다. 2012년 3월 14일; 2012년 3월 14일; 또는 3월 12일 또는 3월 12일
    		•  날짜/시간 12/31/2021 필수2
    LevelDesignation organization 내 직원의 경험, 관리 수준 또는 연공서열을 나타내는 수준입니다. 실행 가능한 인사이트를 더 많이 사용하려면 고유한 LevelDesignation 값이 너무 적거나 너무 많이 사용하지 않도록 합니다. String Director 예약3
    FunctionType 직원이 수행하는 작업 함수입니다. 실행 가능한 인사이트를 더 많이 사용하려면 고유한 FunctionType이 너무 적거나 너무 많이 사용하지 않도록 합니다. String Finance Management 예약
    HireDate
  • 직원이 고용을 시작한 날짜입니다. 직원에게 고용 날짜가 여러 개 있는 경우 가장 최근 채용 날짜를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
  • 관리 DataType을 DateTime_MM/DD/YYYY 또는 DateTime_DD/MM/YYYY로 선택할 수 있습니다.
  • 선택한 Datatype이 DateTime_MM/DD/YYYY인 경우 MM/DD/YYYY, MM/DD/YYYY, "time", MM-DD-YYYY, MM-DD-YYY 또는 YYYY-MM-DD와 같은 더 많은 텍스트가 지원됩니다.
  • 선택한 데이터 형식이 DateTime_DD/MM/YYYY인 경우 DD/MM/YYYY, DD/MM/YYYY, "time", D/MM/YYY, D/MM/YYY, DD-MM-YYYY, DD-MM-YYY 또는 YYYY-DD-MM과 같은 더 많은 텍스트가 지원됩니다.
  • 선택한 Datatype이 DateTime_MM/DD/YYYY 또는 DateTime_DD/MM/YYYY인 경우 2012년 3월 14일 수요일을 지원합니다. 2012년 3월 14일; 2012년 3월 14일; 또는 3월 12일 또는 3월 12일
    		•  날짜/시간 12/31/2021 예약
    시간별 전송률 직원의 급여는 미국 달러로 시간당 비율로 표시됩니다. 실수 25.25 예약
    층 조직 계층 구조 내에서 직원의 위치는 organization 최고 지도자와의 거리로 표현됩니다. 예를 들어 CEO는 계층 0에 있습니다. 실행 가능한 인사이트를 더 많이 사용하려면 고유 계층이 너무 적거나 너무 많이 사용하지 않도록 합니다. 정수 2 예약
    SupervisorIndicator 관리자는 직원의 상태 IC(개별 기여자), Mngr(관리자) 또는 Mngr+(관리자 관리자)입니다. String IC 예약
    WeeklyBadgeOnsiteDays 직원이 회사의 기본 작업장에서 근무하는 주당 평균 일 수입니다. 0에서 7 사이의 숫자여야 합니다. WeeklyBadgeOnsiteDays는 배지 데이터 또는 다른 원본을 기반으로 할 수 있습니다. 예를 들어 직원이 현장으로 작업할 계획인 일 수를 보여 주는 HR 시스템의 태그입니다. 실수 4 예약
    위치 직원의 사무실 위치입니다. String Burbank 예약
    CountryOrRegion  직원이 근무하는 국가 또는 지역입니다.  String Japan 예약
    My_Custom_attribute
    (예: Campus)    		 만드는 특성 String West 해당 없음(사용자 지정)4

    1. 필수 필드를 포함해야 합니다. 각 필수 필드에는 각 행에 비어 있는 값이 필요하지 않습니다.

    2. 업로드에 EffectiveDate 열을 포함하지 않으면 업로드 날짜가 기본 EffectiveDate가 됩니다.

    3. 이러한 예약 필드를 포함할 필요가 없습니다. 그러나 이 이름을 사용하는 경우 이러한 열 이름을 유지합니다.

    4. 사용자 지정 특성을 포함할 필요는 없습니다. 그러나 추가하면 필수 또는 예약된 특성과 동일한 이름을 가질 수 없습니다.

    특성 참고 사항 및 권장 사항

    일부 특성은 모집단의 하위 집합에 대해서만 존재합니다.

    포함할 특성을 선택할 때 일부 특성 값은 한 organization 채워질 수 있지만 다른 특성 값은 채워지지 않을 수 있습니다. 예를 들어 업로드에 판매 organization만 적용되는 판매 할당량 달성 데이터가 포함된 경우 판매 외부 직원을 필터링하고 그룹화하기 위해 이 데이터를 사용할 수 없습니다.

    고유 값이 너무 많습니다.

    경우에 따라 특성에 그룹화 및 필터링에 사용할 고유 값이 너무 많습니다. 예를 들어 작업 함수 또는 코드가 너무 좁게 정의된 경우 전체 그룹에 대한 유용한 보기를 제공하지 않을 수 있습니다. 특성에 값당 모집단이 작은 수백 개의 고유 값이 있는 경우 특성이 유용하지 않을 수 있습니다.

    고유 값이 너무 적습니다.

    반대로 특성이 너무 광범위하게 정의되어 유용한 필터링이 되는 경우도 있습니다. 예를 들어 organization 미국 전적으로 상주하고 직원당 HR 레코드에 항상 미국과 동일한 국가 코드가 포함된 경우 해당 특성은 유용하지 않습니다.

    중복 특성

    일부 특성은 동일한 데이터를 나타내고 분석을 위해 불필요한 중복 데이터를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 HR 데이터에는 직원의 비용 센터 ID와 비용 센터 이름이 모두 포함될 수 있습니다. 둘 다 동일한 정보를 약간 다른 형식으로 나타내므로 더 많은 "사용자 친화적인" 이름을 가진 정보만 포함합니다.

    LOB(기간 업무) 데이터

    HR 데이터와 달리 기간 업무 데이터의 경우 데이터 업로드의 일부로 회사의 모든 사용자를 포함할 필요가 없습니다. 분석하려는 시나리오를 알면 결정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 영업 organization 직원 간의 공동 작업 패턴을 참여도가 낮은 직원과 비교해보려고 합니다. 광범위한 공동 작업 패턴을 특성화할 수 있도록 모든 직원에 대한 HR 데이터를 원하지만 성과 값을 사용하여 특정 보고서 출력을 그룹화하고 필터링하기 때문에 Sales organization 직원의 참여 점수 데이터만 필요합니다.