上傳組織資料 (後續上傳)
如果組織數據已上傳至進階深入解析應用程式,您身為系統管理員,可以使用本文中的資訊來:
- 編輯現有數據。
- 取代現有的數據。
- 從現有資料中刪除組織屬性。
如準備 組織數據中所述,在準備數據之後完成這些步驟。
重要事項
只有當這不是您第一次上傳組織數據時,才遵循下列步驟。 如果這是您的第一次上傳,請遵循上 傳組織數據 (第一次上傳) 中的步驟。
對於來自舊版應用程式的客戶:
如果您要從舊版進階深入解析應用程式移轉,您上傳至舊版應用程式的數據將會自動在新的應用程式中使用。 開始使用新的應用程式上傳數據之後,請在這裡進行所有後續上傳。 繼續使用新的應用程式可防止數據不一致。
工作流程
準備源數據之後,上傳程式會遵循下列步驟,如下列各節所述:
您上傳 .csv 檔案。
您會對應欄位。
應用程式會驗證您的數據。 (如果驗證不成功,您可以從驗證 失敗中所述的幾個選項中選擇。)
應用程式會處理您的數據。 (如果處理不成功,您可以從 處理失敗中所述的幾個選項中選擇。)
在數據成功驗證和處理之後,整體數據上傳工作就會完成。
更新、取代或刪除數據
這三個動作都共用相同的前兩個步驟:
選取 [數據中樞] 索引標籤上的 [開始] 按鈕,或選取 [數據連線] 索引標籤上的 [編輯或啟動新的上傳] 按鈕。
產生的頁面會列出三個選項:
- 新增或編輯數據
- 刪除選擇性欄位
- 取代所有數據
根據您想要執行的動作進行選取,然後流覽至下列步驟 3 的對應區段。
動作 區段 Comments 新增新員工 (列) 更新現有的組織數據 您的檔案包含必須包含所有必要的欄位 (PersonId、 ManagerId 和 組織) 和其他選擇性欄位。 在數據行 (新增欄位) 更新現有的組織數據 您的檔案必須包含 PersonId 和其他選擇性欄位。 編輯數據行 (欄位) 更新現有的組織數據 您的檔案必須包含 PersonId 和其他選擇性欄位。 刪除屬性 從現有的組織數據中刪除選擇性欄位 您只能刪除選擇性屬性。 如果您刪除自動重新整理查詢中使用的欄位,將會停用這些查詢。 取代所有現有的組織數據 取代現有數據 這個選項 會永久刪除 您過去上傳的所有組織數據。 如果您的檔案遺漏任何欄位,將會停用使用這些欄位的自動重新整理查詢。
更新和取代現有數據
更新現有數據
File upload
在 [上傳檔案] 底下,選取您要上傳的檔案,然後選取 [ 下一步]。
現在您已準備好對應欄位。 針對後續步驟,請移至 [字段對應]。
範例:新增數據行
假設您想要上傳每位員工的新參與分數值。 您已上傳建議的 13 個月或更久的快照集數據,其中包含所有員工所需的數據行;現在您想要將參與分數值套用至所有歷史數據。 您會選擇 [更新現有的組織資料 ] 選項。 若要上傳新的 EngagementScore 數據行,您必須上傳包含該數據行的檔案。
編輯組織屬性的重要步驟
如果您想要編輯過去的屬性,您的 .csv 檔案必須包含具有正確 EffectiveDates 的更新值,以確保更新的值會在正確的期間內套用。
例如,請考慮此組織數據在 Viva Insights 內的初始狀態:
StartDate | EndDate | PersonId | ManagerId | BadgeData | Comments |
---|---|---|---|---|---|
01/01/0001 | 09/01/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | - | 在此期間,BadgeData 是 - |
09/01/2023 | 09/08/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | 102 | 在此期間,BadgeData 為 102 |
09/08/2023 | 12/31/9999 | W@contoso.com | R@contoso.com | 106 | 在此期間,BadgeData 為 106 |
在此案例中,如果您想要編輯從 09/06/2023 開始的 ManagerId 值,而且您想要未來無限期套用新值, 您必須從所有過去累加式上傳的每個 EffectiveDate 09/06/2023 更新 ManagerId () 即使 ManagerId 字段不是累加上傳 () 的一部分。
因此,您的新上傳看起來會像這樣:
EffectiveDate | PersonId | ManagerId |
---|---|---|
09/06/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com |
09/08/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com |
在該上傳之後,您的組織數據看起來會像這樣。 請注意,針對 09/06/2023 和 09/08/2023,ManagerId 已更新為 “D”。
StartDate | EndDate | PersonId | ManagerId | BadgeData | Comments |
---|---|---|---|---|---|
01/01/0001 | 09/01/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | - | |
09/01/2023 | 09/06/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | 102 | |
09/06/2023 | 09/08/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com | 102 | 已新增此數據列,但 EndDate 為 09/08/2023,因為我們有現有的未來專案。 |
09/08/2023 | 12/31/9999 | W@contoso.com | D@contoso.com | 106 |
或者,讓我們想像一下不同的案例。 如果您只想要針對 09/06/2023 和 09/08/2023 之間的日期變更 ManagerId,這會是您的上傳:
EffectiveDate | PersonId | ManagerId |
---|---|---|
09/06/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com |
上傳之後,您的組織數據看起來會像這樣。 請注意,在 2023/09/08 之後,ManagerId 仍然是 “R”,因為 09/08/2023 上一個專案沒有任何變更。
StartDate | EndDate | PersonId | ManagerId | BadgeData | Comments |
---|---|---|---|---|---|
01/01/0001 | 09/01/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | - | |
09/01/2023 | 09/06/2023 | W@contoso.com | R@contoso.com | 102 | |
09/06/2023 | 09/08/2023 | W@contoso.com | D@contoso.com | 102 | 已新增此數據列,但 EndDate 為 09/08/2023,因為我們有現有的未來專案。 |
09/08/2023 | 12/31/9999 | W@contoso.com | R@contoso.com | 106 |
最後,如果您不記得 EffectiveDate 欄位先前的值,您應該刪除需要編輯的數據行,並使用更新的值再次上傳數據行。 或者,如果有多個數據行需要編輯,您也可以將所有過去的數據取代為新的上傳,並使用更新的值。
取代現有數據
File upload
- 取代現有的資料:
輸入 上傳名稱。
在 [上傳檔案] 底下,選取您要上傳的 .csv 檔案。
請確定 .csv 檔案為:
- UTF-8 編碼
- 當您開始上傳程式時,請不要在不同的程序中開啟
- 不大於 1 GB
注意事項
若要查看 .csv 檔案的結構和指導方針,並避免上傳期間的常見問題,您可以透過下載 .csv範本連結下載範本。
選取 [ 下一步],以上傳您的檔案。 如果您需要取消上傳,請選取 [取消]。
現在您已準備好對應欄位。 針對後續步驟,請移至 [字段對應]。
從現有的組織數據中刪除選擇性欄位
- 刪除欄位:
將刪除動作命名為 ,以便稍後參考。
識別您想要刪除的屬性,然後核取對應的方塊。
產生的畫面會列出已刪除的屬性。 選 取 [上一步 ] 以返回數據中樞。
刪除程式現在已完成。
重要事項
下列各節僅適用於 上傳 和 取代 動作。
欄位對應
上傳檔案之後,您會看到欄位對應頁面。 若要檢視數據的深入解析,您必須將欄位 (資料行) 從您的 .csv 檔對應至應用程式辨識的功能變數名稱。
欄位有兩種類型: 系統預設值 和 自定義。
系統預設 (必要或選擇性)
系統預設欄位可以是 必要的,也就是 PersonId、 ManagerId 和 Organization 或 選擇性欄位。 這些必要和選擇性欄位代表屬性,Viva Insights 知道並用於分組和篩選以外的特定計算。
重要事項
每個必要欄位在每個數據列中都必須有有效的非 Null 值。 您必須對應所有必要的 Viva Insights 值,即使 .csv 檔案中的數據行標頭與 Viva Insights 值名稱不完全相符。
選擇性欄位通常是應用程式建議使用的系統欄位。 如果您的組織沒有其數據,則不需要對應選擇性欄位。
若要瞭解欄位是必要還是選擇性,請參閱對應清單右側的 [Viva 屬性] 區段。 必要屬性具有「必要」標籤,而選擇性屬性具有「選擇性」標籤。
自訂
自訂欄位是您可以建立的選擇性屬性。 下一節的步驟 5a 說明如何對應和命名自定義屬性。
對應欄位
請遵循下列步驟,將 .csv 數據對應至 Viva Insights 屬性。
重要事項
出現在 [源數據行 名稱] 底下的所有 .csv 標頭字段,都必須先對應,才能前進到上傳程式的下一個部分。
針對每個必要的 Viva Insights 欄位:
在 [源數據行名稱] 底下尋找對應 的數據行標頭。 若要避免稍後發生驗證錯誤,請確定此資料行是正確的數據類型。
在 [對應至 Viva Insights 字段] 資料行下,開啟下拉式清單,然後選取與您在步驟中識別的數據行標頭對應的 Viva Insights 屬性。
提示
將滑鼠停留在屬性名稱上方,以讀取其描述。
如果您要 更新 資料,您可以選擇只查看您已新增的新資料行或您已變更的數據行標頭。 若要這樣做,請選取 [ 僅顯示無效字段 ] 切換。
針對自定義和選擇性字段重複步驟 4a 和 4b。
- 若要新增自定義欄位,只要將它包含為數據檔中的數據行即可。 應用程式會自動為其指派名稱並進行對應。 針對此版本的 Viva Insights,所有自定義屬性都會被指派預設名稱,而且只能分類為字串數據類型。
重要事項
請勿將 TimeZone 上傳為數據行。 您會收到錯誤。
- 若要新增自定義欄位,只要將它包含為數據檔中的數據行即可。 應用程式會自動為其指派名稱並進行對應。 針對此版本的 Viva Insights,所有自定義屬性都會被指派預設名稱,而且只能分類為字串數據類型。
對應欄位之後,應用程式會驗證和處理您的數據,如下列各節所述。 如果驗證和處理成功,您對上傳程序的輸入就會完成。
如果遺漏或排除預期的數據行
若要讓查詢順利執行,特定屬性 (數據行) 必須存在於組織數據中。 開啟自動重新整理選項的查詢也適用此需求。 如果數據上傳遺漏查詢所使用 (數據行) 屬性,則應用程式會向您發出警示。 您會看到列出屬性欄位的數據表,以及使用這些欄位的查詢,以及警告訊息:「繼續將會停用這些查詢。 如果在函式進行時建立包含這些欄位的自動重新整理查詢,它也會停用。」
檢閱遺漏的屬性之後:
- 如果您決定不要繼續上傳或取代數據,請選取 [取消]。 此按鈕會將您返回欄位對應頁面。
- 如果您決定即使遺漏屬性仍繼續上傳數據,請選取 [ 下一步]。 請注意,此選項會關閉上述查詢的自動重新整理。 您仍然可以存取這些查詢最後一次執行的結果。
驗證
對應屬性之後,應用程式就會開始驗證您的數據。
在大部分情況下,檔案驗證應該會快速完成。 如果您的組織數據檔很大,驗證最多可能需要一到兩分鐘的時間。
完成此階段之後,驗證會成功或失敗。
如需接下來會發生什麼事的相關信息,請移至適當的區段:
驗證成功
驗證成功之後,Viva Insights 會開始處理新的數據。 處理可能需要幾小時到一天左右的時間。 在處理期間,您會在數據 連線 > 上傳或刪除進行中數據 表上看到「處理」狀態。
處理完成之後,它會成功或失敗。 視結果而定,您會在 [ 數據連線 ] 畫面右上角收到成功通知或失敗通知。
處理成功
處理成功時,您會在 上傳或刪除歷程記錄 數據表中看到「成功」狀態。 此時,上傳程式已完成。
以下是在下列體驗中上傳組織數據之後,反映組織數據所需的一般時間量:
數據連線>匯入歷程記錄中顯示的成功狀態:幾個小時
數據品質索引標籤、彈性查詢和 Power BI 範本: 一到兩天
Teams 應用程式中的領導者/主管報告: 下一次每周重新整理
在您收到「成功」狀態之後,您可以:
注意事項
每個租使用者一次只能有一個進行中的上傳。 您必須完成一個數據檔的工作流程,這表示在開始下一個數據檔的工作流程之前,先引導它進行成功的驗證和處理,或放棄它。 上傳工作流程的狀態或階段會顯示在 [ 數據連線] 索引 卷標上。
處理失敗
如果處理失敗,您會在 上傳或刪除進行中 數據表中看到失敗狀態。 選取狀態中的連結可讓您了解失敗的說明。
選 取 [編輯] 或 [開始新的上傳]。 這個按鈕可讓您針對稍早上傳的數據檔案執行下列動作:
- 編輯 以新增數據列或數據行。
- 刪除屬性。
- 將現有的檔案取代為新檔案。
注意事項
處理失敗通常是因為後端錯誤。 如果您看到持續性處理失敗,且您已更正上傳檔案中的數據,請向我們記錄支援票證。
驗證失敗
如果數據驗證失敗,您會看到新的畫面,其中包含「驗證失敗」錯誤,以及有關失敗的一些資訊。 如果您不想繼續上傳程式,可以選取 [ 取消上傳 ] 按鈕。
在原始程式檔中進行變更並再次嘗試上傳之前,您可以選取 [ 下載問題]。 此記錄檔描述數據中可能造成驗證錯誤的問題。 使用此資訊來決定下一步要執行的動作:修正源數據或變更您的對應設定。
修正數據錯誤的指導方針
當任何數據列或數據行具有任何屬性的無效值時,整個上傳都會失敗,直到您修正原始程序檔 (或修正屬性對應) 為止。
若要瞭解如何格式化檔案以防止錯誤,請參閱 檔案規則和驗證錯誤。