Chargements suivants

Les administrateurs peuvent utiliser les étapes suivantes pour charger (importer) ultérieurement des données organisationnelles dans l’application Advanced Insights. Effectuez les étapes après la préparation des données, comme décrit dans Préparer les données organisationnelles.

Important

Suivez ces étapes uniquement si ce n’est pas la première fois que vous chargez des données organisationnelles. S’il s’agit de la première fois, suivez les étapes décrites dans Télécharger données organisationnelles (premier chargement).

Importer des tâches

L’importation de données organisationnelles nécessite les tâches suivantes :

  1. File upload
  2. Mappage de champs
  3. Validation des données

Après avoir préparé les données sources, vous pouvez charger le fichier .csv et mapper les champs. Une fois les champs mappés, l’application Advanced Insights valide les données. Une fois les données validées, la tâche globale d’importation de données est terminée. Si la validation des données échoue, vous pouvez choisir parmi quelques options décrites dans Validation fails.

File upload

Utilisez les étapes suivantes pour charger (importer) vos données d’organisation en tant que fichier .csv.

  1. Ouvrez l’application. Si vous y êtes invité, entrez les informations d’identification de votre organisation.

  2. Sélectionnez Data sourcesOrganizational > data.

  3. Sélectionnez Télécharger pour afficher l’historique Télécharger de votre organisation.

  4. Sélectionnez Nouveau chargement.

  5. Dans Télécharger, sélectionnez Nom de votre chargement, entrez un nom, sélectionnez Ajouter une description facultative et entrez une description.

  6. Sélectionnez l’une des options suivantes pour ajouter, modifier ou remplacer des données organisationnelles existantes qui ont déjà été chargées. Vous pouvez également sélectionner l’exemple de modèle Télécharger (où les attributs peuvent se trouver dans n’importe quel ordre) pour répondre aux exigences de fichier :

    • Ajouter de nouveaux employés aux données organisationnelles existantes : cette option est identique à l’option Ajouter des données héritées des versions antérieures. Cela ajoute de nouveaux employés à vos données organisationnelles existantes. Vous pouvez également utiliser cette option pour ajouter de nouvelles valeurs d’attribut et modifier des valeurs d’attribut existantes dans le même chargement. Toutefois, vous devez inclure tous les attributs requis avec le chargement, y compris PersonId, ManagerId, Organization et EffectiveDate. Si EffectiveDate n’est pas fourni, le processus ajoute automatiquement la date de chargement pour toutes les valeurs EffectiveDate dans les données nouvellement chargées.
    • Ajouter de nouvelles données pour les employés existants : ajoute de nouveaux attributs aux données organisationnelles des employés existants en chargeant les attributs minimaux requis de PersonId et EffectiveDate (s’il n’est pas fourni, le processus ajoute automatiquement la date de chargement pour toutes les valeurs EffectiveDate). Vous pouvez également utiliser cette option pour modifier les valeurs d’attribut existantes pour les employés existants dans le même chargement.
    • Modifier les données pour les employés existants : modifie les valeurs d’attribut actuelles pour les données organisationnelles des employés existants en chargeant les attributs minimaux requis de PersonId et EffectiveDate (s’ils ne sont pas fournis, le processus ajoute automatiquement la date de chargement de toutes les valeurs EffectiveDate dans les données nouvellement chargées) ainsi que les données d’employé modifiées.
    • Supprimer des données pour les employés existants : supprime les attributs qui ne sont pas requis dans les données organisationnelles existantes. Dans les attributs existants, sélectionnez un ou plusieurs attributs à supprimer, puis sélectionnez l’icône Supprimer (corbeille). Vous ne pouvez pas supprimer les attributs requis. Lorsque vous voyez le message confirmant la suppression, sélectionnez Confirmer ou Annuler (uniquement si vous souhaitez sélectionner des attributs différents ou supplémentaires à supprimer).
    • Télécharger un nouveau fichier de données d’organisation : supprime toutes les données précédemment chargées et les remplace par un nouveau chargement par tous les attributs requis.

    Important

    Si vous découvrez qu’un chargement de données existant contient des données sensibles, incorrectes ou non autorisées, utilisez Télécharger un nouveau fichier de données d’organisation pour le remplacer définitivement par de nouvelles données d’employé.

    Options de chargement suivantes

  7. Sélectionnez le fichier .csv avec les nouvelles données d’employé que vous souhaitez charger, puis sélectionnez Ouvrir après avoir examiné les considérations importantes suivantes concernant le chargement :

    • Le fichier .csv que vous chargez doit être encodé en UTF-8.
    • Les colonnes de champ peuvent se trouver dans n’importe quel ordre dans le fichier .csv.
    • Vérifiez que le fichier .csv n’est pas ouvert dans un autre programme lorsque vous commencez le processus de chargement.
    • Si vous voyez un message sur la mise à jour des données existantes, sélectionnez Confirmer.
    • Une fois le processus de chargement commencé, le processus est irréversible.
  8. Mappez les champs le cas échéant. Pour plus d’informations, consultez les détails de la colonne Champ.

    1. Dans la colonne Source du fichier, mappez les noms du fichier .csv aux noms correspondants pour les attributs Advanced Insights.
    2. Entrez les valeurs des autres colonnes de la table, le cas échéant, par exemple pour les options Type de données et Rapport.
    • Lorsque vous ajoutez des employés ou que vous remplacez par de nouvelles données, vous verrez les types de champs suivants, qui incluent les seuils de validité :

      Champs système pour l’ajout d’employés.

    • Lors de la modification des données des employés, vous verrez les types de champs suivants, ce qui exclut les seuils de validité :

      Champs système pour la modification des employés.

    1. Mappez les champs facultatifs et personnalisés, le cas échéant. Vous devez uniquement mapper les colonnes dans le fichier .csv que votre organisation considère comme important pour l’analyse. Par exemple, si « Region » est important et que vos données contiennent ce champ, mappez-le.
    • Lorsque vous ajoutez des employés ou que vous remplacez par de nouvelles données, vous verrez les types de champs suivants, qui incluent les seuils de validité :

      Champs personnalisés pour l’ajout d’employés.

    • Lors de la modification des données des employés, vous verrez les types de champs suivants, ce qui exclut les seuils de validité :

      Champs personnalisés pour la modification des employés.

  9. Dans Envoyer pour validation, cochez la case pour vérifier que ces mappages sont corrects, puis sélectionnez Envoyer pour démarrer le processus de chargement et de validation.

  10. Vous verrez ensuite un message pendant la validation des données, puis un nouveau message lorsqu’elles sont réussies ou non. Ce qui suit peut provoquer un message d’avertissement :

    • Colonnes omises : si vous remplacez un chargement existant et que vous mappez des champs, vous avez choisi d’omettre une ou plusieurs colonnes présentes dans le schéma de données de chargement existant, et au moins une requête d’actualisation automatique dépend de ces colonnes (omises).
    • Colonnes exclues - Lors de la définition des options De rapport pour les attributs sur la page Mappage , vous avez choisi d’exclure une ou plusieurs colonnes des résultats de la requête, et au moins une requête d’actualisation automatique dépend de ces colonnes (exclues).

    Si vous voyez un message d’avertissement concernant l’un de ces problèmes, accédez à Si les colonnes attendues sont manquantes ou exclues. Si ce n’est pas le cas, accédez à la validation des données.

Mappage de champs

Vous devez mapper les champs (colonnes) du fichier .csv source aux noms de champs que l’application reconnaît. Vous les mappez dans > Télécharger de données organisationnelles.

Nouveau mappage de champ de chargement

La page Télécharger contient des champs système et personnalisés que vous devez mapper pour le fichier de chargement.

Lorsque vous ajoutez de nouveaux attributs à un chargement existant, vous devez sélectionner tous les attributs obligatoires et facultatifs que vous avez mappés précédemment dans les chargements précédents, en plus des nouveaux attributs que vous souhaitez ajouter (ajouter).

Utilisez l’option Ajouter de nouvelles données pour les employés existants ou Modifier les données des employés existants pour charger des données nouvelles ou remplacer des données existantes. Assurez-vous que votre fichier suit le format des attributs requis (tels que PersonId et EffectiveDate, qui, s’ils ne sont pas fournis, le processus ajoute automatiquement la date de chargement pour toutes les valeurs EffectiveDate) et les nouveaux attributs, puis mappez en conséquence.

Champs système

Les champs système représentent des attributs connus par l’application et utilisés dans des calculs spécifiques au-delà du regroupement et du filtrage. Un champ système peut être obligatoire ou facultatif. Toutefois, le seuil de validité ne peut pas être modifié lors de la modification de données existantes.

  • Les champs obligatoires sont identifiés de deux manières. Leurs lignes ont un ombrage foncé et apparaissent comme « Obligatoire » sous l’en-tête de colonne Source. Ces lignes représentent les données trouvées dans le fichier chargé. Pour que le chargement réussisse, vous devez mapper les champs requis avec une colonne de votre fichier .csv qui est le type de données correct et répond au seuil de validité.

    Important

    Chaque champ requis doit avoir une valeur valide et non Null dans chaque ligne. Cela signifie que, même si les noms de ces attributs ne sont pas présents dans le fichier .csv chargé, d’autres colonnes doivent être présentes dans le fichier .csv mappé à ces attributs.

  • Les champs facultatifs apparaissent sous les champs requis dans les lignes dont l’ombrage est plus clair. Ces lignes sont généralement rencontrées dans des champs système qui sont suggérés pour une utilisation. Vous n’avez pas besoin de mapper ces champs si votre organisation n’a pas de données pour eux.

Champs personnalisés

Les champs personnalisés sont des attributs facultatifs que vous pouvez créer. Sélectionnez une colonne dans le fichier .csv. Nommez la colonne, sélectionnez le type de données, définissez le seuil de validité, puis sélectionnez l’option rapport. Le seuil de validité ne peut pas être modifié lors de la modification de données existantes.

Détails de la colonne de champ

  • La colonne source correspond à chacun des champs du fichier chargé.

  • Le nom de l’application Advanced Insights est le nom de la version de l’application de votre organisation.

  • Le type de données est le type de données des champs.

    Notes

    Si le type de données est Boolean, la valeur du champ booléen doit être TRUE ou FALSE.

  • Le seuil de validité définit le pourcentage de lignes du fichier chargé qui doivent avoir des valeurs non Null (aucun vide) pour l’attribut dans les champs suivants. Le fichier source peut toujours être valide même si certaines lignes ont des valeurs manquantes pour certaines colonnes. Ce paramètre n’est pas destiné à vérifier ou à autoriser des valeurs non valides. Une seule valeur non valide, telle qu’un type de données incorrect, une adresse e-mail ou une chaîne TimeZone, entraîne l’échec du chargement du fichier.

    • Attributs obligatoires : étant donné que PersonId et EffectiveDate sont des attributs obligatoires, leur valeur de seuil de validité doit être de 100 %. Cette valeur ne peut pas être modifiée.
    • Champs avec des valeurs minimales : le seuil pour les champs ManagerId, Organization et LevelDesignation est défini sur 95 % par défaut.
    • Autres champs système : le seuil de validation pour les autres champs système est défini sur 95 % par défaut, mais vous pouvez augmenter ou diminuer cette valeur.
    • Champs personnalisés : pour plus d’informations, consultez Définir le seuil de validité pour les champs personnalisés.
  • Inclure dans le rapport : vous permet de décider comment traiter les données sensibles dans le rapport qui seront générées au sujet de l’opération d’importation. Il offre les options suivantes pour chacune des colonnes de vos données sources :

    Mapper les champs de données.

    • Afficher dans le rapport : permet d’afficher la valeur réelle des données dans le rapport comme elle a été importée dans le fichier de données de l’organisation.
    • Hachage dans le rapport : dé-identifie les données sensibles. Si vous choisissez cette option, le rapport inclut les données générées sur l’opération d’importation, mais au lieu d’afficher les valeurs réelles qui ont été extraites du fichier source, il affiche une version hachée de la valeur, un format qui ne peut pas être lu.
    • Exclure du rapport : empêche l’apparition de la valeur de données dans le rapport. Vous pouvez sélectionner cette option pour n’importe quel attribut que vous considérez comme hautement sensible. Toutefois, pour des raisons de confidentialité des données, l’application affecte automatiquement Exclude du rapport à des attributs particuliers, tels que ManagerId. Dans ce cas, vous ne pouvez pas modifier cette valeur.

    Notes

    La visibilité d’un ou de plusieurs attributs (colonnes) peut être définie sur Afficher dans le rapport ou le hachage dans le rapport pour les données précédemment chargées. Si vous remplacez ce paramètre par Exclure du rapport, toute requête d’actualisation automatique qui dépend des données de cette colonne rencontrera une violation de schéma.

    Si c’est le cas, une fois que vous avez terminé le mappage des champs, vous verrez un message d’avertissement indiquant que « Votre chargement présente certains problèmes susceptibles d’affecter l’actualisation automatique des requêtes ». Pour plus d’informations sur ce message, consultez Si les colonnes attendues sont manquantes ou exclues.

Si les colonnes attendues sont manquantes ou exclues

Pour qu’une requête s’exécute correctement, il faut que des attributs particuliers (colonnes) soient présents dans les données de l’organisation. Cela est également vrai pour les requêtes pour lesquelles l’option d’actualisation automatique est activée. Si des colonnes attendues sont manquantes ou si les paramètres de visibilité (que vous définissez à l’aide des options Rapport de la page Mappage ) excluent les colonnes attendues, un message d’avertissement semblable au suivant s’affiche :

avertissement de requête d’actualisation automatique.

Sous ce message, un tableau dans la zone Détails de l’avertissement répertorie les requêtes d’actualisation automatique affectées et fournit des détails sur les problèmes rencontrés. Ces informations sont destinées à être examinées uniquement. Vous ne pouvez pas modifier les paramètres de données ou de mappage sur cette page.

Après avoir examiné les problèmes, si vous décidez de ne pas poursuivre le remplacement des données, sélectionnez Retour. Cela vous renvoie à la page de mappage de champs ; continuez avec l’étape 8.

Pour poursuivre le chargement des données malgré les problèmes, sélectionnez Suivant. Notez que ce choix désactive l’actualisation automatique pour les requêtes répertoriées dans la zone Détails de l’avertissement . Les résultats des dernières exécutions de ces requêtes restent disponibles.

Validation de données

Une fois que vous avez effectué les étapes du mappage de champs, le fichier de données d’organisation est chargé et validé. Au cours de cette phase, vous verrez un message sur le fichier en cours de chargement :

Télécharger en cours.

Dans la plupart des cas, la validation des fichiers doit s’effectuer très rapidement. Toutefois, si votre fichier de données d’organisation est très volumineux, la validation peut prendre quelques minutes.

Une fois cette phase terminée, le fichier réussit ou échoue à la validation. Pour plus d’informations, accédez à la section applicable :

Notes

Chaque locataire ne peut avoir qu’un seul chargement en cours à la fois. Vous devez terminer le flux de travail d’un fichier de données, soit en le guidant vers une validation réussie, soit en l’abandonnant, avant de commencer un nouveau chargement. L’état ou l’étape du chargement s’affiche dans la barre de progression en haut de la page Télécharger.

Important

Vous devez rester connecté et conserver la page ouverte dans votre navigateur web pendant le chargement. Si vous fermez le navigateur (ou la page du navigateur), le chargement est annulé.

La validation réussit

Si la validation réussit, la page Télécharger l’indique et affiche la taille du chargement et que le processus global est terminé. Après une validation réussie, l’application traite vos nouvelles données.

La validation a réussi.

Vous pouvez sélectionner les données > Data sourcesOrganizational > Télécharger pour afficher Télécharger historique. Vous pouvez ensuite sélectionner Réussites pour voir les données qui ont été validées et chargées avec succès.

Vous pouvez effectuer les opérations suivantes pour un chargement :

  • Sélectionnez l’icône Affichage (œil) pour afficher un résumé des résultats de validation.
  • Sélectionnez l’icône Mappage pour afficher les paramètres de mappage du flux de travail.
  • Sélectionnez l’icône Télécharger le journal pour afficher le journal.

Notes

Chaque locataire ne peut avoir qu’un seul chargement en cours à la fois. Par conséquent, vous devez terminer le flux de travail d’un fichier de données, ce qui signifie que vous le guidez vers une validation réussie ou l’abandonnez, avant de commencer le chargement d’un autre fichier de données. L’état ou l’étape du chargement s’affiche dans la barre de progression en haut de la page Télécharger.

Échec de la validation

Si la validation des données échoue, la page Validation affiche une notification « Échec de validation ». Il affiche également des détails sur la tentative de validation et vous présente les options suivantes :

Échec de la validation.

Après un échec de validation, il est préférable d’abord de comprendre les erreurs en analysant la table récapitulative des erreurs. Vous pouvez également sélectionner Les problèmes de téléchargement pour examiner le journal des erreurs.

Les informations sur les erreurs vous aident à choisir le chemin d’accès à choisir suivant, par exemple s’il faut corriger les données sources, modifier le mappage ou abandonner le chargement actuel. Le tableau suivant décrit ces options.

Instructions pour corriger les erreurs dans les données

Nature des erreurs Sélection recommandée Description
Erreurs mineures, petit en nombre Sélectionner Modifier le mappage La page Mappage des champs s’affiche, sur laquelle vous pouvez modifier la façon dont vous mappez des champs de fichier source à des attributs d’application, éventuellement modifier les seuils de validation, puis réessayez de valider. Vous pouvez effectuer ces opérations sans modifier et charger à nouveau le fichier source. Cela est préférable pour les erreurs mineures, telles que le mappage de la colonne incorrecte dans le fichier source ou l’affectation d’un seuil de validation trop élevé à un attribut particulier.
Erreurs majeures Sélectionner Télécharger fichier La première page de chargement de fichier s’affiche. Envisagez cette option en cas d’erreurs majeures dans les données chargées à l’origine. Tout d’abord, modifiez le fichier de données source pour corriger ces erreurs, puis réessayez le processus de chargement et de validation avec le fichier corrigé.

Il existe également une option permettant de sélectionner Abandonner, un bouton en haut à droite de la page. Sélectionnez cette option pour annuler le chargement actuel. Vous pouvez abandonner votre chargement pour n’importe quelle raison, liée ou non à des erreurs dans le fichier de chargement.

Notes

  • L’application ne modifie pas ou ne renseigne pas les données manquantes dans les chargements RH, par exemple pour TimeZone. L’administrateur est chargé de corriger ces erreurs ou omissions.
  • Quand une ligne de données ou une colonne a une valeur non valide pour un attribut, le chargement entier échoue jusqu’à ce que le fichier source soit résolu (ou que le mappage modifie le type de validation de l’attribut d’une manière qui rend la valeur valide). L’abaissement d’un seuil n’ignore pas ou ignore une valeur non valide.

Les éléments suivants peuvent aider à corriger les données d’un fichier source chargé qui peut être à l’origine des erreurs de validation.

Quand une ligne de données ou une colonne a une valeur non valide pour un attribut, le chargement entier échoue jusqu’à ce que le fichier source soit résolu (ou que le mappage modifie le type de validation de l’attribut d’une manière qui rend la valeur valide). L’abaissement d’un seuil n’ignore pas ou ignore une valeur non valide.

Règles pour les en-têtes de champ

Tous les noms d’en-tête ou de colonne de champ doivent :

  • Commencer par une lettre (pas un nombre)
  • Contenir uniquement des caractères alphanumériques (lettres et chiffres, par exemple Date1).
  • Avoir au moins une lettre minuscule (Hrbp) ; que des majuscules ne fonctionne pas (HRBP)
  • Correspondre exactement comme indiqué pour les attributs facultatifs Obligatoire et Réservé, y compris pour la sensibilité de la casse, tels que PersonId et HireDate
  • n’avez pas d’espaces vides ou de caractères spéciaux de début ou de fin (non alphanumériques, tels que @, #, %, &); si des espaces ou des caractères spéciaux sont inclus, qui seront supprimés du nom

Règles pour les valeurs de champ

Les valeurs de champ dans les lignes de données doivent respecter les règles de mise en forme suivantes :

  • Les valeurs de champ EffectiveDate et HireDate requises doivent être au format MM/JJ/AAAA
  • Les valeurs de champ PersonId et ManagerId requises doivent être une adresse de messagerie valide (par exemple, gc@contoso.com).
  • Les valeurs de champ TimeZone requises doivent être dans un Format Windows pris en charge
  • Les valeurs de champ Couche requises doivent contenir des nombres uniquement.
  • Les valeurs de champ HourlyRate requises doivent contenir uniquement des nombres, que l’application suppose en dollars américains pour les calculs et l’analyse des données.

Notes

L’application n’effectue actuellement pas de conversions monétaires pour les données HourlyRate. Tous les calculs et l’analyse des données supposent que les données sont en dollars américains.

Règles pour les caractères dans les valeurs de champ

Les règles de champ suivantes s’appliquent aux caractères des valeurs de champ :

  • Les caractères sur deux octets, tels que les caractères japonais, sont autorisés dans les valeurs de champ

  • Limitez la longueur des caractères des valeurs de champ dans les lignes à un maximum de 128 Ko, soit environ 1 024 x 128 caractères

  • Les caractères suivants ne sont pas autorisés dans les valeurs de champ :

    • tilde (~)
    • « nouvelle ligne » (\n)
    • Guillemets doubles ( » « )
    • Guillemets simples (' ')

Ajout d’une nouvelle colonne de données

Si vous avez déjà chargé au moins 13 mois de données d’instantané, qui incluaient les colonnes requises pour tous les employés. Vous souhaitez maintenant charger une nouvelle colonne de données, telle qu’une valeur de score d’engagement pour chaque employé que vous souhaitez appliquer à toutes les données historiques. Lorsque vous chargez pour ajouter la nouvelle colonne de données EngagementScore, n’oubliez pas de charger à nouveau les champs minimaux requis (par exemple PersonId) avec le nouveau champ.

Définir le seuil de validité pour les champs personnalisés

Le seuil vérifie les valeurs non Null. Cela dépend donc de l’utilisation prévue du champ personnalisé. Si vous envisagez d’utiliser ces données dans une grande partie de votre analyse, envisagez de les définir sur un pourcentage élevé. Vous pouvez définir un seuil inférieur pour les données qui s’applique, par exemple, à un petit sous-ensemble de personnes de votre organisation.

Définir une valeur élevée

En règle générale, vous devez définir le seuil de validité sur une valeur élevée. Cela est particulièrement important si votre analyse se concentre sur ce champ.

Par exemple, vous pouvez inclure un attribut SupervisorIndicator. Dans un premier temps, vous pouvez penser que vous ne prévoyez pas d’analyser le comportement du gestionnaire et d’être tenté d’omettre cet attribut. Toutefois, la hiérarchie de l’organisation est utilisée implicitement par les analyses avancées d’insights, par exemple pour différencier différents groupes de travail, pour déterminer des réunions de haute et de faible qualité en fonction du nombre de niveaux auxquels ils participent, et bien plus encore.

Définir une valeur inférieure

L’objectif de votre analyse peut être de déterminer l’efficacité des ventes. Vos données peuvent inclure un attribut pour la réalisation des ventes qui n’a de sens que pour les membres de votre force de vente, qui constituent environ 10 % de l’entreprise. Ce nombre ne s’applique pas aux ingénieurs ou aux responsables de programmes, mais il est essentiel pour les meilleurs résultats dans les ventes.