작업 공간 분석의 CRM 데이터CRM data in Workplace Analytics

이제 회사의 CRM (고객 관계 관리) 데이터를 작업 공간 분석에 업로드할 수 있습니다.You can now upload your company's Customer Relationship Management (CRM) data into Workplace Analytics. 일반적으로 Salesforce 또는 Dynamics CRM에서 제공 하는 데이터에는 고객 계정 정보, 판매 레코드, 구매 기록, 서비스 기록, 고객 요청, 제품 문의 등이 포함 됩니다.Data from Salesforce or Dynamics CRM typically includes customer account information, sales records, purchasing history, service history, customer requests, and product inquiries.

작업 공간 분석에서는 CRM 데이터를 조직 (HR) 및 Office 365 데이터와 결합 하 여 작업 공간 분석 쿼리의 고급 공동 작업 및 생산성 분석을 수행할 수 있습니다.Workplace Analytics can combine your CRM data with your organizational (HR) and Office 365 data for more advanced collaboration and productivity analysis in Workplace Analytics queries. 가장 완벽 한 분석을 위해 작업 공간 분석에는 다음과 같은 CRM 데이터가 필요 합니다.For the most complete analysis, Workplace Analytics requires the following CRM data:

  • 고객 계정Customer accounts
  • 고객 연락처Customer contacts
  • 판매자 할당Seller assignments

이 데이터를 사용 하 여 고객 기록을 분석 하 여 기존 고객과의 비즈니스 관계를 유지 및 개선 하 고 신규 고객과의 판매 성장률을 확인할 수 있습니다.You can use this data to help analyze customer history to maintain and improve business relationships with existing customers and drive sales growth with new customers.

작업 가져오기Import tasks

CRM 데이터 페이지를 처음 열 때 새 업로드를 시작할지 묻는 메시지가 표시 됩니다.The first time you open the CRM data page, it’ll prompt you to start a new upload.

첫 번째 CRM 데이터 업로드

Crm 계정 및 연락처 데이터를 처음 업로드 한 후 CRM 데이터 페이지에는 다음과 같이 "데이터 업로드" 목록이 표시 됩니다.After your first upload of CRM accounts and contacts data, the CRM data page will show a list of “Data uploads,” as follows.

CRM 데이터 업로드

필요한 데이터 결정Decide what data you need

다른 조직 데이터와 마찬가지로, 작업 공간 분석에서 더 완벽 한 분석을 위해 업로드 해야 하는 CRM 데이터를 파악 하는 것이 중요 합니다.Similar to other organizational data, it’s important to know what CRM data you need to upload for more complete analysis in Workplace Analytics. 작업 공간 분석과 더 많이 공유 되는 데이터는 보다 심층적인 고급 분석을 통해 얻을 수 있습니다.The more data you share with Workplace Analytics, the more in-depth, advanced analysis you’ll be able to get.

데이터를 내보내고 업로드할 때 중요 한 정보 또는 개인 정보의 해시 된 버전과 같은 방식으로 업로드 되는 데이터를 선택 하거나, 필요한 경우이를 제외 하 여 파일을 제외할 수 있습니다.When exporting and uploading the data into Workplace Analytics, you can choose what data gets uploaded in what way, such as hashed versions of any sensitive or private information or by excluding it, if necessary.

CRM 데이터의 예로는 고객 계정 기록, 연락처 정보 및 판매자 할당이 있습니다.Examples of CRM data include: customer account history, contact information, and seller assignments. 회사 분석에서는 이러한 데이터가 개별 수준에 필요 하므로 이러한 특성은 데이터 집합의 각 계정 또는 연락처에 대 한 컨텍스트를 제공 합니다.Workplace Analytics requires this data at the individual level, which means that these attributes provide context to each account or contact in the dataset.

이 데이터를 사용 하 여 내부 판매 조직과 해당 사용자가 관리 하는 판매 계정 및 기타 성능 결과 데이터 간의 판매 공동 작업을 분석할 수 있습니다.You can use this data to analyze sales collaboration between your internal sales organization and the sales accounts and contacts that they manage and other performance outcome data.

데이터 내에서 하위 그룹 또는 특정 대상 채우기에 대 한 데이터를 수집 하는 경우에도 모든 계정과 연락처를 데이터 업로드의 일부로 포함 하는 것이 가장 좋습니다.It's best to include all accounts and contacts as part of your data upload, even if you plan to gather data for only a subgroup or specific target population within the data.

예를 들어 작업 공간 분석에서 영업 직원에 대 한 판매자 할당 또는 연락처를 표시 하는 보고서를 만들려면 계정, 연락처 및 배정에 대 한 파일을 업로드 해야 합니다.For example, if you want to create reports to show the seller assignments or contacts for your salespeople in Workplace Analytics, you'll need to upload files for accounts, contacts, and assignments.

CRM 원본 데이터 준비Prepare the CRM source data

업로드할 CRM 데이터를 확인 한 후에는 작업 공간 분석에 필요한 올바른 형식으로 내보내야 합니다.After you’ve identified what CRM data you want to upload, you need to export it into the correct format required by Workplace Analytics. 원본 데이터를 준비 하려면 작업 업로드 페이지에서 제공 되는 서식 파일을 다운로드 하 여 사용 하는 방법, 필수 및 예약 된 특성 머리글 및 예제 데이터를 포함 합니다.To help prepare the source data, download and use the template provided on the Upload Start page in Workplace Analytics, which includes instructions, the required and reserved attribute headings, and example data. CRM 데이터 파일을 작업 공간 분석에 업로드 하려면 먼저 Excel에 CSV utf-8 파일로 저장 해야 합니다.You must save your CRM data files as CSV UTF-8 files in Excel before you can upload them into Workplace Analytics.

CRM 데이터 서식 파일

유효성 임계값은 업로드 된 CRM 데이터의 특성 값에 대 한 작업 공간 분석으로 미리 결정 됩니다.The validity thresholds are predetermined by Workplace Analytics for the attribute values in the uploaded CRM data. 업로드 파일에서 특성에 대해 null이 아닌 값 (공백이 아님)을 가져야 하는 행의 비율입니다.These are the percentage of rows in the upload file that must have non-null values (no blanks) for the attribute. 일부 행의 값이 누락 된 경우에도 원본 파일은 여전히 유효 해질 수 있습니다.The source file might still be valid even if some rows have missing values for some columns. 필수 특성은 100%로 설정 되며,이는 모든 행에 파일의 이러한 열에 대 한 null이 아닌 값이 있어야 함을 의미 합니다.The required attributes are set at 100%, which means every row must have non-null values for these columns in the file. 이 설정은 잘못 된 값을 확인 하거나 허용 하기 위한 것이 아닙니다.This setting is not intended to check or allow for invalid values. 잘못 된 데이터 형식, 전자 메일 주소, 표준 시간대 문자열 등의 단일 유효 값이 있으면 파일 업로드가 실패 합니다.A single invalid value, such as an incorrect data type, email address, or TimeZone string will cause the file upload to fail.

필수 및 예약 된 특성Required and reserved attributes

작업 공간 분석에서 전체 기능을 받으려면 각 CRM 업로드에 다음 필수 특성 (첫 번째 및 후속)을 포함 해야 합니다.To get full functionality from Workplace Analytics, you’ll need to include the following Required attributes in each CRM upload (first and subsequent). 필요한 경우 작업 공간 분석에서 심층 분석을 위해 데이터를 필터링 하 고 그룹화 하는 데 도움이 되는 예약 된 속성과 사용자 지정 특성도 포함 시킬 수 있습니다.Optionally, you can also include Reserved and Custom attributes that can help filter and group data for more in-depth analysis in Workplace Analytics.

다음 필수 특성 은 .csv 업로드에서 정확한 열 머리글 (대/소문자 구분)과 일치 해야 합니다.The following Required attributes must match the exact column headings (case sensitive) in the .csv upload:

CSV의 원본 열Source column in CSV Required 특성Required attribute 데이터 형식Data type
계정 데이터Accounts data
계정 ID 또는 번호Account ID or Number IdAccountId 문자열String
계정 이름Account Name 계정AccountName 문자열String
개시 날짜Effective Date AccountsStartDateAccountsStartDate 날짜Date
연락처 데이터Contacts data
계정 ID 또는 번호Account ID or Number 연락처ContactsAccountId 문자열String
연락처 ID 또는 번호Contact ID or Number ContactIdContactId 문자열String
전자 메일Email ContactEmailContactEmail 전자 메일Email
개시 날짜Effective Date 연락처ContactsStartDate 날짜Date
판매자 배정 데이터Seller assignments data
Account NumberAccount Number SellerAssignmentAccountIdSellerAssignmentAccountId 문자열String
개시 날짜Effective Date SellerAssignmentStartDateSellerAssignmentStartDate 날짜Date
계정 소유자Account Owner SellerEmailSellerEmail 전자 메일Email

다음은 업로드에 선택적으로 포함할 수 있는 예약 된 특성 의 예제 목록입니다.The following is a sample list of Reserved attributes that you can optionally include in the upload.

CSV의 원본 열Source column in CSV Optional 특성Optional attribute 데이터 형식Data type
계정 데이터Accounts data
계정 소유자 전자 메일Account Owner Email AccountOwnerEmailAccountOwnerEmail 전자 메일Email
상위 거래처Parent Account ParentAccountNameParentAccountName 문자열String
상위 계정 IDParent Account ID ParentAccountIdParentAccountId 문자열String
관계 유형Relationship Type AccountTypeAccountType 문자열String
산업Industry AccountIndustryAccountIndustry 문자열String
연간 수입Annual Revenue AccountAnnualRevenueAccountAnnualRevenue 실수Double
WebsiteWebsite AccountWebsiteAccountWebsite 문자열String
계정이 만들어짐 날짜 또는에 만들어짐Account Created Date or Created On AccountCreatedDateAccountCreatedDate 날짜Date
계정 마지막으로 수정한 날짜 또는 수정한 시간Account Last Modified Date or Modified On AccountLastModifiedDateAccountLastModifiedDate 날짜Date
Revenue AccountRevenueAccountRevenue 실수Double
연락처 데이터Contacts data
이름First Name 연락처 이름ContactFirstName 문자열String
Last Name 연락처 성ContactLastName 문자열String
근무처 전화Business Phone 연락처 전화ContactPhone 숫자Number
직함Job Title ContactTitleContactTitle 문자열String
판매자 배정 데이터Seller assignments data
역할Role SellerStandardTitleSellerStandardTitle 문자열String
지역Region SellerRegionSellerRegion 문자열String

Note

  • 필드 값에는 쉼표나 기타 특수 문자를 사용할 수 없습니다.Field values cannot contain commas or other special characters.
  • 모든 날짜 값은 MM/DD/YYYY 형식 이어야 합니다.All Date values must be in the MM/DD/YYYY format.
  • 숫자 필드 (예: "수익")는 "숫자" 형식 이어야 하며 쉼표나 달러 기호를 포함할 수 없습니다.Numerical fields (such as "Revenue") must be in the "number" format and cannot contain commas or a dollar sign. 자세한 내용은 유효한 값과 서식만 사용을 참고 하십시오.For more details, see Use only valid values and formats.

AccountsStartDate 은 CRM 데이터의 기록 스냅숏을 캡처하기 위해 필요 합니다.The AccountsStartDate is required to help capture a historical snapshot of your CRM data. 이러한 도움말은 CRM 시스템에서 변경 내용이 발생할 수 있는 기간에 걸쳐 있는 분석의 정확성을 보장 합니다.These help ensure accuracy of analyses that span the time frames in which changes can occur in your CRM system. 예를 들어 CRM 시스템에서 AccountName이 "Contoso"이 고 이름이 "123"이 고 01-2019 1 2019 월에 해당 하는 시스템의 "contoso Corp"로 변경 됩니다.For example, in your CRM system, consider an Account with AccountName “Contoso” and AccountID “123” which is created on 01-Jan-2019 and the name is changed to “Contoso Corp” in the system on 01-April-2019. 이 변경 내용에 새 AccountsStartDate 및 AccountName이 포함 된 새 레코드로 표시 됩니다.This change will show as a new record with the new AccountsStartDate and AccountName. 예를 들어,For example:

IdAccountID 계정AccountName AccountsStartDateAccountsStartDate AccountIndustryAccountIndustry
123123 극동Contoso 01/01/202001/01/2020 소프트웨어 기술Software tech
123123 Contoso CorpContoso Corp 04/01/201904/01/2019 소프트웨어 기술Software tech

외부 협력자가이 계정의 담당자와 일치 한다고 가정해 보겠습니다.Let’s say an external collaborator is matched as a contact for this account. 해당 연락처를 포함 하 여 01-Apr-2019 이전에 실행 되는 모든 분석은 첫 번째 레코드 및 특성 값 집합 (여기서 AccountsStartDate = "01-Jan-2019")을 사용 합니다.Any analysis involving that contact which is performed on a time frame prior to 01-Apr-2019 would use the first record and set of attribute values (where AccountsStartDate = “01-Jan-2019”). AccountsStartDate = "01-2019"와 같이 두 번째 레코드 및 특성 값 집합을 사용 하는 01-4-2019 다음에 오는 시간 프레임에 대 한 모든 분석입니다.Any analysis for a time frame that is after 01-Apr-2019, which would use the second record and set of attribute values, where AccountsStartDate = “01-Apr-2019”.

Note

AccountsStartDate 하나만 제공 되는 경우에는 모든 기간에 대해 사용 되는 분석에 대해 모든 관련 특성 값 (예: AccountID, AccountName 및 accountindustry 값)이 사용할 수 있습니다.If only one AccountsStartDate is provided, all associated attribute values (such as AccountID, AccountName, and AccountIndustry values for the following example) are used for analysis performed over any time frame.

IdAccountID 계정AccountName AccountsStartDateAccountsStartDate AccountIndustryAccountIndustry
123123 극동Contoso 01/01/202001/01/2020 소프트웨어 기술Software tech

사용자 정의 특성Custom attributes

CRM 업로드의 사용자 지정 특성은 기본적으로 필수 또는 예약 된 특성에 매핑되지 않습니다.Custom attributes in the CRM upload are not mapped by default to any Required or Reserved attributes. 사용자 지정 특성 이름 및 데이터 형식을 사용 하 여 CRM 업로드에 이러한 선택적 특성을 작업 공간 분석에 포함할 수 있습니다.You can include these optional attributes in the CRM upload with custom attribute names and data types in Workplace Analytics.

사용자 정의 필드를 작업 공간 분석 시스템 특성 (필수 또는 예약 됨)에 매핑할 수 있는 경우이 섹션의 매핑을 수정할 수 있습니다.If any of the Custom fields can be mapped to Workplace Analytics system attributes (Required or Reserved), you can modify the mapping for those in this section.

CRM 데이터 사용자 지정 특성

CRM 데이터 규칙CRM data rules

파일의 CRM 열 이름과 필드 값이 열 이름에 공백, 쉼표, 달러 기호 또는 기타 특수 문자와 같이 조직 (HR) 데이터 업로드 파일을 만들 때 적용 한 것과 동일한 규칙을 따라 확인 합니다.Confirm the CRM column names and field values in the files follow the same rules you applied when creating the Organizational (HR) data upload file, such as no spaces, commas, dollar signs, or other special characters in the column names.

전체 규칙 목록을 보려면 특성 메모 및 권장 사항을 참조 하 고 유효한 값과 서식만 사용하십시오.For a complete list of rules, see Attribute notes and recommendations and Use only valid values and formats.

일반적인 업로드 문제에 대 한 팁Tips for common upload issues

  • 업로드에는 모든 필수 특성에 대 한 100% 범위를 적용 해야 하며,이는 모든 행에 해당 특성에 대 한 유효한 값이 있어야 하거나 유효성 검사가 실패 함을 의미 합니다.The upload must have 100 percent coverage for all required attributes, which means every row must have valid values for these attributes or the validation will fail. 이를 위해 다음을 수행 합니다.To ensure this:

    • AccountID와 같은 필수 특성 열에 null이 아닌 값이 있는 .csv 파일로 행을 내보냅니다.Only export rows to the .csv file that have non-null values for the required attribute columns, such as AccountID.
    • 날짜 필드의 경우 .csv 파일의 함수를 사용 하 여 비어 있거나 null 값이 있는 모든 행을 "오늘 날짜"로 설정 합니다.For Date fields, use functions in the .csv file to set all rows that have empty or null values to "Today's date."
  • ContactID은 고유 해야 하며, 일반적으로 GUID 이며 ContactEmail와 달라 야 합니다.The ContactID must be unique, which is usually a GUID and must be different from the ContactEmail.

  • AccountID 및 AccountName은 일반적으로 도메인 수준에서 관리 되지만, 업로드에는 분석을 위한 가장 낮은 수준의 계정 수준이 필요 합니다.AccountID and AccountName are typically managed at a domain level, however the upload needs the lowest possible Account level for analysis. Csv 파일에서 이러한 필드를 그룹화 하려면 언제 든 지 부모 필드를 추가할 수 있습니다.You can always add Parent fields to group these fields in the .csv file. 예를 들어 AccountContinent은 대륙을 기준으로 계정을 그룹화 합니다.For example, AccountContinent to group accounts by continent.

  • 모든 전자 메일 필드에 별칭이 아닌 유효한 전자 메일 주소 (예: "abc"만 포함 하는 abc@contoso.com)가 있는지 확인 합니다.Confirm all email fields have a valid email address, not an alias (such as abc@contoso.com, not just "abc"). 파일의 함수를 사용 하 여 전자 메일 필드에서 특수 문자와 공백을 확인 하 고 제거 합니다.Use functions in the file to check and remove special characters and spaces from the email fields.

  • 사용자 지정 또는 예약 된 문자열 필드 (예: "Redmond, WA")는 쉼표로 구분 되 고 .csv 파일에는 새 열을 포함할 수 있습니다.Custom or reserved string fields (for example, "Redmond, WA") can have commas, which in a .csv file equals a new column. 쉼표가 필드 구분 기호로 잘못 인식 되는 것을 방지 하려면 .csv 파일에서 줄 바꿈되는 텍스트 문자열을 설정 합니다.To prevent commas from being mistaken as field separators, set these text strings to wrap in the .csv file.

  • .Csv 파일에서 큰따옴표 또는 작은따옴표의 인스턴스가 항상 쌍을 이루는지 확인 합니다.Confirm that instances of double quotes or single quotes are always pairs in the .csv file. 그렇지 않으면 시스템에서 데이터가 누락 된 열로 misinterpreting 됩니다.If not, will lead to the system misinterpreting the data as missing columns.

  • 업로드 프로세스를 시작 하기 전에 업로드 파일이 u t f-8로 인코딩된 .csv 파일로 저장 되 고 다른 앱에서 열리지 않았는지 확인 합니다.Before starting the upload process, confirm the upload file is saved as a UTF-8 encoded .csv file and is closed (not open in another app).

  • 업계에서 정의한 전체 형식 요구 사항 목록은 쉼표로 구분 된 값 (CSV)에 대 한 일반 형식 및 MIME 형식을 참조 하세요.See Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) for a complete list of format requirements as defined by the industry.

CRM 데이터 업로드, 유효성 검사 및 처리Upload, validate, and process the CRM data

  1. 설정 > Upload > CRM 데이터업로드에서 새 업로드를 선택 합니다.In Settings > Upload > CRM data, select New upload.

  2. 섹션에 제공 된 서식 파일을 다운로드 하 여 사용 합니다.Download and use the template provided in the Tips section.

  3. 데이터 원본 섹션에서 해당 하는 업로드 원본 (예: SALESFORCE 또는 Dynamics CRM)을 선택 합니다.In the Data source section, select the applicable source for the upload, such as Salesforce or Dynamics CRM.

  4. 데이터 형식 섹션에서 업로드 하려는 CRM 데이터 형식을 선택 합니다.In the Data type section, select the type of CRM data you want to upload. 다음 유형의 데이터 파일 중 하나를 한 번에 업로드할 수 있습니다.You can only upload one of the following types of data files at a time. 그러나 유효성 검사를 위해 데이터를 전송 하기 전에 필요한 모든 파일을 업로드할 때까지 기다렸다가 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.However, you can wait until you’ve uploaded all the files you need, before submitting the data for validation, which is more time efficient.

    • 거래처Accounts
    • ContactsContacts
    • 판매자 할당Seller assignments

    Tip

    첫 번째 업로드의 경우 계정 및 연락처만으로 제한 합니다.For the first upload, limit it to Accounts and Contacts only. 판매자 할당은 유효성 검사에 더 높은 수준의 복잡도를 추가 합니다.Seller assignments adds a higher level of complexity for validation.

  5. 파일 선택 섹션에서 이전 단계에서 선택한 데이터 형식에 해당 하는 원본 파일 (.csv)을 선택 합니다.In the Select file section, select the source (.csv) file that corresponds with the data type selected in the previous step. 파일 요구 사항에 도움이 되도록 .csv 서식 파일 다운로드 를 선택할 수 있습니다.You can select Download a .csv template to help with file requirements.

  6. 추가 옵션 을 선택 하 여 삭제 및 새로 추가 옵션으로 기본 추가 옵션을 변경 합니다.Select More options to change the default append option to the delete and add new option:

    • 이전에 업로드 한 데이터를 보존 하 고 새 데이터와 증분 방식으로 추가 하려면 기본 선택 된 새 레코드 추가를 그대로 유지 합니다.To preserve previously uploaded data and incrementally append it with new data, keep the default selection of Append new records.
    • 기존 데이터를 제거 하 고이 새 데이터로 바꾸려면 이전 레코드를 모두 삭제 하 고 새 레코드를 추가합니다 .를 선택 합니다.To remove and replace existing data with this new data, select Delete all old records and add new records.
  7. 업로드 이름 만들기 섹션에서 업로드에 대 한 이름 및 설명을 입력 하 고 다음을 선택 합니다.In the Create an upload name section, type a name and a description for your upload, and then select Next.

  8. 시스템 필드 섹션에서 다음을 확인 하거나 변경 합니다.In the System fields section, confirm or change the following:

    • Csv의 원본 열에서 업로드 된 .csv 파일의 각 필드에 대 한 작업 영역 분석 특성 열에 있는 이름과 일치 하는 해당 필드 이름을 선택 합니다.In Source column of CSV, select the applicable field name that corresponds with the name in the Workplace Analytics attribute column for each of the fields in the uploaded .csv files.
    • 데이터 형식에서 파일의 데이터가 지정 된 데이터 형식과 일치 하는지 확인 합니다.In Data type, confirm the data in the file matches the specified data type. 예를 들어 계정 소유자 전자 메일 값은 업로드 파일에서이 열에 대 한 각 행의 유효한 전자 메일 이어야 합니다.For example, the Account Owner Email value must be a valid email in each row for this column in the upload file. 이러한 필드는이 페이지에서 읽기 전용입니다.These fields are read-only on this page.
    • 보고서 옵션에서이 설정을 선택적 또는 사용자 지정 특성에 대해서만 다음 중 하나로 변경할 수 있습니다.In Report options, you can change this setting to one of the following only for optional or custom attributes. 이 설정은 필수 특성에 대해 읽기 전용입니다.This setting is read-only for the required attributes.
      • 보고서에 포함 쿼리에 의해 생성 된 보고서의 데이터를 포함 합니다.Include in report includes the data in reports generated by queries.
      • 보고서에서 제외 쿼리를 통해 생성 되는 보고서의 데이터를 제외 합니다.Exclude from report excludes data from reports that are generated by queries.
      • Report의 Hash 에는 확인 되지 않은 데이터의 정보 또는 해시 된 데이터가 쿼리에 의해 생성 된 보고서에 포함 됩니다.Hash in report includes de-identified or a hashed version of the data in reports generated by queries.
    • 업로드 된 파일의 첫 번째 행에서,이 읽기 전용 열을 사용 하 여 필드 매핑이 올바른지 확인할 수 있으며,이는 Salesforce 및 Dynamics CRM에 대해 파일에 있는 첫 번째 데이터 행의 예제 값을 보여 줍니다.In First row from uploaded file, you can confirm the field mapping is correct with this read-only column, which shows example values of the first row of data in the file for both Salesforce and Dynamics CRM.
  9. 사용자 정의 필드 (옵션) 섹션에서 작업 영역 분석을 통해 시스템 필드 섹션에서 매핑할 수 없는 모든 사용자 지정 필드를 추가 하 고 그에 따라 해당 열과 기타 옵션을 매핑할 수 있습니다.In the Custom fields (optional) section, you can add any additional custom fields that Workplace Analytics was not able to map for you in the System fields section, and then map the applicable columns and other options accordingly.

  10. 다음을 선택합니다.Select Next.

  11. 요약 페이지에서 파일 세부 정보를 확인 한 다음 제출을선택 합니다.On the summary page, confirm the file details, and then select Submit.

  12. 새 업로드가 데이터 업로드 섹션에 유효성 검사상태와 함께 나열 되며 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.The new upload will be listed in the Data Uploads section with a status of Validating, which might take a few minutes.

  13. 상태가 유효성 검사 됨으로 변경 되 면 다음 을 처리할 준비가 되었습니다.When the status changes to Validated, Ready to process:

    • 업로드할 CRM 파일이 더 있는 경우 업로드 를 선택 하 고 2 단계로 돌아간 다음 해당 하는 CRM 파일을 모두 업로드할 때까지 이러한 단계를 반복 합니다.If you have more CRM files to upload, select Upload and go back to Step 2 and repeat these steps until you’ve uploaded all applicable CRM files.
    • 해당 하는 모든 CRM 파일의 유효성을 검사 한 후 에는 처리 설정을 선택 하 여 데이터를 저장 하 고 작업 공간 분석에서 처리 되도록 합니다.After all applicable CRM files are validated, select Turn on processing to save the data and get it processed in Workplace Analytics.

    CRM 데이터 처리

  14. CRM 데이터 페이지에서 볼 수 있는 기타 상태 및 옵션은 다음과 같습니다.Other possible statuses and options you might see on the CRM data page:

    • 처리 됨-이 상태는 데이터가 성공적으로 저장 되었음을 의미 합니다.Processed - this status means the data was successfully saved.

    • 유효성 검사 실패 -이 상태는 업로드 된 파일이 작업 공간 분석의 유효성 검사 요구 사항을 충족 하지 않음을 의미 합니다.Validation failed - this status means the uploaded file does not meet the validation requirements of Workplace Analytics. 다음과 같은 이유로 인해 유효성 검사가 실패 합니다.Validation will fail for the following reasons:

      • 업로드 된 파일의 인코딩이 잘못 되었습니다.Incorrect encoding of the uploaded file. 업로드 시 UTF-8 인코딩을 사용 해야 합니다.The upload must use UTF-8 encoding.
      • 업로드 파일의 필수 필드 (예: AccountId)와 같은 검사 요구 사항에 대해 비어 있거나 null 값이 있는 레코드가 하나 이상 있습니다.Coverage requirement not being met, such as a mandatory field (such as AccountId) in the upload file has one or more records with empty or null values. 필수 필드에는 비어 있거나 null 값을 사용할 수 없습니다.Mandatory fields cannot have empty or null values.
      • 전자 메일 주소 필드에 잘못 된 전자 메일 형식 (유효한 전자 메일 username@coname.com)이 포함 된 레코드가 하나 이상 있는 경우 전자 메일 형식이 잘못 된 경우Incorrect email format where an email address field has one or more records with an invalid email format (a valid email is username@coname.com).
    • 처리 실패 -이 상태는 오류로 인해 데이터를 저장 하거나 처리할 수 없음을 의미 합니다.Processing failed - this status means the data could not be saved or processed due to an error.

    • 중단 됨-이 상태는 첫 번째 업로드에서 처리가 완료 되기 전에 같은 데이터 형식 파일 (예: 계정)을 두 번 이상 업로드 하려고 했음을 의미 합니다.Abandoned - this status means you tried to upload a file of the same data type (such as accounts) two or more times before the processing completed on the first upload. 이 문제가 발생 하면 작업을 분석 하 여 이전 업로드를 중단 하 고 동일한 데이터 형식의 마지막 업로드를 확인 하려고 시도 합니다.When this occurs, Workplace Analytics will abandon the previous uploads and will try to validate the last upload of the same data type.

    • 로그 다운로드 -오류를 일으킨 문제에 대 한 자세한 목록을 보려면 선택 합니다.Download log - select to see a detailed list of issues that caused the failure.

    • 매핑 -필드 매핑을 보려면 선택 합니다.Mapping – select to see the field mappings . 올바르게 설정 하지 않은 경우 .csv 파일에서 수정 하 고 새 파일을 사용 하 여 업로드 단계를 반복 해야 합니다.If they’re not set correctly, you’ll need to correct them in the .csv file and repeat the upload steps with the new file.

    • 만든 레코드 -파일의 상태가 처리로 변경 된 후이 항목을 선택 하 여 업로드 시 만들어진 새 레코드 수를 확인할 수 있습니다.Records created – after a file’s status changes to Processed, you can select this to see the number of new records that were created with the upload.