조직 데이터 업로드 (첫 번째 업로드)Upload organizational data (first upload)

이 문서에서는 관리자가 조직 데이터를 작업 공간 분석에 업로드 (가져오기) 하기 위해 수행 하는 단계를 제공 합니다.This article presents the steps that administrators take to upload (import) organizational data to Workplace Analytics. 준비 조직 데이터에 설명 된 대로 데이터를 준비한 후에 다음 단계를 완료 합니다.Complete these steps after preparing data as described in Prepare organizational data.

Important

조직 데이터를 처음 업로드할 때 이 섹션의 단계를 수행 합니다.Follow the steps in this section if this is the first time that you are uploading organizational data. 처음으로 실행 되지 않는 경우에는 조직 데이터 업로드 (후속 업로드)의 단계를 수행 합니다.If this is not the first time, follow the steps in Upload organizational data (subsequent uploads).

작업 가져오기Import tasks

조직 데이터를 가져오는 작업은 다음과 같은 세 부분으로 구성 됩니다.The task of importing organizational data has three parts:

  1. 파일 업로드File upload
  2. 필드 매핑Field mapping
  3. 데이터 유효성 검사Data validation

원본 데이터를 준비한 후 .csv 파일을 업로드 하 고 필드를 매핑할 수 있습니다.After you prepare the source data, you can upload the .csv file and map fields. 필드를 매핑한 후에는 작업을 분석 하 여 데이터의 유효성을 검사 합니다.After you map fields, Workplace Analytics validates the data. 데이터의 유효성을 검사할 때 전체 데이터 가져오기 작업이 완료 됩니다.When the data successfully validates, the overall data-import task is complete. 데이터 유효성 검사가 실패 하면 유효성 검사에 실패할경우 설명 된 몇 가지 옵션을 선택할 수 있습니다.If the data validation is not successful, you can choose from a few options that are described in Validation fails.

비디오: 조직 데이터 업로드Video: Upload organizational data

파일 업로드File upload

다음 단계에서는 작업 공간 분석에 업로드할 .csv 파일을 지정 합니다.In the following steps, you specify a .csv file to upload to Workplace Analytics.

업로드할 파일을 선택 하려면To select the file to upload

공동 작업 데이터의 초기 처리를 완료 한 후 다음에 작업 영역 분석을 열 때 조직 데이터 파일을 업로드할 수 있도록 페이지가 자동으로 업데이트 됩니다.After the initial processing (of collaboration data) is complete, the next time you open Workplace Analytics, the page automatically updates to let you upload your organizational data file.

  1. 업로드 페이지에서 업로드 이름을선택한 다음 새 업로드 파일의 이름을 입력 합니다.On the Upload page, select Name your upload, and then type the name of your new upload file.
  2. 원하는 경우 선택적 설명 추가 를 선택 하 고이 업로드에 대 한 설명을 입력 합니다.Optionally, select Add an optional description and type a description of this upload.
  3. 파일 선택 섹션에서 파일 선택을클릭 합니다.In the Select file section, click Select file. 대화 상자가 표시 되 면 가져올 .csv 파일을 선택 합니다.In the dialog box that appears, select the .csv file that you want to import.

Important

  • 업로드 프로세스를 시작할 때 업로드 하려는 파일이 다른 프로그램에서 열려 있지 않은지 확인 합니다.Make sure that the file that you are uploading is not open in a different program when you begin the upload process.
  • 업로드 하는 .csv 파일은 u t f-8로 인코딩되어 있어야 합니다.The .csv file that you upload must be UTF-8 encoded.
  • 업로드 프로세스가 시작 된 후에는 프로세스가 되돌릴 수 없습니다.After the upload process begins, the process is irreversible.
  1. 새 파일 업로드를 완료 하려면 다음을 선택 합니다.To complete a new-file upload, select Next. 시스템 필드 테이블이 표시 됩니다.This displays the System fields table. 필드 매핑으로이동 합니다.Go to Field mapping.

필드 매핑Field Mapping

원본 .csv 파일의 필드 (열)를 작업 영역 분석에서 인식 하는 필드 이름에 매핑해야 합니다.You need to map the fields (columns) for the source .csv file to the field names that Workplace Analytics recognizes. 설정 페이지의 진행률 표시줄에 표시 되는 업로드 단계 중에 이러한 필드를 매핑합니다.You map these fields during the Upload step, as indicated in the progress bar on the Setup page:

데이터 필드 매핑 옵션

이 페이지에는 업로드 파일에 대 한 데이터를 매핑하기 위한 시스템 기본 필드 및 사용자 정의 필드에 대 한 테이블이 포함 되어 있습니다.This page includes tables for System default fields and Custom fields for mapping the data for the upload file. 이러한 필드 형식에 대해서는 다음 섹션에서 설명 합니다.These field types are described in the following sections.

시스템 기본 필드 테이블System default fields table

시스템 기본 필드는 작업 공간 분석에 의해 알려진 특성을 나타내며 그룹화 및 필터링 이외의 특정 계산에서 사용 됩니다.System default fields represent attributes that are known by Workplace Analytics and are used in specific calculations beyond grouping and filtering. 시스템 기본값 필드는 필수 또는 선택 사항 중 하나 여야 합니다.A system default field can be either required or optional.

  • 필수 필드 는 두 가지 방식으로 식별 됩니다.Required fields are identified in two ways. 해당 행은 진한 음영을 포함 하 고 원본 열 머리글 아래에 "필수"로 표시 됩니다.Their rows have dark shading and show as "Required" under the Source column header. 이러한 행은 업로드 된 파일에서 찾은 데이터를 나타냅니다.These rows represent data that was found in the uploaded file. 업로드에 성공 하려면 필수 필드를 올바른 데이터 형식인 .csv 파일의 열과 매핑해야 합니다.For the upload to succeed, you must map the required fields with a column in your .csv file that is the correct data type.

    Important

    모든 필수 필드에는 모든 행에 null이 아닌 유효한 값이 있어야 합니다.Every required field must have a valid, non-null value in every row. 즉, 이러한 특성의 이름이 업로드 된 .csv 파일에 없더라도 이러한 특성에 매핑되는 .csv 파일에 다른 열이 있어야 합니다.This means that, even if the names of these attributes are not present in the uploaded .csv file, other columns must be present in the .csv file that are mapped to these attributes.

  • 선택적 필드 는 더 밝은 음영이 있는 행의 필수 필드 아래에 표시 됩니다.Optional fields appear below the required fields in rows that have lighter shading. 이러한 행은 일반적으로 작업에서 사용 하도록 제안 되는 시스템 필드입니다.These rows are commonly encountered system fields that Workplace Analytics suggests for use. 조직에 해당 하는 데이터가 없는 경우에는 이러한 필드를 매핑하지 않아도 됩니다.You don't need to map these fields if your organization doesn't have data for them.

사용자 정의 필드 테이블Custom fields table

  • 사용자 정의 필드 는이 페이지에서 선택적 필드 아래에 표시 됩니다.Custom fields are displayed on this page below the optional fields. 사용자 정의 필드는 만들 수 있는 선택적 특성입니다.Custom fields are optional attributes you can create. source.csv 파일에서 열을 선택 합니다.Select a column from your source.csv file. 열 이름을 선택 하 고 데이터 형식을 선택한 다음 보고서 옵션을 선택 합니다.Name the column, select the data type, and then select the report option.

Fields 테이블의 열Columns in the fields tables

  • 원본 열 은 업로드 된 파일의 각 필드에 해당 합니다.Source column corresponds to each of the fields in the uploaded file.

  • 회사 분석 이름은 조직의 작업 사이트 분석 데이터에서이 특성의 이름입니다.Workplace Analytics name is the name of this attribute in your organization's Workplace Analytics data.

  • 데이터 형식은 필드의 데이터 형식입니다.Data type is the data type of the fields.

    Note

    데이터 형식이 부울 인 경우 Boolean 필드의 값은 TRUE 또는 FALSE 여야 합니다.If the data type is Boolean, the value for the Boolean field must be TRUE or FALSE.

  • 보고서 에 포함 -가져오기 작업에 대해 생성 되는 중요 한 데이터를 보고서에서 처리할 방법을 결정할 수 있습니다.Include in report lets you decide how to treat sensitive data in the report that will be generated about the import operation.

    포함할 데이터 필드 열 매핑

보고서에 포함 아래의 드롭다운 메뉴는 원본 데이터의 각 열에 대해 다음과 같은 옵션을 제공 합니다.The drop-down menu under Include in report offers the following options for each of the columns in your source data:

  • 보고서에 표시: 실제 데이터 값이 조직 데이터 파일에서 가져온 것 처럼 보고서에 표시 되도록 합니다.Show in report: Let the actual data value display in the report just as it was imported in the organizational data file.

  • 보고서에서 제외: 데이터 값이 보고서에 표시 되지 않도록 합니다.Exclude from report: Prevent the data value from appearing in the report. 데이터 개인 정보 보호를 위해 일부 특성 (예: ManagerID)에는 "report에서 제외" 값이 자동으로 할당 되며이 값은 변경할 수 없습니다.For data-privacy reasons, some attributes (such as ManagerID) are automatically assigned the value "Exclude from report" and this value cannot be changed.

  • Report의 Hash -중요 한 데이터를 식별 하지 않습니다.Hash in report de-identifies sensitive data. 이 옵션은 가져오기 작업에 대해 생성 되는 보고서의 데이터를 포함 하지만 원본 파일에서 가져온 실제 값을 표시 하는 대신, 값의 해시 된 버전 (읽을 수 없음)을 보여 줍니다.This option includes the data in the report that it generates about the import operation, but instead of displaying the actual value that was taken from the source file, it shows a hashed version of the value – a format that cannot be read.

필드를 매핑하려면To map fields

파일 업로드의 단계를 완료 하면 시스템 필드 테이블이 있는 업로드 페이지가 표시 됩니다.After you complete the steps in File upload, the Upload page with the System fields table will appear.

  1. 필수 필드를 매핑합니다.Map the required fields.

    시스템 필드 테이블

    1. .Csv 파일의 열이 table의 두 번째 열에 해당 하는지 확인 합니다 (작업 영역 분석 이름).Determine which of the columns in your .csv file correspond to the second column in the table (Workplace Analytics name).
    2. 원본 열 (테이블의 첫 번째 열) 아래에서 아래쪽 화살표를 클릭 합니다.Under Source column (the first column in the table), click the down arrow. 이렇게 하면 .csv 파일에서 찾은 열 이름 목록이 표시 됩니다.This displays a list of the column names that were found in the .csv file. 목록에서이 데이터에 대 한 올바른 열 이름을 선택 합니다.From the list, select the correct column name for this data.
    3. Table의 다른 열에 대 한 적절 한 값 (작업의 분석 이름, 데이터 형식 등)을 입력 합니다.Fill in appropriate values for the other columns in the table: Workplace Analytics name, Data type, and so on. 나머지 필수 필드와 매핑하도록 선택한 모든 선택적 필드에 대해 이러한 매핑 단계를 반복 합니다.Repeat these mapping steps for the rest of the required fields and for any optional fields that you choose to map.

    Note

    자세한 내용은 fields 테이블의 열을 참조 하십시오.For more information, see Columns in the fields tables.

  2. 해당 하는 경우 선택적 및 사용자 정의 필드를 매핑합니다.Map the optional and custom fields, as applicable. 조직에서 분석을 위해 중요 하 게 고려 하는 원본 데이터 파일 (.csv)의 열만 매핑해야 합니다.You only need to map the columns in the source data (.csv) file that your organization considers important for analysis. 예를 들어 시작 날짜를 중요 한 경우 데이터에이 필드가 포함 되어 있으면 매핑하십시오.For example, if StartDate is important and your data contains this field, map it.

    1. 원본 열 (테이블의 첫 번째 열) 아래에서, 아래쪽 화살표를 선택 하 여 .csv 파일에서 찾은 열 이름 목록을 표시 합니다.Under Source column (the first column in the table), select the down arrow to display the list of column names that were found in the .csv file. 목록에서 데이터의 올바른 열 이름을 선택 합니다.From the list, select the correct column name for the data. 이 예에서는 시작 날짜 를 선택 합니다.In this example, you'd select StartDate.
    2. 테이블의 다른 열에 대 한 값 (예: 데이터 형식 및 보고서에 대 한 해시 설정)을 설정 합니다.Set values for the other columns in the table, such as the data type and the hash setting for reports.
    3. 조직에 중요 한 모든 사용자 정의 필드에 대해이 단계를 반복 합니다.Repeat these steps for all custom fields that are important to your organization.
    Custom fields table
  3. 유효성 검사에 대해 전송 영역에서 이러한 매핑이 올바른지 확인하 고 다음을 선택 합니다.In the Submit for validation area, select I confirm that these mappings are correct, and then select Next. "파일을 업로드 하는 중입니다." 라는 알림이 표시 됩니다.You see a notice that states "Your file is uploading."

Important

파일을 업로드 하는 동안 로그인 상태를 유지 하거나 업로드가 취소 되도록 해야 합니다.You must stay logged in while the file is uploading or the upload will be canceled. 업로드 중에는이 페이지를 웹 브라우저에서 열어야 합니다.The upload requires this page to be open in your web browser during the upload. 브라우저 (또는이 브라우저 페이지)를 닫으면 업로드가 실패 합니다.If you close the browser (or this browser page), the upload will fail.

.Csv 파일을 업로드 하면 유효성 검사 프로세스가 시작 됩니다.The upload of the .csv file starts the validation process.

  1. 다음 단계에서는 데이터 유효성 검사를 수행 합니다.The next step is Data validation.

데이터 유효성 검사Data validation

필드 매핑의단계를 완료 하면 업로드 페이지에 다음과 같은 메시지가 표시 됩니다.After you complete the steps in Field mapping, the Upload page shows the following message:

파일이 업로드 되 고 있습니다.

파일이 업로드 되 면 파일 유효성 검사가 시작 됩니다.After the file has successfully uploaded, file validation starts:

지금 유효성 검사

대부분의 경우 파일 유효성 검사를 매우 빠르게 완료 해야 합니다.In most cases, file validation should complete very quickly. 조직 데이터 파일이 매우 큰 경우 유효성 검사에 최대 1 ~ 2 분 정도 걸릴 수 있습니다.If your organizational data file is very large, validation could take up to one or two minutes.

이 단계에서 업로드 중인 데이터가 올바른 데이터가 아니며 대신 다른 데이터 파일을 업로드 하려는 경우에는 취소를 선택 합니다.During this step, if you decide that the data you are uploading is not the correct data and that you want to upload a different data file instead, select Cancel.

이 단계가 완료 되 면 해당 파일은 통과 또는 실패 유효성 검사 중 하나입니다.After this phase completes, the file has either passed or failed validation. 해당 섹션으로 이동 합니다.Go to the appropriate section:

유효성 검사 성공Validation succeeds

유효성 검사 실패Validation fails

유효성 검사 성공Validation succeeds

유효성 검사가 성공 하면 유효성 검사 결과 섹션에서 페이지에 성공적으로 업로드 되 고 유효성이 검사 된 데이터에 대 한 정보를 보고 하는 성공한 알림이 표시 됩니다.If validation succeeds, in the Validation results section, the page displays the Succeeded notification, which reports information about the data that was successfully uploaded and validated:

유효성 검사 성공

유효성 검사가 성공적으로 완료 되 면 작업을 분석 하 여 새 데이터를 처리 합니다.After successful validation, Workplace Analytics processes your new data.

Settings > Upload > 조직 데이터 업로드 설정을 선택 하 여 업로드 기록 페이지를 표시할 수 있습니다.You can select Settings > Upload > Organizational data to show the Upload history page. 그런 다음 성공 을 선택 하 여 성공적으로 유효성이 검사 되 고 업로드 된 워크플로를 볼 수 있습니다.You can then select Successes to see the workflows that were successfully validated (and uploaded).

이 페이지에서는 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.On this page, you have the following options:

  • 보기 (눈) 아이콘을 선택 하 여 유효성 검사 결과에 대 한 요약을 표시 합니다.Select the View (eye) icon to see a summary of the validation results.
  • 매핑 아이콘을 선택 하 여 워크플로의 매핑 설정을 확인 합니다.Select the Mapping icon to see the mapping settings for the workflow.
  • 유효성 검사 경고 목록을 보려면 validation (다운로드) 아이콘을 선택 합니다.Select the Validation (download) icon to see a list of validation warnings.

Note

각 테 넌 트에는 한 번에 한 번만 업로드를 진행할 수 있습니다.Each tenant can have only one upload in progress at a time. 따라서 다음 데이터 파일의 워크플로를 시작 하기 전에 한 데이터 파일의 워크플로를 완료 하 여 성공적인 유효성 검사로 안내 하거나 중단 해야 합니다.Therefore you need to complete the workflow of one data file, which means you either guide it to a successful validation or abandon it, before you begin the workflow of the next data file. 업로드 페이지의 위쪽에 있는 진행률 표시줄에 upload 워크플로 상태 또는 스테이지가 표시 됩니다.The status or stage of the upload workflow is shown on the progress bar across the top of the Upload page.

유효성 검사 실패Validation fails

데이터 유효성 검사가 실패 하면 업로드 정보 영역에 "유효성을 확인할 수 없습니다." 라는 알림이 설치 페이지에 표시 됩니다.If data validation fails, the Setup page shows a "could not be validated" notification in the Upload details area. 또한이 페이지에서는 진행 방법에 대 한 옵션도 제공 합니다.This page also presents you with options of how to proceed.

유효성 검사 실패

문제를 해결 하기 전에 오류 로그 다운로드를 선택할 수 있습니다.Before you address the problem, you can select Download error log. 이 로그 파일은 유효성 검사 오류가 발생할 수 있는 데이터 문제에 대해 설명 합니다.This log file describes the problems in your data that might have caused the validation errors. 이 정보를 사용 하 여 다음 중에서 — 원본 데이터를 수정 하거나 매핑 설정을 변경 하는 방법을 결정 합니다.Use this information to decide what to do next — fix the source data or change your mapping settings. 다음 섹션에서는 이러한 옵션에 대해 설명 합니다.The following section describes these options:

유효성 검사 실패 시 옵션Options upon failed validation

오류의 특성Nature of errors 추천 선택Recommended selection 설명Description
사소한 오류, 적은 수Minor errors, small in number 매핑 편집 을 선택 합니다.Select Edit mapping 이렇게 하면 원본 파일 필드를 회사 분석 특성에 매핑한 방법을 변경한 다음 유효성 검사를 다시 시도할 수 있는 필드 매핑 페이지가 표시 됩니다.This displays the Field Mapping page, on which you can change how you map source-file fields to Workplace Analytics attributes and then re-attempt validation. 원본 파일을 변경 하 고 다시 업로드 하지 않고도이 작업을 수행할 수 있습니다.You can do this without changing and re-uploading the source file. 원본 파일에서 잘못 된 열을 특정 특성에 매핑한 경우와 같은 사소한 오류가 발생 하는 경우에 가장 적합 합니다.This is best for minor errors such as having mapped the wrong column in the source file to a particular attribute.
중대 오류Major errors 업로드 파일 선택Select Upload file 이렇게 하면 첫 번째 파일 업로드 페이지가 표시 됩니다.This displays the first File upload page. 원래 업로드 된 데이터에 중대 한 오류가 있는 경우이 옵션을 고려 합니다.Consider this option in the case of major errors in the originally uploaded data. 먼저 원본 데이터 파일을 편집 하 여 이러한 오류를 수정한 다음, 수정 된 파일을 사용 하 여 업로드 및 유효성 검사 프로세스를 다시 시도 합니다.First, edit the source-data file to fix those errors and then re-attempt the upload and validation process with the corrected file.

Note

  • 회사 분석에서는 EffectiveDate 또는 시간대에도 불구 하 고 HR 업로드에서 누락 된 데이터를 수정 하거나 채우지 않습니다.Workplace Analytics does not modify or fill in data that is missing from HR uploads, even for EffectiveDate or TimeZone. 관리자는 이러한 오류 또는 누락을 수정 하는 일을 담당 합니다.The administrator is responsible for correcting such errors or omissions.

데이터 오류를 수정 하기 위한 지침Guidelines for correcting errors in data

이 섹션에서는 유효성 검사 오류가 발생 하는 업로드 된 원본 파일의 데이터를 수정 하는 방법에 대 한 도움말을 소개 합니다.This section contains help for correcting data in an uploaded source file that is causing validation errors.

모든 특성 값이 잘못 된 데이터 행 이나 열 이면 원본 파일을 고정할 때까지 전체 업로드가 실패 하 고, 매핑이 값을 유효 하 게 하는 방식으로 특성의 유효성 검사 형식이 변경 됩니다.When any data row or column has an invalid value for any attribute, the entire upload will fail until the source file is fixed (or the mapping changes the validation type of the attribute in a way that makes the value valid).

모든 필드 헤더 또는 열 이름에는 다음이 필요 합니다.All field header or column names must:

  • 문자로 시작 (숫자가 아님)Begin with a letter (not a number)
  • 영숫자 문자 (예: Date1)만 사용할 수 있습니다.Only contain alphanumeric characters (letters and numbers, for example Date1)
  • 하나 이상의 소문자 (Hrbp)가 있어야 합니다. 모든 대문자 작동 안 함 (HRBP)Have at least one lower-case letter (Hrbp); all uppercase won’t work (HRBP)
  • 대/소문자 구분 (예: PersonId 및 HireDate)을 포함 하 여 작업 공간 분석의 필수 및 예약 옵션 특성에 대해 나열 된 그대로 일치Match exactly as listed for Workplace Analytics’ Required and Reserved optional attributes, including for case sensitivity (for example PersonId and HireDate)
  • 선행 공백 또는 후행 공백이 나 특수 문자 (예: @, #,%, &)가 없습니다. 공백이 나 특수 문자를 포함 하는 경우 작업을 분석 하면 이름에서 제거 됩니다.Have no leading or trailing blank spaces or special characters (non-alphanumeric, such as @, #, %, &); if spaces or special characters are included, Workplace Analytics will remove them from the name

데이터 행의 필드 값은 다음 서식 규칙을 따라야 합니다.The field values in the data row must comply with the following formatting rules:

  • 필수 EffectiveDate 및 HireDate 필드 값은 MM/DD/YYYY 형식 이어야 합니다.The required EffectiveDate and HireDate field values must be in the MM/DD/YYYY format
  • 필수 PersonId 및 ManagerId 필드 값은 유효한 전자 메일 주소 (예: gc@contoso.com) 여야 합니다.The required PersonId and ManagerId field values must be a valid email address (for example, gc@contoso.com)
  • 필요한 표준 시간대 필드 값은 지원 되는 Windows 형식 이어야 합니다.The required TimeZone field values must be in a supported Windows format
  • 필수 레이어 필드 값에는 숫자만 포함 해야 합니다.The required Layer field values must contain numbers only
  • 필수 HourlyRate 필드 값은 계산 및 데이터 분석을 위해 회사 분석에서 미국 달러로 가정 하는 숫자만 포함 해야 합니다.The required HourlyRate field values must contain numbers only, which Workplace Analytics assumes is in US dollars for calculations and data analysis
  • 일본어 문자와 같이 데이터 값에 더블 바이트 문자를 사용할 수 있습니다.Double-byte characters, such as Japanese characters, are permitted in the data values.

Note

회사 분석에서는 현재 HourlyRate 데이터에 대 한 통화 변환을 수행 하지 않습니다.Workplace Analytics does not currently perform currency conversions for HourlyRate data. 작업 공간 분석의 모든 계산 및 데이터 분석에서는 데이터를 미국 달러로 가정 합니다.All calculations and data analysis in Workplace Analytics assume the data to be in US dollars.

또한 필드 값에는 다음 항목이 포함 될 수 없습니다.The field values also cannot contain any of the following:

  • 악센트 부호 없음 (á)No accent marks (á)
  • 물결표 없음 (~)No tildes (~)
  • 짧거나 긴 대시 (-,--) 없음No short or long dashes (-, --)
  • 쉼표 (,) 없음No commas (,)
  • "새 줄" 문자 없음 (\n)No "new line" characters (\n)
  • 이중 ("") 또는 작은따옴표 (' ')가 없습니다.No double (" ") or single quotes (‘ ‘)
  • 행에 있는 필드 값의 문자 길이를 최대 128 KB, 즉 1024 x 128 자로 제한 합니다.Limit character length of field values in rows to a maximum of 128 KB, which is about 1024 x 128 characters