ONA (조직 네트워크 분석) 사용자 쿼리Organizational network analysis (ONA) person queries

새 절차를 도입 하거나 새로운 시스템이 나 기술을 롤아웃할 수 있는지 여부에 관계 없이 조직 내에서 변경 사항을 구현 해야 하는 경우가 많습니다.It's frequently necessary to implement changes within organizations, whether this be introducing new procedures or rolling out new systems or technology. 대량의 전자 메일을 보내기 시작하는 등 공식적인 권한을 사용하여 변화를 추진하는 기존의 하향식 방식이 가장 효과적인 방법이 아닐 수도 있습니다.The traditional top-down method of using formal authority to drive change – perhaps starting with mass emails – it’s not always the most effective way. 회사의 문화, 기술적인 어려움 또는 개인과 관련된 문제를 비롯한 여러 가지 이유로 실패할 수 있습니다.It might fail for any of several reasons including company culture, technical challenges, or problems with personality.

대신에 성공 확률이 높은 전략은 계층 구조 내에서 최상위에 위치한 사용자뿐만 아니라 다양한 위치에 있는 영향력 있고 연줄이 좋은 변화 에이전트를 사용하는 방법입니다.Instead, a more successful strategy uses change agents -- influential, well-connected people who are positioned at various levels within the hierarchy, not just at the top. 조직의 공식적인 계층 이면에는 비공식적인 네트워크 또한 존재하므로, 개인은 해당 네트워크 내에서, 그리고 네트워크 간에도 영향력을 행사할 수 있습니다.Beyond an organization’s formal hierarchy there also exist informal networks; individuals can exert influence within those networks and between them. 가장 영향력 있는 사용자는 동료와의 평균 관계 수를 넘는 대규모 개인 네트워크를 보유한 사용자입니다.The most influential people are the ones who have large personal networks – that is, above-average numbers of relationships with colleagues.

따라서 변화를 실행하는 데 도움이 되도록 인플루언서가 누구인지 파악하는 것이 도움이 됩니다.Therefore, to help implement change, it pays to know who the influencers are. Workplace Analytics ONA 쿼리는 이러한 목적을 위해 설계되었습니다.The Workplace Analytics ONA query was designed for this purpose. 회사에서 관계성이 가장 좋은 사용자를 알아내는 데 도움이 됩니다.It can help you find out who the best-connected people in the company are. 해당 사용자 확인 근거는 그 공동 작업 특성입니다.It bases this determination on their collaboration characteristics.

이 쿼리 유형에서는 분석가가 영향력이라는 메트릭을 사용할 수 있습니다.This query type lets analysts use a metric called Influence. 이 메트릭은 사용자의 회사 내 관계성을 점수로 표시합니다.This metric is a score of how well connected you are in the company. 이 메트릭은 재귀적으로 작동합니다. 즉 관계성이 좋은 다른 사용자에게 연결된 사용자 또한 그러한 타인의 관계성으로부터 점수를 얻습니다.It acts recursively: if you’re connected to others who are well connected, you benefit from their connections as well. 회사, 부서 또는 다른 그룹 내에서 관계성이 가장 좋은 사용자를 파악하면 이러한 사용자가 그룹 내에서, 또는 그룹 범위를 벗어나서 효과적으로 연결하고 변화의 효율적인 동인이 될 가능성에 영향을 미칠 수 있습니다.After you learn who the best connected people are in the company, division, or other group, you can act on the likelihood that these people can connect effectively within or across groups and become efficient drivers of change.

또한 작업 공간 분석에서 영향을 계산 하는 방법을참조 하세요.Also see How Workplace Analytics calculates influence.

쿼리를 실행하여 영향력 확인Run a query to determine Influence

역할: 분석가Role: analyst

  1. Workplace Analytics에서 분석 > 쿼리를 선택합니다.In Workplace Analytics, select Analyze > Queries.

  2. 사용자 지정 쿼리 시작에서 네트워크: 사용자를 선택합니다.Under Start custom query, select Network: Person:

    ONA 사용자 쿼리

  3. 여기에 쿼리 이름 입력을 선택하여 이름으로 변경한 다음 쿼리 설명을 입력합니다.Select and change Enter query name here to a name, and then enter a description for the query.

  4. 그룹화 방법의 경우 시간 그룹화 옵션인 월별 또는 집계를 선택합니다.For Group by, select a time-grouping option: Monthly or Aggregated. 월별을 선택하면 쿼리 결과가 한 행에 사용자가 선택한 기간 내 각 월에 대한 데이터가 들어 있는 형태로 표시됩니다.If you choose Monthly, the query results will contain one row with data for each month in the time period that you chose. 집계를 선택하면 쿼리 결과가 사용자가 선택한 전체 기간에 대한 하나의 행으로 표시됩니다.If you choose Aggregated, the query results will contain one row for the entire time period that you chose.

    Note

    현재 ONA 쿼리와 함께 사용할 수 있는 유일한 모임 제외 규칙테 넌 트 기본 모임 제외 규칙입니다.Currently, the only meeting-exclusion rule that can be used with an ONA query is the Tenant default meeting exclusion rule. 이 규칙은 쿼리를 작성할 때 기본적으로 선택 됩니다. 선택 취소할 수 없습니다.As you build your query, this rule is selected by default; it cannot be deselected.

  5. 쿼리를 반복적으로 실행 하려면 일반 일정에서 자동 새로 고침을 선택 합니다.If you want the query to run repeatedly, on a regular schedule, select Auto-refresh. 자세한 내용은 쿼리에 대 한 자동 새로 고침 옵션을 참조 하십시오.(For more information, see Auto-refresh option for queries.)

  6. 메트릭 선택에서 영향력을 선택합니다.Under Select metrics, select Influence. 선택하는 경우 이 메트릭의 표시 이름을 수정할 수도 있습니다. 수정한 이름이 쿼리 결과에 열 이름으로 표시됩니다.If you choose, you can also edit the Display name of this metric; the edited name will appear as a column name in the query results. 다른 메트릭 사용자 지정 옵션은 사용할 수 없습니다.(Other metric customization options are not available.)

  7. 필터 선택에서 결과를 보려는 사용자 그룹을 선택합니다.Under Select filters, select the groups of people for whom you want to see results. 예를 들어 엔지니어링 부서나 재무부 소속 사용자에 대해 쿼리하려면 이 필터를 도메인이 엔지니어링팀 또는 도메인이 재무팀으로 설정합니다.For example, to query about people in the engineering department or financial division, set this filter to Domain Equals Engineering or Domain Equals Finance.

  8. 조직 데이터에서 메트릭 데이터와 함께 결과에 표시할 특성을 선택합니다.Under Organizational data, select the attributes that you want to appear in the results along with the metrics data. 이러한 특성을 사용하여 조직 내 다양한 그룹의 공동 작업을 비교하고 대조하는 분석을 만들기 위해 결과를 더 자세히 요약할 수 있습니다.You can use these attributes to further summarize the results to create analyses that compare and contrast the collaboration of different groups in the organization.

  9. 실행을 선택합니다.Select Run. 쿼리를 완료하는 데 몇 분 정도 걸립니다.The query takes a few minutes to complete.

  10. 쿼리 > 결과 페이지에서 쿼리 상태가 처음에 제출됨으로 표시됩니다.On the Queries > Results page, the query status initially shows as Submitted. 쿼리 상태가 완료로 변경된 후에 결과를 보거나 다운로드(.csv 파일 형식)할 수 있습니다.After the query status changes to Succeeded, you can view it or download it (as a .csv file).

Note

다양한 쿼리 유형에 맞는 다양한 방식으로 쿼리 결과를 보고, 복사하고, 내보내고, 시각화할 수 있습니다.You can view, copy, export, and visualize query results in different ways for different query types. 보기, 다운로드 및 내보내기 쿼리 결과 에서는 결과를 보고 공유 하는 방법에 대해 설명 합니다.The topic View, download, and export query results describes how to see and share results. 예를 들어 쿼리 결과를 보고, 쿼리 결과를 다운로드 및 가져오고, Power BI에서 OData 피드를 사용할수 있습니다.For example, you can view query results, download and import query results, and use an OData feed in Power BI.

ONA 쿼리 출력ONA query output

ONA 쿼리의 쿼리 결과에 다음 열이 포함되어 있습니다.The following columns are included in the query results for ONA queries:

  • 사용자 ID.Person ID. 해당 데이터 행에 표시된 사용자의 개인 정보를 제거한 ID 번호.De-identified ID number for the person represented in that data row.
  • 날짜.Date. 집계된 출력의 시작 날짜(예: 6월 3일부터 6월 10일까지 주에서 시작 날짜는 3일임).The start date of the aggregated output (for example, for the week of June 3rd to June 10th, the start date would be the 3rd. 월의 경우 데이터를 포함 하는 달의 첫 날입니다.For a month, it's the first day of the month that your data encompasses).
  • 사용자 특성.Person attributes. 최신 조직(HR) 데이터 업로드를 통해 제공된 사용자 관련 특성.Attributes about the person supplied through the latest organizational (HR) data upload.
  • 메트릭.Metrics. 사용자가 쿼리에 포함하는 모든 메트릭입니다.Any metrics that you include in the query. 자세한 내용은 메트릭 정의: 영향력을 참조하세요.For more information, see Metric definition: Influence.

작업 공간 분석에서 영향을 계산 하는 방법How Workplace Analytics calculates influence

다음 설명의 용어는 그래프 이론에서 제공 됩니다.The terminology in the following description comes from graph theory. Graph 이론에서 "노드" ("꼭지점"이 라고도 함)은 그래프의 다른 개체와 연결할 수 있는 개체입니다.In graph theory, a "node" (also called a "vertex") is an object that can relate to other nodes -- other objects -- in the graph. 이 모델을 작업 공간으로 확장 하면 "node"가 동료 및 다른 사용자에 게 연결 되어 있는 사람을 나타내는 것이 좋습니다.This model becomes useful when we extend it to the workplace, where a "node" represents a person who has connections to co-workers and others.

영향은 네트워크의 의견 또는 예상 되는 소셜 상태에 대 한 노드의 잠재적 영향을 나타냅니다.Influence indicates a node's potential influence on opinions of the network or an estimate of social status. 본질적으로 노드의 순위를 지정 하기 위해 노드로 들어오는 연결의 수와 강도를 사용 합니다.Essentially, it uses the number and strength of connections coming into a node to rank the nodes. 값은 0에서 1 사이입니다.The values are between 0 and 1.

영향을 받을 glean 가장 중요 한 정보는 노드의 순위입니다.The most meaningful information to glean from Influence is the rank of the nodes. 예를 들어 노드 A가 0.6에 영향을 주고 노드 B가 0.3에 영향을 주는 것으로 가정 합니다.For example, assume that node A has an Influence of 0.6 and node B has an Influence of 0.3. 노드 A의 순위가 노드 B 보다 높기 때문에 노드 A가 노드 B 보다 더 영향력 있다는 것을 정확히 생각해 볼 수 있습니다. 그러나 값은 영향의 양이 아니라 영향의 순위 또는 원본을 나타내기 때문에 노드 A가 노드 B 만큼 두 배가 될 수 있습니다.You can accurately assume that node A is a more influential than node B, because node A ranks higher than node B. However, you cannot assume node A is twice as influential as node B because the values indicate a ranking or source of influence, not the amount of influence. 영향 계산에서는 개인 간의 상대 공동 작업 시간을 사용자의 영향 측정값에 대 한 연결의 강도로 사용 합니다.The calculations for Influence use the relative collaboration time between individuals as the strengths of the connections for a person's influence measure.

ONA 사용자 간 쿼리ONA person-to-person queries

메트릭 설명/ONA 메트릭Metric descriptions / ONA metrics

쿼리 결과 보기, 다운로드 및 내보내기View, download, and export query results

가장 요인에 대 한 모범 사례Best practices for influencers