작업 공간 분석 용어집Glossary for Workplace Analytics

다음은 작업을 분석 하는 데 사용 되는 용어 및 개념입니다.The following are terms and concepts used in Workplace Analytics. 이 용어집에서는 쿼리 메트릭 정의를 제외 합니다.This glossary excludes query metric definitions.

용어Term 정의Definition
조정 되는 모임 시간Adjusted meeting hours 사용자가 모임 시간을 겹칠 때 겹치는 시간이 두 번 계산 되지 않도록 조정이 적용 됩니다.An adjustment is applied so that overlapping time is not double-counted when a person has overlapping meeting hours. 예를 들어 거절 되지 않은 모임 요청이 2:00에서 3:00 PM으로, 2:30에서 3:30 PM으로 제공 되는 사용자는 1.5 조정 된 모임 시간을 얻게 됩니다.For example, a person with non-declined meeting requests from 2:00 to 3:00 PM and 2:30 to 3:30 PM would yield 1.5 adjusted meeting hours.
집합체가Aggregation 집계는 여러 개인 또는 원본에서 데이터를 컴파일하는 것을 의미 합니다.Aggregation means compiling data from multiple individuals or sources. 데이터를 사용 하는 개인 또는 원본이 많을 수록 개인 데이터를 식별 하기가 더 어려워집니다.The more individuals or sources whose data is used, the more difficult it is to identify personal data. 집계는 식별 취소를 구현 하는 방법 중 하나입니다.Aggregation is one means of achieving de-identification.
익명화Anonymization 익명 data는 특정 개인이 관련 되지 않은 정보로, 특정 개인이 식별 될 가능성을 늘리지 않거나 특정 개인을 식별 하는 데 사용할 수 없도록 렌더링 된 것입니다.Anonymized data is information that does not relate to a specific individual, that does not increase the likelihood that a specific individual can be identified, or that has been rendered in a way so that it cannot be used to identify a specific individual.
특정인이Attended 모임 요청을 거절 하지 않은 사용자가 모임에 참석 했습니다.A person attended a meeting if they did not decline the meeting request. 즉, 모임 요청을 수락 하거나 _미정_으로 수락 했거나 응답 하지 않았음을 의미 합니다.This means that they either accepted the meeting request, accepted it as tentative, or did not respond to it. 이 모임 요청 자체는 나중에 거절 되지 않는 모임 요청이라고 합니다.(This meeting request itself is subsequently referred to as a non-declined meeting request.)
참석자Attendee 모임에 초대 하 고 참석 한 사람입니다.A person who was invited and attended the meeting.
특성만Attributes 팀, 부서 또는 직무와 같은 사람에 대 한 정의 된 특성입니다.A defined characteristic about the person, such as team, department, or function. 필수 특성 은 메트릭을 계산 하는 데 필요한 특성의 하위 집합입니다.Required attributes are the subset of attributes that are required in order to calculate metrics.
일정 조각화Calendar fragmentation 사용자가 복잡 한 작업을 완료 하는 데 충분 한 시간을 내 지 못할 때When a person does not have blocks of time sufficient to focus on completing complex tasks. 이는 일반적으로 모임 사이에 작은 시간 블록 (15, 30 또는 60 분)만 사용 하는 것입니다.This is typical of those with only small blocks of time (15, 30, or 60 minutes) between meetings. 포커스 시간이 아닌 모든 작업 (모임 없이 2 시간 이상의 시간 차단)은 일정 조각화로 간주 됩니다.Anything that is not focus time (uninterrupted time blocks of two hours or more with no meetings) is considered calendar fragmentation.
작업자Collaborators 직원 또는 시간을 측정 한 모든 사용자가 전자 메일 또는 인스턴트 메시지, 모임, 예약 되지 않은 통화 또는 인스턴트 메시지와 상호 작용을 투자자 합니다.Anyone that measured employees or time investors interact with by email or instant message, in meetings, in unscheduled calls, or with instant messages. 공동 작업자는 회사 내에 있는 내부 또는 회사 외부에 있는 외부로 식별 되며 측정 된 직원에 게 추출 되는 데이터를 통해 검색 됩니다.Collaborators are identified as internal (within the company) or external (outside of the company) and discovered through the data extracted for measured employees. 내부 협력자는 조직 내부의 도메인을 보유 하 고 외부 협력자에 게는 조직 외부의 도메인이 있습니다.Internal collaborators have domains internal to your organization, while external collaborators have domains external to your organization.
협력자 그룹Collaborator group 전자 메일, 모임, 통화 또는 지정 된 시간 투자자인스턴트 메시지와 상호 작용 하는 내부 (회사 내) 또는 외부 (회사 외부)로 식별 되는 협력자 그룹입니다.A group of collaborators that are identified as internal (within the company) or external (outside of the company) that interacts by email, in meetings, in calls, or with instant messages with a specified time investor.
일반 네트워크Common network 두 명 이상의 사용자에 대 한 공동 작업 네트워크 간의 중복을 기반으로 하는 관계입니다.A relationship that is based on an overlap between the collaboration networks of two or more people. 예를 들어 Megan 및 Vinod에는 각자의 작업 및 모임 대상이 포함 된 자체 사용자 집합이 있습니다.For example, Megan and Vinod each has their own set of people with whom they work and meet. 이러한 사용자 집합은 — Megan 및 Vinod 간에 일반 네트워크 에 대 한 간접 결합 또는 관계를 만드는 데 겹칩니다 — .These sets of people overlap, which creates an indirect bonding or relationship — a common network — between Megan and Vinod.
연결 된 사용자Connected people 같은 달에 외부 사용자와의 연결이 6 개 이상 있는 사용자입니다.Those who have had more than five connections with external people within the same month.
연결 된 그룹Connected groups 회사 외부의 사용자와의 전체 공동 작업에 대 한 상당 부분을 소비 하는 사용자입니다.Those who spend a large proportion of their overall collaboration with people outside the company.
연결이Connection 두 개 이상의 의미 있는 상호 작용Two or more meaningful interactions.
범위Coverage 데이터 원본에 표시 된 대로 지정 된 특성에 대해 비어 있지 않은 값을 갖는 측정 된 직원의 비율입니다.The percentage of measured employees who have a non-blank value for the specified attribute as shown in Data sources. 검사 수준이 낮으면 사용자가 다양 한 특성에서 공동 작업을 수행 하는 방식을 결정 하기가 어렵습니다.If coverage levels are low, it'll be difficult to determine how people collaborate across different characteristics. 또한 필요한 특성에 대해 낮은 검사를 수행 하면 해당 특성을 사용 하는 메트릭에 대해 (보고 된) 메트릭 계산에서 기울어짐을 제공할 수 있습니다.Additionally, low coverage on required attributes may give skewed (under reported) metric calculations for metrics that rely on those attributes.
사용자 지정 특성Custom attribute 분석 중인 사용자를 설명 하는 조직 데이터 특성입니다.Organizational data attributes that describe the people being analyzed. 회사에서 제공 하는 경우 이러한 특성을 사용 하 여 데이터를 그룹화 하 고 보고서를 필터링 하 고 메트릭을 사용자 지정할 수 있습니다.If supplied by the company, these attributes can be used in grouping of data, and to filter reports and customize metrics. 그러나 메트릭 계산을 위해 예약 되지 않습니다.However, they are not reserved for metrics calculations.
식별 취소De-identification 개인 식별자와 정보를 연결 하지 못하도록 하는 데 사용 되는 프로세스입니다.A process that is used to prevent the connection of personal identifiers with information. 개인 데이터의 제거를 통해 식별이 가능 하며,이 경우 익명 식별자로 대체 되기도 합니다.De-identification is achieved through the removal of personal data, which is sometimes replaced with a pseudonymous identifier.
포커스 시간Focus time 모임이 없는 두 시간 이상의 시간 차단Uninterrupted time blocks of two hours or more with no meetings.
조각화 된 시간Fragmented hours 모임 시간 및 집중 시간을 빼는 사용자의 시간입니다.A person's time after you subtract their meeting hours and their focus hours.
해싱Hashing 해시는 데이터의 일부를 계산 하기 쉬운 방식으로 변환 하는 암호화 프로세스 이며, 두 개의 서로 다른 데이터 부분에 동일한 해시가 있을 가능성도 크게 낮습니다.Hashing is a cryptographic process that converts a piece of data into another in a way that is easy to compute, extremely difficult to reverse, and highly unlikely that two different pieces of data have the same hash. 예를 들어, 해시 된 모임 제목 줄 은 읽을 수 없는 원래 폼에는 표시 되지 않고 의미 없는 번호로 나타납니다.For example, meeting subject lines that are hashed would appear not in their original, readable, form but as a meaningless number.
InsularityInsularity 공동 작업은 사용자의 팀, 직무, 부서 등의 사용자 에게만 발생 합니다.When collaboration happens only with people from within a person’s team, function, department, and so on.
상자가Invitee 모임 요청을 사용 하 여 모임에 초대 된 사용자입니다.A person who is invited to a meeting with a meeting request.
대규모 모임Large meetings 대규모 모임은 8 명이 넘는 사용자를 포함 하는 것입니다.Large meetings are those that involve more than eight people.
레이어에서만Layer CEO에서 시작 해 서 다운 되는 회사의 보고 수준 수입니다.The number of levels of reporting in a company, starting from CEO and going down. 예를 들어 CEO는 수준 0과 같습니다.For example, the CEO equals level 0.
수준Level 회사에서 작업 환경 또는 연공서열으로 직원을 구성 하는 데 필요한 특성 입니다. A required attribute that is a company-specific way of organizing employees by job experience or seniority. 
긴 모임Long meetings 모임이 너무 길어 1 시간 이상 다른 사람과 예약 된 모임입니다.Long meetings are those scheduled for more than one hour with another person.
의미 있는 상호 작용Meaningful interaction 의미 있는 상호 작용은 다음 유형의 공동 작업 중 하나로 정의 됩니다.A meaningful interaction is defined as one of the following types of collaboration:
  • 전자 메일an email
  • 모임a meeting
  • 통화a call
  • 세 개의 인스턴트 메시지three instant messages. 채팅에서 모든 협력자가 이러한 메시지를 보낼 수 있습니다.These messages could be sent by any of the collaborators in the chat. 예를 들어 (a) 한 명의 개인이 팀의 다른 사람에 게 보내는 메시지 세 개 또는 (b) 같은 팀 채팅 내의 개별 보낸 사람에 게 서로 다른 세 개의 개별 메시지가 있을 수 있습니다.For example, they could be: (a) three messages sent by one individual to others in Teams, or (b) three distinct messages from distinct senders within the same Teams chat.

    또한 모든 의미 있는 상호 작용에는 최소한 두 명의 협력자가 있어야 하지만 상호 작용에 참여 하는 작업자는 최대 8 명 이어야 합니다.Moreover, every meaningful interaction must have at least two collaborators but at most eight collaborators participating in the interaction.

  • 측정 된 직원Measured employees 설치 하는 동안 회사 분석 관리자가 라이선스를 할당 한 직원입니다.The employees to whom your Workplace Analytics administrator assigned licenses during setup. 라이선스 할당 후 직장 분석은 이러한 사용자에 대 한 모임, 전자 메일, 예정 되지 않은 통화 및 인스턴트 메시지에 대 한 Office 365 데이터를 추출 합니다.After license assignment, Workplace Analytics extracts Office 365 data about meetings, email, unscheduled calls, and instant messages for these people. 분석가 또는 제한 된 분석가는 작업 공간 분석 내에서 분석할 수 있는 인구입니다.If you are an analyst or limited analyst, this is the population that you can analyze within Workplace Analytics. 측정 된 직원 수는 분석을 위한 데이터 검사가 적절 한지 여부를 결정 하는 데 도움이 될 수 있습니다.The number of measured employees can help determine whether you have good data coverage for analysis.
    실행할Multitasking 작업에 집중 하지 않는 개념입니다.The concept of not staying focused on the task at hand. 업무 시간 분석에서 두 개의 전자 메일을 보내고, 회의에 시간 보다 짧은 모임에서, 모임 당 두 개의 전자 메일을 보내는 사람으로 정의 됩니다.Defined in Workplace Analytics as a person sending two emails or more per meeting hour, and in meetings shorter than an hour, two emails or more per meeting.
    거절 되지 않은 모임 요청Non-declined meeting request 작업 공간 분석에서는 유인과 같은 동의어를 사용 합니다.In Workplace Analytics, this is synonymous with attended.
    Optional 특성Optional attribute 분석 중인 사용자를 설명 하는 선택적 조직 데이터 특성입니다.Optional organizational data attributes that describe the people being analyzed. 회사에서 제공 하는 경우 이러한 특성을 사용 하 여 메트릭 탐색, 쿼리 필터, 메트릭 사용자 지정 등을 수행할 수 있습니다.If supplied by the company, you can use these attributes to explore metrics, filter queries, and customize metrics.나중에 메트릭 계산을 위해 예약할 수 있습니다. These can be reserved for future metric calculations. Optional 특성에는 FunctionType, HireDate, HourlyRate, Layer 및 TimeZone가 포함 됩니다.Optional attributes include FunctionType, HireDate, HourlyRate, Layer, and TimeZone.
    조직Organization 직원이 있는 조직 구성 단위를 설명 하는 필수 특성 입니다.A required attribute that describes the organizational unit in which the employee resides. 정확한 값은 회사의 구조에 따라 결정 되며 회사의 인적 자원 정보 시스템 내에서 구조가 캡처됩니다.The exact value will be determined by the company’s structure, as well as how that structure is captured in within the company’s human resources information system. 예를 들어 조직이 부서, 기능 또는 관리 계층 구조에서 특정 관리자 이름으로 정의 될 수도 있습니다. For example, the organization might also be known as department, function, or defined by a specific manager name in the management hierarchy. 
    조직 데이터Organizational data 조직의 사용자 또는 작업 공간 분석을 통해 분석할 수 있는 조직과 공동 작업을 하는 사용자에 대 한 특성입니다.Attributes about people in the organization or people who collaborate with the organization that Workplace Analytics can analyze. 대부분의 조직 데이터는 회사의 인적 자원 정보 시스템에서 가져옵니다.Most organizational data is obtained from a company’s human resources information system. 예를 들어 작업 가족, 작업 역할, 조직, 비즈니스 라인, 비용 센터, 위치, 지역, 계층, 수준, 부하 직원 수, 관리자 등이 있습니다.For example, job family, job role, organization, line of business, cost center, location, region, layer, level, number of direct reports, manager, and so on. 
    구성 도우미Organizer 모임을 구성 하는 사람입니다.The person who organizes a meeting. 이 사용자는 참석자로도 계산 됩니다.This person is also counted as an attendee.
    사용자 회의 시간People meeting hours 모임에 있는 각 사용자의 조정 된 모임 시간 합계입니다.The sum of adjusted meeting hours for each person in the meeting. 예를 들어 모임에서 참석자가 세 명 이상 있고, 참석자에 게 겹치는 모임이 없는 경우 해당 모임에 대 한 사용자의 모임 시간은 3이 됩니다.For example, if a meeting lasts at least one hour with three attendees (and no attendees have overlapping meetings), the people meeting hours for that meeting is three.
    Person 메트릭이 계산 되는 측정 된 직원 입니다.The measured employee for whom the metric is calculated.
    개인 데이터Personal data 개인 데이터는 식별 되거나 식별 가능한 자연 당사자와 관련 된 데이터입니다.Personal data is any data that relates to an identified or identifiable natural person. 식별 가능 사용자는 이름, id 번호, 위치 데이터, 온라인 식별자 또는 해당 사람의 물리적, physiological, 유전자, mental, 경제, 문화 또는 공유 id와 관련 된 하나 이상의 요소를 통해 직접 또는 간접적으로 식별할 수 있는 사용자입니다.An identifiable person is one who can be identified (directly or indirectly), in particular through an identifier such as a name, an identification number, location data, online identifier, or through one or more factors specific to the physical, physiological, genetic, mental, economic, cultural, or social identity of that person.
    PseudonymizedPseudonymized Pseudonymized data는 이러한 추가 정보를 별도로 유지 하 고, 개인 데이터에 식별 된 자연어 특성이 적용 되지 않도록 하는 기술 및 조직의 조치를 제공 하는 경우 추가 정보를 사용 하지 않고 더 이상 특정 데이터 주체 에 대 한 특성을 제공할 수 없도록 하는 개인 데이터입니다.Pseudonymized data is personal data that has undergone processing so that it can no longer be attributed to a specific data subject without the use of additional information, provided that such additional information is kept separately and is subject to technical and organizational measures to ensure that the personal data is not attributed to an identified or identifiable natural person. 익명화은 식별 취소를 구현 하는 한 가지 방법입니다.Pseudonymization is one means of achieving de-identification.
    받는 사람Recipient 전자 메일에 포함 된 사람 (참조 및 숨은 참조 줄에 포함 된 보낸 사람 및 사용자 포함)A person included in an email (includes the sender and people included in the cc and bcc lines).
    중복 (조직 구성)Redundancy (organizational) 같은 조직 내에 있는 참가자가 세 명 이상인 경우 조직의 중복성이 제공 됩니다.Organizational redundancy is present if at least three attendees are from different levels within the same organization. 예를 들어 참석자에 게 일반 관리자, 디렉터 및 같은 조직에서 독립 된 참가자가 포함 된 모임은 중복 모임입니다.For example, a meeting whose attendees included a General Manager, a Director, and an Independent Contributor from the same organization would be a redundant meeting.
    중복성 (더 낮은 수준)Redundancy (lower level) 모임에 참석자의 관리자와 skip level manager가 둘 다 있으면 더 낮은 수준에서 참석자가 중복 된 것으로 간주 됩니다.An attendee is considered redundant at the lower level if both the attendee's manager and skip-level manager are present in the meeting.
    Required 특성Required attribute 분석 중인 사용자를 설명 하는 필수 조직 데이터 특성입니다.Mandatory organizational data attributes that describe the people being analyzed. 필요한 특성은 작업을 탐색 하 고 계산 하 고 메트릭을 사용자 지정 하며 쿼리 결과를 필터링 하는 데 사용 됩니다.Required attributes are used in Workplace Analytics to explore, calculate, and customize metrics and filter query results. 필수 특성에는 PersonId, EffectiveDate, ManagerId, LevelDesignation (수준 라고도 함) 및 조직이 포함 됩니다.Required attributes include PersonId, EffectiveDate, ManagerId, LevelDesignation (also referred to as level), and Organization.
    보낸 사람Sender 전자 메일을 보낸 사람입니다.The person who sends an email.
    넘을Span 관리자 당 부하 직원 수입니다.The number of direct reports per manager.
    시간 투자자Time investor 모임 및 전자 메일 또는 인스턴트 메시지에 대해 다른 공동 작업자와 상호 작용 하는 측정 된 직원 입니다.A measured employee who interacts with other collaborators in meetings and with email or instant messages. 시간 투자자 해당 상호 작용에 대 한 협력자 그룹의 사용자 수에 비례하여 상호 작용에서 다른 참가자 또는 공동 작업자 와 시간을 할당 합니다.Time investors allocate their time with the other participants or collaborators in the interaction in proportion to how many people are in the collaborator group for that interaction. 작업 공간 분석에 대 한 라이선스가 없는 사용자는 공동 작업자에 게 표시 될 수 있지만, 시간이 투자자 않습니다.People who do not have a license for Workplace Analytics can appear as collaborators, but never as time investors.
    표준 시간대Time zones 작업 공간 분석에서는 다음 표준 시간대를 사용 합니다.Workplace Analytics uses these time zones. 개인 메트릭 (사용자 쿼리 결과)은 사용자의 표준 시간대를 사용 하 여 계산 됩니다.Personal metrics (person query results) are calculated by using the person’s time zone. 모임 메트릭 (모임 쿼리 결과)은 이끌이의 표준 시간대를 사용 하 여 계산 됩니다.Meeting metrics (meeting query results) are calculated by using the organizer’s time zone.
    작업 시간Working hours 회사의 일반적인 workweek을 나타내는 시간입니다.Hours that represent the typical workweek for the company. 작업 시간 분석 기본 설정은 월요일에서 금요일 사이, 오전 8:00 시부터 5:00 오후 까지입니다.The Workplace Analytics default setting is Monday through Friday from 8:00 AM to 5:00 PM for calculations of working hours. 이 기본값은 Outlook에서 작업 일과 시간을 아직 설정 하지 않은 사용자 에게만 사용 됩니다.This default is only used for users who have not already set up their working days and hours in Outlook. 관리자는 시스템 기본값 페이지의 관리 설정 에서 기본 작업 일과 시간을 변경할 수 있습니다.Your admin can change the default working days and hours in Admin settings on the System defaults page.

    작업 공간 분석에 대 한 메트릭 설명Metric descriptions for Workplace Analytics