Preparar um upload de arquivo de dados organizacionais

O aplicativo de insights avançados pode obter dados organizacionais de duas maneiras: por meio de Microsoft Entra ID, que é a configuração padrão ou por meio de um arquivo de dados organizacional que você como administrador carrega. Neste artigo, discutimos a segunda opção, o arquivo de dados organizacionais. Continue a leitura para descobrir o que você como administrador precisa fazer para identificar, coletar e estruturar dados antes de carregar dados organizacionais.

Para saber mais sobre dados organizacionais em geral, descubra quais dados Microsoft Entra ID sincronizam automaticamente com Viva Insights e para obter uma visão geral da página de dados organizacionais na experiência de administrador de insights avançados, consulte dados organizacionais em Viva Insights.

Importante

Depois de carregar um arquivo .csv com dados organizacionais, você não poderá voltar a usar Microsoft Entra ID. Você precisará carregar regularmente .csv arquivos para manter seus dados organizacionais atualizados.

Prepare os dados organizacionais

Quando você estiver pronto para começar a trabalhar com um arquivo de dados organizacionais, as seções a seguir orientam você no processo de preparação de dados:

1. Identificar tendências que você deseja analisar – Decida quais tendências você precisa aprender para melhorar a eficiência no trabalho. Após identificar essas tendências, você pode escolher melhor quais dados organizacionais usar.
2. Saiba quais dados incluir – alguns atributos de dados são necessários e muitos são opcionais. Entre os opcionais, escolha aqueles que melhor atendem às suas finalidades analíticas.
3. Obter uma exportação de dados organizacionais – faça com que um administrador exporte os dados de RH do sistema de RH da sua organização. Opcionalmente, inclua dados de linha de negócios, se sua análise exigir.
4. Estruturar os dados organizacionais – Para que seus dados sejam validados com êxito, você precisa primeiro estruturá-los corretamente no arquivo .csv que você carrega.
5. Carregar o arquivo de dados organizacionais – Depois que seu arquivo .csv estiver pronto, você o carregará no aplicativo de insights avançados em que, após a validação e o processamento, ele se torna disponível para análise.

Etapa 1 – Identificar tendências que você deseja analisar

Para saber sobre quais dados organizacionais extrair, primeiro você precisa decidir sobre quais tendências do local de trabalho deseja aprender. Por exemplo, em uma análise futura, talvez você queira examinar a colaboração em diferentes segmentos ou grupos de funcionários. Primeiro, você precisa definir esses grupos, o que você pode fazer de várias maneiras:

• Por dados organizacionais
• Por níveis de hierarquia organizacional
• Por desempenho, engajamento ou outros dados de linha de negócios

Grupos definidos podem ser usados nos seguintes exemplos de análises:

Colaboração entre grupos

Um cenário de análise comum é encontrar padrões de colaboração entre diferentes grupos de funcionários. Por exemplo, talvez você queira saber o quanto sua equipe de marketing de produtos está conversando com sua equipe de vendas.

Atributos para segmentação de populações podem ser úteis para considerar na definição de padrões de colaboração, como:

• Atributos de família ou função de trabalho, como profissão, função, disciplina e código de trabalho
• Organização, linha de negócios ou centro de custos, como RH, Finanças, Vendas e Marketing
• Atributos de localização, como cidade, estado, país e regiões, conforme definido pela sua organização
• Atributos que descrevem seu trabalho, como funcionário ou fornecedor remoto em tempo integral, meio período ou tempo integral, seu mandato na organização ou o mandato de sua função atual

A maioria desses atributos está disponível nos sistemas de informações de RH.

Colaboração hierárquica

Também é comum buscar padrões de comportamento de colaboração em referência à hierarquia de sua organização, bem como quantificar a colaboração entre gerentes e colaboradores individuais e entre níveis e camadas mais altos e inferiores na organização.

Os seguintes conceitos são úteis nesse tipo de análise:

• IC ou gerente – se um funcionário é um contribuidor individual ou um gerente.
• Hierarquia organizacional – por exemplo, os nomes de todos os gerentes acima do funcionário na estrutura de relatórios desse funcionário; cada gerenciador pode ser armazenado como um atributo separado.
• Camada – Por exemplo, a posição do funcionário na hierarquia organizacional em que a camada 0 = o líder superior da empresa.
• Span – Por exemplo, o número de relatórios diretos atribuídos a um funcionário.
• Nível – Por exemplo, gerente sênior, VP, diretor, CVP.

A maioria desses atributos também são encontrados em sistemas de informações de RH.

Dados de colaboração, engajamento e resultado

Por fim, talvez você queira considerar a associação de padrões de comportamento de colaboração a pontuações de engajamento de funcionários ou outros dados de resultado de desempenho, como alcance de cota de vendas ou classificações de alto/baixo desempenho. Esses dados geralmente são encontrados fora dos sistemas tradicionais de informações de RH, em repositórios de dados de RH separados ou em sistemas de linha de negócios.

Etapa 2 – Saiba quais dados incluir

Para obter a funcionalidade completa do aplicativo de insights avançados, você precisa fornecer vários atributos necessários, conforme descrito na referência de atributo. Além disso, você pode fornecer até 100 atributos opcionais para agrupar e filtrar dados de maneiras interessantes e personalizadas.

Exemplos de dados organizacionais incluem família de trabalho, função de trabalho, organização, linha de negócios, centro de custos, localização, região, camada, nível, número de relatórios diretos e gerente. Esses dados são fornecidos ao aplicativo de insights avançados no nível individual, o que significa que esses atributos fornecem contexto a cada pessoa no conjunto de dados.

Funcionários a serem incluídos

No mínimo, inclua os dados organizacionais para todos os funcionários que têm licenças Viva Insights. É ainda melhor incluir cada pessoa em sua empresa como parte do upload de dados, mesmo que você planeje coletar dados de colaboração apenas para um subgrupo, ou seja, uma população de destino específica dentro da empresa.

Por exemplo, se as pessoas no Marketing se comunicarem com frequência com as pessoas no Desenvolvimento de Produtos, mas o aplicativo tiver dados de RH apenas sobre a organização marketing, você não poderá criar relatórios para mostrar quanto tempo o Marketing está gastando com o Desenvolvimento de Produtos.

Se você não puder incluir todas as pessoas em sua organização, o mínimo a ser incluído são todas as pessoas para as quais os dados de colaboração estão sendo coletados. Esse mínimo permite analisar padrões de colaboração entre grupos nessa população, mas não entre grupos fora dessa população.

Incluindo todos os funcionários licenciados

É responsabilidade do administrador manter dados organizacionais atualizados e completos. Nesta tarefa, "completo" significa duas coisas: dados que incluem as pessoas certas e incluem os atributos certos para essas pessoas.

O motivo para incluir todos os funcionários licenciados na organização é que, se seus dados organizacionais estiverem ausentes, os analistas não poderão filtrar por esses dados ao criar uma consulta na página Análise . Portanto, os funcionários cujos dados estão ausentes serão excluídos das análises executadas pelos analistas.

Importante

Verifique se o administrador do Microsoft 365 atribuiu licenças a todos os funcionários que você deseja incluir nos relatórios. Mesmo que você inclua um funcionário em seu arquivo de dados organizacionais, eles precisarão de uma licença para aparecer em relatórios. Para obter mais informações sobre licenciamento e relatórios, consulte Quando os usuários aparecem nos resultados da consulta.

Notificação de dados ausentes

Se o aplicativo detectar que os dados estão ausentes para um ou mais funcionários licenciados, ele alerta os administradores por meio de uma notificação pop-up no canto superior direito da guia Conexões de dados .

Carregar dados organizacionais ausentes

Para carregar esses dados ausentes, o administrador pode seguir estas etapas:

1. Na notificação pop-up, selecione Baixar para baixar um arquivo .csv que contém os nomes de funcionários licenciados cujos dados organizacionais estão ausentes.
2. Abra o arquivo .csv.
3. Anexe os dados ausentes para esses funcionários. Isso significa adicionar atributos (colunas) que descrevem os funcionários de forma consistente com os uploads anteriores.
4. Carregue o arquivo. Consulte Carregar dados organizacionais (upload subsequente) para obter mais informações.

Além de incluir todos os funcionários licenciados no carregamento de dados organizacionais, recomendamos que você também inclua funcionários não licenciados, como explicamos anteriormente.

Etapa 3 – Obter uma exportação de dados organizacionais

Antes de formatar e carregar dados organizacionais, você precisa obtê-los de uma ou mais fontes. Sua fonte primária é a equipe que gerencia os sistemas de informações de RH da sua organização. Essa equipe precisará fornecer a você uma exportação de dados de atributos de RH para funcionários individuais.

Além disso, seus analistas podem precisar de dados sobre resultados de negócios. Nesse caso, você precisará entrar em contato com proprietários de linha de negócios que têm acesso a armazenamentos de dados que contêm essas informações. Por exemplo, esses dados podem incluir:

• Dados de revisão de desempenho para grupos de trabalho específicos.
• Pontuações de engajamento de funcionários capturadas pelo RH fora dos sistemas de informações de RH.
• Vendas ou outros dados de cotas que fornecem exibições adicionais sobre o desempenho.
• Dados de pesquisa de funcionários.

Depois de obter esses dados, você precisará estruturá-los para um processamento bem-sucedido depois de carregá-los no aplicativo.

Etapa 4 – Estruturar os dados organizacionais

Depois de obter seus dados exportados, estruture-os no formato correto.

Adicionar atributos obrigatórios, opcionais reservados e personalizados

Há três tipos de atributos que você pode adicionar no arquivo de dados organizacionais: obrigatórios, opcionais reservados e personalizados.

Obrigatório

Forneça os atributos a seguir como cabeçalhos de coluna, exatamente como escrito abaixo, no upload .csv.

• EffectiveDate
  • Verifique se a coluna EffectiveDate tem valores em todas as linhas. Se você não fornecer uma coluna EffectiveDate em seu upload, a data que você carregou os dados se tornará o EffectiveDate padrão.
• Personid
• Managerid
• Organização (sensível a casos)

Opcional reservado

Os atributos a seguir são cabeçalhos de coluna reservados para atributos que atualmente são usados para calcular, filtrar e agrupar dados. Atributos diferentes da lista abaixo podem ser necessários dependendo do modelo específico do Power BI.

• LevelDesignation
• FunctionType
• Hiredate
• Taxa por hora
• Layer
• SupervisorIndicator
• OnsiteDays
• Location

Observação

Os atributos podem estar em qualquer ordem no arquivo. No entanto, os nomes desses atributos necessários e reservados não podem ser usados como os nomes de quaisquer novos atributos personalizados.

Atributos personalizados

Atributos personalizados são todos os atributos adicionais que você deseja definir para usar na filtragem e agrupamento de dados. Quando você carrega esses atributos, os analistas podem usá-los ao criar consultas. Para saber como carregar atributos personalizados, consulte Carregar dados organizacionais (primeiro upload).

Observação

• O número máximo de atributos totais permitidos no sistema é 105, o que inclui os cinco atributos necessários.
• Todas as datas devem estar no formato MM/DD/AAAA.
• Todos os campos numéricos (como o atributo necessário "HourlyRate") precisam estar no formato "número" e não podem conter vírgulas ou um sinal de dólar.

Dica

Acesse nosso artigo Regras de arquivo e erros de validação para obter mais informações sobre como formatar seu arquivo.

Exemplo .csv arquivo de exportação

Aqui está um snippet de exemplo de um arquivo de exportação de .csv válido:

PersonId,EffectiveDate,HireDate,ManagerId,LevelDesignation,Organization,Layer,Area Emp1@contoso.com,12/1/2020,1/3/2014,Mgr1@contoso.com,Junior IC,Sales,8,Southeast Emp2@contoso.com,11/1/2020,1/3/2014,Mgr1@contoso.com,Junior IC,Sales,8,Southeast Emp3@contoso.com,12/1/2020,1/3/2014,Mgr2@contoso.com,Manager,Sales,7,Northeast Emp4@contoso.com,10/1/2020,8/15/2015,Mgr3@contoso.com,Support,Sales,9,Midwest Emp5@contoso.com,11/1/2020,8/15/2015,Mgr3@contoso.com,Support,Sales,9,Midwest Emp6@contoso.com,12/1/2020,8/15/2015,Mgr3@contoso.com,Support,Sales,9,Midwest

Para obter mais informações sobre atributos, consulte a seção Referência de atributo .

Etapa 5 – Carregar o arquivo de dados organizacionais

Depois de criar um arquivo de .csv de origem, você pode carregá-lo no aplicativo de insights avançados por meio da guia > Data hub de dados organizacionais ou conexões de dados .

Se essa for a primeira vez que você carregará dados organizacionais, consulte Carregar dados organizacionais (primeiro upload). Se essa não for a primeira vez, consulte Carregar dados organizacionais (uploads subsequentes).

Depois que seus dados forem carregados com êxito, o aplicativo executa validação e processamento adicionais para concluir o provisionamento.

Com que frequência carregar um arquivo de .csv de dados organizacionais

É recomendável carregar dados de funcionários pelo menos uma vez por mês para manter os dados frescos e a análise relevantes. Logo após o sucesso do carregamento de dados de um funcionário, os dados atualizados ficam disponíveis para os usuários verem como insights no aplicativo.

Fornecendo dados durante um período de tempo

Por padrão, Viva Insights inclui dados de reunião e email para funcionários medidos por um ano. Os dados organizacionais são fornecidos para Viva Insights com uma data efetiva associada a cada linha no arquivo de carregamento.

Se você fizer uma exportação pontual de dados organizacionais do sistema de informações de RH a partir da data atual, obterá uma imagem da população de funcionários para esse único ponto no tempo. Para a maior fidelidade de dados durante o provisionamento, você deve fornecer exportações de dados organizacionais para cada um dos últimos 13 meses. Esses dados podem ser fornecidos em um único arquivo ou em uma sequência de arquivos.

Veja como isso seria na prática. Para cada funcionário medido, você teria 13 linhas separadas. Cada uma dessas linhas conteria uma data efetiva para cada mês para a qual os dados foram puxados. Se uma data efetiva para cada mês não for possível, você poderá fornecer um único ponto no tempo. Nesse caso, defina a data efetiva como o primeiro dia do mês atual, um ano atrás. Por exemplo, se o provisionamento ocorrer em outubro de 2020, a data efetiva para todas as linhas deverá ser definida como 10/1/2019.

A atividade de colaboração de funcionários será mapeada para os dados organizacionais mais recentes instantâneo (com base no EffectiveDate) que precede a data da atividade de colaboração.

Referência de atributo

Esta seção contém informações sobre os atributos que você usa nos arquivos de dados organizacionais carregados no aplicativo de insights avançados.

Observação

Se você compartilhar dados de Viva Insights com os Dados Organizacionais no recurso microsoft 365, alguns dos atributos listados abaixo serão compartilhados. Qualquer atributo, no entanto, que contenha Microsoft_ não estará disponível no Viva Insights. Saiba mais sobre dados organizacionais no Microsoft 365.

Atributo (cabeçalho de coluna)	Descrição	Tipo de dados	Valor de exemplo	Obrigatório ou reservado
Personid	Identificador exclusivo para um registro de funcionário. Pode ser o principal endereço SMTP do funcionário ou alias de email.	Email	joe@contoso.com	Necessário1
Managerid	Identificador exclusivo para o gerente de um funcionário. Ele pode ser o principal endereço SMTP do gerente ou alias de email. Para CEOs, isso pode ficar em branco.	Email	sally@contoso.com	Obrigatório
Organização	A organização interna à qual um funcionário pertence. Para obter insights mais acionáveis, evite usar poucas ou muitas Organizações exclusivas.	Cadeia de caracteres	Financial Planning and Analysis	Obrigatório
EffectiveDate	Data em que um determinado valor de atributo se aplica a um funcionário. O atributo se aplica até que outro registro para o mesmo atributo com um EffectiveDate diferente seja especificado. Se nenhum EffectiveDate for carregado, a data do upload será usada como padrão.	DateTime	12/31/2021	Necessário2
LevelDesignation	Nível que representa a experiência, o nível de gerenciamento ou a antiguidade de um funcionário na organização. Para obter insights mais acionáveis, evite usar poucos ou muitos valores de LevelDesignation exclusivos.	Cadeia de caracteres	Director	Reservado3
FunctionType	A função de trabalho que um funcionário executa. Para obter insights mais acionáveis, evite usar poucos ou muitos FunctionTypes exclusivos	Cadeia de caracteres	Finance Management	Reserved
Hiredate	A data em que um funcionário começou a trabalhar. Se um funcionário tiver várias datas de contratação, é melhor usar a data de contratação mais recente.	DateTime	12/31/2021	Reserved
Taxa por hora	O salário de um empregado representado como uma taxa por hora em dólares americanos.	Duplo	25.25	Reserved
Layer	A posição de um funcionário dentro da hierarquia organizacional, expressa como sua distância do líder superior da organização. Por exemplo, o CEO está na camada 0. Para obter insights mais acionáveis, evite usar poucas ou muitas Camadas exclusivas.	Número inteiro	2	Reserved
SupervisorIndicator	O gerente status de um funcionário como IC (contribuidor individual), Mngr (gerente) ou Mngr+ (gerente de gerentes).	Cadeia de caracteres	IC	Reserved
OnsiteDays	O número médio de dias por semana que um funcionário trabalha do main local de trabalho da empresa. O OnsiteDays pode ser baseado em dados de selo ou em outras fontes, por exemplo, marcas no sistema de RH mostrando o número de dias que um funcionário planeja trabalhar no local.	Cadeia de caracteres	4	Reserved
Location	Local do escritório de um funcionário.	Cadeia de caracteres	Burbank	Reserved
My_Custom_attribute (exemplo: Campus)	Um atributo que você cria	Cadeia de caracteres	West	N/A (personalizado)4

^{1. Você precisa incluir campos necessários. Cada campo necessário precisa de valores não em branco para cada linha.}

^{2. Se você não incluir uma coluna EffectiveDate com o upload, a data de carregamento se tornará o EffectiveDate padrão.}

^{3. Você não precisa incluir nenhum desses campos reservados. No entanto, se você usá-los, mantenha esses nomes de coluna.}

^{4. Você não é obrigado a incluir atributos personalizados. No entanto, se você adicioná-los, eles não poderão ter o mesmo nome que qualquer um dos atributos necessários ou reservados.}

Anotações e recomendações de atributo

Alguns atributos existem apenas para um subconjunto da população

Ao escolher atributos a serem incluídos, alguns valores de atributo podem ser preenchidos para uma organização, mas não para outras. Por exemplo, se o upload incluir dados de cota de vendas que se aplicam apenas à sua organização de vendas, você não poderá usar esses dados para filtrar e agrupar funcionários fora das vendas.

Muitos valores exclusivos

Às vezes, um atributo tem muitos valores exclusivos a serem usados para agrupamento e filtragem. Por exemplo, se uma função de trabalho ou código for muito definida por pouco, talvez não lhe dê uma visão útil do grupo geral. Se um atributo tiver centenas de valores exclusivos que resultam em um pequeno grupo populacional por valor, o atributo poderá não ser útil.

Poucos valores exclusivos

Por outro lado, às vezes, um atributo é muito amplamente definido para filtragem útil. Por exemplo, se sua organização reside inteiramente no Estados Unidos e seus registros de RH por funcionário contêm um código de país que sempre é igual aos EUA, esse atributo não será útil.

Atributos redundantes

Alguns atributos podem representar os mesmos dados e fornecer dados redundantes desnecessários para análise. Por exemplo, os dados de RH podem conter uma ID do centro de custos e um nome de centro de custos para um funcionário. Como ambas representam as mesmas informações em um formato um pouco diferente, você deseja incluir apenas uma com o nome mais "amigável ao usuário".

Dados de linha de negócios

Ao contrário dos dados de RH, para dados de linha de negócios, talvez você não precise incluir todas as pessoas em sua empresa como parte do upload de dados. Conhecer os cenários que você deseja analisar ajudará você a decidir. Por exemplo, suponha que você queira comparar padrões de colaboração entre funcionários da organização Sales que têm alto envolvimento em comparação com aqueles que têm baixo envolvimento. Embora você queira dados de RH para todos os funcionários para que você possa caracterizar padrões de colaboração mais amplos, você só precisa de dados de pontuação de engajamento para funcionários na organização Sales, pois você está usando os valores de pontuação para agrupar e filtrar saídas de relatório específicas.