概念: データ品質モジュール
データ品質
モジュールは、フィールド マッピング設定データをチェックし、データがPeople Analyticsおよび Storyteller の有用性、完全性、正確性の要件を満たしていることを確認します。データ品質
モジュールは、People Analytics のインストールとアプリケーションに悪影響を与える問題がないかどうかをこれらのデータをチェックし、続行する前に対応する必要がある可能性のあるデータ品質欠陥を返します。データ品質モジュールは、 People Analytics をインストールまたは再インストールするとWorkdayに実行されますが、手動で実行することもできます。People Analyticsを再インストールする前に、Workdayで
データ品質
モジュールを実行して、新しく行った設定変更がすべての要件を満たしていることを確認することをお勧めします。"People Analytics を設定
" レポートからデータ品質を実行し、 "People Analyticsデータ品質
" レポートにアクセスして結果を表示することができます。欠陥には、他の欠陥よりもマイナスの影響が大きいものがあります。Workdayのそれぞれの欠陥に重要度レベルが割り当てられます。
- 重大なエラー。重大な欠陥により、 People Analytics を正常にインストールできなくなる可能性があります。このような欠陥は、データの品質と分析結果の整合性にも重大な影響を与える可能性があり、場合によっては制約付きセキュリティに影響を与える可能性があります。検出された場合は、"People Analytics を設定"レポートまたは基になるデータの重大な欠陥に対処します。
- メジャー重大な欠陥によって、インストールの正常化が妨げられることはありませんが、データの品質と分析結果の整合性に重大な影響を与える可能性があります。"Configure People Analytics" レポートでこれらの問題に対処することをお勧めします。
- 中等度中程度の欠陥は、People Analyticsの KPI、ビジュアライゼーション、およびフォーカスインサイトの品質に影響を与える可能性があります。データの品質への影響が最小限であるため、無視できます。
カーディナリティ
特定のフィールドにある一意の値の数をチェックします。数値をそのフィールドに定義された閾値と比較し、フィールドのカーディナリティが階層内の予期されるレベルに一致しているかどうかをチェックします。チェックに失敗したフィールドがWorkdayれ、そのフィールドのカード関係が "値" 列に表示されます。
高いカーディナリティ (一意の値のロット) は、ストーリーテラー エンジンのインサイトに悪影響を結果可能性があります。
パイプライン間の目標
整合性のある値
パイプライン間での値の整合性をチェックし、パイプライン間の 2 つの値を定義された閾値と比較します。現在、閾値は各選考状況 ()の同じフィールドに値が重複しない場合に設定されます。
チェックに失敗したフィールドが各選考状況からWorkdayれ、"値" 列に各選考状況の一貫性のない値の割合が表示されます。
データ タイプ
フィールド タイプを調べて、複数のパイプラインにある特定のフィールドが同じかどうかをチェックします。チェックに失敗したフィールドがWorkdayれ、そのフィールドのデータ型が "値" 列に表示されます。
クロス選考状況の欠陥は、設定された母集団フィルタが複数のパイプラインでのデータをフィルタリングできなくなるため、"KPI" タブのフィルタリングに重大な影響を与える可能性があります。
重複
同じ従業員 ()のレコードが複数存在するかどうかをチェックします。"社員 ID" または "候補者 ID" がWorkdayれ、"値" 列に複数のレコードの数が表示されます。
重複レコードによってヘッドカウントが不正確になり、指数関数的な影響が生じる可能性があります。
無効な値
特定のフィールドに、そのフィールドに対して定義された論理ルールに適合しない値が含まれているかどうかをチェックします。例:採用日が将来の日付である場合。チェックに失敗したフィールドがWorkdayれ、そのフィールドの無効な値の割合が "値" 列に表示されます。
無効な値によりトピックのメトリックが不正確になる可能性があり、ビジュアライゼーション、KPI、およびフォーカスインサイトのデータが不正確になる可能性があります。
無効な値
特定のフィールドに、そのフィールドに定義された有効な値のリストにない値が含まれているかどうかをチェックします。チェックに失敗したフィールドがWorkdayれ、そのフィールドの無効な値の割合が "値" 列に表示されます。
無効な値が原因で、トピックのメトリックが不正確になる可能性があり、ビジュアライゼーション、KPI、およびフォーカスインサイトのデータが不正確になる可能性があります。
値が不明
特定のフィールドに欠落している値の数をチェックします。空白または NULL の値が必要です。値が欠落しているWorkdayが返され、そのフィールドの値の割合が "値" 列に表示されます。
値が欠落していると、 People Analyticsに表示されるデータが不正確になる可能性があり、ワークフォースを正確に反映できなくなる可能性があります。
複数の階層
階層内の子に、複数の階層にまたがる親を持つかどうかを確認します。複数の階層にまたがる親を持つ子階層のフィールドをWorkday、"値" 列に複数の階層の数を示します。
複数の階層に欠陥があると、重複によって不正確なデータが結果可能性があります。また、所属する組織 ()に属していない視聴者員にも表示されるため、制約付きセキュリティに悪影響を及ぼす可能性があります。
母集団
特定の VIBE Index の交差部分における一意の値の数をチェックし、その数を VIBE Index の交差部分に定義された最小ヘッドカウント要件と比較します。Workday は、積集合フィールドと、チェックに失敗した積集合の数を返し、"値" 列に十分な母集団が設定されていない積集合のレコード数を示します。
母集団チェックの欠陥により、 Workday はVIBE の計算から特定の交差を除外します。
スキル カテゴリ カーディナリティ
使用しているスキルカテゴリ値が 10 未満かどうかをチェックします ( Skills Cloudからのみ)。スキルカテゴリ値のWorkdayの数が返されます。スキルカテゴリの数が少ないと、データの粒度が制限され、結果が使用できなくなる可能性があります。
"スキル アイテム カテゴリの管理
" タスクにアクセスし、スキルカテゴリ カタログを更新します。未分類スキルの割合
どのスキルカテゴリにも割り当てられていないスキルの割合が、閾値の 5% を超えているかどうかをチェックします。Workday場合は、チェックに不合格となったスキル値の割合が返されます。
"スキル アイテム カテゴリの管理
" タスクを使用して、強調表示されているスキルを分類します。未分類スキルの数が多いと、データの粒度が制限され、結果が使用不可能になる可能性があります。
使用可能なマッチング スコアの分布
マッチングスコアは、従業員の明示されたスキルまたは推測されたスキルの現在のポートフォリオを、職務プロファイル " " にリストされているスキルと比較する計算です。このデータ品質チェックでは、母集団内の従業員にマッチング スコア ()が割り当てられているかどうかを確認します。Workday は、コース ステータスマッチング スコアに基づいて、グループに分割された従業員員グループのドーナツ グラフViz を返します。マッチング スコアがない従業員は、以下の理由に応じて分割されます。
- 補充済みのスキルがない、または従業員のプロファイルから推測されるスキルがない。
- 補充済のスキルはありません。または従業員のジョブポジション ()から推測されるスキルはありません。
- ジョブポジション " " のスキルとSkills Cloudのスキルと一致しません。
マッチング スコアのない従業員の数が多いと、People Analyticsに表示されるデータに誤りが生じる可能性があり、ワークフォースに含まれているスキルが正確に反映されない可能性があります。
グラフ内の任意のセグメントをクリックすると、従業員とそれに対応する職務プロファイル ()、社員 ID ()、マッチング スコアが設定されていない理由 () が表示されます。テーブルをWorkday Discovery Boardにエクスポートできます。