Domande frequenti: People Analytics

Storyteller è un motore analitico automatizzato che:

Cerca in milioni di combinazioni di dati.
Crea connessioni tra le combinazioni di dati.
Evidenzia i risultati più significativi sotto forma di insight focus.

L'analisi aumentata è un approccio che utilizza tecniche statistiche e analisi avanzate per automatizzare i risultati dei dati che non sono facilmente ottenibili eseguendo un lavoro analitico manuale. Storyteller mette in pratica i principi dell'analisi aumentata.

Le informazioni dettagliate in primo piano mostrano le performance attuali di una metrica rispetto a un determinato momento storico o le performance di una metrica in un'area dell'organizzazione rispetto a un'altra area dell'organizzazione o dell'azienda. Ogni insight focus utilizza una metrica People Analytics che viene calcolata dal motore Storyteller.

Storyteller:

Raggruppa i dati di input in visualizzazioni diverse aggregando le metriche per ogni dimensione e diverse combinazioni di dimensioni.
Filtra le visualizzazioni prive di dati o statisticamente non significative.
Crea connessioni tra le visualizzazioni per creare una rete che definisce le relazioni tra le visualizzazioni. Questa rete di relazioni fornisce il contesto durante la valutazione di una visualizzazione rispetto a un'altra. Esempio: la visualizzazione di
Location = Chicago
ha le seguenti relazioni:
Il padre di
Location = Chicago; Cost Center = Sales
.
Il figlio dell'intera organizzazione.
Il fratello di
Location = New York
.
Un proxy a
Cost Center = Sales
perché l'intero reparto Vendite si trova a Chicago e il 90% della forza lavoro a Chicago è composto da venditori.
Analizza le visualizzazioni nella rete di relazioni per determinarne l'importanza.
Restituisce le visualizzazioni più significative sotto forma di insight principali.

Storyteller analizza e valuta la significatività statistica di ogni visualizzazione dei dati. Raggruppa le visualizzazioni in base a diversi fattori, tra cui:

Comune dei dati sottostanti
Relazione gerarchica
Somiglianza del problema

Quindi classifica ogni visualizzazione in base all'impatto maggiore sulla domanda aziendale correlata e visualizza le visualizzazioni più significative come insight principali.

People Analytics utilizza i dati nel campo di destinazione Organizzazione assegnata per determinare a quale organizzazione è attualmente assegnato il collaboratore per acquisire automaticamente la gerarchia più recente ("così com'è"). Ignora le informazioni dettagliate sullo stato attivo risultanti dalla riassegnazione dei collaboratori a organizzazioni diverse, presentando solo informazioni dettagliate significative nell'applicazione.

Ogni insight focus è il risultato di uno dei seguenti elementi:

Analisi delle tendenze: lo Storyteller confronta il rendimento della metrica del mese corrente in una dimensione o in una combinazione di dimensioni con il rendimento storico.
Gap analysis: lo Storyteller confronta la performance della metrica del mese corrente per una dimensione o una combinazione di dimensioni con un'altra area dell'organizzazione o dell'azienda. Esempio: se la dimensione è Organizzazione di supervisione, la performance viene confrontata con Azienda o Livello 1.

Per normalizzare le performance delle metriche di qualsiasi organizzazione o area geografica e renderle comparabili, Storyteller pondera le performance in base alla popolazione di dipendenti sottostante. Ciò consente di ridurre l'impatto fuori misura di variazioni percentuali elevate in una popolazione ridotta.

Tutti gli insight principali vengono ricalcolati ogni volta che viene eseguito Storyteller. Dopo ogni aggiornamento dello snapshot, nel dashboard viene visualizzato un nuovo insieme di insight principali in base ai dati correnti. In tutti questi casi, ciò che determina la visualizzazione degli insight principali è una classifica statistica della performance eccessiva o insufficiente rilevata. In alcuni casi, le modifiche alla configurazione o agli algoritmi sottostanti potrebbero influire anche sugli insight di attivazione visualizzati.

L'algoritmo di punteggio tiene conto dei seguenti fattori:

Importanza statistica di ogni insight focus La variazione rilevata della tendenza o lo scostamento dalla media della popolazione è sufficientemente importante?
Valore di un insight focus Qual è l'impatto calcolato sulla domanda aziendale?
Relazione con l'altro insight del focus Questo insight focus è un fattore determinante di un altro insight focus, l'effetto di un altro insight focus o fa parte di altri insight focus simili?

Il sistema cura l'elenco delle dimensioni per l'analisi in base alla domanda aziendale, per garantire che Storyteller fornisca le sezioni analitiche più pertinenti. All'interno di tali dimensioni, Storyteller mostra fino a cinque fattori principali che aumentano o riducono significativamente le performance della metrica in un'analisi dettagliata.

La cardinalità definisce le dimensioni della popolazione nella dimensione, influendo direttamente sugli insight di focus emersi, sulla qualità e sull'azionabilità degli insight di focus. Popolazioni più piccole non forniscono insight interessanti e significativi, il che può comportare iterazioni non necessarie del processo di mappatura. Una cardinalità elevata può comportare tempi di calcolo lunghi per gli insight principali.

È possibile fare clic sull'icona delle informazioni accanto a ogni domanda o metrica aziendale per visualizzare ulteriori informazioni, ad esempio:

Perché una domanda aziendale è importante
La metrica che determina la domanda aziendale.
Il calcolo alla base di una metrica.

Sì. Una percentuale è un numero o un rapporto espresso come frazione di 100, mentre un punto percentuale è una differenza numerica tra

le percentuali

. Ad esempio, un aumento dal 40% al 50% è un

aumento di 10 punti percentuali

e un

aumento del 25%

, perché il valore effettivo espresso dalla percentuale aumenta di un trimestre (10 è il 25% di 40).