Perguntas frequentes: People Analytics

O que é o Storyteller?: O Storyteller é um mecanismo analítico automatizado que:
Pesquisa milhões de combinações de dados.
Faz conexões entre as combinações de dados.
Destaca os resultados mais significativos na forma de insights de foco.
O que é análise aprimorada?: A análise aprimorada é uma abordagem que usa técnicas estatísticas e análises avançadas para automatizar resultados nos dados que não são facilmente obtidos por meio de trabalho analítico manual. O Storyteller coloca em prática os princípios da análise ampliada.
O que é um insight de foco?: Os insights de foco mostram o desempenho de uma métrica agora em comparação a um momento histórico ou o desempenho de uma métrica em uma área da organização em comparação com outra área da organização ou da empresa. Cada insight de foco usa uma métrica do People Analytics que é calculada pelo mecanismo do Storyteller.
Como os insights de foco são gerados?: Storyteller:
Agrupa os dados de entrada em diferentes visualizações por meio da agregação de métricas para cada dimensão e diferentes combinações de dimensões.
Filtra todas as visualizações que não contêm dados ou que são estatisticamente irrelevantes.
Faz conexões entre as visualizações para criar uma rede que define os relacionamentos entre as visualizações. Essa rede de relacionamentos fornece contexto quando você avalia uma visualização em comparação com outra. Exemplo: a visualização de
Location = Chicago
tem os seguintes relacionamentos:
Principal de
Location = Chicago; Cost Center = Sales
.
A empresa filho de toda a organização.
Irmão de
Location = New York
.
Um proxy para
Cost Center = Sales
porque todo o departamento de vendas está localizado em Chicago e 90% da força de trabalho em Chicago são vendedores.
Analisa as visualizações na rede de relacionamentos para determinar sua importância.
Retorna as visualizações mais significativas na forma de insights de foco.
Como o Storyteller determina as informações mais relevantes?: O Storyteller analisa e avalia a importância estatística de cada visualização dos dados. Ele agrupa visualizações com base em vários fatores, incluindo:
Padrões em comum dos dados subjacentes
Relacionamento hierárquico
Sem igual de problema
Em seguida, classifica cada visualização com base no maior impacto para a pergunta de negócios relacionada e exibe as visualizações mais significativas como insights de foco.
O que acontece se eu alterar um campo de origem em uma hierarquia, por exemplo, devido a uma reorganização ("reorg")?: O People Analytics usa os dados no campo de destino Organização atribuída para determinar a qual organização o trabalhador está atribuído no momento a fim de capturar automaticamente a hierarquia mais recente ("como está"). Ele ignora os insights de foco que resultam da reatribuição de trabalhadores a diferentes organizações, apresentando apenas insights de foco significativos no aplicativo.
Que tipos de análise os insights de foco usam?: Cada insight de foco é o resultado de:
Análise de tendências: o Storyteller compara o desempenho histórico da métrica do mês atual em uma dimensão ou combinação de dimensões com o desempenho histórico.
Análise de lacunas: o Storyteller compara o desempenho da métrica do mês atual de uma dimensão ou combinação de dimensões com outra área da organização ou empresa. Exemplo: se a dimensão é organização de supervisão, o desempenho é comparado à Empresa ou Nível 1.

Dependendo do insight de foco, a população pode ser:
Todos os trabalhadores ativos.
Todos os trabalhadores desligados
Todos os trabalhadores ativos e desligados
Um subconjunto dessas populações filtradas por Nível 1 na Hierarquia principal ou na Hierarquia secundária.
Como podemos comparar o desempenho da métrica entre as dimensões nos insights de foco?: Para normalizar o desempenho da métrica de qualquer organização ou região e torná-las comparáveis, o Storyteller pondera o desempenho pela população subjacente de colaboradores. Isso ajuda a reduzir o impacto de grandes alterações percentuais em uma população pequena.
Para fazer essa normalização, o Storyteller:
Calcula a média da métrica para a combinação de dimensões no insight de foco.
Calcula a média da métrica para a população relevante. Exemplo: empresa ou subconjunto que contém pares.
Calcula a diferença ou delta entre essas duas médias.
Pesada o delta multiplicando-o pelo tamanho da população da combinação de dimensões.

O Storyteller informa o quanto a métrica dessa combinação de dimensões precisa ser alterada para ficar consistente com a métrica da população total.
Como os insights de foco mudam com o passar do tempo?: Todos os insights de foco são recalculados cada vez que o Storyteller é executado. Após cada atualização de instantâneo, um novo conjunto de insights de foco é exibido no painel com base nos dados atuais. Em todos esses casos, o que orienta a exibição dos insights de foco é uma classificação estatística do desempenho superior ou inferior detectado. Em alguns casos, as alterações na configuração ou nos algoritmos subjacentes também podem afetar os insights de foco que são exibidos.
É possível que um insight de foco em uma determinada dimensão, como Organização, Nível de gestão ou Região, apareça novamente após a atualização recorrente de dados. A repetição significa que a lacuna ou tendência de desempenho identificada no mês anterior permanece estatisticamente significativa e está entre os principais insights de foco para a pergunta de negócios no mês atual. Os usuários ainda podem visualizar os números de desempenho que incluem a atualização de dados mais recente.
Como o método de pontuação para insights de foco funciona?: O algoritmo de pontuação leva estes fatores em consideração:
Significância estatística de cada insight de foco. A alteração detectada da tendência ou o desvio em relação à média da população é importante o suficiente?
O valor de um insight de foco. Qual é o impacto calculado na pergunta de negócios?
Relação com os outros insights de foco. Esse insight de foco é um fator gerador de outro insight de foco, efeito de outro insight de foco ou parte de outros insights de foco semelhantes?
Por que alguns insights de foco têm apenas dois principais motivadores e outros 5?: O Workday seleciona a lista de dimensões para análise dependendo da pergunta de negócios para garantir que o Storyteller forneça as fatias analíticas mais relevantes. Dentro dessas dimensões, o Storyteller exibe até cinco principais fatores que aumentam ou diminuem significativamente o desempenho da métrica em um insight de foco.
Como a cardinalidade afeta o People Analytics?: A cardinalidade define o tamanho da população na dimensão, impactando diretamente quais insights de foco são exibidos, bem como a qualidade dos insights de foco e a capacidade de ação. Populações menores não fornecem insights interessantes e significativos, o que pode resultar em iterações desnecessárias do processo de mapeamento. Uma alta cardinalidade pode resultar em longo tempo de cálculo dos insights de foco.
Como posso visualizar mais informações sobre uma pergunta de negócios ou métrica específica?: Você pode clicar no ícone de informações ao lado de cada pergunta de negócios ou métrica para visualizar mais informações, como:
Por que uma pergunta de negócios é importante.
A métrica que orienta a pergunta de negócios.
O cálculo subjacente a uma métrica.
Por que algumas tendências de métricas são exibidas em uma cor neutra?: O resultado esperado para as métricas selecionadas pode variar entre as organizações, pois algumas métricas não seguem uma tendência aceita universalmente.

Exemplo: para estabelecer paridade na igualdade de gênero, um aumento na representação feminina pode ser a direção esperada para organizações com um baixo percentual de mulheres, enquanto uma redução pode ser o foco para organizações em que a representação feminina já é de 70%.

Para resolver as diferenças nas tendências de métricas entre as organizações, definimos um intervalo-alvo para estas métricas:
Média de margem de controle para valores entre 5 e 15
Representação feminina para valores entre 40 e 60%.

Exibimos a movimentação dentro desses intervalos com uma cor neutra. O movimento em direção a esses intervalos é exibido em verde, enquanto o afastamento desses intervalos é exibido em vermelho.

Todas as alterações na métrica Média de remuneração-alvo são exibidas em uma cor neutra, pois casos individuais podem determinar se um aumento ou uma redução é esperado.
Há uma diferença entre percentuais e pontos percentuais?: Sim. Um percentual é um número ou uma proporção expressa como uma fração de 100, enquanto um ponto percentual é uma diferença numérica entre percentuais
. Por exemplo, um aumento de 40% para 50% é um
aumento de 10 pontos percentuais
e um
aumento de 25%
, pois o valor real expresso pelo percentual aumenta em um quarto (10 é 25% de 40).

Conceito: mecanismo Storyteller

Referência: estados em branco no People Analytics

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