常見問題︰People Analytics
- 什麼是 Storyteller？
- Storyteller 是一種自動化分析引擎，可︰
- 搜尋數百萬種資料組合。
- 在資料組合之間建立連接。
- 以焦點深度解析的形式呈現最重要的結果。
- 什麼是增強分析？
- 增強分析是一種方法，它使用統計技術和進階分析，將資料中的發現自動化，而這些發現是手動分析工作無法輕易獲得的。Storyteller 將增強分析的原則付諸實踐。
- 什麼是焦點深度解析？
- 「焦點深度解析」可顯示指標目前的表現與歷史時間點的比較，或是指標在組織某個領域的績效，與該組織另一個領域或公司的比較。每個焦點深度解析都使用一個由 Storyteller 引擎計算的 People Analytics 指標。
- 焦點深度解析是如何產生的？
- 講故事的人︰
- 透過匯總每個維度和不同維度組合的指標，將輸入資料分組到不同的檢視中。
- 篩選掉任何沒有資料或在統計上不重要的檢視。
- 在檢視之間建立連接，以建立定義檢視之間關係的網路。此關係網提供了在評估一個檢視與另一個檢視時的環境定義。 範例︰的檢視Location = Chicago具有下列關係︰
- 上層Location = Chicago; Cost Center = Sales。
- 整個組織的下層。
- 的同級Location = New York。
- 的代理Cost Center = Sales因為整個銷售部門都在芝加哥，而且芝加哥 90% 的人力是銷售人員。
- 分析關係網路中的檢視，判斷其重要性。
- 以焦點深度解析的形式傳回最重要的檢視。
- Storyteller 如何判斷最相關的資訊？
- Storyteller 會分析並評估每個資料檢視的統計意義。其依據多個因素將檢視分組在一起，包括︰
- 基礎資料的共性
- 階層關係
- 問題的相似度
- 如果我變更階層中的來源欄位，例如因為重組 (「重組」)，會發生什麼情況？
- People Analytics 會使用「指派的組織」目標欄位中的資料來判斷員工目前被指派的組織，以自動擷取最新 (「原樣」) 的階層。其會忽略因員工被重新指派至不同組織而產生的焦點深度解析，而僅在應用程式中呈現重要的焦點深度解析。
- 焦點深度解析會使用哪些類型的分析？
- 每個焦點深度解析都是以下任一原因的結果︰
- 趨勢分析︰ Storyteller 將維度或維度組合中的目前月份指標績效與歷史績效進行比較。
- 差距分析︰ Storyteller 將維度或維度組合的目前月份指標績效，與組織的另一個領域或公司進行比較。 範例︰如果維度是督導組織，則會將績效與公司或層級 1 進行比較。
根據焦點深度解析，群體可能︰- 所有作用中的員工
- 所有已離職的員工。
- 所有作用中和已離職的員工。
- 「主要階層」或「次要階層」中依層級 1 篩選的群體子集。
- 在焦點深度解析中，如何比較跨維度的指標績效？
- 為使任何組織或區域的指標績效常態化並具有可比性， Storyteller 會依基礎正職員工群體對績效進行加權。 這有助於減少較大百分比變更在少數群體中造成的重大影響。Storyteller 執行此常態化作業時︰
- 計算焦點深度解析中維度組合的指標平均值。
- 計算相關群體的指標平均值。範例︰包含同業的公司或子集。
- 計算這 2 個平均值之間的差額或差異。
- 將差異乘以維度組合的母體大小，對差異進行加權。
Storyteller 會告訴您該維度組合的指標需要變更多少，才能與總母體的指標一致。 - 隨著時間的推移，焦點深度解析會有何變化？
- 每次執行 Storyteller 時，都會重新計算所有焦點深度解析。 每次快照更新後，儀表板上都會根據目前的資料顯示一組新的焦點深度解析。 在所有這些情況下，驅動焦點深度解析顯示的是偵測到的優異或欠佳績效的統計排名。 在某些情況下，配置或基礎演算法的變更也可能影響焦點深度解析的顯示內容。在周期性資料重新整理後，指定維度 (例如組織、管理層級或區域) 中的焦點深度解析可能會再次顯示。 重複表示上個月識別出的績效落差或趨勢在統計上仍顯著，且在本月位列商業問題的最熱門焦點深度解析之列。使用者仍可檢視包含最近資料重新整理在內的效能數字。
- 焦點深度解析的計分方法如何運作？
- 計分演算法會將以下因素納入考量︰
- 每個焦點深度解析的統計意義。偵測到的趨勢變更或與整體平均值的偏差是否足夠重要？
- 焦點深度解析的值。計算得出對這個商業問題的影響為何？
- 與其他焦點深度解析的關係。此焦點深度解析是否會驅動其他焦點深度解析、產生其他焦點深度解析的影響，或是其他類似焦點深度解析的一部分？
- 為什麼有的焦點深度解析只有 2 個主要驅動因子，有的則有 5 個？
- Workday 會依據商業問題精選維度清單進行分析，以確保 Storyteller 提供最相關的分析切片。在這些維度內，Storyteller 會在焦點深度解析中顯示最多 5 個顯著提高或降低指標績效的主要驅動因子。
- 基數對 People Analytics 有何影響？
- 基數定義維度中的群體大小，直接影響顯示的焦點深度解析以及焦點深度解析的品質和可操作性。較小的群體無法提供有趣且有意義的深度解析，這可能會導致對應流程的不必要迭代。高基數可能導致焦點深度解析的計算時間過長。
- 我要如何檢視特定商業問題或指標的詳細資訊？
- 您可以按一下每個商業問題或指標旁邊的資訊圖示，檢視更多資訊，例如︰
- 為什麼商業問題很重要
- 提出商業問題的指標。
- 指標背後的計算。
- 為什麼某些指標趨勢會以中性色顯示？
- 特定指標的預期結果可能因組織而異，因為某些指標並未遵循公認的趨勢。範例︰若要確立性別平等方面的平等性，女性員工比例較低的組織可能會期望增加女性員工比例，而女性員工比例已達 70% 的組織可能會關注降低女性員工比例。為解決各組織指標趨勢的差異，我們為以下指標設定了目標範圍︰
- 5-15 之間值的平均控制幅度。
- 值介於 40-60% 之間的「女性員工比例」。
我們會以中性色彩顯示這些範圍內的變動。移向這些範圍會顯示為綠色，而遠離這些範圍則會顯示為紅色。指標「平均目標薪酬」的所有變更都會以中性色彩顯示，因為個別個案可決定預期是增加還是減少。 - 百分比和百分點之間有區別嗎？
- 是。「百分比」是數字或以 100 的分數表示的比率，而「百分點」是百分比之間的數值差異。例如，從 40% 增加至 50% 代表增加 10 個百分點和 25%，因為以百分比表示的實際值增加四分之一 (10 是 40 的 25%)。