次の方法で共有


API ベースのインポート (後続のインポート) を使用して組織データをインポートする (プレビュー)

重要

この機能は、パブリック プレビューのお客様専用です。 プレビューの機能が完了していない可能性があり、より広範なリリースで利用できるようになる前に変更が加えられる可能性があります。

この記事では、完全インポートと増分インポートの 2 種類について説明します。 これらのインポートでは、Viva Insightsへの接続を設定するときに指定したデータが更新されます。

重要

組織データを初めてインポートする場合にのみ、次の手順を使用します。 初めてのインポートの場合は、「組織データのインポート (最初のインポート)」を参照して接続を設定し、エクスポート アプリをビルドし、データをViva Insightsにインポートします。

以降のインポートについて

Viva Insightsにデータをインポートすると、完全更新または増分更新が実行されます。 フィールドを削除する場合は、完全更新を使用して削除できます。

組織データのインポート (最初のインポート)」で作成したカスタム エクスポート アプリと、GitHub で作成した DescriptiveDataUploadApp は、以下で説明する更新を容易にします。 簡単な要約として、DescriptiveDataUploadApp を実行すると、GitHub からダウンロードした zip 形式のフォルダーからデータがプルされます。 この zip 形式のフォルダーには、次のファイルが含まれています。

  • data.csv。インポートするフィールドが含まれます。
  • metadata.json。ソース フィールドを Viva Insights フィールドにマップします。 また、次のセクションで説明するように、metadata.jsonを使用して、更新が完全か増分かをViva Insightsに指示します。

完全更新または増分更新を示す方法

  1. metadata.jsonで、3 行目に移動します。
  2. “IsBootstrap”: プロパティを次のいずれかに更新します。
    • 完全に更新するには、 “IsBootstrap” : “true”を使用します。
    • 増分更新の場合は、 “IsBootstrap” : “false”を使用します。

DescriptiveDataUploadApp を実行すると、Viva Insightsは、metadata.jsonでここで指定した内容に応じて、完全更新または増分更新としてデータの処理を開始します。

重要

data.csv ファイルに含まれていないmetadata.jsonからフィールドを削除してください。 metadata.json ファイル内のフィールドが data.csv ファイルよりも多い場合、またはその逆の場合、インポートの処理は失敗します。

metadata.jsonとそれを使用してフィールドをマップする方法の詳細については、「 組織データのインポート (最初のインポート)」 を参照してください。

更新の種類

Full

完全更新を実行すると、Viva Insights内のすべてのorganizationのデータが置き換わることになります。つまり、既にインポートしたデータを上書きします。 完全な更新を実行するときは、ライセンスを持つ従業員とライセンスのない従業員 (Viva Insights サブスクリプションを持つ従業員とそうでない従業員) のデータを必ず提供してください。 この記事の 後半 で提供するフィールドについて説明します。

完全更新を使用してフィールドを削除できます。これは、除外したフィールドがデータに表示されないためです。 次のセクションでは、データの削除について説明します。

完全更新を使用したフィールドの削除

完全更新でフィールドを削除するには、削除するフィールド を除く すべてのフィールドを含む .csv としてデータをエクスポートします。 完全更新は既存のデータを置き換えるため、インポート時に取り消したフィールドを除くすべてのフィールドになります。

増分

Viva Insightsに既にアップロードした組織データに新しい情報のみを追加する場合は、増分更新を実行します。 増分更新で実行できる操作を次に示します。

  • 新しい従業員を追加する
  • 既存の従業員の新しい属性を追加する
  • 新しい従業員の新しい属性を追加する
  • 既存の従業員の属性を編集する

増分更新を実行する場合の例をいくつか次に示します。

新入社員の追加

たとえば、5 人の新入社員を組織データに追加するとします。 インポート中に、次のものが含まれます。

  • 新しい従業員データを含む 5 行。
  • 必須の属性: PersonIdManagerIdOrganizationEffectiveDate
  • 既にViva Insightsにインポートしたすべての予約済みの省略可能なフィールド (HireDate など)。

インポートが完了すると、5 つの新しい行とその値のみが変更されます。

新しい属性の追加

既存のすべての従業員に対して、データに含まれていない省略可能な予約属性 ( Location など) を追加したい場合があります。 データをインポートする場合は、 LocationPersonIdEffectiveDate のみを含め、各従業員の現在の値と履歴値を .csv ファイルに含めます。 インポートが完了すると、以前と同じデータが見つかります。ただし、各従業員の新しい列である Location は例外 です

完全更新と増分更新のために data.csv に含めるフィールド

次に示す更新の種類については、data.csv ファイルに次のフィールドを含めます。 次のことを確認してください。

  • これらのフィールドは、「 組織データの準備」のガイドラインに従って書式設定します。
  • 含まれていないフィールドをmetadata.json ファイルから削除します。
  • data.csv ファイルとmetadata.jsonファイルの両方を GitHub からダウンロードした zip フォルダーに保持します。 DescriptiveDataUploadApp を実行すると、zip 形式のフォルダー パスが指定されます。 Viva Insightsは、この場所からデータをプルします。
この種の更新の場合 これらのフィールドを data.csv に含める これらの値を使用する これらの従業員向け
Full PersonId
  • Current
  • すべての履歴 (以下のメモを参照)
すべて
ManagerId
  • Current
  • すべての履歴
すべて
組織
  • Current
  • すべての履歴
すべて
EffectiveDate
  • Current
  • すべての履歴
すべて
既にViva Insightsにインポートしたすべての予約済みの省略可能なフィールド (HireDate など)
  • Current
  • すべての履歴
すべて
Full (予約済みの省略可能なフィールドを削除する場合) PersonId
  • Current
  • すべての履歴
すべて
ManagerId
  • Current
  • すべての履歴
すべて
組織
  • Current
  • すべての履歴
すべて
EffectiveDate
  • Current
  • すべての履歴
すべて
削除する予約済みオプション フィールドを除く、Viva Insightsに既にインポートしたすべての予約済みオプション フィールド (HireDate など)
  • 現在 (削除対象フィールドを除く)
  • すべての履歴 (削除対象フィールドを除く)
すべて
増分 (新しいフィールドを追加したり、既存のフィールドを編集したり、新しい従業員を追加 したりしない 場合) PersonId
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて (以下の注を参照)
すべて
EffectiveDate
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて
すべて
追加する予約済みの省略可能なフィールド ( HireDate など)
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて
すべて
増分 ( 新入社員 を追加する場合) PersonId
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて (以下の注を参照)
新入社員のみ
ManagerId
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて
新入社員のみ
組織
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて
新入社員のみ
EffectiveDate
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて
新入社員のみ
既にViva Insightsにインポートしたすべての予約済みの省略可能なフィールド (HireDate など)
  • Current
  • 前回のアップロード以降のすべて
新入社員のみ

注:

  • "すべての履歴": 以前の期間の値。 たとえば、月単位のデータを含める場合は、このデータに至るまでの毎月の値を含めます。 Viva Insightsの使用を初めて開始するときは、13 か月分のデータを使用することをお勧めします。 その後、データを定期的に更新して、27 か月分のデータに構築することをお勧めします。
  • "前回のアップロード以降のすべての値": アップロード間の期間の値。 たとえば、最後のアップロードが 3 月で 7 月になった場合は、4 月、5 月、6 月の値を含めます。