Configurer les métadonnées dans votre fichier utilisateur vous permet de maximiser les automatisations et optimisations d’Awardco pour les programmes de reconnaissance et les enquêtes d’engagement. Cet article explique ce que sont les métadonnées, leurs types, et comment les utiliser pour améliorer la reconnaissance, les enquêtes, les rapports, et plus encore. Des métadonnées appropriées garantissent des données précises sur les employés et débloquent des fonctionnalités puissantes de la plateforme.
- Qu’est-ce que les métadonnées ?
- Quels sont les différents types de métadonnées ?
- Comment les métadonnées peuvent-elles être utilisées dans la plateforme ?
- Quand utiliser le générateur de métadonnées
Qu’est-ce que les métadonnées ?
Les métadonnées sont un ensemble de données qui fournissent des informations sur d’autres données. Dans le contexte d’Awardco, cela signifie qu’il s’agit d’un moyen d’ajouter des informations supplémentaires sur vos employés dans votre fichier utilisateur. Par exemple, si vous souhaitez savoir à quel département un employé appartient, vous pouvez créer un champ de métadonnées #Department dans votre fichier utilisateur. Cela permet à la plateforme de lier les données des employés à des détails spécifiques de l’entreprise, ce qui est crucial pour diverses fonctions de la plateforme comme cibler des groupes d’utilisateurs spécifiques pour une enquête ou segmenter les rapports de reconnaissance.
Examinons l’exemple de fichier Microsoft Excel illustré ci-dessous. Dans ce fichier, vous verrez les champs obligatoires et optionnels dans les colonnes A à M. Les colonnes N, O et P ont toutes des en-têtes commençant par un symbole dièse (#). Ici, nous voyons #Cost Center, #Department, et #City. Ce sont des champs de métadonnées.
À la ligne 20, nous avons les informations de compte pour Cui Lei. Vous pouvez voir leurs informations de compte standard comme le courriel, la date d’embauche et le code pays. Les administrateurs de ce compte ont décidé que le centre de coûts, le département et la ville sont des points de données importants qu’ils doivent avoir présents dans la plateforme. Ces points de données seront affichés à côté des données de Cui dans les rapports de la plateforme et peuvent également être utilisés pour attribuer l’accès aux programmes de reconnaissance et aux budgets, ou pour filtrer les résultats des enquêtes afin d’obtenir des analyses plus approfondies.
Quels sont les différents types de métadonnées ?
Lors du téléchargement des données utilisateur, vous pouvez inclure des champs de métadonnées personnalisés pour ajouter plus d’informations sur vos employés. Ces champs peuvent être utilisés à diverses fins, telles que les rapports, les approbations, l’analyse des enquêtes ou l’affichage dans la plateforme. Awardco prend en charge quatre types différents de métadonnées, chacun désigné par un préfixe spécifique dans l’en-tête de votre fichier CSV.
Métadonnées par défaut (#)
Tout champ personnalisé dont l’en-tête commence par un # sera importé en tant que métadonnées par défaut. Ces données sont visibles dans les rapports de la plateforme pour les utilisateurs ayant accès aux rapports et sont principalement utilisées pour le filtrage et la création de rapports.
Par exemple, vous pourriez utiliser un champ #Location pour filtrer les utilisateurs par leur emplacement de bureau, un champ #Department pour générer des rapports sur l’activité de reconnaissance par département, ou un champ #Tenure pour segmenter les réponses aux enquêtes. Les valeurs dans ces champs sont limitées à 200 caractères.
Métadonnées sensibles (~)
Les métadonnées sensibles doivent être utilisées pour les données sensibles des employés qui ne doivent pas être affichées largement dans la plateforme. Pour configurer des métadonnées sensibles dans un fichier utilisateur, ajoutez une nouvelle colonne au fichier d’importation avec un en-tête de colonne commençant par le symbole ~. Des exemples incluent ~Gender, ~Ethnicity, ~Salary Band, et ~Age Group.
Les métadonnées sensibles sont exclues des rapports standards de la plateforme. Elles ne sont actuellement visibles que pour l’analyse agrégée des enquêtes dans Engage Surveys et nécessitent la permission Voir les métadonnées sensibles. Cela empêche les gestionnaires ou administrateurs de filtrer les données des rapports pour identifier des employés individuels et aide à protéger les réponses individuelles des employés.
Les métadonnées sensibles n’exigent pas de noms ou valeurs standardisés dans les colonnes, tout comme les métadonnées régulières. Cependant, une colonne de métadonnées sensibles ne peut pas porter le même nom qu’une colonne de métadonnées régulières, même si le champ de métadonnées régulier a été archivé. Si vous avez précédemment importé un champ sensible comme métadonnées régulières, modifiez le préfixe de l’en-tête de # à ~ et renommez la colonne.
Métadonnées associées (@)
Les champs avec un préfixe @ sont utilisés pour les métadonnées associées. Ces données relient un employé à d’autres utilisateurs dans le système, en dehors de leur superviseur direct. Cela est particulièrement utile pour configurer des flux d’approbation avancés pour les programmes de reconnaissance, vous permettant de diriger les approbations vers des individus spécifiques comme un vice-président de département ou un gestionnaire régional.
Chaque valeur dans un champ de métadonnées associées doit correspondre à un ID d’employé valide dans votre fichier utilisateur.
Métadonnées cachées (^)
Si un en-tête commence par un ^, les données seront importées en tant que métadonnées cachées. Ces informations sont téléchargées dans la plateforme mais ne sont visibles ni par les administrateurs ni par les utilisateurs. Cela est généralement utilisé pour des données sensibles ou en coulisses, telles que les adresses de livraison pour les programmes de cadeaux d’entreprise. Le système utilise ces données à des fins logistiques, mais elles restent cachées pour protéger la vie privée.
Comment les métadonnées peuvent-elles être utilisées dans la plateforme ?
Une fois vos métadonnées configurées et importées, elles permettent une variété de fonctionnalités et d’automatisations dans la plateforme Awardco. Vous pouvez utiliser les métadonnées pour :
Configurer l’éligibilité aux programmes : Assurez-vous que seuls les employés d’un département ou d’un emplacement spécifique peuvent accéder à certains programmes de reconnaissance.
Attribuer des budgets : Allouez des budgets de reconnaissance spécifiques à différents départements ou équipes en fonction d’un champ de métadonnées.
Cibler la distribution des enquêtes : Envoyez des enquêtes d’engagement uniquement à des groupes spécifiques d’employés, comme ceux d’une
#Regionou d’un#Job Titleparticulier.Générer des rapports détaillés : Utilisez les métadonnées standards pour filtrer les rapports et obtenir des insights sur l’activité de reconnaissance dans différents segments de votre organisation, comme par ville, département ou centre de coûts.
Analyser les données sensibles des enquêtes : Utilisez les métadonnées sensibles dans Engage Surveys pour analyser les résultats agrégés des enquêtes par facteurs démographiques ou autres facteurs sensibles sans exposer les réponses individuelles des employés ni permettre de filtrer les rapports pour identifier des employés spécifiques. L’accès nécessite la permission Voir les métadonnées sensibles.
Simplifier les approbations : Utilisez les métadonnées associées pour diriger les approbations de reconnaissance et de dépenses vers des individus ou groupes spécifiques au-delà de la structure hiérarchique standard.
Quand utiliser le générateur de métadonnées
Votre fichier utilisateur est la source unique de vérité pour toutes les données des employés dans Awardco. Idéalement, votre système RH (HRIS) est capable de fournir toutes les informations nécessaires, y compris tous les champs de métadonnées personnalisés dont vous avez besoin. Cependant, il arrive que ce ne soit pas possible, et votre HRIS pourrait manquer certaines métadonnées d’employés requises pour gérer efficacement votre plateforme.
Le générateur de métadonnées simplifie la création de nouveaux champs de métadonnées à partir de données existantes. Au lieu de mettre à jour manuellement les fichiers utilisateurs ou d’utiliser des rapports personnalisés du HRIS, vous pouvez combiner des champs comme #Country et #Job Group pour créer #Program Eligibility, ou fusionner #Location et #Business Unit pour un #Survey Group. Cela vous permet de construire des règles et des automatisations précises sans modifier votre fichier utilisateur original.
If you have any questions, please contact Awardco Admin Support.