50 teachers minutes mein onboard. Bas CSV upload kijiye.
चार CSV templates, एक drag-drop upload, हर row validate और seconds में imported। Profiles, addresses, bank details और qualifications — Inkwelly में bulk-import, PAN/UAN/EPF/ESI/IFSC validation, photo auto-download, और per-row error reporting जो कभी silently fail नहीं होती।
ये क्यों ज़रूरी है — और ज़्यादातर ERPs ये क्यों ठीक से नहीं handle करते
March का आखिरी हफ्ता। Summer admission cycle खत्म हो चुका है और Indore के CBSE day school के Principal के सामने अब दूसरी problem है: April 1 को 18 नए teachers join हो रहे हैं। दो PRT Class 1 sections के लिए, तीन TGT middle school के लिए, दो PGT Class 11 Commerce के लिए, चार sports और music coaches, दो lab assistants, एक counsellor, एक librarian, तीन administrative office staff। हर एक के साथ CV, B.Ed certificate, CTET scorecard, PAN card, Aadhaar, पिछले school का EPF passbook, salary account के लिए IFSC — सब अलग-अलग। Accountant को ये सब May 31 के salary cycle से पहले system में चाहिए — वरना new joiners की first salary, TDS deduction, EPF contribution और ESI registration — सब break हो जाएगा।
18 teachers। हर एक के 35 से 50 fields। हर Indian school ERP में आपको joining form खोलना पड़ता है, title type करनी है (SHRI / SMT / DR / PROF), name English और Hindi में, date of birth, government IDs (PAN, Aadhaar, UAN, EPF, ESI), bank details (IFSC, MICR, account number, account type), qualifications (10th, 12th, Graduation, Post-Graduation, B.Ed, M.Ed), CTET / state TET / NCTE registration, और photograph। Click save। अगले teacher पर जाना। 17 और बार repeat। तीन पूरे दिन एक office staff member के सिर्फ typing में — और फिर दो और दिन cancelled cheques के against bank details reconcile करने में।
हमने Bulk Import Employees इसी को days से minutes में compress करने के लिए बनाया है। चार CSV templates — Profile, Address, Bank Detail, Qualification — हर एक import page से downloadable। Excel या Google Sheets में अपने office के तरीके से fill कीजिए। CSV को Inkwelly में drag-drop कीजिए। System हर row को parse करता है, Indian payroll conventions के against validate करता है (10-character PAN format, 12-digit Aadhaar, 11-character IFSC, 12-digit UAN), existing staff list के साथ duplicates check करता है, आपके दिए profile photo URLs download करता है, और database में employee profiles create करता है — सब एक ही batch में। 18 teachers, 4 CSVs, 5 minutes से कम।
ये कैसे काम करता है — चार CSVs, एक upload page
Employees → Import पर जाइए अपने school में। Page के top पर चार tabs हैं: Profiles, Addresses, Bank Details, Qualifications। हर tab का अपना CSV template है — क्योंकि employee data की cardinality अलग है (1 employee → 1 profile, लेकिन 1 employee → multiple addresses, multiple bank accounts, multiple qualifications school, college और certifications में across)।
Step 1 — Template download कीजिए। हर tab का 'Download template' button एक CSV generate करता है — Inkwelly जिन exact column headers की expect करता है, वो उसमें होते हैं। Template में 5 से 8 example rows शामिल हैं — title values (SHRI / SMT / DR / PROF), gender values, address types (PERMANENT / CURRENT / CORRESPONDENCE), bank account types (SAVINGS / CURRENT), qualification types (SCHOOL_10TH / SCHOOL_12TH / GRADUATION / POST_GRADUATION / DIPLOMA / DOCTORATE)। ये critical है: previous ERP या Excel से migrate कर रहे Indian schools में अक्सर inconsistent header names होते हैं ('Teacher Name' एक column में, 'Name of Staff' किसी और column में)। Downloaded template उस problem को fix करता है — आपका office पहले दिन से ही सही columns में लिखता है।
Step 2 — CSV को Excel या Google Sheets में fill कीजिए। आपका office जो tools पहले से use करता है, वही use कीजिए। Names, dates of birth 15/03/1985 या 1985-03-15 format में, gender MALE / FEMALE / OTHER, blood group A_POSITIVE / B_POSITIVE / AB_NEGATIVE (standardised codes), Aadhaar 12 digits में, PAN 10-character AAAAA9999A format में, UAN 12 digits में, EPF और ESI numbers जैसे previous payroll ने supply किए, mobile country code के साथ, religion 7 enumerated values में से एक, और एक profilePhotoUrl column अगर hiring process ने photos URLs के रूप में collect किए हैं।
Step 3 — CSV को drag-drop कीजिए। Upload zone 10MB तक की files accept करता है (~25,000 rows एक typical profile import के लिए — India के सबसे बड़े multi-branch trust के लिए भी enough)। Click या drag — file एक green confirmation card में name और size के साथ appear हो जाती है। Wrong format (xlsx, xls, कोई भी non-CSV) upload start होने से पहले reject हो जाती है। Wrong size (10MB से ऊपर) clear error के साथ reject होती है।
Step 4 — पहले validate, फिर import (optional लेकिन strongly recommended)। Dry Run checkbox toggle कीजिए। System हर row को real import की same validation और duplicate-check pipeline से run करता है — लेकिन एक भी row database में write नहीं होती। Results dialog open होता है: total rows parsed, valid count, invalid count per-row errors के साथ, और processing time। Invalid rows को CSV में fix कीजिए, Dry Run still on रखकर re-upload, repeat करें जब तक 0 invalid rows न हो जाएं। फिर Dry Run untick करके Start Import click — clean CSV real में import होती है, Employee Information module में land होती है, और payroll के लिए turant ready हो जाती है।
Step 5 — Photos खुद-ब-खुद download होती हैं। Profile imports के लिए, Download Photos checkbox by default on है। अगर CSV में profilePhotoUrl column है with HTTP/HTTPS URLs (max 5MB per photo), Inkwelly हर photo download करता है, school की media library में upload करता है, और employee की profile से link करता है — सब automatic। Office को 50 photos कभी एक-एक करके upload नहीं करनी पड़तीं। Photos staff directory पर, staff ID cards पर, daily attendance dashboard पर, payslip headers पर — turant appear हो जाती हैं।
चारों CSV tabs में क्या-क्या cover होता है
- Profiles tab — 30+ fields per employee: employeeId (आपके school का internal ID, per organisation unique), joiningNumber (school-specific joining number, per school unique), title (SHRI / SMT / DR / PROF), firstName, middleName, lastName, dateOfBirth, gender, bloodGroup, religion, nationality, motherTongue, casteCategory, maritalStatus, spouseName, panNumber (10 chars, AAAAA9999A format), aadhaarNumber (12 digits), uanNumber (12-digit EPFO UAN), pfNumber (Provident Fund), esiNumber (Employee State Insurance), email, mobile, alternateMobile, profilePhotoUrl, isActive। Required: employeeId, joiningNumber, firstName, dateOfBirth, gender। बाकी सब optional लेकिन payroll और statutory compliance के लिए strongly encouraged।
- Addresses tab — 9 fields per address row: employeeId (address को staff member से link करता है), addressType (PERMANENT / CURRENT / CORRESPONDENCE / OFFICE), addressLine1, addressLine2, city, state, country, postalCode, landmark। एक employee के multiple address rows supported — एक teacher का permanent address अपने home village में और current address city में school के पास हो सकता है।
- Bank Details tab — 9 fields per bank row: employeeId (staff member से link), accountHolderName, bankName, branchName, accountNumber, ifscCode (11 characters — 4 alphabets + 0 + 6 alphanumeric, e.g.
SBIN0001234), accountType (SAVINGS / CURRENT), micrCode (9-digit MICR), upiId (optional UPI handle quick disbursement के लिए), isPrimary। एक employee के multiple bank accounts supported — कुछ senior staff salary एक account में और reimbursements दूसरे में maintain करते हैं। - Qualifications tab — academic qualifications per row: employeeId, qualificationType (SCHOOL_10TH / SCHOOL_12TH / GRADUATION / POST_GRADUATION / DOCTORATE / DIPLOMA / B_ED / M_ED), institutionName, university (college qualifications के लिए), board (CBSE / ICSE / State Board for school qualifications), degreeName, majorSubject, specialization, yearOfPassing, percentage, grade (CGPA, Division), totalMarks, marksObtained। एक employee के multiple qualification rows — 10th, 12th, Graduation, Post-Graduation, B.Ed के लिए एक-एक row।
- Required headers per tab। Profiles को
employeeId, joiningNumber, firstName, dateOfBirth, genderचाहिए। Addresses कोemployeeId, addressType, addressLine1, city, state, country, postalCode। Bank Details कोemployeeId, accountHolderName, bankName, accountNumber, ifscCode, accountType। Qualifications कोemployeeId, qualificationType, institutionName, degreeName, yearOfPassing। Missing required headers की वजह से import एक row process होने से पहले रुक जाता है — Results dialog में missing columns की clear list दिखती है। - Header order से कोई फर्क नहीं पड़ता। Inkwelly CSV columns को header name से match करता है, position से नहीं। आप columns को अपने office की पसंद से कैसे भी rearrange कर सकते हैं — extra columns ignore, missing optional columns empty treated।
- Empty cells skip होती हैं — blanks से कभी overwrite नहीं। अगर एक row में
panNumbercell empty है, तो वो field employee profile पर empty रहती है। System कभी silently existing data के ऊपर blanks नहीं लिखता — जब आप corrected CSV re-import कर रहे हों तो ये critical है।
Dry Run — कुछ written किए बिना validate कीजिए
Staff bulk import में सबसे expensive mistake यही है कि data bich में validation fail हो जाए और आधा committed हो। आप upload करते हैं, 12 rows succeed, row 13 पर PAN format invalid है, और अब आपके database में 12 employees हैं जिनको आपने fully verify नहीं किया और 6 teachers हैं जो कभी make ही नहीं हुए। और बुरी बात: 12 partial profiles ने पहले से user accounts, leave allocations और placeholder salary structure pull कर लिए जो अब half-finished records को point करते हैं।
Dry Run इसको prevent करता है। हर tab पर Dry Run checkbox toggle कीजिए, Validate Data click, और Inkwelly पूरी import pipeline run करता है — CSV parsing, header validation, per-row field validation, duplicate detection — एक row persist किए बिना। Results dialog दिखाता है: 18 rows parsed, 16 valid, 2 invalid specific errors per row के साथ ('PAN must match AAAAA9999A format', 'Aadhaar must be 12 digits', 'IFSC must be 11 characters', 'employeeId already exists for another staff member')। Rows को CSV में fix कीजिए, re-validate, 0 invalid पर पहुँचिए, फिर Dry Run untick करके real में run। Actual import एक formality बन जाता है।
PAN, Aadhaar, UAN, IFSC — हर Indian identifier validate होता है, सिर्फ store नहीं
Import database में rows dump नहीं करता। हर Indian regulator-issued identifier को उसके real format rule के against validate करता है।
PAN 10-character format AAAAA9999A (5 alphabets, 4 digits, 1 alphabet) match करना चाहिए। Spaces और dashes check से पहले strip होते हैं। Aadhaar बिल्कुल 12 digits — validator spaces, dashes, dots strip करता है, इसलिए 1234 5678 9012 और 1234-5678-9012 दोनों pass होते हैं और 123456789012 के रूप में store। UAN 12 digits — EPFO के Universal Account Number format। IFSC 11 characters AAAA0XXXXXX format में (4 bank-code alphabets, literal 0, 6 alphanumeric)। MICR 9 digits। Mobile कम से कम 10 digits — country code, dashes, parentheses, spaces allowed और strip होते हैं (+91 98765 43210, (+91)-98765-43210, 9876543210 सब pass)। Email basic email pattern match (save पर lower-cased)।
Duplicates आपके existing staff list के against और पूरे system के across check होते हैं — employeeId per organisation unique, joiningNumber per school unique, aadhaarNumber और panNumber system-wide unique (regulatory requirement)। अगर इनमें से किसी पर row collide होती है, वो clear duplicate error के साथ reject होती है जो बताती है कि कौन सी field clash हुई। Existing staff कभी silently overwritten नहीं होते।
Indian date formats — DD/MM/YYYY और YYYY-MM-DD दोनों work करते हैं
Teacher की CV से date of birth 15/03/1985 (Indian convention) में है। PAN card पर वो 15/03/1985 print होता है। पिछले school का relieving letter 15-03-1985 के रूप में है। State government education portal export 1985-03-15 (ISO format) में है। University का qualification certificate year of passing 2007 standalone दिखाता है।
Inkwelly का bulk import हर date field के लिए out of the box DD/MM/YYYY और YYYY-MM-DD दोनों accept करता है — date of birth, joining date, qualification year of passing, certification issue date, certification expiry date। Validator हर format parse करता है, internally ISO में normalise करता है, database में store करता है — upload से पहले dates transform नहीं करनी पड़तीं। US-style MM/DD/YYYY intentionally reject किया गया है ambiguous parsing prevent करने के लिए। आपके office को कभी सोचना नहीं पड़ता कि पिछली Excel कौन सा format use कर रही थी — दोनों Indian conventions बस work करते हैं।
Photo auto-download — hiring portal से staff directory तक
ज़्यादातर Indian school hiring workflows teacher photos URLs के रूप में collect करते हैं — candidate Google Form पर photo upload करता है, school का hiring CRM Drive URL store करता है, पिछले school के TC export में photo link होता है। ज़्यादातर school ERPs इसको ignore करते हैं और office को force करते हैं कि हर photo manually download करके फिर upload करें।
Inkwelly photos automatic handle करता है। Profile CSV में profilePhotoUrl column add कीजिए public photo URL per row के साथ। Download Photos tick कीजिए (by default on)। Import run होते समय Inkwelly हर photo download करता है (max 5MB), school की media library में sensible filename के साथ upload करता है (employee-photos/<employeeId>-<name>.jpg), और resulting media ID को staff member की profile photo field से attach करता है। 50 hires, 50 photos, zero clicks — वो staff directory पर, attendance dashboards पर, payroll के payslip header पर, staff ID cards पर turant appear हो जाती हैं। जो URLs fail होते हैं (404, broken image, oversized) वो per-row results में log होते हैं — fix करके सिर्फ उन rows को re-import कीजिए।
Per-row results — partial success default है, exception नहीं
ज़्यादातर school ERPs में bulk operations का nightmare: एक teacher का PAN format गलत है और पूरा import roll back हो जाता है। आप वो row fix करते हैं, submit करते हैं, row 9 पर एक और error मिलता है, fix करते हैं, फिर submit। 1 batch 5 batches बन जाता है 2 दिनों में — और आपका accountant May payroll run करने का इंतज़ार कर रहा है।
Inkwelly ऐसे काम नहीं करता। हर row atomically process होती है — success या failure independently। Results dialog दिखाता है: 16 staff successfully imported, 2 rows failed specific errors के साथ ('PAN must match AAAAA9999A format' row 7 पर, 'employeeId already exists for another staff member' row 13 पर)। 16 successful imports save — उनके User accounts create होते हैं, leave allocations apply होती हैं, default salary structure map होता है (अगर configured है)। 2 failures आपकी CSV में fixing के लिए रहती हैं — सिर्फ corrected rows re-upload कीजिए या पूरी file fix करके re-upload (duplicates skip, इसलिए re-running safe)। एक downloadable Error Report CSV हर failed row को उसके original data और specific validation messages के साथ list करती है — office की working sheet में paste, in-place fix, re-upload। Audit log हर successful import को user, timestamp, IP address, और source ('Bulk Import Employees') के साथ capture करता है।
“April mein 18 naye teachers join hue — do PRT, teen TGT, do PGT Class 11 ke liye, baaki support staff. Pehle har teacher ka form bharne mein 25 minute lagte the — saath mein bank details aur qualifications alag se. Ab CSV se 4 minute mein sab ho gaya. May ki salary on time chali, EPF aur ESI bhi pehle hi register ho gaye — koi bhi naya teacher first salary mein piche nahi raha.”
पाँच real office routines जो ये 5-minute task बना देता है
पाँच routine school office operations जो traditionally days लेते हैं, एक single CSV upload में compress:
1. April joining cycle (सबसे बड़ा एक) — 18 नए teachers और support staff April 1 को नए academic session के लिए join हो रहे हैं। Bulk import के बिना: 25 minutes per joining form (profile + address + bank + qualifications) = 7.5 hours typing, plus cancelled cheques और CTET scorecards के against reconciliation = total 12 office-hours। Inkwelly bulk import के साथ: 4 templates download, hiring spreadsheet हर एक में paste, drag-drop, dry-run, 2 invalid rows fix, real में run। Total 30 minutes से कम। May 31 first-salary cycle clean ship।
2. Mid-year transfer-in joinings — 3 teachers mid-session में trust के sister-school से transfer। उनके previous-school records में सब data है (employeeId mapping, joining number, PAN, Aadhaar, UAN पहले से EPFO में registered, IFSC unchanged)। Office assistant 3 rows Profile में, 3 Address में, 3 Bank Detail में, 3 Qualifications में paste। 10 minutes में 3 mid-year joinings, payroll setup carry-over सहित।
3. Multi-branch trust onboarding — आपका trust एक नई school branch open करता है जिसमें 35 staff मौजूदा schools से transfer हो रहे हैं। पुराने school के Inkwelly tenant से staff export (CSV), नए school के लिए नए joining numbers generate, नए tenant में import। UAN और PAN unchanged रहते हैं (वो regulator-issued हैं, staff member के साथ follow करते हैं)। पूरी branch staff onboarding आधे दिन में — vs typical 2-3 weeks का manual data entry।
4. UAN, PAN, ESI backfill (statutory compliance) — आपका office EPFO compliance audit के पार्ट के रूप में 60 existing teachers से PAN cards और UANs collect करता है। Bulk import के बिना: हर employee profile खोलिए, UAN paste, save — 60 separate operations 4 hours में। Bulk import के साथ: एक profile-tab CSV employeeId + uanNumber + panNumber columns के साथ, dry-run, run। 8 minutes में 60 ID backfills — EPFO Member Portal में अगली ECR (Electronic Challan-cum-Return) filing के लिए ready।
5. CTET / state TET certification backfill (NCTE / RTE compliance) — District Education Officer RTE Act 2009 के तहत हर PRT और TGT teacher के लिए CTET / state TET qualification का proof माँगते हैं। Office assistant 2 हफ्तों में 28 CTET scorecards collect करता है, qualifications-tab CSV employeeId + qualificationType=CTET + institutionName=NCTE + yearOfPassing + percentage के साथ fill करता है। पूरी CTET cohort backfill 15 minutes में — उसी dopahar clean RTE compliance report generate होता है।
Common bulk import scenarios — हर Indian school हर साल चलाता है
- April joining cycle (March–April) — अपनी hiring spreadsheet से 10–60 नए teachers और staff एक batch में onboard, first salary cycle के लिए ready।
- Mid-year transfer-in joinings (कोई भी महीना) — sister schools या दूसरे employers से transfer हो रहे staff को previous-school export के साथ onboard कीजिए।
- Sister-school migration (multi-branch trusts) — staff records एक Inkwelly tenant से दूसरे में export → CSV → import के via move; UAN और PAN unchanged रहते हैं।
- Migration from competitor ERPs — Fedena, Entab, SchoolMint, campus-style ERPs, या custom HR systems सब CSV में export। Import उनको Inkwelly में photos, bank details, qualifications intact ले आता है।
- Migration from Excel-only schools — ज़्यादातर Tier-2 / Tier-3 schools अभी भी staff records Excel में maintain करते हैं। Bulk import bridge है — office की मौजूदा Excel एक upload में fully-validated employee database बन जाती है।
- UAN / PAN / Aadhaar backfill (EPFO और statutory compliance) — office के collect करने के बाद regulator-issued identifiers existing staff के across backfill।
- CTET / state TET / B.Ed certification backfill (RTE / NCTE compliance) — NCTE-issued teacher qualification rules और RTE compliance audits को satisfy करने के लिए हर PRT और TGT teacher के लिए teaching qualification records add कीजिए।
- Bank detail bulk update (IFSC merger के बाद) — जब banks merge करते हैं या branches rename (Indian PSU banks में frequent), IFSC sainkado teachers के लिए badalta hai; corrected IFSC वाली CSV पूरे school को एक shot में fix करती है।
- Multi-address data ingestion — staff जो permanent address home village में और current address city में school के पास maintain करते हैं।
- Multi-bank-account data ingestion — senior staff जो salary एक account में और reimbursements / loan EMI दूसरे में रखते हैं।
- Multi-qualification data ingestion — किसी teacher की 10th, 12th, B.Sc, M.Sc, B.Ed, M.Ed, और CTET certification — हर separate qualification row के रूप में।
- Bulk photo refresh — नए academic year की staff photos hosting service पर upload, CSV के via
employeeId+profilePhotoUrlसे bulk-attach। - Designation / department restructure — school re-org के पार्ट के रूप में, department assignments re-import होते हैं जब structure change होता है।
Bulk CSV import live, अपने school की staff list पर 30 minutes में
अपने office से Excel sheet या CSV लाइए — hiring sheet, previous ERP का staff export, messy bhi chalega। Demo में हम आपका school setup करेंगे, real bulk import real staff list पर run करेंगे, और दिखाएंगे कि अगले साल की April joining cycle कितने minutes में हो जाएगी।
Limits, safety, और छोटी-छोटी बातें
File size: 10MB max per CSV। एक upload में ~25,000 employee profile rows के लिए sufficient — किसी भी Indian school के employees से कहीं ज़्यादा। Larger import (large multi-branch trust migration) के लिए, दो CSVs में split कीजिए और sequentially run। दोनों runs independent atomic batches हैं।
Photo size: 5MB max per file। Photo download service content-type को image के रूप में validate करता है और oversized files clear per-row error के साथ reject करता है। जो photos download fail होती हैं वो row block नहीं करतीं — staff profile create होती है, photo के बिना।
Required headers per tab। Profiles को employeeId, joiningNumber, firstName, dateOfBirth, gender चाहिए। Addresses को employeeId, addressType, addressLine1, city, state, country, postalCode। Bank Details को employeeId, accountHolderName, bankName, accountNumber, ifscCode, accountType। Qualifications को employeeId, qualificationType, institutionName, degreeName, yearOfPassing। Missing required headers import को रोक देता है — Results dialog में missing columns की clear list दिखती है। Optional columns किसी भी order में — Inkwelly header name से match करता है।
Per-row atomicity। हर row अपनी database transaction के रूप में process। एक row पर validation failures कभी दूसरी rows को block नहीं करतीं। 16-of-18 success outcome norm है — partial-success rows हर successfully-applied field preserve करती हैं; failed rows CSV में editable रहती हैं।
Duplicate detection। employeeId per organisation unique, joiningNumber per school unique, aadhaarNumber और panNumber system-wide unique (regulatory uniqueness)। अगर CSV row existing staff member से इनमें किसी पर match होती है, row duplicate error के साथ reject होती है जो colliding field को point करता है। Existing staff कभी silently overwritten नहीं — existing staff update करने के लिए, Employee Information में Bulk Update flow use कीजिए, Bulk Import नहीं।
Auto-User creation। हर successfully-imported employee profile उसी database transaction में matching User और UserProfile rows automatically create करती है — staff member की login पहले दिन से काम करती है। Default role assignments (TEACHER, ADMIN_STAFF, PRINCIPAL) Profile CSV के defaultRole column से per row apply हो सकते हैं।
Audit log। हर successful import row school के audit log में user, timestamp, IP address, source ('Bulk Import Employees') के साथ लिखती है। Audit log school admin panel से exportable। गलत CSV upload हो जाए तो audit log बताता है कि कौन सी rows landed — Employee Information में 90-day restore window से soft-delete कर सकते हैं।
Multi-tenant isolation। हर CSV upload सिर्फ आपके school तक scoped है। Multi-branch trusts per-school bulk imports independently run करते हैं — कोई cross-tenant access नहीं, गलत school के records में import का कोई risk नहीं।
Role-based access। Bulk import by default school admin, principal और HR roles तक gated। Class teachers और दूसरे staff को navigation में import tab नहीं दिखता। Per-role permissions IAM settings से configure।
Excel format नहीं। Inkwelly सिर्फ CSV (.csv) accept करता है। Excel .xlsx और .xls files reject — पहले CSV में convert (Excel: File → Save As → CSV UTF-8)। CSV plain-text है, deterministic है, और UTF-8 BOM के साथ save करने पर Indian regional script (Devanagari, Tamil, Telugu, Kannada) preserve करती है — state-board paperwork जो staff names English और regional script दोनों में चाहती है उसके लिए critical।
किस मॉड्यूल का हिस्सा
1 moduleअक्सर पूछे गए सवाल
11 सवालInkwelly staff import के लिए कौन सा CSV format चाहता है?
Plain CSV — `.csv` file with comma-separated values, UTF-8 encoded (UTF-8 BOM recommended अगर CSV में staff names के लिए Devanagari, Tamil, Telugu, Kannada या कोई non-Latin script है)। Excel `.xlsx` और `.xls` files accept नहीं — Excel silent encoding bugs introduce करता है जो non-English names corrupt करते हैं। Convert: File → Save As → CSV UTF-8। Header row required, column names downloaded template से match होने चाहिए (header order से कोई फर्क नहीं — Inkwelly name से match करता है)।
Staff CSV कितनी बड़ी हो सकती है?
10MB max per file, जो लगभग 25,000 employee profile rows fit करता है। Larger migrations (multi-branch trust 5,000+ staff) के लिए, multiple CSVs में split और sequentially run — हर run अपना atomic batch है। 10MB limit CSV file के लिए है; downloaded photos separately 5MB per photo पर capped।
क्या import PAN, UAN और IFSC जैसे Indian payroll identifiers validate करता है?
हाँ — हर Indian regulator-issued identifier अपने real format के against validate होता है। PAN 10-character `AAAAA9999A` format match करना चाहिए (Income Tax Department)। Aadhaar बिल्कुल 12 digits (UIDAI)। UAN 12 digits (EPFO Universal Account Number)। IFSC 11 characters `AAAA0XXXXXX` format में (RBI)। MICR 9 digits। Mobile कम से कम 10 digits। Email basic email pattern match। Spaces, dashes, parentheses validation से पहले strip होते हैं, इसलिए `1234 5678 9012` और `1234-5678-9012` Aadhaar दोनों pass।
क्या मैं actually records create करने से पहले staff import dry-run कर सकता हूँ?
हाँ — Dry Run checkbox हर tab पर। Tick कीजिए, 'Validate Data' click, Inkwelly पूरी pipeline (parsing, header check, per-row validation, organisation के across और system-wide PAN/Aadhaar uniqueness duplicate detection) run करता है एक row write किए बिना। Results dialog valid count, invalid count specific per-row errors के साथ, और processing time दिखाता है। Invalid rows fix कीजिए, re-validate, 0 invalid पर Dry Run untick करके real में run।
जब एक staff row fail हो जाती है — क्या पूरा import roll back हो जाता है?
नहीं। हर row atomically process — success और failure independent। अगर 18 में से 16 valid हैं और 2 में errors, 16 save हो जाती हैं (उनके User accounts, default leave allocations, salary structure mapping apply) और 2 specific error messages per row के साथ report होती हैं। एक downloadable Error Report CSV हर failed row को original data और validation messages के साथ list करती है — office की working sheet में fix और सिर्फ corrected rows re-upload। कोई all-or-nothing rollback नहीं।
क्या system CSV में दिए URLs से staff photos download कर सकता है?
हाँ — Profile imports के लिए। `profilePhotoUrl` column add कीजिए public HTTP/HTTPS URLs के साथ (max 5MB per photo)। 'Download Photos' checkbox by default on। Inkwelly हर photo download, school की media library में sensible filename के साथ upload, और staff member की profile से same import run में attach। Fail URLs (404, broken image, oversized) per-row results में log — fix करके सिर्फ उन rows re-import। Photos staff directory, attendance dashboard, payslip header, staff ID cards पर turant दिखती हैं।
अगर PAN, Aadhaar या employeeId पहले से database में exist करता है तो क्या होगा?
Row duplicate error के साथ reject होती है जो colliding field point करता है। `employeeId` per organisation unique; `joiningNumber` per school unique; `aadhaarNumber` और `panNumber` system-wide unique (regulatory requirement — एक person को किसी organisation में दो PAN नहीं हो सकते)। Existing staff कभी silently bulk import से overwritten नहीं। Existing staff update करने के लिए [Employee Information](/hi/modules/employee-information) में Bulk Update flow use कीजिए, Bulk Import नहीं।
क्या मैं addresses, bank details और qualifications को profiles के same upload में import कर सकता हूँ?
वो separate tabs हैं — Profiles, Addresses, Bank Details, Qualifications — क्योंकि employee data की cardinality अलग है। एक employee → एक profile, लेकिन एक employee → multiple addresses (permanent + current + correspondence + office), multiple bank accounts (salary + reimbursements), multiple qualifications (10th + 12th + Graduation + Post-Graduation + B.Ed + CTET)। Imports order में run कीजिए: पहले Profiles (जो staff records create करता है), फिर Addresses, Bank Details और Qualifications (जो existing staff से `employeeId` के via link होते हैं)। चारों single 15-minute session में हो सकते हैं।
क्या import के दौरान staff data किसी third-party service को भेजी जाती है?
नहीं। CSV parsing पूरी तरह Inkwelly के Mumbai region servers पर run होती है — staff का PAN, Aadhaar, UAN, EPF, ESI और bank details कभी India से बाहर नहीं जाता। CSV files memory में parse होती हैं और import के बाद discard (सिर्फ structured database records, raw file कभी नहीं)। Photo downloads image content-type के रूप में validate, 5MB पर capped। DPDP Act 2023 compliant, EPFO और ESIC data-handling guidelines के align।
क्या imported staff Payroll में automatically appear होंगे?
हाँ। हर successfully-imported employee profile [Employee Payroll](/hi/modules/employee-payroll), [Employee Attendance](/hi/modules/employees-attendance) और Employee Information directory में turant visible हो जाता है। User account उसी database transaction में auto-create होता है इसलिए staff member की login पहले दिन से काम करती है। नए joiners के लिए अगला payroll cycle run करने के लिए, Payroll → Salary Structure खोलिए और उनकी pay structure assign कीजिए (या school की default structure सारे new joiners पर एक bulk action से apply कीजिए) — उनके PAN, UAN, EPF और ESI पहले से import से profile पर हैं।
क्या मैं इस import से staff bulk-update कर सकता हूँ?
नहीं — Bulk Import सिर्फ नए staff records create करने के लिए है। Same CSV re-uploading safe है (duplicates skip) लेकिन existing staff update नहीं करेगा। Existing staff को bulk update करने के लिए — e.g., bank merger के बाद IFSC correct करना, 28 teachers के across CTET certification add करना, mobile numbers update करना — [Employee Information](/hi/modules/employee-information) में Bulk Update flow use कीजिए, जो editing के लिए designed है और save से पहले previous values दिखाता है।
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