Beispiel-Analytics-Abfragen

Aktualisiert

Beta. Die Reporting-Datenbank befindet sich derzeit in der Beta-Phase; Tabellen und Spalten, die in diesen Beispielen verwendet werden, können sich noch ändern.

Bevor Sie beginnen

Diese Beispiele setzen voraus, dass Sie sich verbunden haben und Ihre Sitzung auf das Schema Ihres Workspaces gerichtet haben:

set search_path to "company_<your-workspace-id>";

Jedes Beispiel filtert gelöschte Zeilen mit where deleted_at is null heraus, sodass Sie nur aktuelle Daten sehen. Entfernen Sie diesen Filter, wenn Sie gezielt gelöschte Datensätze einbeziehen möchten.

Aufnahmen nach Status

Wie viele Ausführungssitzungen sich in jedem Status befinden:

select status, count(*) as recordings
from recording
where deleted_at is null
group by status
order by recordings desc;

Issues nach Board-Spalte

Wo Ihre Issues zur kontinuierlichen Verbesserung aktuell stehen:

select column_name, count(*) as issues
from issue
where deleted_at is null
group by column_name
order by issues desc;

Pro Monat erstellte Issues

Ein einfacher Trend neuer Issues im Zeitverlauf:

select date_trunc('month', created_at) as month,
       count(*) as issues
from issue
where deleted_at is null
  and created_at is not null
group by month
order by month;

Durchschnittliche aktive Zeit je Arbeitsanweisung

actual_duration ist die aktive Arbeitszeit einer Aufnahme in Millisekunden. Dies zeigt den Durchschnitt in Sekunden für die am stärksten ausgelasteten Arbeitsanweisungen:

select workinstruction_id,
       count(*) as recordings,
       round(avg(actual_duration) / 1000.0, 1) as avg_seconds
from recording
where deleted_at is null
  and actual_duration is not null
group by workinstruction_id
order by recordings desc
limit 20;

Tipps

  • Verknüpfen Sie Tabellen über ihre ID-Spalten — zum Beispiel stimmt recording.workinstruction_id mit workinstruction.workinstruction_id überein.
  • Verwenden Sie die eingebauten Spaltenbeschreibungen, wenn Sie unsicher sind, was ein Feld bedeutet.
  • Aggregieren und filtern Sie in SQL, bevor Sie Daten in Ihr BI-Tool ziehen — das ist schneller und ressourcenschonender.
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