Beispielabfragen für Analytics

Aktualisiert

Beta-Funktion. Die Reporting-Datenbank befindet sich derzeit in der Beta und kann sich noch weiterentwickeln. Diese Funktion ist derzeit nur per Opt-in verfügbar. Wenden Sie sich an Ihren Azumuta-Ansprechpartner, um an der Beta teilzunehmen und sie auszuprobieren.

Bevor Sie beginnen

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

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

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

Aufzeichnungen 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;

Probleme nach Board-Spalte

Wo sich Ihre Issues zur kontinuierlichen Verbesserung derzeit befinden:

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

Erstellte Probleme pro Monat

Ein einfacher Trend neuer Probleme 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 pro Arbeitsanweisung

actual_duration ist die aktive Arbeitszeit einer Aufzeichnung 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 entspricht recording.workinstruction_id workinstruction.workinstruction_id.
  • Nutzen 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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