Seus dados do Zendesk são divididos em diferentes conjunto de dados. Cada conjunto de dados contém métricas e atributos que podem ser usados para criar consultas e gerar relatórios. É necessário selecionar um conjunto de dados específico antes de poder consultar seus dados com o Zendesk Explore.
Para obter ajuda na escolha e no gerenciamento de conjuntos de dados, consulte Trabalho com conjuntos de dados.
Esse artigo pode ajudar você a escolher o conjunto de dados certo para seus relatórios e aprender informações mais avançadas sobre como os conjuntos de dados armazenam suas informações comerciais. Este artigo contém os seguintes tópicos:
Escolha do conjunto de dados apropriado
Os conjuntos de dados estão disponíveis nos produtos a seguir. Escolha um produto para ler mais sobre cada conjunto de dados e descobrir as métricas e atributos que podem ser usados com eles:
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Conjuntos de dados do Support
- Tickets: principais métricas dos tickets, como número, atividade e tipo.
- Atualizações do ticket: informações sobre todas as atualizações feitas nos tickets durante seu tempo de vigência.
- Histórico da lista de pendências: informações sobre tickets sem resolução ao final de uma data específica.
- SLAs: informações sobre o desempenho de seu Contrato de nível de serviço (SLA).
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Conjunto de dados do Talk:
- Chamadas: informações sobre a atividade de sua central telefônica e dos seus agentes.
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Conjunto de dados do Chat:
- Interação por chat: informações sobre sua interação com os clientes usando o Chat.
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Conjunto de dados do Guide
- Answer Bot: informações sobre a eficácia do uso de seu Answer Bot.
- Captura de conhecimento: informações para ajudar você a entender a eficiência da seleção de artigos para evitar tickets de suporte.
- Publicação em equipe: (apenas Guide Enterprise) informações para ajudar você a entender a atividade de sua equipe no Guide incluindo as atividades de criação, publicação e edição de artigos etc.
- Base de conhecimento: as informações ajudam você a entender a frequência de visualização de seus artigos da central de ajuda, quais artigos estão sendo úteis ou não, e muito mais.
Compreensão da estrutura do conjunto de dados
Os conjuntos de dados do Explore contêm todas as informações disponíveis para o seu produto ou recursos. Para consultar a eficiência de seus dados e evitar dados duplicados ou inconsistentes, o Explore agrupa seus dados em diferentes tabelas. As tabelas de dados são como uma “caixa” na qual seus dados são armazenados. As tabelas de dados não são isoladas, elas são reunidas por atributos especiais de pontos de conexão que funcionam como identificadores exclusivos para cada linha de dados da tabela.
No diagrama de exemplo abaixo, os dados do ticket são armazenados na tabela de dados Ticket e os dados do usuário são armazenados em uma tabela de dados de Usuários separada. Essas tabelas de dados são reunidas nos conjuntos de dados usando atributos especiais de pontos de conexão.
Por exemplo, ID do ticket é o ponto de conexão da tabela de dados Ticket, mas ID do solicitante é o ponto de conexão da tabela Usuários.
Quando um usuário realiza uma consulta, o Explore determina quais tabelas contêm as métricas e atributos necessários e se as tabelas precisam ser reunidas. Se as métricas e atributos necessários estiverem localizados em uma única tabela, nenhuma conexão (ou junção) é feita. Um exemplo disso é uma consulta que conta IDs de ticket por status.
Entretanto, se as métricas e atributos necessários estiverem em diversas tabelas de dados, eles serão reunidos. Um exemplo disso é uma consulta que conta as atualizações de ticket por nome do atribuído. Nesse caso, as tabelas Atualizações de tickets, Tickets e Usuários são reunidas para gerar um resultado.
As tabelas de dados do Explore são conectadas usando o método JUNÇÃO ESQUERDA. Isso significa que, quando as tabelas são reunidas, a consulta retorna todas as linhas da tabela à esquerda, mesmo que não haja correspondências na tabela à direita. No exemplo acima, a contagem de IDs de ticket por nome do atribuído retornará todos os tickets com ou sem um atribuído.
Em alguns casos, tecnicamente não é possível armazenar dados em várias tabelas de dados devido ao grande volume de dados ou à alta velocidade da execução da consulta necessária. Um exemplo disso é o conjunto de dados Lista de pendências. Ele usa apenas uma tabela para armazenar dados.
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