Skip to main content

​
Официальная документация по извлечению необработанных данных из базы данных

Этот документ имеет целью предоставить доступ и описание основных структур данных, доступных для компании, облегчая надлежащую интеграцию, управление и анализ информации, связанной с взаимодействиями и участвующими агентами. Кроме описания структуры каждой таблицы, включает рекомендации и предупреждения относительно ответственного обращения с персональными данными, которые могут быть найдены в записях, подчеркивая важность соблюдения текущих нормативов конфиденциальности и безопасности информации. Мы рекомендуем тщательно просмотреть каждое определение поля и заметки о обращении с персональными данными перед началом любого процесса интеграции или анализа, чтобы обеспечить безопасное и надлежащее использование предоставленной базы данных.
Представленные данные являются необработанными и не обработанными.

​
Доступ к данным в ClickHouse через HTTP и инструменты BI

Этот раздел объясняет, как подключиться к базе данных ClickHouse Botslovers, либо через прямой доступ HTTP (например, используя curl), либо через графические инструменты и инструменты бизнес-аналитики, такие как DBeaver, Power BI или Tableau.

​
Доступ через HTTP (пример с использованием curl)

Вы можете получить доступ к данным, выполняя SQL-запросы непосредственно к базе данных ClickHouse через ее HTTP-интерфейс. Базовый пример: Для извлечения первых 10 записей из таблицы messages_<компания>:
Замените user и password на ваши личные учетные данные.
Параметр query должен быть закодирован в URL.
Форматы ответов: По умолчанию ответ находится в формате TabSeparated. Вы можете запросить другие форматы, добавив FORMAT в конце запроса: Пример JSON:
Пример CSV:

​
Доступ из инструментов BI или клиентов баз данных (DBeaver, Power BI, Tableau и т.д.)

ClickHouse поддерживает коннекторы JDBC и ODBC, позволяя использовать графические инструменты для изучения и анализа данных.

​
Доступ через DBeaver

  • Откройте DBeaver и создайте новое соединение.
  • Выберите ClickHouse в качестве типа базы данных.
  • Выберите HTTP в качестве типа соединения.
  • Заполните следующие поля:
    • Host: public-clickhouse.botslovers.com
    • Порт: 443
    • Пользователь: ваше имя пользователя
    • Пароль: ваш пароль
    • SSL: включено (убедитесь, что флажок установлен)
  • Протестируйте соединение и сохраните.

​
Доступ из инструментов BI (Power BI, Tableau и т.д.)

Power BI
  • Скачайте и установите официальный драйвер ODBC ClickHouse.
  • Настройте DSN ODBC, указывающий на:
    • Host: public-clickhouse.botslovers.com
    • Порт: 443 (или 8443 в зависимости от конфигурации, проверьте у администратора)
    • Режим SSL: включен
    • Имя пользователя/Пароль: ваши учетные данные
  • В Power BI создайте новый источник данных ODBC и выберите настроенный DSN.
Tableau
  • Вы можете использовать драйвер ODBC ClickHouse как в Power BI.
  • В качестве альтернативы используйте собственный коннектор ClickHouse.

​
Безопасность и лучшие практики

  • Ваши учетные данные являются личными и не должны передаваться.
  • Консультируйтесь с вашим администратором, если у вас есть вопросы о лимитах использования или структуре данных.
  • Мы рекомендуем избегать запросов, извлекающих большие объемы данных, чтобы предотвратить потенциальные проблемы с производительностью сервиса.

​
Таблицы

​
messages

Функционирует как центральное хранилище, где каждое отдельное сообщение, созданное в разговоре, хранится. Этот документ детализирует его поля, назначение и конкретные рекомендации по безопасному управлению конфиденциальными данными.

​
agent_activity

Таблицы, концентрирующие релевантную информацию об агентах — человеческих или автоматизированных — участвующих в разговорах. Они облегчают ассоциацию событий и метрик с каждым агентом для индивидуального анализа активности, расчетов ключевых показателей (например, времени ответа, закрытий сессий, доступности агентов) и отслеживаемости действий через разговоры, даже при передачах.

​
Описания таблиц

​
messages (Таблица: messages_<компания>)

Хранит каждое сообщение, обмененное во время разговоров.

​
agent_activity (Таблица: chat_agent_log_<компания>)

Регистрирует события, происходящие во время взаимодействия агентов с чатами.

​
agent_status_logs (Таблица: agent_status_logs_<компания>)

Отслеживает историю изменений статуса агентов со временем, таких как переход от “online” к “break”.

​
Обработка персональных данных

Таблица messages_, особенно столбец text, сохраняет полное содержание взаимодействий клиентов, потенциально содержащее персональные данные, такие как имена, адреса электронной почты, номера ID или другие детали о продуктах или услугах, предлагаемых вашей компанией.
Эти записи не были анонимизированы или псевдонимизированы для сохранения полного контекста каждого разговора и обеспечения точности анализа.
Необходимо обрабатывать эти данные в соответствии с применимыми нормативами, всегда поддерживая конфиденциальность, безопасность и права субъектов данных.