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Planungsdaten im Amazon Connect Analytics Data Lake
In diesem Thema wird der Inhalt der Amazon Connect Analytics Data Lake-Scheduling-Tabellen detailliert beschrieben. In den Tabellen sind die Spalte, der Typ und die Beschreibung des Inhalts aufgeführt.
Es gibt zwei Möglichkeiten, auf den Analytics-Data Lake zuzugreifen und Daten für die gemeinsame Nutzung zu konfigurieren:
Wenn Sie mit Option 1 nicht auf die Scheduling-Tabellen zugreifen können, versuchen Sie es mit Option 2.
Inhalt
Profil zur Personalplanung
Name der Tabelle: staff_scheduling_profile
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, agent_arn,
staff_scheduling_profile_version}
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
agent_arn | Zeichenfolge | Der ARN des Agenten. |
staff_scheduling_profile_version | bigint | Die Version des Personalplanungsprofils. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
staffing_group_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Personalgruppe, der der Agent zugewiesen ist. |
start_timestamp | Zeitstempel | StartTimestamp für den in den Personalregeln konfigurierten Agenten (Zeitpläne werden erst nach diesem Zeitstempel generiert). |
end_timestamp | Zeitstempel | EndTimestamp für den in den Personalregeln konfigurierten Agenten (Zeitpläne werden nach diesem Zeitstempel nicht generiert). |
shift_profile_arn | Zeichenfolge | ARN des Schichtprofils, dem der Agent zugewiesen ist, ist in den Personalregeln konfiguriert. |
Zeitzone | Zeichenfolge | Für den Agenten konfigurierte Zeitzone. |
ist_gelöscht | Boolesch | Auf True setzen, wenn der Agent gelöscht wird. Andernfalls auf False gesetzt. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, zu dem das Personaleinsatzprofil erstellt wurdecreated/updated/deleted. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Verschiebungsaktivitäten
Name der Tabelle: shift_activities
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_activity_arn,
shift_activity_version}
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
shift_activity_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Shift Activity. |
shift_activity_version | bigint | Die Shift-Aktivitätsversion. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
shift_activity_name | Zeichenfolge | Name der Schichtaktivität. |
Typ | Zeichenfolge | Art der Schichtaktivität. Die möglichen Werte sind: PRODUCTIVE, NON_PRODUCTIVE und LEAVE. |
sub_type | Zeichenfolge | Der Untertyp der Shift-Aktivität. Dies gilt nur für Aktivitäten vom Typ NON_PRODUCTIVE. Die möglichen Werte sind: BREAK_OR_MEAL und NONE. |
is_adherence_tracked | Boolesch | Auf True setzen, wenn die Schichtaktivität für die Nachverfolgung der Einhaltung von Vorschriften konfiguriert ist. Andernfalls auf False gesetzt. |
ist_bezahlt | Boolesch | Auf True setzen, wenn die Schichtaktivität als Bezahlt konfiguriert ist. Andernfalls auf False gesetzt. |
ist_gelöscht | Boolesch | Auf True setzen, wenn die Shift-Aktivität gelöscht wird. Andernfalls auf False gesetzt. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem die Schichtaktivität stattfandcreated/updated/deleted. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Schichtprofile
Name der Tabelle: shift_profiles
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_profile_arn,
shift_profile_version}
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
shift_profile_arn | Zeichenfolge | Der ARN des Schichtprofils. |
shift_profile_version | bigint | Die Shift-Profil-Version. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
shift_profile_name | Zeichenfolge | Der Name des Schichtprofils. |
ist_gelöscht | Boolesch | Auf True setzen, wenn das Schichtprofil gelöscht wird. Andernfalls auf False gesetzt. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem das Schichtprofil erstellt wurdecreated/updated/deleted. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Personalgruppen
Name der Tabelle: staffing_groups
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, staffing_group_arn,
staffing_group_version}
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
staffing_group_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Staffing Group. |
staffing_group_version | bigint | Die Staffing Group-Version. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
staffing_group_name | Zeichenfolge | Der Name der Staffing Group. |
ist_gelöscht | Boolesch | Auf True setzen, wenn die Personalgruppe gelöscht wird. Andernfalls auf False gesetzt. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem die Personalgruppe gegründet wurde. created/updated/deleted |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Personalgruppen - Prognosegruppen
Name der Tabelle: staffing_group_forecast_groups
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, staffing_group_arn,
staffing_group_version, forecast_group_arn}
Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der staffing_groups
Tabelle auf staffing_group_arn
und verknüpft wird. staffing_group_version
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
staffing_group_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Staffing Group. |
staffing_group_version | bigint | Die Staffing Group-Version. |
forecast_group_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Forecast Group, die der Staffing Group zugeordnet ist. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
ist_gelöscht | Boolesch | Wird auf False gesetzt, wenn die ForecastGroup Assoziation StaffingGroup - gültig ist. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, als die Personalgruppe erstellt/aktualisiert wurde. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Personalgruppen — Vorgesetzte
Name der Tabelle: staffing_group_supervisors
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, staffing_group_arn,
staffing_group_version, supervisor_arn}
Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der staffing_groups
Tabelle auf staffing_group_arn
und verknüpft wird. staffing_group_version
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
staffing_group_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Staffing Group. |
staffing_group_version | bigint | Die Staffing Group-Version. |
supervisor_arn | Zeichenfolge | Der Agenten-ARN des Supervisors, der der Staffing Group zugeordnet ist. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
ist_gelöscht | Boolesch | Wird auf False gesetzt, wenn die ForecastGroup Assoziation StaffingGroup - gültig ist. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, als die Personalgruppe erstellt/aktualisiert wurde. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Personalschichten
Name der Tabelle: staff_shifts
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_id, shift_version}
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
shift_id | Zeichenfolge | Die ID der Schicht. |
shift_version | bigint | Die Shift-Version. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
agent_arn | Zeichenfolge | Der ARN des Agenten. |
shift_start_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem die Schicht beginnt. |
shift_end_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, wenn die Schicht endet. |
created_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, als die Schicht erstellt wurde. |
ist_gelöscht | Boolesch | Auf True setzen, wenn Shift gelöscht wird. Andernfalls auf False gesetzt. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem die Schicht stattfandcreated/updated/deleted. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Aktivitäten im Personalwechsel
Name der Tabelle: staff_shift_activities
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_id, shift_version,
activity_id}
Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der staff_shifts
Tabelle auf shift_id
und verknüpft wird. shift_version
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
shift_id | Zeichenfolge | Die ID der Schicht. |
shift_version | bigint | Die Shift-Version. |
activity_id | Zeichenfolge | Die ID der Aktivität. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
activity_start_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem die Aktivität beginnt. |
activity_end_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem die Aktivität endet. |
shift_activity_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Shift Activity. Wenn shift_activity_arn Null ist, bedeutet dies die Aktivität „Arbeit“. |
activity_status | Zeichenfolge | Status der Aktivität. Dieser Wert wird auf INAKTIV gesetzt, wenn sich die Aktivität mit einer Auszeit überschneidet. |
is_overtime | Boolesch | Auf True setzen, wenn die Aktivität Teil von Overtime ist. Andernfalls auf False gesetzt. |
ist_gelöscht | Boolesch | Auf False setzen, wenn die Schichtaktivitäten gültig sind. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, als die Schicht erstellt/aktualisiert wurde. |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Freistellungen für Mitarbeiter
Name der Tabelle: staff_timeoffs
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, timeoff_id, agent_arn,
timeoff_version}
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
timeoff_id | Zeichenfolge | Die ID der Freizeit. |
agent_arn | Zeichenfolge | Der ARN des Agenten. |
timeoff_version | bigint | Die Time-Off-Version. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
timeoff_type | Zeichenfolge | Art der Freizeit. Die möglichen Werte sind: TIME_OFF und VOLUNTARY_TIME_OFF. |
timeoff_start_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, zu dem Time Off beginnt. |
timeoff_end_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, wenn die Freizeit endet. |
timeoff_status | Zeichenfolge | Status der Freizeit. Die möglichen Werte sind: PENDING_CREATE, PENDING_UPDATE, PENDING_CANCEL, PENDING_ACCEPT, PENDING_APPROVE, PENDING_DECLINE, APPROVED, ACCEPTED, REJECTED, CANCELLED, WAITING_ACCEPT und WAITING_APPROVE. Der Status WAITING gibt an, dass Timeoff auf eine Benutzeraktion wartet. Der Status PENDING gibt an, dass Timeoff auf die Verarbeitung einer Benutzeraktion durch das System wartet. |
shift_activity_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Schichtaktivität, die für den Timeoff verwendet wurde. |
effective_timeoff_hours | double | Gesamtzahl der effektiven Arbeitsstunden. Die effektiven Urlaubsstunden werden auf der Grundlage der Logik zum Abzug der Freizeit berechnet. Dies ist nur für den Typ TIME_OFF festgelegt. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, zu dem die Zeit frei war. created/updated/deleted |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Abwesenheitsintervalle für Mitarbeiter
Name der Tabelle: staff_timeoff_intervals
Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, timeoff_id, timeoff_version,
interval_id}
Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der staff_timeoffs
Tabelle auf timeoff_id
und verknüpft wird. timeoff_version
Spalte | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
instance_id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon Connect Connect-Instance. |
timeoff_id | Zeichenfolge | Die ID der Freizeit. |
timeoff_version | bigint | Die Time-Off-Version. |
interval_id | Zeichenfolge | Die ID des Abwesenheitsintervalls. |
instance_arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon Connect Connect-Instance. |
timeoff_interval_start_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, zu dem das spezifische Time-Off-Intervall beginnt. |
timeoff_interval_end_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, wenn das spezifische Intervall von Time Off endet. |
interval_effective_timeoff_hours | double | Gültige arbeitsfreie Stunden für dieses spezielle Zeitintervall. Die effektiven Urlaubsstunden werden auf der Grundlage der Logik zum Abzug der Freizeit berechnet. |
last_updated_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, wann die Freizeit war. created/updated/deleted |
data_lake_last_processed_timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Datensatz das letzte Mal vom Data Lake berührt wurde. Dies kann Transformation und Vervollständigung beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Datenaktualität zuverlässig zu bestimmen. |
Datenschema
Im Folgenden finden Sie ein Entitätsbeziehungsdiagramm, das die Struktur und die Beziehungen zwischen Scheduling-Tabellen im Amazon Connect Analytics-Data Lake zeigt. Das Diagramm veranschaulicht das Datenbankschema mit 10 miteinander verbundenen Tabellen: staff_shift_ activities
staff_shifts
staff_timeoffs
staff_timeoff_intervals
,users
,routing_profiles
,shift_activities
,staffing_groups
, shift_profiles
staffing_group_supervisors
,staffing_group_forecast_groups
,, und orecast_groups
f.
In jeder Tabelle werden ihre Primärschlüssel und Attribute mit ihren Datentypen angezeigt. Das Diagramm zeigt, wie diese Tabellen durch Fremdschlüsselbeziehungen zueinander in Beziehung stehen, und bietet so einen umfassenden Überblick über das Terminplanungsdatenmodell.

Beispielabfragen
1. Abfrage, um alle geplanten Schichtaktivitäten der Agenten abzurufen, die an einer bestimmten Prognosegruppe arbeiten
SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view
where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die oben agent_scheduled_shift_activities_view
genannten zu erstellen.
Schritt 1: Erstellen Sie eine Ansicht, um die Namen der Supervisoren abzurufen
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_supervisor_names_view" AS SELECT staffing_group_arn , array_agg(supervisor_name ORDER BY supervisor_name ASC) supervisor_names FROM ( SELECT s.staffing_group_arn , CONCAT(u.first_name, ' ', u.last_name) supervisor_name FROM (( SELECT staffing_group_arn , supervisor_arn FROM ( SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency FROM staffing_group_supervisors WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') ) t WHERE (recency = 1) ) s INNER JOIN USERS u ON (s.supervisor_arn = u.user_arn)) ) GROUP BY staffing_group_arn
Schritt 2: Erstellen Sie eine Ansicht, um die Personalgruppe und die Prognosegruppe abzurufen, die einem Agenten zugeordnet sind
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_agent_staffing_group_forecast_group_view" AS WITH latest_staff_scheduling_profile AS ( SELECT agent_arn , staffing_group_arn , last_updated_timestamp FROM ( SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY agent_arn ORDER BY staff_scheduling_profile_version DESC) recency FROM staff_scheduling_profile WHERE ((instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') AND (is_deleted = false)) ) t WHERE (recency = 1) ) , latest_staffing_groups AS ( SELECT staffing_group_name , staffing_group_arn FROM ( SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency FROM staffing_groups WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') ) t WHERE (recency = 1) ) , latest_forecast_groups AS ( SELECT forecast_group_arn , forecast_group_name FROM ( SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY forecast_group_arn ORDER BY forecast_group_version DESC) recency FROM forecast_groups WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') ) t WHERE (recency = 1) ) , latest_staffing_group_forecast_groups AS ( SELECT staffing_group_arn , forecast_group_arn FROM ( SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency FROM staffing_group_forecast_groups WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') ) t WHERE (recency = 1) ) SELECT ssp.agent_arn , U.agent_username AS username , U.agent_routing_profile_id AS routing_profile_id , CONCAT(u.first_name, ' ', u.last_name) agent_name , fg.forecast_group_arn , fg.forecast_group_name , sg.staffing_group_arn , sg.staffing_group_name FROM latest_staff_scheduling_profile ssp INNER JOIN latest_staffing_groups sg ON ssp.staffing_group_arn = sg.staffing_group_arn INNER JOIN latest_staffing_group_forecast_groups sgfg ON ssp.staffing_group_arn = sgfg.staffing_group_arn INNER JOIN latest_forecast_groups fg ON fg.forecast_group_arn = sgfg.forecast_group_arn INNER JOIN USERS u ON ssp.agent_arn = u.user_arn
Schritt 3: Holen Sie sich die neuesten Shift-Aktivitäten
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_shift_activities_view" AS SELECT shift_activity_arn , shift_activity_name , shift_activity_version , type , sub_type , is_adherence_tracked , is_paid , last_updated_timestamp FROM ( SELECT * , RANK() OVER (PARTITION BY shift_activity_arn ORDER BY shift_activity_version DESC) recency FROM shift_activities WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') ) t WHERE (recency = 1)
Schritt 4: Erstellen Sie eine Ansicht, in der die für den Agenten geplanten Schichtaktivitäten angezeigt werden
CREATE OR REPLACE VIEW "agent_scheduled_shift_activities_view" AS WITH latest_staff_shifts AS ( SELECT agent_arn , shift_id , shift_version , shift_start_timestamp , shift_end_timestamp , created_timestamp , last_updated_timestamp , data_lake_last_processed_timestamp , recency FROM ( SELECT RANK() OVER (PARTITION BY shift_id ORDER BY shift_version DESC) recency , * FROM staff_shifts sa WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') ) t WHERE ((recency = 1) AND (is_deleted = false)) ) SELECT asgfg.forecast_group_name , array_join(sn.supervisor_names, ',') supervisor_names , s.agent_arn , u.first_name , u.last_name , asgfg.staffing_group_name , ssa.activity_id , (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.shift_activity_name, 'Work') ELSE sa.shift_activity_name END) shift_activity_name , s.shift_start_timestamp , s.shift_end_timestamp , (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.type, 'PRODUCTIVE') ELSE sa.type END) type , (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.is_paid, true) ELSE sa.is_paid END) is_paid , ssa.activity_start_timestamp , ssa.activity_end_timestamp , ssa.last_updated_timestamp , ssa.data_lake_last_processed_timestamp , u.agent_username as username , u.agent_routing_profile_id as routing_profile_id FROM staff_shift_activities ssa INNER JOIN latest_staff_shifts s ON s.shift_id = ssa.shift_id AND s.shift_version = ssa.shift_version INNER JOIN USERS u ON s.agent_arn = u.user_arn INNER JOIN latest_agent_staffing_group_forecast_group_view asgfg ON s.agent_arn = asgfg.agent_arn LEFT JOIN latest_shift_activities_view sa ON sa.shift_activity_arn = ssa.shift_activity_arn INNER JOIN latest_supervisor_names_view sn ON sn.staffing_group_arn = asgfg.staffing_group_arn WHERE (ssa.is_deleted = false) AND (COALESCE(ssa.activity_status, ' ') <> 'INACTIVE') AND (ssa.instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
2. Abfrage, um alle Urlaubsanträge der Agenten in einer bestimmten Prognosegruppe abzurufen
SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name =
'AnyDepartmentForecastGroup'
Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die oben agent_timeoff_report_view
genannten zu erstellen.
CREATE OR REPLACE VIEW "agent_timeoff_report_view" AS WITH latest_staff_timeoffs AS ( SELECT t1.*, CAST((t1.effective_timeoff_hours * 60) AS INT) total_effective_timeoff_minutes FROM ( SELECT RANK() OVER ( PARTITION BY timeoff_id ORDER BY timeoff_version DESC ) recency, agent_arn, timeoff_id, shift_activity_arn, timeoff_status, timeoff_version, effective_timeoff_hours, timeoff_start_timestamp, timeoff_end_timestamp, last_updated_timestamp, data_lake_last_processed_timestamp FROM staff_timeoffs WHERE ( instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId' ) ) t1 WHERE (recency = 1) ) SELECT asgfg.forecast_group_name, to.agent_arn, asgfg.agent_name, asgfg.staffing_group_name, asgfg.username, sa.shift_activity_name, to.timeoff_start_timestamp, to.timeoff_end_timestamp, to.timeoff_status, array_join(sn.supervisor_names, ',') AS supervisor_names, sa.is_paid, to.last_updated_timestamp, to.data_lake_last_processed_timestamp, u.agent_routing_profile_id AS routing_profile_id, to.timeoff_id, to.shift_activity_arn, to.total_effective_timeoff_minutes FROM latest_staff_timeoffs to INNER JOIN latest_agent_staffing_group_forecast_group_view asgfg ON asgfg.agent_arn = to.agent_arn INNER JOIN latest_shift_activities_view sa ON sa.shift_activity_arn = to.shift_activity_arn INNER JOIN latest_supervisor_names_view sn ON sn.staffing_group_arn = asgfg.staffing_group_arn INNER JOIN users u ON u.user_arn = to.agent_arn