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Planungsdaten im Analytics Data Lake von Amazon Connect

In diesem Thema wird der Inhalt der Planungstabellen des Analytics Data Lakes von Amazon Connect 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 Planungstabellen zugreifen können, versuchen Sie es mit Option 2.

Personalplanungsprofil

Tabellenname: staff_scheduling_profile

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version}

Verschiebungsaktivitäten

Tabellenname: shift_activities

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}

Schichtprofile

Tabellenname: shift_profiles

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}

Personalgruppen

Tabellenname: staffing_groups

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}

Personalgruppen – Prognosegruppen

Tabellenname: 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 Tabelle staffing_groups zu staffing_group_arn und staffing_group_version verknüpft wird.

Personalgruppen – Supervisoren

Tabellenname: staffing_group_supervisors

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn}

Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der Tabelle staffing_groups zu staffing_group_arn und staffing_group_version verknüpft wird.

Personalschichten

Tabellenname: staff_shifts

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_id, shift_version}

Schichtaktivitäten des Personals

Tabellenname: staff_shift_activities

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}

Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der Tabelle staff_shifts zu shift_id und shift_version verknüpft wird.

Änderungen am Urlaubsguthaben des Personals

Tabellenname: staff_timeoff_balance_changes

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}

Personalurlaube

Tabellenname: staff_timeoffs

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}

Personal-Urlaubsintervalle

Tabellenname: staff_timeoff_intervals

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}

Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der Tabelle staff_timeoffs zu timeoff_id und timeoff_version verknüpft wird.

Bedarfsgruppe für Mitarbeiter

Name der Tabelle: staff_demand_group

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}

Personengruppen, Bedarfsgruppe

Name der Tabelle: staffing_group_demand_group

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}

Verteilung der Aktivitäten auf Personalschichten

Name der Tabelle: staff_shift_activity_allocations

Zusammengesetzter Primärschlüssel: {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}

Datenschema

Im Folgenden finden Sie ein Diagramm für Entitätsbeziehungen, das die Struktur von und die Beziehungen zwischen Planungstabellen im Analytics Data Lake von Amazon Connect zeigt.

In jeder Tabelle werden ihre Primärschlüssel und Attribute mit ihren Datentypen angezeigt. Das Diagramm veranschaulicht, wie diese Tabellen durch Fremdschlüsselbeziehungen zueinander in Beziehung stehen, und bietet so einen umfassenden Überblick über das Planungsdatenmodell.

Beispielabfragen

1. Abfrage, um alle geplanten Schichtaktivitäten von Kundendienstmitarbeitern 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 genannte agent_scheduled_shift_activities_view 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 Kundendienstmitarbeiter 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: Rufen Sie die neuesten Schichtaktivitäten ab.

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, um die für den Kundendienstmitarbeiter geplanten Schichtaktivitäten abzurufen.

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 Kundendienstmitarbeiter in einer bestimmten Prognosegruppe abzurufen

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die oben genannte agent_timeoff_report_view 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