Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Planungsdaten im Analytics Data Lake von Amazon Connect
<a name="data-lake-scheduling"></a>

In diesem Thema wird der Inhalt der Amazon Connect 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: 
+ [Option 1: Über die neue Amazon-Connect-Konsole](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [Option 2: CLI verwenden oder CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)

Wenn Sie mit Option 1 nicht auf die Planungstabellen zugreifen können, versuchen Sie es mit Option 2.

**Topics**
+ [Personalplanungsprofil](#data-lake-staff-scheduling-profile)
+ [Verschiebungsaktivitäten](#data-lake-shift-activities)
+ [Schichtprofile](#data-lake-shift-profiles)
+ [Personalgruppen](#data-lake-staffing-groups)
+ [Personalgruppen – Prognosegruppen](#data-lake-staffing-groups-forecast-groups)
+ [Personalgruppen – Supervisoren](#data-lake-staffing-groups-supervisors)
+ [Personalschichten](#staff-shifts)
+ [Schichtaktivitäten des Personals](#data-lake-staff-shift-activities)
+ [Änderungen am Urlaubsguthaben des Personals](#data-lake-staff-timeoff-balance-changes)
+ [Personalurlaube](#data-lake-staff-timeoffs)
+ [Personal-Urlaubsintervalle](#data-lake-staff-timeoff-intervals)
+ [Bedarfsgruppe für Mitarbeiter](#data-lake-staff_demand_group)
+ [Personengruppen, Bedarfsgruppe](#data-lake-staffing-groups-demand-groups)
+ [Verteilung der Aktivitäten in der Personalschicht](#data-lake-staff-shift-activity-allocation)
+ [Zeitplanmetriken](#data-lake-schedule-metrics)
+ [Ziele planen](#data-lake-schedule-goals)
+ [Rotationsmuster verschieben](#data-lake-shift-rotation-patterns)
+ [Schritte für die Umschaltrotation](#data-lake-shift-rotation-steps)
+ [Datenschema](#data-lake-data-schema)
+ [Beispielabfragen](#data-lake-sample-queries)

## Personalplanungsprofil
<a name="data-lake-staff-scheduling-profile"></a>

 Tabellenname: `staff_scheduling_profile` 

 Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version} `


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance. | 
|  agent\$1arn  |  Zeichenfolge |  Der ARN des Kundendienstmitarbeiters.  | 
|  staff\$1scheduling\$1profile\$1version  |  bigint  |  Die Version des Personalplanungsprofils.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Personalgruppe, der der Kundendienstmitarbeiter zugewiesen ist.  | 
|  start\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  StartTimestamp für den in den Personalregeln konfigurierten Agenten (Zeitpläne werden erst nach diesem Zeitstempel generiert).  | 
|  end\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  EndTimestamp für den in den Personalregeln konfigurierten Agenten (Zeitpläne werden nach diesem Zeitstempel nicht generiert). | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Schichtprofils, das dem Agenten in den Personalregeln zugewiesen wurde. Schließt sich mit dem Schichtwechselmuster gegenseitig aus.  | 
|  shift\$1rotation\$1pattern\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Schichtwechselmusters, das dem Agenten in den Personalregeln zugewiesen wurde. Schließt sich mit Shift Profile gegenseitig aus.  | 
|  shift\$1rotation\$1start\$1step\$1id  |  bigint  |  Die Schritt-ID, mit der der Agent im zugewiesenen Schichtrotationsmuster beginnt.  | 
|  timezone  |  Zeichenfolge  |  Für den Kundendienstmitarbeiter konfigurierte Zeitzone.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn der Kundendienstmitarbeiter gelöscht wurde. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, zu dem das Personaleinsatzprofil erstellt wurdecreated/updated/deleted.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Verschiebungsaktivitäten
<a name="data-lake-shift-activities"></a>

 Tabellenname: `shift_activities` 

 Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}` 


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Schichtaktivität.  | 
|  shift\$1activity\$1version  |  bigint  |  Die Version der Schichtaktivität.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1activity\$1name  |  Zeichenfolge  |  Name der Schichtaktivität.  | 
|  type  |  Zeichenfolge  |  Typ der Schichtaktivität. Die möglichen Werte sind: PRODUCTIVE, NON\$1PRODUCTIVE und LEAVE.  | 
|  sub\$1type  |  Zeichenfolge  | Der Untertyp der Schichtaktivität. Dies gilt nur für Aktivitäten vom Typ NON\$1PRODUCTIVE. Die möglichen Werte sind: BREAK\$1OR\$1MEAL und NONE.  | 
|  is\$1adherence\$1tracked  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn die Schichtaktivität für die Nachverfolgung der Einhaltung von Vorschriften konfiguriert ist. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  is\$1paid  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn die Schichtaktivität als „Bezahlt“ konfiguriert ist. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn die Schichtaktivität gelöscht wurde. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitstempel, zu dem die Schichtaktivität stattfand. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Schichtprofile
<a name="data-lake-shift-profiles"></a>

 Tabellenname: `shift_profiles` 

 Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}` 


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Schichtprofils.  | 
|  shift\$1profile\$1version  |  bigint  |  Die Version des Schichtprofils.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1profile\$1name  |  Zeichenfolge  |  Der Name des Schichtprofils.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn das Schichtprofil gelöscht wurde. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitstempel, zu dem das Schichtprofil erstellt wurde. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Personalgruppen
<a name="data-lake-staffing-groups"></a>

 Tabellenname: `staffing_groups` 

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Personalgruppe.  | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  Die Version der Personalgruppe.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  staffing\$1group\$1name  |  Zeichenfolge  |  Der Name der Personalgruppe.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn die Personalgruppe gelöscht wurde. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, zu dem die Personalgruppe gegründet wurde. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Personalgruppen – Prognosegruppen
<a name="data-lake-staffing-groups-forecast-groups"></a>

 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. 


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Personalgruppe.  | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  Die Version der Personalgruppe.  | 
|  forecast\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Prognosegruppe, die der Personalgruppe zugeordnet ist.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Wird auf False gesetzt, wenn die ForecastGroup Assoziation StaffingGroup - gültig ist.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem die Personalgruppe erstellt/aktualisiert wurde.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Personalgruppen – Supervisoren
<a name="data-lake-staffing-groups-supervisors"></a>

 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. 


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Personalgruppe.  | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  Die Version der Personalgruppe.  | 
|  supervisor\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der Kundendienstmitarbeiter-ARN des Supervisoren, der der Personalgruppe zugeordnet ist.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Wird auf False gesetzt, wenn die ForecastGroup Assoziation StaffingGroup - gültig ist.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem die Personalgruppe erstellt/aktualisiert wurde.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Personalschichten
<a name="staff-shifts"></a>

 Tabellenname: `staff_shifts` 

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Schicht. | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  Die Version der Schicht.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  agent\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Kundendienstmitarbeiters.  | 
|  shift\$1start\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem die Schicht beginnt.  | 
|  shift\$1end\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitpunkt, zu dem die Schicht endet.  | 
|  created\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem die Schicht erstellt wurde.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn die Schicht gelöscht wurde. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, zu dem die Schicht stattfandcreated/updated/deleted.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Schichtaktivitäten des Personals
<a name="data-lake-staff-shift-activities"></a>

 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. 


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Schicht. | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  Die Version der Schicht.  | 
|  activity\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Aktivität.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  activity\$1start\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem die Aktivität beginnt.  | 
|  activity\$1end\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitpunkt, zu dem die Aktivität endet.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Schichtaktivität. Wenn shift\$1activity\$1arn Null ist, bedeutet dies, dass die Aktivität „Work“ lautet.  | 
|  activity\$1status  |  Zeichenfolge  |  Der Status der Aktivität. Dieser Wert lautet INACTIVE, wenn sich die Aktivität mit einem Urlaub überschneidet.  | 
|  is\$1overtime  |  Boolesch  |  Lautet True, wenn die Aktivität Teil der Überstunden ist. Andernfalls lautet der Wert False.  | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Lautet False, wenn die Schichtaktivitäten gültig sind.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  | Der Zeitpunkt, zu dem die Schicht erstellt/aktualisiert wurde.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Änderungen am Urlaubsguthaben des Personals
<a name="data-lake-staff-timeoff-balance-changes"></a>

 Tabellenname: `staff_timeoff_balance_changes` 

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  account\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID des AWS Kontos.  | 
|  agent\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Kundendienstmitarbeiters.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Schichtaktivität, der dieses Guthaben zugewiesen ist.  | 
|  timeoff\$1balance\$1version  |  bigint  |  Die Version des Urlaubsguthabens, eine fortlaufende Zahl, die die Reihenfolge der Änderungen angibt.  | 
|  balance\$1update\$1source  |  Zeichenfolge  |  Quelle der Guthabenaktualisierung. Die möglichen Werte sind TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1UPLOAD, CONNECT\$1TIME\$1OFF\$1REQUEST, SCHEDULE\$1PUBLISH, CSV\$1TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1DELETION, TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1BACKFILL, SYSTEM\$1UPDATE.  | 
|  timeoff\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID des Urlaubs, der diese Guthabenänderung verursacht hat, falls vorhanden.  | 
|  last\$1updated\$1by  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Kundendienstmitarbeiter, der diese Guthabenänderung verursacht hat, falls vorhanden.  | 
|  balance\$1change\$1in\$1hours  |  double  |  Um viele Stunden das Urlaubsguthaben durch diese Änderung aktualisiert wurde. Wenn dieser Wert positiv ist, erhöht sich das Urlaubsguthaben durch diese Änderung. Wenn dieser Wert negativ ist, verringert sich das Urlaubsguthaben durch diese Änderung. Dieser Wert ist für Guthaben-Upload- und -Löschereignisse nicht definiert.  | 
|  remaining\$1balance\$1in\$1hours  |  double  |  Die verbleibenden Stunden Urlaubsguthaben nach diesem Änderungsereignis. Dieser Wert ist für Guthaben-Löschereignisse nicht definiert.  | 
|  last\$1created\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem der Datensatz zur Änderung des Urlaubsguthabens erstellt wurde.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Personalurlaube
<a name="data-lake-staff-timeoffs"></a>

 Tabellenname: `staff_timeoffs` 

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  timeoff\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID des Urlaubs.  | 
|  agent\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN des Kundendienstmitarbeiters.  | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  Die Version des Urlaubs.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  timeoff\$1type  |  Zeichenfolge  |  Die Art des Urlaubs. Die möglichen Werte sind: TIME\$1OFF und VOLUNTARY\$1TIME\$1OFF.  | 
|  timeoff\$1start\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitpunkt, zu dem der Urlaub beginnt.  | 
|  timeoff\$1end\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitpunkt, zu dem der Urlaub endet.  | 
|  timeoff\$1status  |  Zeichenfolge  |  Status des Urlaubs. Die möglichen Werte sind: PENDING\$1CREATE, PENDING\$1UPDATE, PENDING\$1CANCEL, PENDING\$1ACCEPT, PENDING\$1APPROVE, PENDING\$1DECLINE, APPROVED, ACCEPTED, REJECTED, CANCELLED, WAITING\$1ACCEPT und WAITING\$1APPROVE. Die Status WAITING geben an, dass „Timeoff“ auf eine Benutzeraktion wartet. Die Status PENDING geben an, dass „Timeoff“ auf die Verarbeitung einer Benutzeraktion durch das System wartet.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Schichtaktivität, die für die arbeitsfreie Zeit verwendet wurde.  | 
|  effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  Gesamtzahl der effektiven Urlaubsstunden. Tatsächliche Urlaubsstunden werden auf Grundlage der [Urlaubsabzugslogik](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions) berechnet. Dies ist nur für den Typ TIME\$1OFF festgelegt.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, wann die Freizeit warcreated/updated/deleted.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Personal-Urlaubsintervalle
<a name="data-lake-staff-timeoff-intervals"></a>

 Tabellenname: `staff_timeoff_intervals` 

 Zusammengesetzter Primärschlüssel: \$1`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. 


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  timeoff\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID des Urlaubs.  | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  Die Version des Urlaubs.  | 
|  interval\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID des Urlaubs-Intervalls.  | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  timeoff\$1interval\$1start\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitpunkt, zu dem das spezifische Urlaubs-Intervall beginnt.  | 
|  timeoff\$1interval\$1end\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitpunkt, zu dem das spezifische Urlaubs-Intervall endet.  | 
|  interval\$1effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  Tatsächliche Urlaubsstunden für dieses spezifische Urlaubs-Intervall. Tatsächliche Urlaubsstunden werden auf Grundlage der [Urlaubsabzugslogik](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions) berechnet.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, wann die Freizeit war. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Bedarfsgruppe für Mitarbeiter
<a name="data-lake-staff_demand_group"></a>

Name der Tabelle: `staff_demand_group`

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id  | Zeichenfolge  | Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
| agent\$1arn  | Zeichenfolge  | Der ARN des Kundendienstmitarbeiters. | 
| demand\$1group\$1arn  | Zeichenfolge  | Der ARN der Nachfragegruppe.  | 
| staff\$1demand\$1group\$1version  | Long  | Version für die Zuordnung dieser Gruppe zwischen Agent und Anforderung  | 
| priority  | Zeichenfolge  | Priorität der Bedarfsgruppe für diesen Agenten. Kann NIEDRIG, MITTEL oder HOCH sein | 
| instance\$1arn  | Zeichenfolge  | Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
| is\$1override  | Boolesch  | Wird auf „true“ gesetzt, wenn die Zuordnung zwischen Agent und Bedarfsgruppe auf Agentenebene überschrieben ist. | 
| is\$1deleted  | Boolesch  | Wird auf „true“ gesetzt, wenn die Zuordnung zwischen Agent und Bedarfsgruppe gelöscht wird. | 
| last\$1updated\$1timestamp  | Zeitstempel  | Der Zeitstempel, zu dem die Zuordnung zwischen Agent und Bedarfsgruppe erstellt/aktualisiert wurde. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  | Zeitstempel  | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Personengruppen, Bedarfsgruppe
<a name="data-lake-staffing-groups-demand-groups"></a>

Name der Tabelle: `staffing_group_demand_group`

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Personalgruppe.  | 
|  demand\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Nachfragegruppe.  | 
|  staffing\$1group\$1demand\$1group\$1version  |  Long  | Version für diese Zuordnung von Staffing Group zu Demand Group  | 
|  priority  |  Zeichenfolge  |  Priorität der Bedarfsgruppe für diese Personalgruppe. Kann NIEDRIG, MITTEL oder HOCH sein | 
|  instance\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Wird auf „true“ gesetzt, wenn die Zuordnung zwischen Personalgruppe und Bedarfsgruppe gelöscht wird. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Zeitstempel, zu dem die Zuordnung der Personalgruppe zur Bedarfsgruppe erfolgte. created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Verteilung der Aktivitäten in der Personalschicht
<a name="data-lake-staff-shift-activity-allocation"></a>

Name der Tabelle: `staff_shift_activity_allocations`

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


|  Spalte  |  Typ  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Amazon-Connect-Instance.  | 
|  shift\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Schicht. | 
|  shift\$1version  |  Long  |  Die Version der Schicht. | 
|  activity\$1id  |  Zeichenfolge  |  Die ID der Aktivität. | 
|  demand\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Nachfragegruppe.  | 
|  forecast\$1group\$1arn  |  Zeichenfolge  |  Der ARN der Prognosegruppe.  | 
|  Zuweisungsprozentsatz  |  double  |  Prozentuale Zuordnung der Aktivität zur Bedarfsgruppe. | 
|  is\$1deleted  |  Boolesch  |  Wird auf False gesetzt, wenn StaffingGroup - gültig ForecastGroupassociation ist.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitpunkt, zu dem die Personalgruppe erstellt/aktualisiert wurde. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Zeitstempel  |  Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen.  | 

## Zeitplanmetriken
<a name="data-lake-schedule-metrics"></a>

Tabellenname: `schedule_metrics`

Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, metric_id, interval_start_timestamp}`


| Spalte | Typ | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
| instance\$1arn | Zeichenfolge | Die ID der Amazon-Connect-Instance. | 
| metric\$1id | Zeichenfolge | Eindeutiger Bezeichner für den Metrikwert | 
| aws\$1account\$1id | Zeichenfolge | Die ID des AWS-Kontos. | 
| entity\$1type | Zeichenfolge | Gibt an, ob sich die Metrik auf eine Prognosegruppe oder eine Bedarfsgruppe bezieht. | 
| entity\$1arn | Zeichenfolge | Arn der Prognosegruppe oder Nachfragegruppe | 
| channel | Zeichenfolge | Bezeichnet den Medienkanal wie Voice, Chat. Wenn die Zeile Messwerte enthält, die sich nicht auf Kanalebene beziehen, wird sie mit ALL gefüllt | 
| interval\$1start\$1timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der den Beginn des Intervalls angibt | 
| required\$1agent\$1count | float | Bezeichnet die prognostizierte Anzahl der Agenten | 
| scheduled\$1agent\$1count | float | Bezeichnet die Anzahl der Zeitplanagenten | 
| scheduled\$1occupancy | float | Bezeichnet den Prozentsatz der Belegung | 
| scheduled\$1service\$1level\$1percentage | float | Bezeichnet den Prozentsatz der geplanten Servicelevel | 
| service\$1level\$1seconds | Ganzzahl | Bezeichnet die Service-Level-Sekunden | 
| scheduled\$1average\$1speed\$1of\$1answer | float | Bezeichnet die durchschnittliche Antwortgeschwindigkeit | 
| is\$1deleted | boolesch | Gibt an, ob die Metrik gelöscht wurde | 
| last\$1updated\$1timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem der Metrikdatensatz erstellt wurde. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake den Datensatz zuletzt verarbeitet hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Ziele planen
<a name="data-lake-schedule-goals"></a>

Tabellenname: `schedule_goals`

Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, goal_id}`


| Spalte | Typ | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
| instance\$1arn | Zeichenfolge | Die ID der Amazon-Connect-Instance. | 
| goal\$1id | Zeichenfolge | Eindeutiger Bezeichner für den Zielwert | 
| aws\$1account\$1id | Zeichenfolge | Die ID des AWS-Kontos. | 
| entity\$1type | Zeichenfolge | Gibt an, ob das Ziel für eine Prognosegruppe oder eine Bedarfsgruppe gilt. | 
| entity\$1arn | Zeichenfolge | Arn der Prognosegruppe oder Nachfragegruppe | 
| channel | Zeichenfolge | Bezeichnet den Medienkanal wie Voice, Chat. | 
| start\$1date\$1timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der den Beginn des Ziels angibt | 
| end\$1date\$1timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der das Ende des Ziels angibt | 
| goal\$1service\$1level\$1percentage | float | Bezeichnet den angestrebten Prozentsatz des Servicelevels | 
| goal\$1service\$1level\$1seconds | Ganzzahl | Bezeichnet die Service-Level-Sekunden | 
| goal\$1average\$1speed\$1of\$1answer | float | Bezeichnet die durchschnittliche Antwortgeschwindigkeit | 
| is\$1deleted | boolesch | Gibt an, ob das Ziel gelöscht wurde | 
| last\$1updated\$1timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem der Zieldatensatz erstellt wurde. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Zeitstempel | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake den Datensatz zuletzt verarbeitet hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Rotationsmuster verschieben
<a name="data-lake-shift-rotation-patterns"></a>

Tabellenname: `shift_rotation_patterns`

Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version}`


| Spalte | Typ | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon-Connect-Instance. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | Zeichenfolge | Der ARN des Shift Rotation Patterns. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1version | bigint | Die Version des Shift-Rotationsmusters. | 
| instance\$1arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
| Name des Verschiebungsrotationsmusters | Zeichenfolge | Der Name des Schaltrotationsmusters. | 
| start\$1date | Zeichenfolge | Das Startdatum des Schichtrotationsmusters im yyyy-mm-dd Format. | 
| is\$1deleted | Boolesch | Auf True setzen, wenn das Schichtrotationsmuster gelöscht wird. Andernfalls lautet der Wert False. | 
| last\$1updated\$1by | Zeichenfolge | Der ARN des Benutzers, der created/updated/deleted das Shift Rotation Pattern hat. | 
| last\$1updated\$1timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, zu dem das Schichtrotationsmuster verwendet wurdecreated/updated/deleted. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Schritte für die Umschaltrotation
<a name="data-lake-shift-rotation-steps"></a>

Tabellenname: `shift_rotation_steps`

Zusammengesetzter Primärschlüssel: `{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id}`

Diese Tabelle sollte abgefragt werden, indem sie mit der Tabelle `shift_rotation_patterns` zu `shift_rotation_pattern_arn` und `shift_rotation_pattern_version` verknüpft wird.


| Spalte | Typ | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | Zeichenfolge | Die ID der Amazon-Connect-Instance. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | Zeichenfolge | Der ARN des Shift Rotation Patterns. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1version | bigint | Die Version des Shift-Rotationsmusters. | 
| step\$1id | bigint | Die ID des Schritts innerhalb des Schichtrotationsmusters. Die Schritte werden fortlaufend nummeriert (1, 2, 3,... bis zu 52). | 
| instance\$1arn | Zeichenfolge | Der ARN der Amazon-Connect-Instance. | 
| shift\$1profile\$1arn | Zeichenfolge | Der ARN des Schichtprofils, das dem Rotationsschritt zugeordnet ist. | 
| duration | bigint | Die Dauer des Rotationsschritts in Wochen. | 
| is\$1deleted | Boolesch | Wird auf False gesetzt, wenn der Shift Rotation Step gültig ist. | 
| last\$1updated\$1by | Zeichenfolge | Der ARN des Benutzers, der created/updated das Shift Rotation Pattern hat. | 
| last\$1updated\$1timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, als das Schichtdrehmuster erstellt/aktualisiert wurde. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Zeitstempel | Der Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Datenschema
<a name="data-lake-data-schema"></a>

Im Folgenden finden Sie ein Entitätsbeziehungsdiagramm, das die Struktur und die Beziehungen zwischen Scheduling-Tabellen im Amazon Connect Connect-Data Lake 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.

![\[Ein Diagramm für Entitätsbeziehungen, das die Struktur von und die Beziehungen zwischen Planungstabellen im Analytics Data Lake von Amazon Connect zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/data-lake-scheduling-tables-overview-1.png)


## Beispielabfragen
<a name="data-lake-sample-queries"></a>

### 1. Abfrage, um alle geplanten Schichtaktivitäten von Kundendienstmitarbeitern abzurufen, die an einer bestimmten Prognosegruppe arbeiten
<a name="query1"></a>

`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
<a name="query2"></a>

` 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
```