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Données de planification dans le lac de données d’analytique Amazon Connect

Cette rubrique détaille le contenu des tables de planification du lac de données d’analytique Amazon Connect. Les tables répertorient la colonne, le type et la description du contenu.

Il existe deux manières d’accéder au lac de données d’analytique et de configurer les données à partager :

Si vous ne parvenez pas à accéder aux tables de planification à l’aide de l’option 1, essayez d’utiliser l’option 2.

Profil de planification du personnel

Nom de table : staff_scheduling_profile

Clé primaire composite : {instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version}

Activités de quart de travail

Nom de table : shift_activities

Clé primaire composite : {instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}

Profils de quart de travail

Nom de table : shift_profiles

Clé primaire composite : {instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}

Groupes de dotation en personnel

Nom de table : staffing_groups

Clé primaire composite : {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}

Groupes d’effectifs - Groupes de prévisions

Nom de table : staffing_group_forecast_groups

Clé primaire composite : {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}

Cette table doit être interrogée en la joignant à la table staffing_groups sur staffing_group_arn et staffing_group_version.

Groupes d’effectifs - Superviseurs

Nom de table : staffing_group_supervisors

Clé primaire composite : {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn}

Cette table doit être interrogée en la joignant à la table staffing_groups sur staffing_group_arn et staffing_group_version.

Quarts de travail du personnel

Nom de table : staff_shifts

Clé primaire composite : {instance_id, shift_id, shift_version}

Activités de quart de travail

Nom de table : staff_shift_activities

Clé primaire composite : {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}

Cette table doit être interrogée en la joignant à la table staff_shifts sur shift_id et shift_version.

Modifications du solde de congés du personnel

Nom de table : staff_timeoff_balance_changes

Clé primaire composite : {instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}

Congés du personnel

Nom de table : staff_timeoffs

Clé primaire composite : {instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}

Intervalles de congés du personnel

Nom de table : staff_timeoff_intervals

Clé primaire composite : {instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}

Cette table doit être interrogée en la joignant à la table staff_timeoffs sur timeoff_id et timeoff_version.

Groupe de demande du personnel

Nom de la table : staff_demand_group

Clé primaire composite : {instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}

Groupes de dotation en personnel : groupe de demande

Nom de la table : staffing_group_demand_group

Clé primaire composite : {instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}

Répartition des activités du personnel par équipes

Nom de la table : staff_shift_activity_allocations

Clé primaire composite : {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}

Schéma de données

Vous trouverez ci-dessous un diagramme de relations entre les entités qui montre la structure et les relations entre les tables de planification dans le lac de données d’analytique Amazon Connect.

Chaque table affiche ses clés primaires et attributs ainsi que ses types de données. Ce diagramme illustre la façon dont ces tables sont liées les unes aux autres par le biais de relations de clés étrangères, fournissant ainsi une vue complète du modèle de données de planification.

Exemples de requêtes

1. Requête pour générer toutes les activités planifiées des agents travaillant sur un groupe de prévisions spécifique

SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

Procédez comme suit pour créer la vue agent_scheduled_shift_activities_view mentionnée ci-dessus.

Étape 1 : créer une vue pour obtenir le nom des superviseurs

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

Étape 2 : créer une vue pour associer le groupe d’effectifs et le groupe de prévisions à un agent

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

Étape 3 : obtenir les dernières activités de quart de travail

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)

Étape 4 : créer une vue pour obtenir les activités de quart de travail planifiées de l’agent

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. Requête pour obtenir toutes les demandes de congés des agents d’un groupe de prévisions spécifique

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

Utilisez la requête suivante pour créer la vue agent_timeoff_report_view mentionnée ci-dessus.

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