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Amazon Connect 分析データレイク内のデータのスケジューリング

このトピックでは、Amazon Connect 分析データレイクスケジューリングテーブルの内容について詳しく説明します。以下の表には、内容の列、タイプ、説明が一覧表示されています。

分析データレイクにアクセスし、共有するデータを設定するには、次の 2 つの方法があります。

オプション 1 を使用してスケジューリングテーブルにアクセスできない場合は、オプション 2 を試してください。

スタッフスケジューリングプロファイル

テーブル名: staff_scheduling_profile

複合プライマリキー: {instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version}

シフトアクティビティ

テーブル名: shift_activities

複合プライマリキー: {instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}

シフトプロファイル

テーブル名: shift_profiles

複合プライマリキー: {instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}

スタッフグループ

テーブル名: staffing_groups

複合プライマリキー: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}

スタッフィンググループ - 予測グループ

テーブル名: staffing_group_forecast_groups

複合プライマリキー: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}

このテーブルは、staffing_group_arn と staffing_group_version に基づいて、staffing_groups テーブルと結合してクエリする必要があります。

スタッフグループ - スーパーバイザー

テーブル名: staffing_group_supervisors

複合プライマリキー: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn}

このテーブルは、staffing_group_arn と staffing_group_version に基づいて、staffing_groups テーブルと結合してクエリする必要があります。

スタッフシフト

テーブル名: staff_shifts

複合プライマリキー: {instance_id, shift_id, shift_version}

スタッフシフトアクティビティ

テーブル名: staff_shift_activities

複合プライマリキー: {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}

このテーブルは、shift_id と shift_version に基づいて、staff_shifts テーブルと結合してクエリする必要があります。

スタッフの休暇残高の変更

テーブル名: staff_timeoff_balance_changes

複合プライマリキー: {instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}

スタッフの休暇

テーブル名: staff_timeoffs

複合プライマリキー: {instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}

スタッフの休暇間隔

テーブル名: staff_timeoff_intervals

複合プライマリキー:{instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}

このテーブルは、timeoff_id と timeoff_version に基づいて、staff_timeoffs テーブルと結合してクエリする必要があります。

スタッフ需要グループ

テーブル名: staff_demand_group

複合プライマリキー: {instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}

スタッフグループの需要グループ

テーブル名: staffing_group_demand_group

複合プライマリキー: {instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}

スタッフシフトアクティビティの割り当て

テーブル名: staff_shift_activity_allocations

複合プライマリキー: {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}

データスキーマ

以下は、Amazon Connect 分析データレイク内のスケジューリングテーブル間の構造と関係を示すエンティティ関係図です。

各テーブルには、プライマリキーと属性がデータ型とともに表示されます。この図は、外部キー関係を通じてこれらのテーブルがどのように相互に関連しているかを示し、スケジューリングデータモデルの包括的なビューを提供します。

サンプルクエリ

1. 特定の予測グループで作業しているエージェントの、スケジュールされたシフトアクティビティをすべて取得するクエリ

SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

上記の手順を実行して agent_scheduled_shift_activities_view を作成します。

ステップ 1: ビューを作成してスーパーバイザー名を取得する

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

ステップ 2: エージェントに関連付けられたスタッフグループと予測グループを取得するビューを作成する

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

ステップ 3: 最新のシフトアクティビティを取得する

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)

ステップ 4: エージェントのスケジュールされたシフトアクティビティを取得するビューを作成する

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. 特定の予測グループ内のエージェントのすべての休暇申請を取得するクエリ

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

上記の agent_timeoff_report_view を作成するには、次のクエリを使用します。

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