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# Amazon Connect 분석 데이터 레이크에서 데이터 예측
<a name="data-lake-forecasting-data"></a>

이 주제에서는 Amazon Connect 데이터 레이크 예측 테이블의 내용을 자세히 설명합니다. 각 테이블에는 테이블에 있는 콘텐츠의 열, 유형 및 설명이 나열됩니다.

분석 데이터 레이크에 액세스하고 공유할 데이터를 구성하는 두 가지 방법이 있습니다.
+ [옵션 1: Amazon Connect 콘솔 사용](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [옵션 2: CLI 또는 CloudShell 사용](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)

옵션 1을 사용하여 예약 테이블에 액세스할 수 없는 경우 옵션 2를 사용해 보세요.

**Topics**
+ [중요한 참고 사항](#data-lake-forecasting-data-important)
+ [예측 그룹 테이블](#data-lake-forecast-groups)
+ [장기 예측 테이블](#data-lake-longterm-forecasts)
+ [단기 예측 테이블](#data-lake-shortterm-forecasts)
+ [일중 예측 테이블](#data-lake-intraday-forecasts)
+ [수요 그룹 테이블](#data-lake-demand-groups)
+ [수요 그룹 정의 테이블](#data-lake-demand-group-definition)

## 중요한 참고 사항
<a name="data-lake-forecasting-data-important"></a>
+ 이 주제에 설명된 테이블을 사용하여 데이터 레이크에 게시된 예측 데이터에 액세스할 수 있습니다.
+ 예측 그룹 테이블은 버전화된 레코드를 저장합니다. 예측 그룹에서 대기열을 추가하거나 제거하는 등 예측 그룹 세부 정보가 변경되면 새 버전이 생성됩니다. 가장 높은 값인 forecast\$1group\$1version을 사용하여 최신 레코드를 가져올 수 있습니다.
+ forecast\$1group\$1arn 및 forecast\$1group\$1version 열을 사용하여 예측 그룹 테이블을 장기 및 단기 예측 테이블에 조인할 수 있습니다.

## 예측 그룹 테이블
<a name="data-lake-forecast-groups"></a>

테이블 이름: forecast\$1groups

복합 프라이머리 키: \$1instance\$1id, forecast\$1group\$1arn, forecast\$1group\$1version\$1


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 식별자입니다. | 
|  forecast\$1group\$1arn  |  문자열  |  예측 그룹의 ARN입니다. | 
|  forecast\$1group\$1version |  숫자  |  예측 그룹의 버전입니다. 새 대기열 추가와 같이 예측 그룹을 변경할 때마다 새 버전이 생성됩니다. | 
|  forecast\$1group\$1name |  문자열  |  예측 그룹의 이름입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  예측 그룹이 삭제되는지 여부를 나타냅니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp |  문자열  |  예측 그룹이 마지막으로 생성/업데이트/삭제된 밀리초 단위의 에포크 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp |  타임스탬프  | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간의 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 장기 예측 테이블
<a name="data-lake-longterm-forecasts"></a>

테이블 이름: long\$1term\$1forecasts

복합 프라이머리 키: \$1instance\$1id, long\$1term\$1forcast\$1id\$1


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| long\$1term\$1forcast\$1id | 문자열 | 예측 데이터 행의 고유 식별자입니다. 키는 다양한 값의 해시입니다. instanceId, forecastGroupId, forecastGroupVersion, forecastType, queueId, channel, forecastStarttime, creationTime. | 
| forecast\$1group\$1arn | 문자열 | 예측 그룹의 ARN입니다. | 
| forecast\$1group\$1version | 숫자 | 예측 그룹의 버전입니다. | 
| 간격 | 문자열 | 예측 데이터의 시간 간격입니다. 예를 들어 장기 예측 데이터의 경우 일 단위입니다. | 
| queue\$1id | 문자열 | 예측 대기열의 ID입니다. | 
| 채널 | 문자열 | 예측의 채널입니다. 예: VOICE. | 
| forecast\$1interval\$1start\$1time\$1ms | 타임스탬프 | 이 데이터 행에 대한 시간 간격의 시작 시간의 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| creation\$1timestamp\$1ms | 타임스탬프 | 이 예측이 처음 계산되거나 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| computed\$1timestamp\$1ms | 타임스탬프 | 이 예측이 처음 계산되는 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| published\$1timestamp\$1ms | 타임스탬프 | 이 예측이 처음 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| timezone | 문자열 | 예측의 시간대입니다. 예를 들면 UTC입니다. | 
| is\$1published | 부울 | 이 예측이 게시되는지 여부입니다. | 
| average\$1handle\$1time | 숫자 | 예측 데이터 행의 평균 처리 시간 지표 값입니다. | 
| contact\$1volume | 숫자 | 예측 데이터 행의 고객 응대 볼륨 지표 값입니다. | 
| average\$1handle\$1time\$1override | 숫자 | 고객이 적용한 평균 처리 시간 지표의 재정의 값입니다. | 
| contact\$1volume\$1override | 숫자 | 고객이 적용한 고객 응대 볼륨 지표 값의 재정의 값입니다. | 
| instance\$1arn | 문자열 | 예측의 Amazon Connect 인스턴스 ARN입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 타임스탬프 | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간의 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 단기 예측 테이블
<a name="data-lake-shortterm-forecasts"></a>

테이블 이름: short\$1term\$1forecasts

복합 프라이머리 키: \$1instance\$1id, short\$1term\$1forecast\$1id\$1


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| short\$1term\$1forecast\$1id | 문자열 | 예측 데이터 행의 고유 식별자입니다. 키는 다양한 값의 해시입니다. instanceId, forecastGroupId, forecastGroupVersion, forecastType, queueId, channel, forecastStarttime, creationTime. | 
| forecast\$1group\$1arn | 문자열 | 예측 데이터 행에 대한 예측 그룹의 ARN입니다. | 
| forecast\$1group\$1version | 숫자 | 예측 그룹의 버전입니다. | 
| 간격 | 문자열 | 예측 데이터 행의 시간 간격입니다. 예를 들어, 단기 15분 예측 데이터 행에 대한 FIFTEEN\$1MINUTES입니다. | 
| queue\$1id | 문자열 | 예측 대기열의 ID입니다. | 
| 채널 | 문자열 | 예측의 채널입니다. 예를 들어 VOICE입니다. | 
| forecast\$1interval\$1start\$1time\$1ms | 타임스탬프 | 이 데이터 행에 대한 시간 간격의 시작 시간의 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| creation\$1timestamp\$1ms | 타임스탬프 | 이 예측이 처음 계산되거나 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| computed\$1timestamp\$1ms | 타임스탬프 | 이 예측이 처음 계산되는 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| published\$1timestamp\$1ms | 타임스탬프 | 이 예측이 처음 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. | 
| is\$1published | 부울 | 이 예측이 게시되는지 여부입니다. | 
| average\$1handle\$1time | 숫자 | 예측 데이터 행의 평균 처리 시간 지표 값입니다. | 
| contact\$1volume | 숫자 | 예측 데이터 행의 고객 응대 볼륨 지표 값입니다. | 
| average\$1handle\$1time\$1override | 숫자 | 고객이 적용한 평균 처리 시간 지표의 재정의 값입니다. | 
| contact\$1volume\$1override | 숫자 | 고객이 적용한 고객 응대 볼륨 지표 값의 재정의 값입니다. | 
| instance\$1arn | 문자열 | 예측의 Amazon Connect 인스턴스 ARN입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 타임스탬프 | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간의 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 일중 예측 테이블
<a name="data-lake-intraday-forecasts"></a>

테이블 이름: intraday\$1forecasts

복합 프라이머리 키: \$1instance\$1id, intraday\$1forecast\$1id\$1


|  **열**  |  **유형**  |  **설명**  | 
| --- | --- | --- | 
|  intraday\$1forecast\$1id |  문자열  |  이 일중 예측 데이터의 고유 식별자입니다. | 
|  aws\$1account\$1id  |  문자열  |  일중 예측을 소유한 AWS 계정의 식별자입니다. | 
|  instance-id |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 식별자입니다. 인스턴스의 Amazon 리소스 이름(ARN)에서 [인스턴스 ID를 찾을](find-instance-arn.md) 수 있습니다. | 
|  instance\$1arn |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 인스턴스 ARN입니다. | 
| 채널  |  문자열  |  콜센터와 연락하는 데 사용되는 방법입니다. | 
|  queue\$1arn |  문자열  |  대기열의 Amazon 리소스 이름입니다. | 
| forecast\$1interval\$1start\$1time  |  타임스탬프  |  예측 간격의 시작 타임스탬프입니다. | 
|  creation\$1timestamp |  타임스탬프  |  예측 시스템에서 예측이 계산된 시간입니다. | 
| average\$1handle\$1time  |  배정밀도 실수  | 예측 지표 데이터: 평균 처리 시간. | 
| average\$1queue\$1answer\$1time  |  배정밀도 실수  | 예측 지표 데이터: 평균 대기열 응답 시간. | 
|  contact\$1volume |  배정밀도 실수  |  예측 지표 데이터: 고객 응대 볼륨. | 
| effective\$1agent\$1staffing  |  배정밀도 실수  | 예측 지표 데이터: 효과적인 에이전트 인력 배치. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp |  타임스탬프  | 타임스탬프 - 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간을 표시합니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 수요 그룹 테이블
<a name="data-lake-demand-groups"></a>

테이블 이름: `demand_group`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, demand_group_arn, demand_group_version}`


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 식별자입니다. | 
|  demand\$1group\$1arn  |  문자열  |  수요 그룹의 ARN입니다. | 
|  demand\$1group\$1version |  Long  |  수요 그룹의 버전입니다. 새 대기열 추가와 같이 수요 그룹을 변경할 때마다 새 버전이 생성됩니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  demand\$1group\$1name |  문자열  |  수요 그룹의 이름입니다. | 
|  foecast\$1group\$1arn  |  문자열  |  예측 그룹의 ARN입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  수요 그룹을 삭제할지 여부입니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp |  타임스탬프  |  수요 그룹이 마지막으로 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp |  타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 수요 그룹 정의 테이블
<a name="data-lake-demand-group-definition"></a>

테이블 이름: `demand_group_definitions`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, demand_group_definition_id}`


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 식별자입니다. | 
|  demand\$1group\$1definition\$1id  |  문자열  |  demandGroup 정의 행의 고유 식별자입니다. | 
|  demand\$1group\$1arn  |  문자열  |  수요 그룹의 ARN입니다. | 
|  demand\$1group\$1version |  Long  |  수요 그룹의 버전입니다. 새 대기열 추가와 같이 수요 그룹을 변경할 때마다 새 버전이 생성됩니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
| queue\$1id |  문자열  |  수요 그룹의 일부인 대기열의 ID입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  수요 그룹을 삭제할지 여부입니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp |  타임스탬프  |  수요 그룹이 마지막으로 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp |  타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. |