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Amazon Connect 분석 데이터 레이크에서 데이터 예약

이 주제에서는 Amazon Connect 분석 데이터 레이크 예약 테이블의 내용을 자세히 설명합니다. 테이블에는 콘텐츠의 열, 유형 및 설명이 나열됩니다.

분석 데이터 레이크에 액세스하고 공유할 데이터를 구성하는 두 가지 방법이 있습니다.

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

직원 일정 프로필

테이블 이름: staff_scheduling_profile

복합 기본 키: {instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version}

교대 근무 활동

테이블 이름: shift_activities

복합 기본 키: {instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}

교대 근무 프로필

테이블 이름: shift_profiles

복합 기본 키: {instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}

인력 배치 그룹

테이블 이름: staffing_groups

복합 기본 키: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}

인력 배치 그룹 - 예측 그룹

테이블 이름: staffing_group_forecast_groups

복합 기본 키: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}

이 테이블은 staffing_group_arn 및의 staffing_groups 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다staffing_group_version.

인력 배치 그룹 - 감독자

테이블 이름: staffing_group_supervisors

복합 기본 키: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn}

이 테이블은 staffing_group_arn 및의 staffing_groups 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다staffing_group_version.

직원 교대 근무

테이블 이름: staff_shifts

복합 기본 키: {instance_id, shift_id, shift_version}

직원 교대 근무 활동

테이블 이름: staff_shift_activities

복합 기본 키: {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}

이 테이블은 shift_id 및의 staff_shifts 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다shift_version.

직원 휴가

테이블 이름: staff_timeoffs

복합 기본 키: {instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}

직원 휴가 간격

테이블 이름: staff_timeoff_intervals

복합 기본 키: {instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}

이 테이블은 timeoff_id 및의 staff_timeoffs 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다timeoff_version.

데이터 스키마

다음은 Amazon Connect 분석 데이터 레이크에서 테이블 예약 간의 구조와 관계를 보여주는 엔터티 관계 다이어그램입니다. 다이어그램은 , staff_shift_ activities, , , , , , staff_shifts, , staff_timeoffsstaff_timeoff_intervalsusersrouting_profilesshift_activitiesstaffing_groups, shift_profiles, staffing_group_forecast_groups, staffing_group_supervisors, 및 f라는 상호 연결된 테이블 10개가 있는 데이터베이스 스키마를 보여줍니다orecast_groups.

각 테이블에는 기본 키와 속성이 데이터 유형과 함께 표시됩니다. 다이어그램은 이러한 테이블이 외래 키 관계를 통해 서로 어떻게 연관되는지 보여 주며, 예약 데이터 모델에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.

샘플 쿼리

1. 쿼리를 통해 특정 예측 그룹에서 작업하는 에이전트의 모든 예약된 교대 근무 활동 가져오기

SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

다음 단계를 완료하여 위에서 언급한를 생성합니다agent_scheduled_shift_activities_view.

1단계: 감독자 이름을 가져올 뷰 생성

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

2단계: 에이전트와 연결된 인력 배치 그룹 및 예측 그룹을 가져오는 뷰 생성

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

3단계: 최신 교대 근무 활동 가져오기

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)

4단계: 에이전트가 교대 근무 활동을 예약하도록 뷰 생성

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. 특정 예측 그룹에 있는 에이전트의 모든 휴가 요청을 가져오는 쿼리

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

다음 쿼리를 사용하여 위에서 언급한 쿼리를 생성합니다agent_timeoff_report_view.

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