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# Dados de agendamento no data lake de analytics do Amazon Connect
<a name="data-lake-scheduling"></a>

Este tópico detalha o conteúdo das tabelas de agendamento de data lake do Amazon Connect. As tabelas listam a coluna, o tipo e a descrição do conteúdo.

Há duas maneiras de acessar o data lake de analytics e configurar os dados a serem compartilhados: 
+ [Opção 1: usar o console do Amazon Connect](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [Opção 2: usar CLI ou CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)

Se você não conseguir acessar as tabelas de agendamento usando a Opção 1, tente usar a Opção 2.

**Topics**
+ [Perfil de agendamento do funcionário](#data-lake-staff-scheduling-profile)
+ [Atividades por turnos](#data-lake-shift-activities)
+ [Perfis de turno](#data-lake-shift-profiles)
+ [Grupos de pessoal](#data-lake-staffing-groups)
+ [Grupos de funcionários - grupos de previsões](#data-lake-staffing-groups-forecast-groups)
+ [Grupos de funcionários - supervisores](#data-lake-staffing-groups-supervisors)
+ [Turnos dos funcionários](#staff-shifts)
+ [Atividades por turno dos funcionários](#data-lake-staff-shift-activities)
+ [Mudanças no saldo de folgas dos funcionários](#data-lake-staff-timeoff-balance-changes)
+ [Folgas dos funcionários](#data-lake-staff-timeoffs)
+ [Intervalos de folga dos funcionários](#data-lake-staff-timeoff-intervals)
+ [Grupo de demanda de pessoal](#data-lake-staff_demand_group)
+ [Grupo de demanda de grupos de pessoal](#data-lake-staffing-groups-demand-groups)
+ [Alocação de atividades por turnos de funcionários](#data-lake-staff-shift-activity-allocation)
+ [Métricas de cronograma](#data-lake-schedule-metrics)
+ [Agende metas](#data-lake-schedule-goals)
+ [Padrões de rotação de turnos](#data-lake-shift-rotation-patterns)
+ [Etapas de rotação do turno](#data-lake-shift-rotation-steps)
+ [Esquema de dados](#data-lake-data-schema)
+ [Exemplos de consultas](#data-lake-sample-queries)

## Perfil de agendamento do funcionário
<a name="data-lake-staff-scheduling-profile"></a>

 O nome da tabela: `staff_scheduling_profile` 

 Chave primária composta: `{instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version} `


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect. | 
|  agent\$1arn  |  string |  O ARN do atendente.  | 
|  staff\$1scheduling\$1profile\$1version  |  bigint  |  A versão do perfil de agendamento do funcionários.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de funcionários ao qual o atendente está designado.  | 
|  start\$1timestamp  |  Timestamp  |  StartTimestamp para o Agente configurado nas Regras da Equipe (os agendamentos são gerados somente após esse carimbo de data/hora).  | 
|  end\$1timestamp  |  Timestamp  |  EndTimestamp para o Agente configurado nas Regras da Equipe (os horários não são gerados além desse carimbo de data/hora). | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  string  |  O ARN do perfil de turno atribuído ao agente nas regras da equipe. Mutuamente exclusivo com o Shift Rotation Pattern.  | 
|  shift\$1rotation\$1pattern\$1arn  |  string  |  O ARN do padrão de rotação de turnos atribuído ao agente nas regras da equipe. Mutuamente exclusivo com o Shift Profile.  | 
|  shift\$1rotation\$1start\$1step\$1id  |  bigint  |  O ID da etapa em que o agente começa no padrão de rotação de turnos atribuído.  | 
|  timezone  |  string  |  Fuso horário configurado para o atendente.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se o atendente for excluído. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  Registro de data e hora em que o perfil de agendamento da equipe estava. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Atividades por turnos
<a name="data-lake-shift-activities"></a>

 O nome da tabela: `shift_activities` 

 Chave primária composta: `{instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  string  |  O ARN da atividade do turno.  | 
|  shift\$1activity\$1version  |  bigint  |  A versão da atividade de turno.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1activity\$1name  |  string  |  Nome da atividade de turno.  | 
|  type  |  string  |  Tipo da atividade de turno. Os valores possíveis são: PRODUCTIVE, NON\$1PRODUCTIVE e LEAVE.  | 
|  sub\$1type  |  string  | O subtipo da atividade de turno. Isso só é válido para atividades do tipo NON\$1PRODUCTIVE. Os valores possíveis são: BREAK\$1OR\$1MEAL e NONE.  | 
|  is\$1adherence\$1tracked  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se a atividade de turno estiver configurada para rastreamento de aderência. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  is\$1paid  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se a atividade de turno estiver configurada como paga. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se a atividade de turno for excluída. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora em que ocorreu a atividade do turno. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Perfis de turno
<a name="data-lake-shift-profiles"></a>

 O nome da tabela: `shift_profiles` 

 Chave primária composta: `{instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  string  |  O ARN do perfil de turno.  | 
|  shift\$1profile\$1version  |  bigint  |  A versão do perfil de turno.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1profile\$1name  |  string  |  O nome do perfil do turno.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se o perfil de turno for excluído. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora em que estava o perfil de turno. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Grupos de pessoal
<a name="data-lake-staffing-groups"></a>

 O nome da tabela: `staffing_groups` 

 Chave primária composta: `{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de funcionários.  | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  A versão do grupo de funcionários.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  staffing\$1group\$1name  |  string  |  O nome do grupo de funcionários.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se o grupo de funcionários for excluído. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora em que o Grupo de Pessoal estava. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Grupos de funcionários - grupos de previsões
<a name="data-lake-staffing-groups-forecast-groups"></a>

 O nome da tabela: `staffing_group_forecast_groups `

 Chave primária composta: `{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}` 

 Essa tabela deve ser consultada fazendo junção com a tabela `staffing_groups` em `staffing_group_arn` e `staffing_group_version`. 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de funcionários.  | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  A versão do grupo de funcionários.  | 
|  forecast\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de previsões associado ao grupo de funcionários.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como False quando a ForecastGroup associação StaffingGroup - for válida.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando o grupo de funcionários foi criado/atualizado.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Grupos de funcionários - supervisores
<a name="data-lake-staffing-groups-supervisors"></a>

 O nome da tabela: `staffing_group_supervisors` 

 Chave primária composta: `{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn} `

 Essa tabela deve ser consultada fazendo junção com a tabela `staffing_groups` em `staffing_group_arn` e `staffing_group_version`. 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de funcionários.  | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  A versão do grupo de funcionários.  | 
|  supervisor\$1arn  |  string  |  O ARN do atendente do supervisor associado ao grupo de funcionários.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como False quando a ForecastGroup associação StaffingGroup - for válida.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando o grupo de funcionários foi criado/atualizado.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Turnos dos funcionários
<a name="staff-shifts"></a>

 O nome da tabela: `staff_shifts` 

 Chave primária composta: `{instance_id, shift_id, shift_version}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1id  |  string  |  O ID do turno. | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  A versão do turno.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  agent\$1arn  |  string  |  O ARN do atendente.  | 
|  shift\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando o turno começa.  | 
|  shift\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora de quando o turno termina.  | 
|  created\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando o turno foi criado.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se o turno for excluído. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  O timestamp de quando foi o turno. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Atividades por turno dos funcionários
<a name="data-lake-staff-shift-activities"></a>

 O nome da tabela: `staff_shift_activities` 

 Chave primária composta: `{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}` 

 Essa tabela deve ser consultada fazendo junção com a tabela `staff_shifts` em `shift_id` e `shift_version`. 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1id  |  string  |  O ID do turno. | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  A versão do turno.  | 
|  activity\$1id  |  string  |  O ID da atividade.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  activity\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando a atividade começa.  | 
|  activity\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora de quando a atividade termina.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  string  |  O ARN da atividade do turno. Se o shift\$1activity\$1arn for nulo, isso indica a atividade “Trabalho”.  | 
|  activity\$1status  |  string  |  Status da atividade. Será definido como INACTIVE se a atividade se sobrepor a uma folga.  | 
|  is\$1overtime  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se a atividade fizer parte das horas extras. Caso contrário, defina como falso.  | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como falso quando as atividades do turno forem válidas.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  | O carimbo de data/hora de quando o turno foi criado/atualizado.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Mudanças no saldo de folgas dos funcionários
<a name="data-lake-staff-timeoff-balance-changes"></a>

 O nome da tabela: `staff_timeoff_balance_changes` 

 Chave primária composta: `{instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  account\$1id  |  string  |  O ID da AWS conta.  | 
|  agent\$1arn  |  string  |  O ARN do agente.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  string  |  O ARN da atividade do turno para a qual esse saldo é alocado.  | 
|  timeoff\$1balance\$1version  |  bigint  |  A versão do saldo de folgas, um número crescente para indicar a ordem das alterações.  | 
|  balance\$1update\$1source  |  string  |  Fonte da atualização do saldo. Os valores possíveis são TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1UPLOAD, CONNECT\$1TIME\$1OFF\$1REQUEST, SCHEDULE\$1PUBLISH, CSV\$1TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1DELETION, TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1BACKFILL, SYSTEM\$1UPDATE  | 
|  timeoff\$1id  |  string  |  O ID da folga que causou essa alteração de saldo, se houver.  | 
|  last\$1updated\$1by  |  string  |  O ARN do atendente que causou essa alteração de saldo, se houver.  | 
|  balance\$1change\$1in\$1hours  |  double  |  Quantidade do saldo de folgas atualizada por meio dessa alteração em horas. Se esse valor for positivo, essa alteração creditará o saldo de folgas. Se esse valor for negativo, essa alteração deduzirá do saldo de folgas. Esse valor é indefinido para todos os eventos de upload e exclusão do saldo.  | 
|  remaining\$1balance\$1in\$1hours  |  double  |  Horas do saldo de folga restantes após esse evento de alteração. Esse valor é indefinido para qualquer evento de exclusão do saldo.  | 
|  last\$1created\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando o registro de alteração do saldo de folgas foi criado.  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Folgas dos funcionários
<a name="data-lake-staff-timeoffs"></a>

 O nome da tabela: `staff_timeoffs` 

 Chave primária composta: `{instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  timeoff\$1id  |  string  |  O ID da folga.  | 
|  agent\$1arn  |  string  |  O ARN do atendente.  | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  Versão da folga.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  timeoff\$1type  |  string  |  Tipo de folga. Os valores possíveis são: TIME\$1OFF e VOLUNTARY\$1TIME\$1OFF.  | 
|  timeoff\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  Carimbo de data/hora de quando a folga começa.  | 
|  timeoff\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  |  Carimbo de data/hora de quando a folga termina.  | 
|  timeoff\$1status  |  string  |  Status da folga. Os valores possíveis são: PENDING\$1CREATE, PENDING\$1UPDATE, PENDING\$1CANCEL, PENDING\$1ACCEPT, PENDING\$1APPROVE, PENDING\$1DECLINE, APPROVED, ACCEPTED, REJECTED, CANCELLED, WAITING\$1ACCEPT e WAITING\$1APPROVE. Os status WAITING indicam que a folga está aguardando a ação do usuário. Os status PENDING indicam que a folga está aguardando o processamento de uma ação do usuário pelo sistema.  | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  string  |  O ARN da atividade do turno usado para a folga.  | 
|  effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  Total de horas de folga efetivas. As horas de folga efetivas são calculadas com base na [lógica de dedução de folga](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions). Isso só é definido para o tipo TIME\$1OFF.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  Registro de data e hora em que foi a folga. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Intervalos de folga dos funcionários
<a name="data-lake-staff-timeoff-intervals"></a>

 O nome da tabela: `staff_timeoff_intervals` 

 Chave primária composta: \$1`instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}` 

 Essa tabela deve ser consultada fazendo junção com a tabela `staff_timeoffs` em `timeoff_id` e `timeoff_version`. 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  timeoff\$1id  |  string  |  O ID da folga.  | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  Versão da folga.  | 
|  interval\$1id  |  string  |  O ID do intervalo de folga.  | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect.  | 
|  timeoff\$1interval\$1start\$1timestamp  |  Timestamp  |  Carimbo de data/hora de quando o intervalo específico de folga começa.  | 
|  timeoff\$1interval\$1end\$1timestamp  |  Timestamp  |  Carimbo de data/hora de quando o intervalo específico de folga termina.  | 
|  interval\$1effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  Horas de folga efetivas para esse intervalo específico de folga. As horas de folga efetivas são calculadas com base na [lógica de dedução de folga](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions).  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  Registro de data e hora em que foi a folga. created/updated/deleted  | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Grupo de demanda de pessoal
<a name="data-lake-staff_demand_group"></a>

Nome da tabela: `staff_demand_group`

Chave primária composta: `{instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}`


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id  | string  | O ID da instância do Amazon Connect.  | 
| agent\$1arn  | string  | O ARN do agente. | 
| demand\$1group\$1arn  | string  | O ARN do grupo de demanda.  | 
| staff\$1demand\$1group\$1version  | Longo  | Versão para este agente exigir associação de grupos  | 
| priority  | string  | Prioridade do grupo de demanda desse agente. Pode ser BAIXO, MÉDIO ou ALTO | 
| instance\$1arn  | string  | O ARN da instância do Amazon Connect. | 
| é\$1sobrescrever  | Booleano  | Definido como 'verdadeiro' se for a associação entre Agente e Grupo de Demanda, é Substituição em nível de agente. | 
| is\$1deleted  | Booleano  | Defina como verdadeiro se a associação entre agente e grupo de demanda for excluída. | 
| last\$1updated\$1timestamp  | Timestamp  | O carimbo de data e hora em que a associação entre o agente e o grupo de demanda foi criada/atualizada. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  | Timestamp  | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados. | 

## Grupo de demanda de grupos de pessoal
<a name="data-lake-staffing-groups-demand-groups"></a>

Nome da tabela: `staffing_group_demand_group`

Chave primária composta: `{instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}`


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de funcionários.  | 
|  demand\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de demanda.  | 
|  staffing\$1group\$1demand\$1group\$1version  |  Longo  | Versão para esta associação de Grupo de Pessoal a Grupo de Demanda  | 
|  priority  |  string  |  Prioridade do grupo de demanda para este grupo de pessoal. Pode ser BAIXO, MÉDIO ou ALTO | 
|  instance\$1arn  |  string  |  O ARN da instância do Amazon Connect. | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como verdadeiro se o grupo de funcionários para a associação do grupo de demanda for excluído. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  Registro de data e hora em que foi o grupo de funcionários que exigiu a associação do grupo. created/updated/deleted | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados. | 

## Alocação de atividades por turnos de funcionários
<a name="data-lake-staff-shift-activity-allocation"></a>

Nome da tabela: `staff_shift_activity_allocations`

Chave primária composta: `{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}` 


|  Coluna  |  Tipo  |  Description  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1id  |  string  |  O ID da instância do Amazon Connect.  | 
|  shift\$1id  |  string  |  O ID do turno. | 
|  shift\$1version  |  Longo  |  A versão do turno. | 
|  activity\$1id  |  string  |  O ID da atividade. | 
|  demand\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de demanda.  | 
|  foecast\$1group\$1arn  |  string  |  O ARN do grupo de previsões.  | 
|  percentagem\$1de\$1alocação  |  double  |  Alocação percentual da Atividade para o Grupo de Demanda. | 
|  is\$1deleted  |  Booleano  |  Defina como False quando o StaffingGroup - ForecastGroupassociation for válido.  | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora de quando o grupo de funcionários foi criado/atualizado. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  Timestamp  |  O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados.  | 

## Métricas de cronograma
<a name="data-lake-schedule-metrics"></a>

O nome da tabela: `schedule_metrics`

Chave primária composta: `{instance_id, metric_id, interval_start_timestamp}`


| Coluna | Tipo | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | string | O ARN da instância do Amazon Connect. | 
| instance\$1arn | string | O ID da instância do Amazon Connect. | 
| identificação\$1métrica | string | Identificador exclusivo para o valor métrico | 
| aws\$1account\$1id | string | O ID da conta da AWS. | 
| entity\$1type | string | Indica se a métrica é para um grupo de previsão ou grupo de demanda. | 
| entidade\$1arn | string | Arn do grupo de previsão ou grupo de demanda | 
| canal | string | Denota o canal de mídia como Voice, chat. Se a linha contiver métricas que não estejam no nível do canal, ela será preenchida como ALL | 
| timestamp interval\$1start\$1 | timestamp | Carimbo de data/hora indicando o início do intervalo | 
| contagem\$1de\$1agentes necessários | flutuação | Indica a contagem prevista de agentes | 
| contagem de agentes agendados | flutuação | Indica a contagem de agentes do cronograma | 
| ocupação\$1programada | flutuação | Denota a porcentagem de ocupação | 
| percentual do nível\$1de\$1serviço agendado | flutuação | Indica a porcentagem do nível de serviço programado | 
| nível\$1de\$1segundos de serviço | integer | Indica os segundos do nível de serviço | 
| velocidade\$1média programada da resposta | flutuação | Indica a velocidade média de resposta | 
| is\$1deleted | booleano | Indica se a métrica foi excluída | 
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | O carimbo de data e hora em que o registro métrico foi criado. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o data lake foi atualizado. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados. | 

## Agende metas
<a name="data-lake-schedule-goals"></a>

O nome da tabela: `schedule_goals`

Chave primária composta: `{instance_id, goal_id}`


| Coluna | Tipo | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | string | O ARN da instância do Amazon Connect. | 
| instance\$1arn | string | O ID da instância do Amazon Connect. | 
| id\$1objetivo | string | Identificador exclusivo para o valor da meta | 
| aws\$1account\$1id | string | O ID da conta da AWS. | 
| entity\$1type | string | Indica se a meta é para um grupo de previsão ou grupo de demanda. | 
| entidade\$1arn | string | Arn do grupo de previsão ou grupo de demanda | 
| canal | string | Denota o canal de mídia como Voice, chat. | 
| start\$1date\$1timestamp | timestamp | Registro de data e hora indicando o início da meta | 
| carimbo de data/hora do fim | timestamp | Registro de data e hora indicando o fim da meta | 
| porcentagem do nível\$1de\$1serviço da meta | flutuação | Indica a porcentagem do nível de serviço da meta | 
| meta de nível\$1de\$1serviço\$1segundos | integer | Indica os segundos do nível de serviço | 
| meta: velocidade média da resposta | flutuação | Indica a velocidade média de resposta | 
| is\$1deleted | booleano | Indica se a meta foi excluída | 
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | A data e hora em que o registro de metas foi criado. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o data lake foi atualizado. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados. | 

## Padrões de rotação de turnos
<a name="data-lake-shift-rotation-patterns"></a>

O nome da tabela: `shift_rotation_patterns`

Chave primária composta: `{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version}`


| Coluna | Tipo | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | string | O ID da instância do Amazon Connect. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | string | O ARN do Shift Rotation Pattern. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1version | bigint | A versão Shift Rotation Pattern. | 
| instance\$1arn | string | O ARN da instância do Amazon Connect. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1name | string | O nome do Shift Rotation Pattern. | 
| start\$1date | string | A data de início do Shift Rotation Pattern em yyyy-mm-dd formato. | 
| is\$1deleted | Booleano | Defina como True se o Shift Rotation Pattern for excluído. Caso contrário, defina como falso. | 
| last\$1updated\$1by | string | O ARN do usuário que usa o Shift Rotation created/updated/deleted Pattern. | 
| last\$1updated\$1timestamp | Timestamp | O carimbo de data/hora em que estava o padrão de rotação do turno. created/updated/deleted | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Timestamp | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados. | 

## Etapas de rotação do turno
<a name="data-lake-shift-rotation-steps"></a>

O nome da tabela: `shift_rotation_steps`

Chave primária composta: `{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id}`

Essa tabela deve ser consultada fazendo junção com a tabela `shift_rotation_patterns` em `shift_rotation_pattern_arn` e `shift_rotation_pattern_version`.


| Coluna | Tipo | Description | 
| --- | --- | --- | 
| instance\$1id | string | O ID da instância do Amazon Connect. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | string | O ARN do Shift Rotation Pattern. | 
| shift\$1rotation\$1pattern\$1version | bigint | A versão Shift Rotation Pattern. | 
| step\$1id | bigint | O ID da etapa dentro do padrão de rotação de turnos. As etapas são numeradas sequencialmente (1, 2, 3,... até 52). | 
| instance\$1arn | string | O ARN da instância do Amazon Connect. | 
| shift\$1profile\$1arn | string | O ARN do perfil de mudança associado à etapa de rotação. | 
| duration | bigint | A duração da etapa de rotação em semanas. | 
| is\$1deleted | Booleano | Defina como False quando a Etapa de Rotação do Shift for válida. | 
| last\$1updated\$1by | string | O ARN do usuário que usa o Shift Rotation created/updated Pattern. | 
| last\$1updated\$1timestamp | Timestamp | O carimbo de data e hora em que o padrão de rotação do Shift foi criado/atualizado. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | Timestamp | O carimbo de data/hora, que mostra a última vez que o registro foi manipulado pelo data lake. Pode incluir transformação e preenchimento. Este campo não pode ser usado para determinar com segurança a atualização dos dados. | 

## Esquema de dados
<a name="data-lake-data-schema"></a>

Veja a seguir um diagrama de relacionamento entre entidades que mostra a estrutura e as relações entre as tabelas de agendamento no data lake do Amazon Connect. 

 Cada tabela exibe suas chaves primárias e atributos com os respectivos tipos de dados. O diagrama ilustra como essas tabelas se relacionam entre si por meio de relacionamentos de chave externa, fornecendo uma visão abrangente do modelo de dados de agendamento.

![\[Um diagrama de relacionamento entre entidades que mostra a estrutura e os relacionamentos entre as tabelas de agendamento no data lake de analytics do Amazon Connect.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/connect/latest/adminguide/images/data-lake-scheduling-tables-overview-1.png)


## Exemplos de consultas
<a name="data-lake-sample-queries"></a>

### 1. Consulta para acessar todas as atividades de turno agendadas dos atendentes que trabalham em um grupo de previsões específico.
<a name="query1"></a>

`SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'` 

Conclua as etapas a seguir para criar a `agent_scheduled_shift_activities_view` mencionada acima.

 **Etapa 1: criar uma visualização para acessar os nomes dos supervisores** 

```
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
```

 **Etapa 2: criar uma visualização para associar o grupo de funcionários e o grupo de previsões a um atendente** 

```
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
```

 **Etapa 3: acessar as atividades mais recentes do turno** 

```
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)
```

 **Etapa 4: criar uma visualização para acessar as atividades de turno agendadas do atendente** 

```
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. Consulta para acessar todas as solicitações de folga dos atendentes em um grupo de previsão específico.
<a name="query2"></a>

` SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup' `

 Use a consulta a seguir para criar a `agent_timeoff_report_view` mencionada acima.

```
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
```