本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# Amazon Connect 資料湖
您可以使用 Amazon Connect 資料湖做為中央位置，從 Amazon Connect 查詢各種類型的資料。此資料包括聯絡人記錄、Contact Lens 對話分析、Contact Lens 效能評估等。資料會在建立記錄且處理時有少許延遲之後重新整理，應該在不到一小時的時間內可供使用。您可以使用資料湖來建立自訂報告或執行 SQL 查詢。
如需相關 API 動作的資訊，請參閱《*Amazon Connect API 參考*》中的 [Data lake 動作](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/analyticsdataset-api.html)。
**Topics**
+ [存取資料湖](access-datalake.md)
+ [關聯資料表](datalake-tables.md)
+ [管理對資源連結資料表的存取](manage-access-to-resource-link-tables.md)
+ [資料類型定義](data-type-definitions.md)
+ [資料保留](data-lake-data-retention.md)
# 存取 Amazon Connect 資料湖
若要存取資料湖，您可以使用 AWS 主控台、 [AWS 命令列界面](https://aws.amazon.com/cli/)或 [AWS CloudShell](https://docs.aws.amazon.com/cloudshell/latest/userguide/welcome.html)。 AWS CloudShell 是一種以瀏覽器為基礎的預先驗證 Shell，您可以直接從 啟動 AWS 管理主控台。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
## 選項 1：使用 Amazon Connect 主控台
1. 在 [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/) 開啟 Amazon Connect 主控台。
1. 在執行個體頁面上，選擇執行個體別名。執行個體別名也是您的執行個體名稱，它會出現在您的 Amazon Connect URL 中。下圖顯示 Amazon Connect 虛擬聯絡中心執行個體頁面，其中包含執行個體別名周圍的方塊。
![\[Amazon Connect 虛擬聯絡中心執行個體頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/access-datalake-configure-data-option1-1.png)
1. 在左側導覽功能表中，選擇**分析工具**，然後選擇**新增資料共用**。
![\[Amazon Connect 分析工具頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/access-datalake-configure-data-option1-2.png)
1. 針對**目標 AWS 帳戶 ID**，指定您要從中存取資料 AWS 之帳戶的帳戶 ID （消費者）。這可與託管 Amazon Connect 執行個體或不同 AWS 帳戶的 AWS 帳戶相同。選取您要從取用者帳戶存取的一或多個資料類型，然後選取**確認**。
![\[Amazon Connect 分析工具新增資料共用頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/access-datalake-configure-data-option1-3.png)
## 選項 2：使用 CLI 或 CloudShell
1. 執行 `aws connect batch-associate-analytics-data-set --generate-cli-skeleton input > input_batch_association.json` 命令以產生 `generate Association api` 要求檔案。
1. 在文字編輯器中，開啟 JSON 檔案並輸入下列文字。
+ **執行個體 ID** — 您的 Amazon Connect 執行個體 ID。
+ **DataSetID** — 輸入必要的表格。如需必要表格的詳細資訊，請參閱 [關聯 Amazon Connect 分析資料湖的資料表](datalake-tables.md)。
+ **TargetAccountId** — 用於共用資料的帳號 ID。
以下是包含所有[資料表](datalake-tables.md)的 JSON 檔案範例。
```
{
"InstanceId": your_instance_id,
"DataSetIds": [
"contact_record",
"contact_flow_events",
"contact_statistic_record",
"contact_lens_conversational_analytics",
"agent_queue_statistic_record",
"agent_statistic_record",
"contact_evaluation_record"
],
"TargetAccountId": your_account_ID
}
```
1. 執行 `aws connect batch-associate-analytics-data-set --cli-input-json file:///path/to/request/file`命令將資料湖與單一帳戶建立關聯 （其中此路徑是以 JSON 檔案的位置為基礎）。
# 關聯 Amazon Connect 分析資料湖的資料表
資料共用的組態會建立消費者帳戶的 RAM 邀請。 [RAM](https://aws.amazon.com/ram/) 是一項服務，可協助您在 AWS 帳戶間安全地共用資源。 請確定您擁有檢視和接受資源共用邀請所需的 AWS Identity and Access Management (IAM) 許可。
如需資料湖管理員建議 IAM 政策的詳細資訊，請參閱[資料湖管理員許可](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/permissions-reference.html#persona-dl-admin)。
1. 開啟位於 [https://console.aws.amazon.com/ram/](https://console.aws.amazon.com/ram/) 的 RAM 主控台。
1. 在**與我共用**下，選取**資源共用**
![\[與我共用 - 資源共用資料表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/datalake-tables-1.png)
1. 選取資源共用的名稱並**接受資源共用**。
**重要**
初始 RAM 請求只會針對第一個共用建立。
Lake Formation 會盡可能重複使用現有的已接受 RAM 請求來最佳化後續共用。
如果不接受，RAM 請求會在 12 小時後過期。
如需 RAM 請求的詳細資訊，請參閱[接受和拒絕資源共用邀請](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/working-with-shared-invitations.html)和[最佳化 AWS RAM 資源共用](https://docs.aws.amazon.com//lake-formation/latest/dg/optimize-ram.html#optimize-version)。
![\[與我共用 - 資源共用資料表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/datalake-tables-2.png)
1. 接受資源共享後，在消費者帳戶中導覽至 AWS Lake Formation 主控台，網址為 https：// [https://console.aws.amazon.com/lakeformation](https://console.aws.amazon.com/lakeformation)。若要設定對 Amazon Connect 資料湖資料表的存取，請確定設定下列資源的使用者在 Lake Formation 中具有資料湖管理員許可。如需詳細資訊，請參閱 [Lake Formation 角色和 IAM 許可參考](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/permissions-reference.html)。
1. 您可以使用現有的湖狀資料庫，或為 Amazon Connect 資料湖資料表建立新的資料庫。如需詳細資訊，請參閱[建立資料庫](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/creating-database.html)。
1. 在 AWS Lake Formation 主控台中，選擇**左側導覽功能表上的資料表**。
![\[AWS Lake Formation 主控台。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/datalake-tables-3.png)
1. 從右上角選取**建立資料表**以[建立新的資源連結](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/creating-resource-links.html)。
![\[AWS Lake Formation 主控台 - 建立資料表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/datalake-tables-4.png)
1. 在建立資料表對話方塊中，選取**資源連結**選項按鈕。**資源連結名稱**可以是您想要為連結資料表命名的任何值。例如，對於**聯絡人記錄**資料類型，您可能想要將連結名稱定義為 contact\$1record。
1. 指定先前從步驟 5 建立的**資料庫**。
1. 在**共用資料表**中，選擇先前已接受其 RAM 邀請的共用資料表，而且您想要對應至此資源連結名稱。 例如，選取要對應到聯絡人記錄資源連結的 `contact_record` 共用資料表。
1. 共用資料表的資料庫和擁有者 ID 的資訊會自動填入。
1. 選擇**建立**。
1. 針對與取用者帳戶共用的所有資料類型重複此步驟。
1. 開啟 Amazon Athena [主控台](https://console.aws.amazon.com/athena/home)，然後執行查詢以檢查請求檔案中是否提供有共用 instance\$1id 的資料。例如：
`select * from database_name.linked_table limit 10`.
其中：
+ *database\$1name* 是您在步驟 5 中建立的資料庫的名稱。
+ *linked\$1table* 是您在步驟 8 中建立的其中一個資源連結名稱。
# 管理對資源連結資料表的存取
在 Lake Formation 的跨帳戶存取案例中，若要授予使用者「選取」許可，使用者必須擁有資源連結的「描述」許可，因為 Amazon Athena 和 Amazon Redshift 等整合 AWS 服務需要資源連結，以及共用資料表上的「選取」許可，才能擁有基礎資源連結資料的讀取存取權。因此，這個程序分為兩個步驟：
若要將資源連結存取權授予 QuickSight 使用者，請完成下列步驟：
1. 以資料湖管理員身分登入取用者帳戶，然後前往 Lake Formation 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，前往「資料表」，然後選取在上一節中建立之共用資料表的資源連結。
1. 選擇**動作**，然後選取**授予**。
![\[AWS Lake Formation 資料表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/manage-access-to-resource-link-tables-1.png)
1. 在授予資料許可功能表的 [主體] 區段中，選擇 SAML 使用者和群組，然後輸入 QuickSight 使用者的 ARN。
1. 在 [資料表許可] 區段中，選擇 [描述] 做為資料表許可。
1. 選擇 **Grant** (授予)。
![\[AWS Lake Formation 資料表 - 授予\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/manage-access-to-resource-link-tables-2.png)
現在，QuickSight 使用者可以看到資料表存在於 Quicksight 的資料集主控台中。
不過，如果 QuickSight 使用者嘗試預覽或視覺化此階段的資料，則會引發例外狀況，因為使用者無法存取基礎資料。
現在，我們將授予使用者對資源連結目標中資料的讀取存取權，這是 Amazon Connect 共用的資料表。若要這樣做，請完成下列步驟：
1. 以資料湖管理員身分登入取用者帳戶，然後前往 Lake Formation 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，前往**資料表**，然後選取在上一節中建立之共用資料表的資源連結。
1. 選擇**動作**，然後選取**在目標上授予**。
![\[AWS Lake Formation 資料表 - 授予\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/manage-access-to-resource-link-tables-3.png)
1. 在授予資料許可功能表的**主體**區段中，選擇 SAML 使用者和群組，然後輸入 QuickSight 使用者的 ARN。
1. 在 ****[資料表許可] 區段中，選擇 [選取] 做為資料表許可。
1. 選擇 **Grant** (授予)。
![\[AWS Lake Formation 資料表 - 授予\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/manage-access-to-resource-link-tables-4.png)
# Amazon Connect 資料湖的資料類型定義
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖資料表中的內容。每個資料表都會列出資料表中內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
**Topics**
+ [須知事項](#data-lake-important)
+ [客服人員佇列統計資料記錄](#data-lake-agent-queue-statistic-record)
+ [客服人員統計資料記錄](#data-lake-agent-statistic-record)
+ [AI 代理器](#data-lake-ai-agent)
+ [AI 代理器知識庫](#data-lake-ai-agent-knowledge-base)
+ [AI 提示](#data-lake-ai-prompt)
+ [AI 工作階段](#data-lake-ai-session)
+ [AI 工具](#data-lake-ai-tool)
+ [連線測試案例執行結果](#data-lake-connect-test-case-execution-results)
+ [Contact Lens 對話分析](#data-lake-contact-lens-conversational-analytics)
+ [聯絡評估記錄](#data-lake-contact-evaluation-record)
+ [聯絡流程事件](#data-lake-contact-flow-events)
+ [聯絡人記錄](#data-lake-contacts-record)
+ [聯絡統計資料記錄](#data-lake-contact-statistic-record)
+ [客服人員事件](#data-lake-agent-event)
+ [機器人分析資料](data-lake-botdata.md)
+ [案例資料](data-lake-cases-data.md)
+ [組態資料](data-lake-configuration-data.md)
+ [預測資料](data-lake-forecasting-data.md)
+ [對外行銷活動資料](data-lake-outbound-campaigns-data.md)
+ [資源標籤](#data-lake-resource-tags)
+ [排程資料](data-lake-scheduling.md)
## 須知事項
+ 新功能的啟動會導致額外資料欄位和/或值新增到資料表。在您開發會取用資料湖資料的應用程式時，建議您建立應用程式，以忽略新增的欄位。
+ Amazon Connect 會至少交付一次聯絡人記錄。聯絡人記錄可能會因為多種原因而再次交付，例如初始交付後有可能會更新記錄中之資料的新資訊到達。例如，在您使用 [update-contact-attributes](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/connect/update-contact-attributes.html) CLI 命令來更新聯絡人記錄時，Amazon Connect 會交付新的聯絡人記錄。
+ 如需資料保留的詳細資訊，請參閱 [Amazon Connect 分析資料湖中的資料保留](data-lake-data-retention.md)。
## 客服人員佇列統計資料記錄
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| aqsr\$1statistic\$1id | string | AQSR 記錄的唯一 ID |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。您可以在執行個體的 Amazon Resource Name (ARN) 中[找到執行個體 ID](find-instance-arn.md)。 |
| user\$1id | string | 使用者帳戶的識別符。 |
| routing\$1profile\$1id | string | 轉接設定檔的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$11\$1id | string | 層級 1 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$12\$1id | string | 層級 2 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$13\$1id | string | 層級 3 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$14\$1id | string | 層級 4 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$15\$1id | string | 層級 5 階層群組的 ID。 |
| interval\$1start\$1time | 時間戳記 | 間隔開始時的對話時間戳記。 |
| interval\$1end\$1time | 時間戳記 | 間隔結束時的對話時間戳記。 |
| published\$1date | 時間戳記 | |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有該聯絡案例的 AWS 帳戶 ID。 |
| queue\$1id | string | 佇列的識別符。 |
| 通道 | string | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK、EMAIL。 |
| queue\$1type | string | QueueType 會指定佇列的分類，指出其預期用途和行為。QueueType 的有效值為 STANDARD，這是一般用途佇列，在此佇列中，聯絡會等待轉接至客服人員並由客服人員接受，而 AGENT 會為您新增 Amazon Connect 的每個客服人員使用者自動建立。 |
| agent\$1non\$1response | bigint | 轉接至客服人員，但客服人員未接聽的聯絡人數，包括客戶捨棄的聯絡人。 |
| contacts\$1offered | bigint | |
| contacts\$1handled | bigint | 已連接至客服人員的聯絡人數。聯絡人如何聯絡人到客服人員並不重要。可以是客戶致電您的聯絡中心，或由客服人員撥打給客戶。可以是客戶從一個客服人員轉接給另一個客服人員。可以是客服人員接聽了聯絡人，但他們不確定該怎麼做，然後再次將聯絡人轉接出去。只要客服人員連接到聯絡案例，已處理的聯絡案例 就會遞增。 |
| handle\$1time | bigint | 聯絡案例與客服人員從開始到結束的平均聯繫時間 (平均處理時間)。它包括通話時間、保留通話時間、聯絡後工作 (ACW) 時間、自訂狀態時間，以及客服人員暫停持續時間 (僅適用於任務)。AHT 是藉由將客服人員從接聽通話到結束對話的總時間加以平均而得。它同時適用於接聽和撥打通話。 |
| agent\$1incoming\$1connecting\$1time | bigint | 開始聯絡時，Amazon Connect 為聯絡預留客服人員與接通客服人員間的總時間。 |
| agent\$1outbound\$1connecting\$1time | bigint | 開始外撥聯絡時，Amazon Connect 為聯絡預留客服人員與接通客服人員間的總時間。 |
| agent\$1callback\$1connecting\$1time | bigint | 開始回撥聯絡時，Amazon Connect 為聯絡預留客服人員與接通客服人員間的總時間。 |
| agent\$1api\$1connecting\$1time | bigint | 使用 Amazon Connect API 啟動聯絡與接通客服人員之間的總時間。 |
| incoming\$1connecting\$1attempts | bigint | Amazon Connect 為 INBOUND 啟動類型聯絡預留客服人員所啟動的嘗試次數。 |
| outbound\$1connecting\$1attempts | bigint | Amazon Connect 為外撥啟動類型聯絡預留客服人員所啟動的嘗試次數。 |
| callback\$1connecting\$1attempts | bigint | 嘗試回呼但客戶未接通的聯絡人數目。 |
| api\$1connecting\$1attempts | bigint | 用於計算 - [平均客服人員來電接通時間](metrics-definitions.md#average-agent-incoming-connecting-time)。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1Timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 客服人員統計資料記錄
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| asr\$1statistic\$1id | string | ASR 記錄的唯一 ID。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。您可以在執行個體的 Amazon Resource Name (ARN) 中[找到執行個體 ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/find-instance-arn.html)。 |
| user\$1id | string | 使用者帳戶的識別符。 |
| routing\$1profile\$1id | string | 轉接設定檔的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$11\$1id | string | 層級 1 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$12\$1id | string | 層級 2 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$13\$1id | string | 層級 3 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$14\$1id | string | 層級 4 階層群組的 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1level\$15\$1id | string | 層級 5 階層群組的 ID。 |
| interval\$1start\$1time | 時間戳記 | 間隔開始時的對話時間戳記。 |
| interval\$1end\$1time | 時間戳記 | 間隔結束時的對話時間戳記。 |
| published\$1date | 時間戳記 | |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有該聯絡案例的 AWS 帳戶 ID。 |
| online\$1time | bigint | 客服人員在將 CCP 設為 離線 以外的狀態時所用的時間總和。其中包括在自訂狀態所用的任何時間。建立歷史指標報告時，此指標無法依佇列、電話號碼或頻道分組或篩選。 |
| error\$1time | bigint | 針對特定的客服人員，聯絡案例處於錯誤狀態的總時間。您無法透過佇列來分組或篩選此指標。 |
| non\$1productive\$1time | bigint | 客服人員處於[自訂狀態](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/agent-custom.html)所用的總時間。也就是說，其 CCP 狀態不是 可用 也不是 離線。此指標不代表客服人員使用時間的方式沒有效率。 |
| agent\$1idle\$1time | bigint | 客服人員將 CCP 中的狀態設為 可用 之後，這是客服人員未處理聯絡案例的時間 \$1 其聯絡案例處於錯誤狀態的任何時間。客服人員閒置時間不包括從 Amazon Connect 將聯絡轉接到客服人員開始，一直到客服人員接聽或拒接為止的時間。 |
| agent\$1on\$1contact\$1time | bigint | 客服人員花費在一或多個聯絡上的總時間，包括 [客戶保留通話時間](metrics-definitions.md#customer-hold-time) 和 [聯絡後工作時間](metrics-definitions.md#after-contact-work-time)。這不包括處於自訂狀態或離線狀態時在聯絡人所用的時間。(自訂狀態 = 客服人員的 CCP 狀態不是可用或離線。例如，訓練會是自訂狀態)。 |
| custom\$1state\$1time\$101 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$102 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$103 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$104 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$105 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$106 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$107 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$108 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$109 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$110 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$111 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$112 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$113 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$114 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$115 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$116 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$117 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$118 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$119 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$120 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$121 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$122 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$123 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$124 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$125 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$126 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$127 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$128 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$129 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$130 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$131 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$132 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$133 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$134 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$135 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$136 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$137 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$138 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$139 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$140 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$141 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$142 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$143 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$144 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$145 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$146 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$147 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$148 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$149 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| custom\$1state\$1time\$150 | bigint | 代表客戶定義的自訂客服人員狀態。例如：Coffee\$1break。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## AI 代理器
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1arn | string | Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1id | string | Connect 執行個體的 ID。 |
| contact\$1id | string | 聯絡案例的 ID。 |
| ai\$1agent\$1id | string | 所請求 AI 代理器的 ID。 |
| ai\$1agent\$1version | string | 請求的 AI 代理器版本。 |
| ai\$1agent\$1event\$1id | string | 事件的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 使用 AI Assistant AWS 的帳戶 ID。 |
| assistant\$1id | string | AI 助理的 ID。 |
| ai\$1session\$1id | string | AI-Agent 工作階段的 ID。 |
| creation\$1timestamp | bigint | 事件的時間戳記會在資料湖中建立。 |
| update\$1timestamp | bigint | 事件的時間戳記會在資料湖中更新。 |
| ai\$1use\$1case | string | AI 代理器的使用案例。 |
| ai\$1agent\$1type | string | 請求的 AI 代理器類型。 |
| ai\$1agent\$1name | string | 請求的 AI 代理器名稱。 |
| ai\$1agent\$1arn | string | 所請求 AI 代理器的 Arn。 |
| invocation\$1success | bool | 布林值欄位，指出 AI 代理器的調用是否成功。 |
| invocation\$1latency\$1ms | float | 評估聯絡中的 AI 代理器叫用延遲。 |
| conversation\$1turns\$1in\$1response | bigint | 請求的 AI 代理程式回應的對話次數。 |
## AI 代理器知識庫
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1arn | string | Connect 執行個體的 ARN。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有 Connect AI Assistant 的 AWS 帳戶識別符。 |
| instance\$1id | string | Connect 執行個體的 ID。 |
| contact\$1id | string | 特定聯絡人 的 ID。 |
| knowledge\$1content\$1id | string | 所參考知識內容的 ID。 |
| ai\$1agent\$1type | string | 請求的 AI 代理器類型。 |
| ai\$1agent\$1knowledge\$1base\$1event\$1id | string | 知識庫參考事件的 ID。 |
| assistant\$1id | string | Amazon Connect AI 助理的 ID。 |
| ai\$1session\$1id | string | AI Agent 工作階段的 ID。 |
| creation\$1timestamp | string | 建立資料湖事件的立即時間。 |
| update\$1timestamp | string | 資料湖事件上次修改的立即。 |
| ai\$1agent\$1id | string | 請求的 AI 代理器 ID。 |
| ai\$1agent\$1name | string | 請求的 AI 代理器名稱。 |
| ai\$1agent\$1version | string | 所請求 AI 代理器的版本編號。 |
| ai\$1agent\$1arn | string | 所請求 AI 代理器的 ARN。 |
| knowledge\$1base\$1id | string | 參考知識庫的 ID。 |
| knowledge\$1base\$1name | string | 參考知識庫的名稱。 |
| knowledge\$1content\$1reference | string | 所參考知識內容的標題。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 時間戳記，顯示上次資料湖碰觸記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## AI 提示
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| aws\$1account\$1id | string | 客戶 AWS 帳戶 ID。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| contact\$1id | string | 聯絡案例的 ID。 |
| ai\$1prompt\$1id | string | 請求 AI 提示的 ID。 |
| ai\$1prompt\$1version | string | 請求 AI 提示的版本。 |
| ai\$1prompt\$1event\$1id | string | 事件的 ID。 |
| assistant\$1id | string | AI 助理的識別符。 |
| ai\$1session\$1id | string | AI-Agent 工作階段的 ID。 |
| creation\$1timestamp | bigint | 在資料湖中建立事件時的時間戳記。 |
| update\$1timestamp | bigint | 在資料湖中更新事件時的時間戳記。 |
| ai\$1agent\$1type | string | 請求的 AI 代理器類型。 |
| ai\$1agent\$1name | string | 請求的 AI 代理器名稱。 |
| ai\$1agent\$1id | string | 所請求 AI 代理器的 ID。 |
| ai\$1agent\$1version | string | 所請求 AI 代理器的版本編號。 |
| ai\$1agent\$1arn | string | 所請求 AI 代理器的 Arn。 |
| ai\$1prompt\$1type | string | 調用 AI 提示的類型。 |
| ai\$1prompt\$1name | string | 調用 AI 提示的名稱。 |
| ai\$1prompt\$1arn | string | 調用 AI 提示的響起。 |
| model\$1id | string | 與 AI 提示相關聯的 llm 模型名稱。 |
| invocation\$1success | boolean | 布林值欄位，指出提示的調用是否成功。 |
| invocation\$1latency\$1ms | float | 評估聯絡中的 AI 提示的調用延遲。 |
| input\$1token | bigint | 評估聯絡人中 AI 提示的輸入字符。 |
| output\$1token | bigint | 評估聯絡人中 AI 提示的輸出字符。 |
## AI 工作階段
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| contact\$1id | string | 聯絡案例的 ID。 |
| ai\$1session\$1id | string | AI-Agent 工作階段的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 客戶 AWS 帳戶 ID。 |
| assistant\$1id | string | Connect AI 代理程式助理的識別符。 |
| creation\$1timestamp | bigint | 在資料湖中建立事件時的時間戳記。 |
| update\$1timestamp | bigint | 在資料湖中更新事件時的時間戳記。 |
| proactive\$1intents\$1detected | bigint | 在客服人員協助使用案例的 AI 工作階段期間偵測到的主動意圖 （客戶查詢） 數量。 |
| proactive\$1intents\$1engaged | bigint | 客服人員協助使用案例在 AI 工作階段中參與的主動意圖 （客戶查詢） 數量。 |
| proactive\$1intents\$1answered | bigint | 客服人員協助使用案例在 AI 工作階段中回應的主動意圖 （客戶查詢） 數量。 |
| ai\$1agent\$1invocation\$1count | bigint | AI 工作階段中的 AI 代理器叫用次數。 |
| ai\$1agent\$1invocation\$1success\$1count | bigint | AI 工作階段中成功呼叫 AI 代理器的數量。 |
| is\$1handed\$1off | boolean | 布林值欄位，指出 AI 代理器是否已在 AI 工作階段期間遞交給人工代理器。 |
| avg\$1conversation\$1turns\$1in\$1response | float | 回應 AI Agent 調用的平均對話次數。 |
## AI 工具
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1arn | string | Connect 執行個體的 ARN。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有 Connect AI Assistant AWS 之帳戶的識別符。 |
| instance\$1id | string | Connect 執行個體的 ID。 |
| contact\$1id | string | 聯絡案例的 ID。 |
| ai\$1agent\$1id | string | 請求的 AI 代理器 ID。 |
| ai\$1tool\$1id | string | 請求的 AI 工具 ID。 |
| ai\$1tool\$1event\$1id | string | AI 工具叫用事件的 ID。 |
| assistant\$1id | string | Amazon Connect AI 助理的 ID。 |
| ai\$1session\$1id | string | AI Agent 工作階段的 ID。 |
| creation\$1timestamp | bigint | 建立資料湖事件的立即時間。 |
| update\$1timestamp | bigint | 資料湖事件上次修改的立即。 |
| ai\$1agent\$1type | string | 請求的 AI 代理器類型。 |
| ai\$1agent\$1name | string | 請求的 AI 代理器名稱。 |
| ai\$1agent\$1version | string | 所請求 AI 代理器的版本編號。 |
| ai\$1agent\$1arn | string | 所請求 AI 代理器的 ARN。 |
| ai\$1tool\$1type | string | 調用 AI 工具的類型。 |
| ai\$1tool\$1name | string | 調用 AI 工具的名稱。 |
| ai\$1tool\$1arn | string | 調用 AI 工具的 ARN。 |
| invocation\$1success | boolean | 布林值欄位，指出工具的調用是否成功。 |
| invocation\$1latency\$1ms | float | AI 工具呼叫的調用延遲。 |
## 連線測試案例執行結果
**Connect 測試案例執行結果**
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有該聯絡案例的 AWS 帳戶 ID。 |
| connect\$1test\$1case\$1resource\$1arn | string | 主索引鍵 - 測試案例的 ARN。 |
| connect\$1test\$1case\$1resource\$1name | string | 測試案例的名稱。 |
| connect\$1test\$1case\$1execution\$1start\$1timestamp | timestamp | 主索引鍵 - 模擬執行的開始時間。 |
| connect\$1test\$1case\$1execution\$1end\$1timestamp | timestamp | 模擬執行的結束時間。 |
| connect\$1test\$1case\$1status | string | 測試的目前狀態。值：已排程、InProgress、已完成、已中止、失敗 |
| connect\$1test\$1case\$1result | string | 測試執行的最終結果。值：通過、失敗、略過、中止 |
| connect\$1test\$1case\$1execution\$1id | string | 主索引鍵 - 測試執行的唯一識別符。 |
| connect\$1test\$1case\$1failure\$1reasons | array(string) | 測試失敗的原因。 |
| connect\$1test\$1case\$1type | string | 執行的測試類型。值： ExperienceTest、FlowTest、BotTest |
| connect\$1test\$1case\$1execution\$1method | string | 開始測試執行的方法。值：手動、API、排程、ContactRuleTriggered、FlowPublishTriggered |
| connect\$1test\$1case\$1execution\$1channel | string | 模擬互動的頻道。值：聊天、語音、行銷活動、任務、電子郵件 |
| connect\$1test\$1case\$1execution\$1channel\$1subtype | string | 模擬互動的頻道子類型。值：SMS、WhatsApp |
| connect\$1test\$1case\$1associated\$1initial\$1contact\$1id | string | 啟動測試的初始聯絡 ID。 |
| connect\$1test\$1case\$1associated\$1contact\$1ids | array(string) | 在測試中建立的聯絡人 IDs清單。 |
| connect\$1test\$1case\$1initiating\$1flow\$1id | string | 第一個資源 ID 測試執行從 開始。 |
| record\$1creation\$1timestamp | timestamp | 記錄建立的時間 |
## Contact Lens 對話分析
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有聯絡人 AWS 的帳戶 ID。 |
| version | string | 表示即時或通話/聊天後分析。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| contact\$1id | string | 正在評估之聯絡的 ID。 |
| 通道 | string | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT。 |
| language\$1locale | string | 用來分析聯絡的語言 - [AI 功能](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)。 |
| 功能 | string | 一律具有相同的值 "contact\$1lens\$1conversational\$1analytics"。 |
| categories | array(string) | 指派給聯絡的類別陣列。 |
| disconnect\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡中斷連線時間戳記。 |
| greeting\$1time\$1agent\$1ms | bigint | 客服人員在聊天中的第一次回應時間，指出他們在加入聊天後與客戶互動的速度。 |
| non\$1talk\$1time\$1total\$1ms | bigint | 語音對話中的非通話時間總計。非通話時間是指保留時間和超過 3 秒的沉默期間的合併持續時間，在此期間，客服人員人和客戶都不會進行對話。 |
| talk\$1time\$1total\$1ms | bigint | 在客戶或客服人員間進行語音聯絡期間通話所花費的時間。 |
| talk\$1time\$1agent\$1ms | bigint | 客服人員進行語音聯絡期間通話所花費的時間。 |
| talk\$1time\$1customer\$1ms | bigint | 客戶進行語音聯絡期間通話所花費的時間。 |
| total\$1conversation\$1duration\$1ms | bigint | 從對話開始直到客服人員或客戶說出最後一個字的總時間。 |
| talk\$1speed\$1agent\$1wpm | float | 客服人員每分鐘說出多少字。 |
| talk\$1speed\$1customer\$1wpm | float | 客戶每分鐘說出多少字。 |
| interruptions\$1time\$1total\$1ms | bigint | 客服人員或客戶同時說話的時間量。 |
| interruptions\$1time\$1agent\$1ms | bigint | 當客戶正在說話時，客服人員說話的時間量。 |
| interruptions\$1time\$1customer\$1ms | bigint | 當客服人員正在說話時，客戶說話的時間量。 |
| interruptions\$1total\$1count | bigint | 對話期間偵測到中斷的計數。 |
| interruptions\$1agent\$1count | bigint | 在對話期間偵測到客服人員中斷的次數 |
| interruptions\$1customer\$1count | bigint | 在對話期間偵測到客戶中斷的次數 |
| sentiment\$1overall\$1score\$1agent | float | 情緒分數是文字的分析，以及大部分是否包含正面、負面或中性語言的評分。這是客服人員在通話期間的整體情緒分數。整體情緒分數是通話中每個部分得分的平均分數。 |
| sentiment\$1overall\$1score\$1customer | float | 情緒分數是文字的分析，以及大部分是否包含正面、負面或中性語言的評分。這是客戶在通話期間的整體情緒分數。整體情緒分數是通話中每個部分得分的平均分數。 |
| sentiment\$1interaction\$1score\$1customer\$1with\$1agent | float | 情緒分數是文字的分析，以及大部分是否包含正面、負面或中性語言的評分。這是客戶對客服人員的情緒分數。 |
| sentiment\$1interaction\$1score\$1customer\$1without\$1agent | float | 情緒分數是文字的分析，以及大部分是否包含正面、負面或中性語言的評分。這是客戶 (不含客服人員) 的情緒分數。 |
| sentiment\$1end\$1score\$1agent | float | 情緒分數是文字的分析，以及大部分是否包含正面、負面或中性語言的評分。這是客服人員在通話結束時的情緒分數。 |
| sentiment\$1end\$1score\$1customer | float | 情緒分數是文字的分析，以及大部分是否包含正面、負面或中性語言的評分。這是客戶在通話結束時的情緒分數。 |
| response\$1time\$1average\$1agent\$1ms | bigint | 對於聊天，在客戶最後訊息之後傳送回應的平均時間。 |
| response\$1time\$1average\$1customer\$1ms | bigint | 對於聊天，在客服人員最後訊息之後傳送回應的平均時間。 |
| response\$1time\$1maximum\$1agent\$1ms | bigint | 對於聊天，在客戶最後訊息之後傳送回應的時間上限。 |
| response\$1time\$1maximum\$1customer\$1ms | bigint | 對於聊天，在客戶最後訊息之後傳送回應的時間上限。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 聯絡評估記錄
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有該聯絡案例的 AWS 帳戶 ID。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。您可以在執行個體的 Amazon Resource Name (ARN) 中[找到執行個體 ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/find-instance-arn.html)。 |
| evaluation\$1id | string | 主索引鍵，評估的 ID，以相同表單 (由不同的評估人員) 消除對通話完成多個評估的歧義。 |
| item\$1reference\$1id | string | 主索引鍵 - 可能代表表單/區段/子區段/問題，視類型而定。 |
| item\$1type | string | 定義表單/區段/子區段/問題或指出已刪除的記錄。 |
| contact\$1id | string | 正在評估之聯絡的 ID。 |
| evaluation\$1submitted\$1timestamp | 時間戳記 | 評估聯絡時的時間戳記。 |
| 分數 | double | forms/sections/questions的百分比值分數。 |
| weighted\$1score | double | 表單分數最多增加 100%，例如 2 個區段 - 一個區段 80，另一個區段最多 20。 |
| automatic\$1fail | Boolean | 布林值，指出是否已套用自動失敗。 |
| evaluator\$1id | string | 評估人員 user\$1ID。 |
| numeric\$1answer | double | 問題的值，其中答案類型為數字。 |
| answer\$1reference\$1id | string | 適用於單選答案類型。 |
| to\$1delete | Boolean | 如果表單/區段/子區段/問題已刪除，則設定為 true。 |
| disconnect\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡中斷連線時間戳記。 |
| initiation\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡啟動時間戳記。 |
| user\$1id | string | 正在評估之人員的 user\$1id。 |
| queue\$1id | string | 處理其中聯絡之佇列的 queue\$1id。 |
| 通道 | string | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK、EMAIL。 |
| contact\$1aggregation\$1timestamp | 時間戳記 | 用於建置彙總客服人員、佇列和每週彙總資料表的時間戳記。 |
| evaluated\$1contact\$1with\$1status | string | 評估時評估聯絡人的連線狀態。有效值：中斷連線 \$1 notDisconnected。 disconnected表示評估的聯絡已結束 （存在中斷連線時間戳記）。 notDisconnected表示評估的聯絡在評估時仍然有效 （無中斷連線時間戳記）。 |
| evaluation\$1source | string | 指出評估程序的來源。此欄位指出評估是在自動化的協助下手動執行，還是完全自動執行 (在提交之前無需人工審核)。自動化的協助包括預先設定的自動化以回答問題 (例如，根據 Contact Lens 類別自動填寫答案)，或在評估聯絡時向 AI 尋求協助。 |
| 重新提交 | Boolean | 指出評估是否已重新提交。此欄位有助於快速識別重新提交以執行評估程序稽核的評估。 |
| evaluation\$1type | string | 協助區分不同類型的評估，例如標準評估和校準評估。這可讓您在執行分析時僅包含相關類型的評估，例如，只應使用標準評估來計算客服人員的彙總分數。 |
| calibration\$1session\$1id | string | 保留校準工作階段的唯一識別符。此欄位對於識別與校準工作階段相關聯的評估至關重要。 |
| item\$1title | string | 欄位會擷取表單項目的標題。這可以是表單、區段、子區段或問題標題，視 item\$1type 而定。 |
| form\$1version | string | 指出所使用的評估表單版本編號。此欄位有助於識別用於分析和報告的不同評估表單版本。 |
| acknowledgement\$1status | string | 評估的確認狀態。有效值：ACKNOWLEDGED\$1UNACKNOWLEDGED |
| acknowledger\$1id | string | 確認評估之人員的 user\$1id。 |
| evaluation\$1acknowledged\$1timestamp | 時間戳記 | 評估確認時的時間戳記。 |
| acknowledger\$1comment | string | 確認評估的使用者留下的註解。 |
| item\$1disabled | Boolean | itemDisabled 欄指出項目在從評估表單中定義的條件提交時是否處於停用狀態。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
| multi\$1select\$1answer\$1reference\$1ids | array(string) | 問題的值，其中答案類型為多選。 |
| date\$1time\$1answer | 時間戳記 | 問題的值，其中答案類型為 dateTime。 |
| evaluated\$1participant\$1role | string | 已評估聯絡參與者的角色。 |
| evaluated\$1participant\$1id | string | 已評估聯絡參與者的 ID。 |
| is\$1sampled | Boolean | 評估是否由抽樣任務建立。 |
| is\$1reviewed | Boolean | 表示已檢閱評估。 |
| automation\$1gen\$1ai\$1text\$1answer | string | Gen AI 產生的評估問題答案，其中答案類型為文字。 |
| automation\$1gen\$1ai\$1answer\$1reference\$1id | string | Gen AI 產生之評估問題答案的參考 ID，其中答案類型為單一選取。 |
| automation\$1gen\$1ai\$1answer\$1justification | string | Gen AI 為其自動評估答案提供的理由。 |
| is\$1automation\$1answer\$1accepted | Boolean | 指出是否已接受 Gen AI 產生的答案，並用作評估問題的最終答案。 |
## 聯絡流程事件
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** | |
| --- | --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。您可以在執行個體的 Amazon Resource Name (ARN) 中[找到執行個體 ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/find-instance-arn.html)。 | |
| event\$1id | string | 聯絡與流程互動時的 ID。 | |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有該聯絡案例的 AWS 帳戶 ID。 | |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 | |
| contact\$1id | string | 聯絡人記錄中的聯絡 ID。 | |
| flow\$1resource\$1id | string | 流程 ID | |
| module\$1resource\$1id | string | 模組 ID | |
| resource\$1version | string | 使用的聯絡流程版本。 | |
| resource\$1type | string | 可以是流程或模組。 | |
| 通道 | string | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK、EMAIL。 | |
| start\$1timestamp | 時間戳記 | Unix epoch 中開始事件的日期和時間，UTC | |
| end\$1timestamp | 時間戳記 | Unix epoch 中結束事件的日期和時間，UTC。 | |
| next\$1flow\$1resource\$1id | string | 下一個聯絡流程 resourceId。 | |
| next\$1queue\$1resource\$1id | string | 下一個佇列 resourceId。 | |
| next\$1resource\$1type | string | 它可以是流程或佇列。 | |
| flow\$1language\$1version | string | 流程語言版本。 | |
| flow\$1outcome | string | 這將包含系統定義結果和自訂結果。 | |
| sub\$1type | string | 此欄位可用來顯示頻道子類型。例如，connect:Guide 或 connect:SMS 或 connect:Email。 | |
| flow\$1type | string | Amazon Connect 包含一組 9 個流程類型。如需詳細資訊，請參閱[選擇流程類型](create-contact-flow.md#contact-flow-types)。 | |
| initiation\$1method | string | Amazon Connect 聯絡中心中的每個聯絡都會透過下列其中一種方法啟動：傳入、傳出、轉接、回撥、API、佇列轉接、中斷連線。 | |
| resource\$1published\$1timestamp | 時間戳記 | 流程本身的「建立」或「修訂」日期。 | |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 | |
## 聯絡人記錄
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有該聯絡案例的 AWS 帳戶 ID。 |
| contact\$1id | string | 聯絡人記錄中的聯絡 ID。 |
| initial\$1contact\$1id | string | 客戶與您的聯絡中心首次互動時，與聯絡案例關聯的唯一識別符。使用初始聯絡案例 ID 可追蹤流程之間的聯絡案例。 |
| previous\$1contact\$1id | string | 聯絡案例在轉交前的唯一識別符。使用前聯絡案例 ID 可追蹤流程之間的聯絡案例。 |
| related\$1contact\$1id | string | 每次將聯絡案例連接到客服人員時，都會建立新的聯絡記錄。系統會透過 contactId 欄位將聯絡的聯絡人記錄連結在一起：相關。 |
| next\$1contact\$1id | string | 每次將聯絡案例連接到客服人員時，都會建立新的聯絡記錄。系統會透過 contactId 欄位將聯絡的聯絡人記錄連結在一起：初始、下一個、上一個。 |
| 通道 | string | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK、EMAIL。 |
| initiation\$1method | string | 聯絡案例最初啟動的方式。有效值包括：INBOUND、OUTBOUND、TRANSFER、CALLBACK、QUEUE\$1TRANSFER、EXTERNAL\$1OUTBOUND、MONITOR、DISCONNECT 和 API。 |
| initiation\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡啟動時間戳記。 |
| connected\$1to\$1system\$1timestamp | 時間戳記 | 標示客戶端點連接到 Amazon Connect 的日期和時間的時間戳記 (UTC 時間)。若為 INBOUND，會與 InitiationTimestamp 相符。若為 OUTBOUND、CALLBACK 及 API，即是客戶端點回應的時間。 |
| last\$1update\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰資料湖中記錄的時間。 |
| scheduled\$1timestamp | 時間戳記 | 排定此聯絡人觸發執行流程的日期和時間 (以 UTC 時間為單位)。只有任務頻道才支援此功能。 |
| transfer\$1completed\$1timestamp | 時間戳記 | 完成轉接的時間戳記。 |
| disconnect\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡中斷連線時間戳記。 |
| disconnect\$1reason | string | 中斷通話連線的原因。 |
| queue\$1duration\$1ms | bigint | 聯絡在佇列中等待的持續時間，以毫秒為單位。 |
| queue\$1dequeue\$1timestamp | 時間戳記 | 在客戶佇列流程期間，聯絡從此佇列轉出至其他佇列的時間戳記。 |
| queue\$1enqueue\$1timestamp | 時間戳記 | 在客戶佇列流程期間，聯絡從此佇列轉接至其他佇列的時間戳記。 |
| queue\$1name | string | 佇列的名稱。 |
| queue\$1arn | string | 佇列的 ARN。 |
| queue\$1id | string | 佇列的 ID。 |
| agent\$1connection\$1attempts | bigint | Amazon Connect 嘗試將此聯絡與客服人員連接上的次數。 |
| agent\$1connected\$1to\$1agent\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡與客服人員連接上的時間戳記。 |
| agent\$1interaction\$1duration\$1ms | bigint | 客服人員與客戶互動所花費的總時間，以毫秒為單位。 |
| agent\$1customer\$1hold\$1duration\$1ms | bigint | 客服人員和聯絡保留的總時間，以毫秒為單位。 |
| agent\$1number\$1of\$1holds | bigint | 客服人員保留通話的聯絡計數 |
| agent\$1longest\$1hold\$1duration\$1ms | bigint | 客服人員請客戶保留通話的最長時間，以整秒計。 |
| agent\$1after\$1contact\$1work\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 標記 AfterContactWork 狀態開始的時間戳記。 |
| agent\$1after\$1contact\$1work\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 標記 AfterContactWork 狀態結束的時間戳記。 |
| agent\$1after\$1contact\$1work\$1duration\$1ms | bigint | 客服人員為聯絡進行 ACW 所花費的總時間，以毫秒為單位。在某些企業中，也稱為呼叫總結時間。 |
| 屬性 | map(string,string) | 聯絡屬性將此資料表示為鍵/值對。您可能會將其視為欄位名稱，以及輸入該欄位的資料。 |
| agent\$1username | string | 客服人員在他們的 Amazon Connect 使用者帳戶輸入的使用者名稱。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員在他們的 Amazon Connect 使用者帳戶建立的 ARN。 |
| agent\$1id | string | 客服人員在他們的 Amazon Connect 使用者帳戶建立的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1name | string | 指派給客服人員的第一層階層名稱。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1arn | string | 指派給客服人員的第一層階層 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1id | string | 指派給客服人員的第一層階層 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1name | string | 指派給客服人員的第二層階層名稱。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1arn | string | 指派給客服人員的第二層階層 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1id | string | 指派給客服人員的第二層階層 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1name | string | 指派給客服人員的第三層階層名稱。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1arn | string | 指派給客服人員的第三層階層 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1id | string | 指派給客服人員的第三層階層 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1name | string | 指派給客服人員的第四層階層名稱。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1arn | string | 指派給客服人員的第四層階層 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1id | string | 指派給客服人員的第四層階層 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1name | string | 指派給客服人員的第五層階層名稱。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1arn | string | 指派給客服人員的第五層階層 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1id | string | 指派給客服人員的第五層階層 ID。 |
| agent\$1routing\$1profile\$1name | string | 客服人員的轉接設定檔名稱。 |
| agent\$1routing\$1profile\$1arn | string | 客服人員的轉接設定檔 ARN。 |
| agent\$1routing\$1profile\$1id | string | 客服人員的轉接設定檔 ID。 |
| agent\$1voice\$1enhancement\$1mode | string | 客服人員使用的語音增強模式。有效值：VOICE\$1ISOLATION \$1 NOISE\$1SUPPRESSION \$1 NONE。值 null 表示尚未為此使用者設定此模式。 |
| aws\$1contact\$1trace\$1record\$1format\$1version | string | 記錄格式版本。 |
| campaign\$1Id | string | 與對外行銷活動相關聯的 ID，以協助追蹤行銷活動。 |
| customer\$1endpoint\$1type | string | 客戶端點的類型。有效值為 TELEPHONE\$1NUMBER。 |
| customer\$1endpoint\$1address | string | 客戶或外部第三方參與者端點地址。 |
| transferred\$1endpoint\$1type | string | 客戶或外部第三方參與者轉接端點類型。 |
| transferred\$1endpoint\$1address | string | 客戶或外部第三方參與者轉接端點地址。 |
| system\$1endpoint\$1type | string | 系統端點的類型。有效值為 TELEPHONE\$1NUMBER。 |
| system\$1endpoint\$1address | string | 系統端點類型地址。 |
| recording\$1deletion\$1reason | string | 若已刪除錄音，此為填寫的刪除原因。 |
| recording\$1location | string | Amazon S3 中錄製的位置。 |
| recording\$1status | string | 錄音的狀態。有效值：AVAILABLE \$1 DELETED \$1 NULL。 |
| recording\$1type | string | 錄音類型。有效值：AUDIO。 |
| answering\$1machine\$1detection\$1Status | string | 是否偵測到答錄機的狀態。 |
| voice\$1id\$1result\$1authentication\$1result | string | 通話的語音驗證資訊。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1watch\$1list\$1id | string | 監看清單之通話的詐騙偵測資訊。 |
| voice\$1id\$1result\$1speaker\$1id | string | 語音 ID 產生的詐騙偵測結果，會針對發言者目前的工作階段狀態和串流音訊進行處理。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1result | string | 通話的詐騙偵測結果資訊。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1fraudster\$1Id | string | 偵測詐騙者之通話的詐騙偵測資訊。 |
| external\$1third\$1party\$1interaction\$1duration\$1ms | bigint | 外部第三方的互動持續時間，以毫秒為單位。 |
| voice\$1id\$1result\$1authentication\$1minimum\$1speech\$1ms | bigint | 驗證使用者所需的最低驗證分數。值 MIN 0 和 MAX 100。 |
| voice\$1id\$1result\$1authentication\$1score | bigint | 驗證使用者所需的最低驗證分數。值 MIN 0 和 MAX 100。 |
| voice\$1id\$1result\$1authentication\$1score\$1threshold | bigint | 驗證使用者所需的最低驗證分數。值 MIN 0 和 MAX 100。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1risk\$1score\$1known\$1fraudster | bigint | 在已知詐騙者類別的監視清單分數中對詐騙者的偵測。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1risk\$1score\$1synthetic\$1speech | bigint | 此分數會顯示為語音詐騙的綜合風險評分。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1risk\$1score\$1voice\$1spoofing | bigint | 根據語音欺騙的詐騙風險評分，例如播放從文字到語音系統錄製的音訊。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1score\$1threshold | bigint | 在聯絡流程中設定的監視清單中偵測詐騙者的閾值。 |
| agent\$1pause\$1duration\$1ms | bigint | 客服人員暫停聯絡的持續時間，以秒為單位。 |
| voice\$1id\$1result\$1speaker\$1enrolled | Boolean | 已註冊：來電者已註冊語音驗證。 |
| voice\$1id\$1result\$1speaker\$1opted\$1out | Boolean | 選擇退出：來電者已選擇退出語音驗證。 |
| media\$1streams\$1items | array(struct(type:string)) | 聯絡案例期間使用之媒體串流的相關資訊。有效值：AUDIO、VIDEO、CHAT。 |
| voice\$1id\$1result\$1fraud\$1detection\$1reasons\$1items | array(string) | 包含詐騙類型：已知詐騙者和語音欺騙。 |
| tags\$1references\$1items | map(string,string) | 將指定的標籤新增到指定的資源。 |
| contact\$1details | map(string,string) | 客服人員和來電者之間的聯絡詳細資訊。 |
| contact\$1evaluations | map(string,struct(form\$1id:string,evaluation\$1arn:string,status:string, start\$1timestamp:timestamp,end\$1timestamp:timestamp,delete\$1timestamp:timestamp, export\$1location:string)) | 包含評估表單中欄位和資料的清單。 |
| 參考 | array(struct(name:string, type:string, value:string, status: string, arn: string)) | 包含與聯絡人相關之其他文件的連結。類型：URL \$1 ATTACHMENT \$1 NUMBER \$1 STRING \$1 DATE \$1 EMAIL\$1MESSAGE |
| additional\$1email\$1recipients | array(struct(to\$1list: array(struct(display\$1name: string, address: string)), cc\$1list: array(struct(display\$1name: string, address: string)), from\$1recipient: struct(display\$1name: string, address: string))) | 包含來自電子郵件聯絡的電子郵件地址和顯示名稱的完整清單。 |
| agent\$1state\$1transitions | array(struct(state\$1start\$1timestamp:timestamp,state\$1end\$1timestamp:timestamp, state:string)) | 客服人員的狀態轉換相關資訊。 |
| 錄音 | array(struct(storage\$1type:string,location:string,media\$1stream\$1type:string, participant\$1type:string,fragment\$1start\$1number:string,fragment\$1stop\$1number:string, start\$1timestamp:timestamp,stop\$1timestamp:timestamp,status:string, deletion\$1reason:string)) | 語音錄音、聊天文字記錄，或畫面錄製的相關資訊。 |
| agent\$1device\$1platform\$1name | string | 客服人員用於通話的平台名稱。 |
| agent\$1device\$1platform\$1version | string | 客服人員用於通話的平台版本。 |
| agent\$1device\$1operating\$1system | string | 客服人員用於通話的作業系統。 |
| customer\$1device\$1platform\$1name | string | 客戶用於通話的平台名稱。 |
| customer\$1device\$1platform\$1version | string | 客戶用於通話的平台版本。 |
| customer\$1device\$1operating\$1system | string | 客服人員客戶用於通話的作業系統。 |
| disconnect\$1details\$1potential\$1disconnect\$1issue | string | 表示通話的潛在斷線問題。如果服務未偵測到潛在問題，則不會填入此欄位。 |
| last\$1resumed\$1timestamp | 時間戳記 | 此聯絡案例最後繼續時的日期時間 (UTC)。 |
| last\$1paused\$1timestamp | 時間戳記 | 此聯絡案例最後暫停時的日期時間 (UTC)。 |
| customer\$1voice\$1activity\$1greeting\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 從輸出語音通話測量客戶問候語開始的日期和時間 (UTC 時間)。 |
| customer\$1voice\$1activity\$1greeting\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 從輸出語音通話測量客戶問候語結束的日期和時間 (UTC 時間)。 |
| total\$1pause\$1duration\$1ms | bigint | 暫停總持續時間，包括客服人員連線之前和之後。 |
| total\$1pause\$1count | bigint | 暫停總數 (包括未連線聯絡人時)。 |
| quality\$1metrics\$1agent\$1audio | struct | 客服人員媒體連線品質的相關資訊。這是客服人員如何向客戶發出聲音的測量。 |
| quality\$1metrics\$1customer\$1audio | struct | 客戶媒體連線品質的相關資訊。這是客戶如何向客服人員發出聲音的測量。 |
| segment\$1attribute | map(string, string) | 使用屬性對映，儲存在個別聯絡區段上的一組系統定義的鍵值對。屬性是標準 Amazon Connect 屬性，可在流程中存取。屬性鍵只能包括字母數字、- 和 \$1 字元。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1total\$1messages | bigint | 聯絡的聊天訊息數量 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1conversation\$1close\$1time\$1ms | bigint | 聯絡人在上次客戶訊息之後結束的時間。 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1conversation\$1turn\$1count | bigint | 聊天聯絡中的對話輪數 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1agent\$1first\$1response\$1timestamp | 時間戳記 | 客服人員第一次回應聊天聯絡的時間戳記。 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1agent\$1first\$1response\$1time\$1ms | bigint | 客服人員在取得聊天聯絡後回應的時間。 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1total\$1bot\$1messages | bigint | 聊天聯絡的機器人和自動訊息總數。 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1total\$1bot\$1message\$1length\$1in\$1chars | bigint | 聊天聯絡的機器人和自動訊息字元總數。 |
| chat\$1contact\$1metrics\$1multi\$1party | Boolean | 指出此聯絡已啟用多方聊天或主管介入的旗標 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1participant\$1id | string | 客服人員的參與者 ID。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1participant\$1type | string | 客服人員的參與者類型。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1conversation\$1abandon | Boolean | 指出客服人員是否捨棄聊天對話的旗標。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1messages\$1sent | bigint | 客服人員傳送的聊天訊息數量。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1num\$1responses | bigint | 客服人員傳送給客戶的回應數量。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1message\$1length\$1in\$1chars | bigint | 客服人員傳送的聊天字元數。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1total\$1response\$1time\$1ms | bigint | 客服人員的總聊天回應時間。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1max\$1response\$1time\$1ms | bigint | 客服人員的聊天回應時間上限。 |
| chat\$1agent\$1metrics\$1last\$1message\$1timestamp | 時間戳記 | 客服人員上次聊天訊息的時間戳記。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1participant\$1id | string | 客戶的參與者 ID。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1participant\$1type | string | 客戶的參與者類型。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1conversation\$1abandon | Boolean | 指出客戶是否捨棄聊天對話的旗標。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1messages\$1sent | bigint | 客戶傳送的聊天訊息數量。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1num\$1responses | bigint | 客戶傳送的回應數量。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1message\$1length\$1in\$1chars | bigint | 客戶傳送的聊天字元數。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1total\$1response\$1time\$1ms | bigint | 客戶的總聊天回應時間。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1max\$1response\$1time\$1ms | bigint | 客戶的聊天回應時間上限。 |
| chat\$1customer\$1metrics\$1last\$1message\$1timestamp | 時間戳記 | 客戶上次聊天訊息的時間戳記。 |
| q\$1in\$1connect\$1session\$1arn | string | Connect AI 代理程式工作階段的 ARN。 |
| ai\$1agents | array(struct) | 聯絡人的 AI 代理器資訊。每個物件都包含 ai\$1use\$1case （字串）、ai\$1agent\$1version\$1id （字串） 和 ai\$1agent\$1escalated （布林值）。 |
| customer\$1phone\$1number\$1prefix | string | 客戶電話號碼的字首。 |
## 聯絡統計資料記錄
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有聯絡人 AWS 的帳戶 ID。 |
| contact\$1id | string | 聯絡案例的 ID。 |
| 通道 | string | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK、EMAIL。 |
| queue\$1id | string | 佇列的 ID。 |
| agent\$1id | string | 客服人員的 ID。 |
| initiation\$1method | string | INITIATION\$1METHOD 的值：INBOUND \$1 OUTBOUND \$1 TRANSFER \$1 QUEUE\$1TRANSFER \$1 CALLBACK \$1 API |
| disconnect\$1timestamp | 時間戳記 | 聯絡中斷連線時間戳記。 |
| enqueue\$1timestamp | 時間戳記 | 在客戶佇列流程期間，聯絡從此佇列轉接至其他佇列的時間戳記。 |
| contact\$1flow\$1time\$1ms | bigint | 聯絡案例花在聯絡流程中的時間。 |
| abandon\$1time\$1ms | bigint | 聯絡在遭到捨棄前在佇列中等待的時間。 |
| queue\$1time\$1ms | bigint | 聯絡在佇列中等待的時間。 |
| queue\$1answer\$1time\$1ms | bigint | 聯絡在客服人員接聽前在佇列中等待的時間。 |
| handle\$1time\$1ms | bigint | 客服人員花費在聯絡上的時間。客服人員互動 \$1 客戶保留 \$1 ACW |
| customer\$1hold\$1time\$1ms | bigint | 連接上客服人員後，客戶保留通話的時間。 |
| agent\$1interaction\$1time\$1ms | bigint | 客戶與客服人員互動的時間。 |
| agent\$1interaction\$1outbound\$1time\$1ms | bigint | 客服人員在外撥聯絡期間與客戶互動花費的時間。 |
| agent\$1interaction\$1and\$1hold\$1time\$1ms | bigint | 客戶與客服人員互動並保留通話所花費的時間。 |
| after\$1contact\$1work\$1time\$1ms | bigint | 客服人員為聯絡進行 ACW 所花費的時間。 |
| after\$1contact\$1work\$1outbound\$1time\$1ms | bigint | 客服人員在為外撥聯絡執行聯絡後工作 (ACW) 所花費的時間。 |
| is\$1connected | bigint | 指出 `connected_to_system_timestamp` 是否不是 null 的旗標。 當 `connected_to_system_timestamp` 不是 null 且設定為客戶端點連接到 Amazon Connect 的日期和時間 (UTC 時間) 時，會填入 `is_connected`。若為 INBOUND，會與 InitiationTimestamp 相符。若為 OUTBOUND、CALLBACK 及 API，即是客戶端點回應的時間。 請注意，`is_handled` 指出通話是否已連線至客服人員。 |
| is\$1abandoned | bigint | 指出是否捨棄聯絡的旗標。(由客服人員未處理、流程未轉接，也沒有下一個聯絡來決定)。 |
| is\$1agent\$1hung\$1up\$1first | bigint | 指出客服人員在客戶之前中斷連線的聯絡是否中斷連線的旗標。 |
| is\$1handled | bigint | 指出通話是否已連線至客服人員的旗標。 |
| is\$1handled\$1incoming | bigint | 指出聯絡是否為客服人員處理的傳入聯絡的旗標，包括來電聯絡和轉接聯絡。 |
| is\$1handled\$1outbound | bigint | 指出聯絡是否為客服人員處理的外撥聯絡的旗標。 |
| is\$1callback\$1handled | bigint | 指出聯絡是否為回撥並由客服人員處理的旗標。 |
| is\$1api\$1handled | bigint | 指出聯絡是否使用 Amazon Connect API 操作啟動並由客服人員處理的旗標。 |
| is\$1put\$1on\$1hold | bigint | 指出聯絡是否保留的旗標。 |
| is\$1hold\$1disconnect | bigint | 指出客戶保留通話時是否中斷聯絡連線的旗標。 |
| is\$1hold\$1agent\$1disconnect | bigint | 指出客戶保留通話時是否由客服人員中斷聯絡連線的旗標。 |
| is\$1hold\$1customer\$1disconnect | bigint | 指出客戶保留通話時是否由客戶中斷聯絡連線的旗標。 |
| is\$1incoming | bigint | 指出聯絡是否為傳入聯絡的旗標，包括來電聯絡和轉接聯絡。 |
| is\$1callback\$1contact | bigint | 指出聯絡是否為回撥的旗標。 |
| is\$1api\$1contact | bigint | 指出聯絡是否使用 Amazon Connect API 操作啟動的旗標。 |
| is\$1queued | bigint | 指出聯絡是否排入佇列的旗標。 |
| is\$1queued\$1and\$1handled | bigint | 指出聯絡是否排入佇列並由客服人員處理的旗標。 |
| is\$1transferred\$1in | bigint | 指出聯絡是否轉接進來的旗標。 |
| is\$1transferred\$1in\$1from\$1handled | bigint | 指出聯絡是否從客服人員處理的聯絡轉接進來的旗標。 |
| is\$1transferred\$1in\$1from\$1queued | bigint | 指出聯絡是否從轉接至佇列聯絡流程中的另一個佇列轉接至佇列的旗標。 |
| is\$1transferred\$1out | bigint | 指出聯絡是否轉接出去的旗標。 |
| is\$1transferred\$1out\$1from\$1handled | bigint | 指出聯絡是否從客服人員處理的聯絡轉接進來的旗標。 |
| is\$1transferred\$1out\$1from\$1queued | bigint | 指出聯絡是否從佇列轉接至佇列聯絡流程中的另一個佇列的旗標。 |
| is\$1transferred\$1out\$1internal | bigint | 指出聯絡是否轉接至內部來源的旗標。 |
| is\$1transferred\$1out\$1external | bigint | 指出聯絡是否從佇列轉接至外部來源的旗標。 |
| is\$1transferred\$1out\$1external\$1from\$1contact\$1flow | bigint | 指出聯絡是否由聯絡流程轉接至外部目的地的旗標。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 客服人員事件
資料表名稱： `agent_event`
複合主鍵：\$1instance\$1id，event\$1id\$1
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有客服人員事件 AWS 的帳戶 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員的 ARN。 |
| event\$1id | string | 唯一的事件識別符。 |
| event\$1timestamp | 時間戳記 | 事件發生時的時間戳記。 |
| event\$1type | string | 代理程式事件的類型。 |
| version | string | 日期格式的客服人員事件串流版本。 |
| current\$1agent\$1status\$1arn | string | 目前客服人員狀態的 ARN。 |
| current\$1agent\$1status\$1name | string | 目前客服人員狀態的名稱。 |
| current\$1agent\$1status\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 目前客服人員狀態啟動時的時間戳記。 |
| current\$1agent\$1status\$1type | string | 目前客服人員狀態的類型分類。 |
| current\$1next\$1agent\$1status\$1arn | string | 下一個客服人員狀態的 ARN。 |
| current\$1next\$1agent\$1status\$1name | string | 下一個客服人員狀態的名稱。 |
| current\$1next\$1agent\$1status\$1enqueued\$1timestamp | 時間戳記 | 下一個客服人員狀態排入佇列時的時間戳記。 |
| current\$1next\$1agent\$1status\$1type | string | 下一個客服人員狀態的類型分類。 |
| current\$1configuration\$1username | string | 目前代理程式的使用者名稱。 |
| current\$1configuration\$1first\$1name | string | 目前代理程式的名字。 |
| current\$1configuration\$1last\$1name | string | 目前客服人員的姓氏。 |
| current\$1configuration\$1sip\$1address | string | 代理程式通訊端點的 SIP 地址。 |
| current\$1configuration\$1auto\$1accept | boolean | 客服人員是否自動接受來電聯絡人。 |
| current\$1configuration\$1language\$1code | string | 客服人員界面的語言代碼。 |
| current\$1configuration\$1proficiencies | array(struct) | 代理程式熟練度屬性 （名稱、值、層級）。 |
| current\$1routing\$1profile\$1arn | string | 目前路由描述檔的 ARN。 |
| current\$1routing\$1profile\$1name | string | 目前路由描述檔的名稱。 |
| current\$1routing\$1profile\$1concurrency | array(struct) | 目前的路由描述檔並行設定。 |
| current\$1routing\$1profile\$1default\$1outbound\$1queue\$1arn | string | 預設傳出佇列的 ARN。 |
| current\$1routing\$1profile\$1default\$1outbound\$1queue\$1name | string | 預設傳出佇列的名稱。 |
| current\$1routing\$1profile\$1default\$1outbound\$1queue\$1channels | array(string) | 預設傳出佇列的頻道。 |
| current\$1routing\$1profile\$1inbound\$1queues | array(struct) | 路由描述檔的傳入佇列。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1arn | string | 客服人員階層群組層級 1 的 ARN。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1name | string | 客服人員階層群組層級 1 的名稱。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1arn | string | 客服人員階層群組層級 2 的 ARN。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1name | string | 客服人員階層群組層級 2 的名稱。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1arn | string | 客服人員階層群組層級 3 的 ARN。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1name | string | 客服人員階層群組層級 3 的名稱。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1arn | string | 客服人員階層群組層級 4 的 ARN。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1name | string | 客服人員階層群組層級 4 的名稱。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1arn | string | 客服人員階層群組層級 5 的 ARN。 |
| current\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1name | string | 客服人員階層群組層級 5 的名稱。 |
| current\$1contacts | array(struct) | 與客服人員相關聯的目前聯絡人。 |
| previous\$1agent\$1status\$1arn | string | 先前客服人員狀態的 ARN。 |
| previous\$1agent\$1status\$1name | string | 先前客服人員狀態的名稱。 |
| previous\$1agent\$1status\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 上一個客服人員狀態啟動時的時間戳記。 |
| previous\$1agent\$1status\$1type | string | 先前客服人員狀態的類型分類。 |
| previous\$1configuration\$1proficiencies | array(struct) | 先前的客服人員熟練度屬性。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1arn | string | 上一個路由描述檔的 ARN。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1name | string | 上一個路由描述檔的名稱。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1concurrency | array(struct) | 先前的路由描述檔並行設定。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1default\$1outbound\$1queue\$1arn | string | 上一個預設傳出佇列的 ARN。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1default\$1outbound\$1queue\$1name | string | 上一個預設傳出佇列的名稱。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1default\$1outbound\$1queue\$1channels | array(string) | 上一個預設傳出佇列的頻道。 |
| previous\$1routing\$1profile\$1inbound\$1queues | array(struct) | 路由描述檔的先前傳入佇列。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1arn | string | 先前客服人員階層群組層級 1 的 ARN。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$11\$1name | string | 先前客服人員階層群組層級 1 的名稱。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1arn | string | 先前客服人員階層群組層級 2 的 ARN。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$12\$1name | string | 先前客服人員階層群組層級 2 的名稱。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1arn | string | 先前客服人員階層群組層級 3 的 ARN。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$13\$1name | string | 先前客服人員階層群組層級 3 的名稱。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1arn | string | 先前客服人員階層群組層級 4 的 ARN。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$14\$1name | string | 先前客服人員階層群組層級 4 的名稱。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1arn | string | 先前客服人員階層群組層級 5 的 ARN。 |
| previous\$1agent\$1hierarchy\$1groups\$1level\$15\$1name | string | 先前客服人員階層群組層級 5 的名稱。 |
| previous\$1contacts | array(struct) | 與客服人員相關聯的先前聯絡人。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示上次資料湖碰觸記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
# Amazon Connect 分析資料湖中的機器人分析資料
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖機器人資料表中的內容。資料表列出內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
**Topics**
+ [機器人對話](#data-lake-bot-conversations)
+ [機器人意圖](#data-lake-bot-intents)
+ [機器人插槽](#data-lake-bot-slots)
## 機器人對話
資料表名稱：bot\$1conversations
複合主鍵：\$1instance\$1id，event\$1id\$1
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| event\$1id | String | 這是資料表的主索引鍵。這將是原始請求識別符和工作階段識別符的雜湊。 |
| bot\$1originating\$1request\$1id | String | 特定機器人請求的唯一識別符。 |
| bot\$1session\$1id | String | 正在對話之使用者工作階段的識別符。 |
| aws\$1account\$1id | String | 擁有該聯絡的 AWS 帳戶識別符。 |
| instance\$1arn | String | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| invoking\$1resource\$1type | String | 可以是流程或模組。 |
| flow\$1resource\$1id | String | 流程識別符。 |
| module\$1resource\$1id | String | 模組識別符。 |
| invoking\$1resource\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 流程開始的時間。 |
| parent\$1flow\$1resource\$1id | String | 從中調用模組的流程 ID。此欄位只會針對模組填入。 |
| contact\$1id | String | 聯絡的識別符。 |
| flow\$1action\$1id | String | 已執行動作的識別符。動作是流程執行的單一步驟。 |
| invoking\$1resource\$1published\$1timestamp | 時間戳記 | 流程本身的「建立」或「修訂」日期。 |
| flow\$1type | String | Amazon Connect 包含一組 9 個流程類型。如需詳細資訊，請參閱[選擇流程類型](create-contact-flow.md#contact-flow-types)。 |
| 通道 | String | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK。 |
| sub\$1type | String | 聯絡的子類型。例如，connect:Guide 或 connect:SMS。 |
| initiation\$1method | String | 代表聯絡案例最初啟動的方式。 |
| flow\$1language\$1version | String | 流程語言版本。 |
| invoking\$1resource\$1version | String | 使用的聯絡流程版本。 |
| bot\$1id | String | 機器人的識別符。 |
| bot\$1alias\$1id | String | 保留工作階段之機器人的別名識別符。 |
| bot\$1version | String | 保留工作階段之機器人的版本。 |
| bot\$1locale | String | 機器人的語言組態。 |
| bot\$1conversation\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 標示與機器人對話開始的時間戳記。 |
| bot\$1conversation\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 標示與機器人對話結束的時間戳記。 |
| bot\$1conversation\$1outcome | String | 對話的最終狀態。值：成功 \$1 失敗 \$1 已捨棄 |
| bot\$1number\$1of\$1conversation\$1turns | Number | 工作階段進行的輪數。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 機器人意圖
資料表名稱：bot\$1intents
複合主鍵：\$1instance\$1id，event\$1id\$1
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| event\$1id | String | 這是資料表的主索引鍵。這將是原始請求識別符、工作階段識別符、意圖名稱和意圖層級的雜湊。 |
| bot\$1originating\$1request\$1id | String | 特定機器人請求的唯一識別符。 |
| bot\$1session\$1id | String | 正在對話之使用者工作階段的識別符。 |
| account\$1id | String | 擁有該聯絡的 AWS 帳戶識別符。 |
| instance\$1arn | String | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| invoking\$1resource\$1type | String | 可以是流程或模組。 |
| flow\$1resource\$1id | String | 流程識別符。 |
| module\$1resource\$1id | String | 模組識別符。 |
| invoking\$1resource\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 流程開始的時間。 |
| parent\$1flow\$1resource\$1id | String | 在其中調用模組的流程識別符。此欄位只會針對模組填入。 |
| contact\$1id | String | 聯絡的識別符。 |
| action\$1id | String | 已執行動作的識別符。動作是流程執行的單一步驟。 |
| invoking\$1resource\$1published\$1timestamp | 時間戳記 | 流程本身的「建立」或「修訂」日期。 |
| flow\$1type | String | 流程的類型。Amazon Connect 包含一組 9 個流程類型。如需詳細資訊，請參閱[選擇流程類型](create-contact-flow.md#contact-flow-types)。 |
| 通道 | String | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK。 |
| sub\$1type | String | 聯絡的子類型。例如，connect:Guide 或 connect:SMS。 |
| initiation\$1method | String | 聯絡案例最初啟動的方式。 |
| flow\$1language\$1version | String | 流程語言版本。 |
| invoking\$1resource\$1version | String | 使用的聯絡流程版本。 |
| bot\$1id | String | 機器人的識別符。 |
| bot\$1alias\$1id | String | 保留工作階段之機器人的別名識別符。 |
| bot\$1version | String | 保留工作階段之機器人的版本。 |
| bot\$1locale | String | 機器人的語言組態。 |
| bot\$1conversation\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 標示與機器人對話開始的時間戳記。 |
| bot\$1conversation\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 標示與機器人對話結束的時間戳記。 |
| bot\$1intent\$1name | String | 意圖的名稱。 |
| bot\$1intent\$1level | Number | 最多包含請求路徑的意圖數量。 |
| bot\$1intent\$1outcome | String | 意圖的結束狀態。成功、失敗、已切換或已捨棄的值。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 機器人插槽
資料表名稱：bot\$1slots
複合主鍵：\$1instance\$1id，event\$1id\$1
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| event\$1id | String | 這是資料表的主索引鍵。這將是原始請求識別符、工作階段識別符、意圖名稱、意圖層級、插槽名稱和插槽層級的雜湊。 |
| bot\$1originating\$1request\$1id | String | 特定機器人請求的唯一識別符 |
| bot\$1session\$1id | String | 正在對話之使用者工作階段的識別符。 |
| account\$1id | String | 擁有該聯絡的 AWS 帳戶識別符。 |
| instance\$1arn | String | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| invoking\$1resource\$1type | String | 可以是流程或模組。 |
| flow\$1resource\$1id | String | 流程識別符。 |
| module\$1resource\$1id | String | 模組識別符。 |
| invoking\$1resource\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 流程開始的時間。 |
| parent\$1flow\$1resource\$1id | String | 從中調用模組的流程識別符。此欄位只會針對模組填入。 |
| contact\$1id | String | 聯絡的識別符。 |
| action\$1id | String | 已執行動作的識別符。動作是流程執行的單一步驟。 |
| invoking\$1resource\$1published\$1timestamp | 時間戳記 | 流程本身的「建立」或「修訂」日期。 |
| flow\$1type | String | Amazon Connect 包含一組 9 個流程類型。如需詳細資訊，請參閱[選擇流程類型](create-contact-flow.md#contact-flow-types)。 |
| 通道 | String | 與聯絡中心聯絡所用的方法：VOICE、CHAT、TASK。 |
| sub\$1type | String | 聯絡的子類型。例如，connect:Guide 或 connect:SMS。 |
| initiation\$1method | String | 代表聯絡案例最初啟動的方式。 |
| flow\$1language\$1version | String | 流程語言版本。 |
| invoking\$1resource\$1version | String | 使用的聯絡流程版本。 |
| bot\$1id | String | 機器人的識別符。 |
| bot\$1alias\$1id | String | 保留工作階段之機器人的別名識別符。 |
| bot\$1version | String | 保留工作階段之機器人的版本。 |
| bot\$1locale | String | 機器人的語言組態。 |
| bot\$1conversation\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 標示與機器人對話開始的時間戳記。 |
| bot\$1conversation\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 標示與機器人對話結束的時間戳記。 |
| bot\$1intent\$1name | String | 意圖的名稱。 |
| bot\$1intent\$1level | Number | 最多包含請求路徑的意圖數量。 |
| bot\$1slot\$1name | String | 位置的名稱。 |
| bot\$1slot\$1level | Number | 最多包含請求路徑的插槽數量。 |
| bot\$1slot\$1outcome | String | 插槽的結束狀態。成功、失敗、已捨棄或重試的值。 |
| bot\$1slot\$1retry\$1count | Number | 機器人嘗試從使用者引出插槽回應的次數。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
# Amazon Connect 分析資料湖中的案例資料
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖案例資料表中的內容。資料表列出內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
**Topics**
+ [案例事件](#data-lake-case-events)
+ [案例相關項目事件](#data-lake-case-related-item-events)
## 案例事件
資料表名稱： `case_events`
複合主鍵：\$1instance\$1id，event\$1id\$1
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有案例 AWS 的帳戶 ID。 |
| event\$1id | string | 案例事件的唯一 ID。 |
| case\$1id | string | 案例的 ID。 |
| event\$1timestamp | 時間戳記 | 事件發生時的時間戳記，以 UTC 為單位。 |
| changed\$1field\$1ids | array(string) | 在此事件中修改的欄位 IDs 清單。 |
| event\$1type | string | 事件的類型。有效值：CASE.CREATED、CASE.UPDATED、CASE.DELETED。 |
| performed\$1by\$1iam\$1principal | string | 觸發事件之實體的 IAM 主體 ARN。 |
| performed\$1by\$1user\$1arn | string | 執行動作之使用者的 ARN。 |
| performed\$1by\$1custom\$1entity | string | 執行動作的自訂實體。 |
| case\$1domain\$1arn | string | Amazon Connect Cases 網域的 ARN。 |
| template\$1id | string | 用來建立案例的案例範本 ID。 |
| template\$1name | string | 案例範本的名稱。如果範本已刪除，則此值為空。 |
| last\$1updated\$1user | string | 上次更新案例的使用者。這會參考last\$1updated\$1user系統欄位值。 |
| reference\$1number | string | 案例的人類可讀參考號碼。這會參考reference\$1number系統欄位值。 |
| status | string | 案例的狀態。這會參考status系統欄位值。 |
| assigned\$1user | string | 指派給案例之使用者的 ARN。這會參考assigned\$1user系統欄位值。 |
| assigned\$1queue | string | 指派給案例之佇列的 ARN。這會參考assigned\$1queue系統欄位值。 |
| case\$1reason | string | 開啟案例的原因。這會參考case\$1reason系統欄位值。 |
| case\$1title | string | 案例的標題。這會參考title系統欄位值。 |
| case\$1summary | string | 案例的摘要。這會參考summary系統欄位值。 |
| customer\$1profile\$1arn | string | 與案例相關聯的客戶設定檔 ARN。這會參考customer\$1id系統欄位值。 |
| created\$1timestamp | 時間戳記 | 建立案例時的時間戳記，以 UTC 為單位。這會參考created\$1datetime系統欄位值。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 上次更新案例時的時間戳記，以 UTC 為單位。這會參考last\$1updated\$1datetime系統欄位值。 |
| next\$1sla\$1breach\$1timestamp | 時間戳記 | 下一個 SLA 違規截止日期的時間戳記，以 UTC 為單位。這會參考next\$1sla\$1breach\$1datetime系統欄位值。 |
| last\$1closed\$1timestamp | 時間戳記 | 案例上次關閉時的時間戳記，以 UTC 為單位。這會參考last\$1closed\$1datetime系統欄位值。 |
| last\$1reopened\$1timestamp | 時間戳記 | 案例上次重新開啟時的時間戳記，以 UTC 為單位。這會參考last\$1reopened\$1datetime系統欄位值。 |
| custom\$1fields | array(struct) | 物件陣列，其中包含與案例相關聯的自訂欄位資料。每個物件都包含欄位 ID、Field\$1name 和類型特定值欄位 (string\$1value、double\$1value、boolean\$1value 或 timestamp\$1value)。 |
### 範例查詢
Athena 中的下列範例查詢會建立檢視，從案例事件資料表扁平化自訂欄位：
```
CREATE VIEW case_events_flattened AS
SELECT
ce.event_id,
ce.case_id,
ce.event_timestamp,
ce.event_type,
ce.instance_id,
-- ... other system fields
-- Flattened custom fields
cf.id AS custom_field_id,
cf.field_name AS custom_field_name,
CASE
WHEN cf.string_value IS NOT NULL THEN 'string'
WHEN cf.double_value IS NOT NULL THEN 'double'
WHEN cf.timestamp_value IS NOT NULL THEN 'timestamp'
WHEN cf.boolean_value IS NOT NULL THEN 'boolean'
ELSE 'unknown'
END AS custom_field_type,
cf.string_value AS custom_field_string_value,
cf.double_value AS custom_field_double_value,
-- Cast milliseconds to timestamp
CAST(from_unixtime(cf.timestamp_value / 1000.0) AS TIMESTAMP) AS custom_field_timestamp_value,
cf.boolean_value AS custom_field_boolean_value
FROM "case_events resource link table name" ce
CROSS JOIN UNNEST(ce.custom_fields) AS t(cf)
```
下列範例會建立檢視，以傳回每個案例的最新狀態：
```
CREATE OR REPLACE VIEW latest_case_state AS
SELECT *
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY case_id, instance_id
ORDER BY event_timestamp DESC
) AS rn
FROM "case_events resource link table name"
) t
WHERE rn = 1;
```
## 案例相關項目事件
資料表名稱： `case_related_item_events`
複合主鍵：\$1instance\$1id，event\$1id\$1
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有相關項目 AWS 的帳戶 ID。 |
| event\$1id | string | 相關項目事件的唯一 ID。 |
| related\$1item\$1id | string | 相關項目的 ID。 |
| event\$1timestamp | 時間戳記 | 事件發生時的時間戳記，以 UTC 為單位。 |
| event\$1type | string | 事件的類型。有效值：CASE.RELATED\$1ITEM.CREATED、CASE.RELATED\$1ITEM.UPDATED、CASE.RELATED\$1ITEM.DELETED。 |
| performed\$1by\$1iam\$1principal | string | 觸發事件之實體的 IAM 主體 ARN。 |
| performed\$1by\$1user\$1arn | string | 執行動作之使用者的 ARN。 |
| performed\$1by\$1custom\$1entity | string | 執行動作的自訂實體識別符。 |
| case\$1domain\$1arn | string | Amazon Connect Cases 網域的 ARN。 |
| associated\$1case\$1id | string | 與此相關項目相關聯的案例 ID。 |
| related\$1item\$1type | string | 相關項目的類型。有效值：評論、檔案、sla、連線、聯絡人、自訂。 |
| created\$1timestamp | 時間戳記 | 相關項目建立時的時間戳記，以 UTC 為單位。 |
| comment\$1body | string | 註解的內文文字。 |
| comment\$1content\$1type | string | 註解內文的內容類型。例如，文字/純文字。 |
| related\$1case\$1id | string | 相關案例的 ID。 |
| contact\$1channel | string | 聯絡人的通訊管道。例如，VOICE、CHAT、TASK、EMAIL。 |
| contact\$1id | string | 聯絡案例的 ID。 |
| file\$1arn | string | 檔案附件的 ARN。 |
| sla\$1name | string | SLA 的名稱。 |
| sla\$1status | string | SLA 的目前狀態。例如，作用中、過期、符合、未滿足。 |
| sla\$1target\$1timestamp | 時間戳記 | SLA 目標截止日期的時間戳記，以 UTC 為單位。 |
| sla\$1type | string | 要追蹤的 SLA 指標類型。例如，CaseField。 |
| sla\$1completion\$1timestamp | 時間戳記 | SLA 完成時的時間戳記，以 UTC 為單位。 |
| sla\$1target\$1field\$1id | string | SLA 目標的欄位 ID。 |
| sla\$1target\$1field\$1values | array(string) | sla\$1target\$1field\$1id 的目標欄位值，以便完成 SLA。 |
| custom\$1related\$1item\$1fields | array(struct) | 物件陣列，其中包含與相關項目相關聯的自訂欄位資料。每個物件都包含欄位 ID、Field\$1name 和類型特定值欄位 (string\$1value、double\$1value、boolean\$1value 或 timestamp\$1value)。 |
# Amazon Connect 資料湖中的組態資料
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖組態表中的內容。資料表列出內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
**Topics**
+ [客服人員階層群組](#agent-hierarchy-groups)
+ [轉接設定檔](#data-lake-routing-profiles)
+ [使用者](#data-lake-users)
## 客服人員階層群組
資料表名稱：agent\$1hierarchy\$1groups
複合主鍵：agent\$1hierarchy\$1group\$1id
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有聯絡人 AWS 的帳戶 ID。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1id | string | 使用者的階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1arn | string | 階層群組的 ARN。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1name | string | 階層群組的名稱。 |
| last\$1modified\$1region | string | 此資源上次修改 AWS 區域 的 。 |
| last\$1modified\$1timestamp | timestamp | 上次修改此資源時的時間戳記。 |
| is\$1active | Boolean | 代理程式階層群組是否存在或已被刪除。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 轉接設定檔
資料表名稱：routing\$1profiles
複合主鍵：agent\$1routing\$1profile\$1id
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| agent\$1routing\$1profile\$1id | string | 轉接設定檔的識別符。 |
| agent\$1routing\$1profile\$1arn | string | 轉接設定檔的 ARN。 |
| routing\$1profile\$1name | string | 轉接設定檔的名稱。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| agent\$1availability\$1timer | string | 具有此轉接設定檔的客服人員，其轉接順序是否根據最長閒置時間或自上次傳入聯絡之後的時間計算。 |
| default\$1outbound\$1queue\$1id | string | 轉接設定檔的預設外撥佇列。 |
| routing\$1profile\$1description | string | 轉接設定檔的描述。 |
| last\$1modified\$1region | string | 此資源上次修改 AWS 區域 的 。 |
| last\$1modified\$1timestamp | 時間戳記 | 上次修改此資源時的時間戳記。 |
| is\$1active | Boolean | 客服人員是否存在或已刪除。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 使用者
資料表名稱：users
複合主鍵：user\$1id
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| user\$1id | string | 使用者帳戶的識別符。 |
| user\$1arn | string | 使用者帳戶的 ARN。 |
| directory\$1user\$1id | string | 目錄中用於身分管理的使用者帳戶的識別碼。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1id | string | 使用者的階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1arn | string | 使用者的層級 1 階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1level\$11\$1id | string | 使用者的層級 1 階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1level\$12\$1id | string | 使用者的層級 2 階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1level\$13\$1id | string | 使用者的層級 3 階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1level\$14\$1id | string | 使用者的層級 4 階層群組識別符。 |
| agent\$1hierarchy\$1group\$1level\$15\$1id | string | 使用者的層級 5 階層群組識別符。 |
| agent\$1email | string | 使用者的電子郵件地址。 |
| agent\$1secondary\$1email | string | 使用者的次要電子郵件地址。 |
| first\$1name | string | 客服人員的名字。 |
| last\$1name | string | 客服人員的姓氏。 |
| mobile | string | 使用者的手機號碼。 |
| agent\$1username | string | 客服人員在他們的 Amazon Connect 使用者帳戶輸入的使用者名稱。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| agent\$1routing\$1profile\$1id | string | 客服人員的轉接設定檔 ID。 |
| agent\$1routing\$1profile\$1arn | string | 客服人員的轉接設定檔 ARN。 |
| agent\$1security\$1profile\$1ids | array | 使用者安全性設定檔的 ID。 |
| agent\$1security\$1profile\$1arns | array | 使用者安全性設定檔的 ARN。 |
| last\$1modified\$1region | string | 此資源上次修改 AWS 區域 的 。 |
| last\$1modified\$1timestamp | 時間戳記 | 上次修改此資源時的時間戳記。 |
| after\$1contact\$1work\$1time\$1limit | int | 通話後工作 (ACW) 逾時設定 (以秒為單位)。 |
| auto\$1accept | Boolean | 自動接受設定。 |
| desk\$1phone\$1number | string | 使用者桌面電話的電話號碼。 |
| phone\$1type | string | 電話類型。 |
| is\$1active | Boolean | 客服人員是否存在或已刪除。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
| agent\$1voice\$1enhancement\$1mode | string | 客服人員使用的語音增強模式。有效值：VOICE\$1ISOLATION \$1 NOISE\$1SUPPRESSION \$1 NONE。值 null 表示尚未為此使用者設定此模式。 |
# 在 Amazon Connect 分析資料湖中預測資料
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖預測資料表中的內容。每個資料表都會列出資料表中內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
**Topics**
+ [須知事項](#data-lake-forecasting-data-important)
+ [預測群組資料表](#data-lake-forecast-groups)
+ [長期預測資料表](#data-lake-longterm-forecasts)
+ [短期預測資料表](#data-lake-shortterm-forecasts)
+ [當日預測資料表](#data-lake-intraday-forecasts)
+ [需求群組資料表](#data-lake-demand-groups)
+ [需求群組定義資料表](#data-lake-demand-group-definition)
## 須知事項
+ 您可以使用本主題中所述的資料表來存取資料湖中已發佈的預測資料。
+ 預測群組資料表會儲存版本控制記錄。當預測群組詳細資訊變更時，會建立新的版本，例如，從預測群組新增或移除佇列。您可以使用 forecast\$1group\$1version 的最高值來取得最新的記錄。
+ 您可以使用下列欄，將預測群組資料表加入長期和短期預測資料表：forecast\$1group\$1arn 和 forecast\$1group\$1version。
## 預測群組資料表
資料表名稱：forecast\$1groups
複合主鍵：\$1instance\$1id，forecast\$1group\$1arn，forecast\$1group\$1version\$1
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| forecast\$1group\$1arn | String | 預測群組的 ARN。 |
| forecast\$1group\$1version | Number | 預測群組的版本。每次對預測群組進行變更時都會建立新的版本，例如新增佇列。 |
| forecast\$1group\$1name | String | 預測群組的名稱。 |
| instance\$1arn | String | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| is\$1deleted | Boolean | 預測群組是否已刪除。 |
| last\$1updated\$1timestamp | String | 上次建立/更新/刪除預測群組時的 epoch 時間戳記，以毫秒為單位。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 資料湖上次處理記錄的時間戳記。這可能包括轉換和回填程序。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 長期預測資料表
資料表名稱：long\$1term\$1forecasts
複合主鍵：\$1instance\$1id，long\$1term\$1forcast\$1id\$1
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| long\$1term\$1forcast\$1id | String | 預測資料列的唯一識別符。索引鍵是多個值的雜湊：instanceId、forecastGroupId、forecastGroupVersion、forecastType、queueId、channel、forecastStarttime、creationTime。 |
| forecast\$1group\$1arn | String | 預測群組的 ARN。 |
| forecast\$1group\$1version | Number | 預測群組的版本。 |
| 間隔 | String | 預測資料的時間間隔。例如，長期預測資料為「每日」。 |
| queue\$1id | String | 預測的佇列 ID。 |
| 通道 | String | 預測的通道。例如，VOICE。 |
| forecast\$1interval\$1start\$1time\$1ms | 時間戳記 | 此資料列時間間隔開始時間的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| creation\$1timestamp\$1ms | 時間戳記 | 第一次計算或發佈此預測時的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| computed\$1timestamp\$1ms | 時間戳記 | 第一次計算此預測時的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| published\$1timestamp\$1ms | 時間戳記 | 第一次發佈此預測時的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| timezone | String | 預測的時區，例如 UTC。 |
| is\$1published | Boolean | 此預測是否已發佈。 |
| average\$1handle\$1time | Number | 預測資料列的平均處理時間指標值。 |
| contact\$1volume | Number | 預測資料列的聯絡量指標值。 |
| average\$1handle\$1time\$1override | Number | 平均處理時間指標的客戶套用覆寫值。 |
| contact\$1volume\$1override | Number | 聯絡量指標值的客戶套用覆寫值。 |
| instance\$1arn | String | 預測的 Amazon Connect 執行個體 ARN。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 資料湖上次處理記錄的時間戳記。這可能包括轉換和回填程序。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 短期預測資料表
資料表名稱：short\$1term\$1forecasts
複合主鍵：\$1instance\$1id，short\$1term\$1forecast\$1id\$1
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| short\$1term\$1forecast\$1id | String | 預測資料列的唯一識別符。索引鍵是多個值的雜湊：instanceId、forecastGroupId、forecastGroupVersion、forecastType、queueId、channel、forecastStarttime、creationTime。 |
| forecast\$1group\$1arn | String | 預測資料列的預測群組 ARN。 |
| forecast\$1group\$1version | Number | 預測群組的版本。 |
| 間隔 | String | 預測資料列的時間間隔。例如，FIFTEEN\$1MINUTES 適用於短期 15 分鐘預測資料列。 |
| queue\$1id | String | 預測的佇列 ID。 |
| 通道 | String | 此預測的通道，例如 VOICE。 |
| forecast\$1interval\$1start\$1time\$1ms | 時間戳記 | 此資料列時間間隔開始時間的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| creation\$1timestamp\$1ms | 時間戳記 | 第一次計算或發佈此預測時的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| computed\$1timestamp\$1ms | 時間戳記 | 第一次計算此預測時的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| published\$1timestamp\$1ms | 時間戳記 | 第一次發佈此預測時的 Epoch，以毫秒為單位。 |
| is\$1published | Boolean | 此預測是否已發佈。 |
| average\$1handle\$1time | Number | 預測資料列的平均處理時間指標值。 |
| contact\$1volume | Number | 預測資料列的聯絡量指標值。 |
| average\$1handle\$1time\$1override | Number | 平均處理時間指標的客戶套用覆寫值。 |
| contact\$1volume\$1override | Number | 聯絡量指標值的客戶套用覆寫值。 |
| instance\$1arn | String | 預測的 Amazon Connect 執行個體 ARN。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 資料湖上次處理記錄的時間戳記。這可能包括轉換和回填程序。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 當日預測資料表
資料表名稱：intraday\$1forecasts
複合主鍵：\$1instance\$1id，intraday\$1forecast\$1id\$1
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| intraday\$1forecast\$1id | string | 此當日預測資料的唯一識別符。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有 Intraday Forecast AWS 之帳戶的識別符。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。您可以在執行個體的 Amazon Resource Name (ARN) 中[找到執行個體 ID](find-instance-arn.md)。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的執行個體 ARN。 |
| 通道 | string | 用於聯絡您的聯絡中心的方式。 |
| queue\$1arn | string | 佇列的 Amazon Resource Name。 |
| forecast\$1interval\$1start\$1time | 時間戳記 | 預測間隔的開始時間戳記。 |
| creation\$1timestamp | 時間戳記 | 在預測系統中計算預測時。 |
| average\$1handle\$1time | Double | 預測指標資料：平均處理時間。 |
| average\$1queue\$1answer\$1time | Double | 預測指標資料：平均佇列接聽時間。 |
| contact\$1volume | Double | 預測指標資料：聯絡量。 |
| effective\$1agent\$1staffing | Double | 預測指標資料：有效的客服人員人員配置。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 需求群組資料表
資料表名稱： `demand_group`
複合主鍵：`{instance_id, demand_group_arn, demand_group_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| demand\$1group\$1arn | string | 需求群組的 ARN。 |
| demand\$1group\$1version | Long | 需求群組的版本。每次對需求群組進行變更時都會建立新的版本，例如新增佇列。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| demand\$1group\$1name | string | 需求群組的名稱。 |
| foecast\$1group\$1arn | string | 預測群組的 ARN。 |
| is\$1deleted | Boolean | 是否刪除需求群組。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 需求群組上次created/updated/deleted時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 需求群組定義資料表
資料表名稱： `demand_group_definitions`
複合主鍵：`{instance_id, demand_group_definition_id}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| demand\$1group\$1definition\$1id | string | demandGroup 定義列的唯一識別符。 |
| demand\$1group\$1arn | string | 需求群組的 ARN。 |
| demand\$1group\$1version | Long | 需求群組的版本。每次對需求群組進行變更時都會建立新的版本，例如新增佇列。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| queue\$1id | string | 屬於需求群組的佇列 ID。 |
| is\$1deleted | Boolean | 是否刪除需求群組。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 需求群組上次created/updated/deleted時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
# Amazon Connect 資料湖中的外撥行銷活動資料
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖對外行銷活動事件表中的內容。資料表列出內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
## 傳出行銷活動事件
資料表名稱：outbound\$1campaign\$1events
複合主鍵：`campaign_event_id`、`instanceId`
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| account\$1profile\$1id | String | 指定客戶設定檔中帳戶型設定檔的設定檔識別符。 |
| instance\$1id | String | Amazon Connect 執行個體的識別符。 |
| instance\$1arn | String | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| aws\$1account\$1id | String | 擁有對外行銷活動 AWS 之帳戶的識別符。 |
| campaign\$1id | String | 對外行銷活動的識別符。 |
| campaign\$1name | String | 對外行銷活動的名稱。 |
| campaign\$1initiation\$1type | String | 為對外行銷活動選取的行銷活動啟動方法。例如：CUSTOMER\$1SEGMENT、CUSTOMER\$1EVENT。 |
| campaign\$1execution\$1timestamp | 時間戳記 | 表示每個行銷活動執行開始的時間戳記。重複執行的行銷活動可以存在多個時間戳記。 |
| campaign\$1event\$1id | String | 每個對外行銷活動事件的唯一識別符。 |
| campaign\$1event\$1type | String | 特定對外行銷活動事件類型。 *行銷活動事件：* [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/data-lake-outbound-campaigns-data.html) *電子郵件事件：* [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/data-lake-outbound-campaigns-data.html) *簡訊事件：* [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/data-lake-outbound-campaigns-data.html) *電話語音事件：* [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/data-lake-outbound-campaigns-data.html) |
| campaign\$1event\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，指出對外行銷活動事件發生的時間。 |
| delivery\$1attempt\$1id | String | 傳出通訊交付嘗試的識別符。 |
| 通道 | String | 用於聯絡您的聯絡中心的方式。例如：VOICE、CHAT、EMAIL。當不適用此值時，此欄位的行銷活動事件可能空白。 |
| 子類型 | String | 用來聯絡行銷活動收件者的對外行銷活動交付模式。例如：connect:Email、connect:SMS、connect:Telephony。注意：電話語音包含客服人員輔助語音、自動語音交付模式。當不適用此值時，此欄位的行銷活動事件可能空白。 |
| profile\$1id | String | Amazon Connect Customer Profile 的唯一識別符。注意：只有在您使用 Amazon Connect Customer Profiles 提供的分段功能時，才能使用此屬性。 |
| campaign\$1segment\$1arn | String | 使用者區段的 ARN。注意：只有在您使用 Amazon Connect Customer Profiles 提供的分段功能時，才能使用此屬性。 |
| campaign\$1url\$1link\$1click | String | 對外行銷活動收件者點按的 URL 連結。此屬性適用於電子郵件行銷活動。 |
| campaign\$1is\$1final\$1status | Boolean | 如果這是訊息的最終狀態，則設定為 True。有中繼訊息狀態，接收最終狀態最多可能需要 72 小時。此屬性適用於簡訊行銷活動。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 |
| lambda\$1function\$1arn | String | 外撥行銷活動調用的 Lambda 函數 ARN。 |
| lambda\$1invocation\$1result | String | Lambda 函數調用嘗試的結果。設定為 SUCCESS：傳出行銷活動成功叫用 Lambda 函數並收到回應，包括[函數錯誤](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_Invoke.html#API_Invoke_ResponseSyntax)和格式不正確的回應。設定為 ERROR：傳出行銷活動無法叫用 Lambda 函數或無法確認成功叫用 （例如逾時）。 |
| orchestration\$1event\$1context\$1subtype | String | 為傳出行銷活動事件提供額外的精細程度，指出未達到目標的特定原因。 |
## 資源標籤
資料表名稱： `amazon_connect_resource_tags`
複合主鍵：`{instance_id, aws_account_id, resource_arn, record_creation_timestamp} `
| **Column (欄)** | **類型** | **Description** |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| aws\$1account\$1id | string | 擁有資源 AWS 的帳戶 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| record\$1creation\$1timestamp | 時間戳記 | 資源上標籤變更時的時間戳記。 |
| resource\$1arn | string | Amazon Connect 資源的 ARN。 |
| 標籤 | map(string,string) | 與 Amazon Connect 資源相關聯的標籤。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示上次資料湖碰觸記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
# 在 Amazon Connect 分析資料湖中排程資料
本主題詳細說明 Amazon Connect 資料湖排程表中的內容。資料表列出內容的欄、類型和描述。
有兩種方式可存取分析資料湖並設定要共用的資料：
+ [選項 1：使用 Amazon Connect 主控台](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [選項 2：使用 CLI 或 CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)
如果您無法使用「選項 1」存取排程資料表，請嘗試使用「選項 2」。
**Topics**
+ [員工排程設定檔](#data-lake-staff-scheduling-profile)
+ [輪班活動](#data-lake-shift-activities)
+ [輪班設定檔](#data-lake-shift-profiles)
+ [人員配置群組](#data-lake-staffing-groups)
+ [人員配置群組 - 預測群組](#data-lake-staffing-groups-forecast-groups)
+ [人員配置群組 - 主管](#data-lake-staffing-groups-supervisors)
+ [員工輪班](#staff-shifts)
+ [員工輪班活動](#data-lake-staff-shift-activities)
+ [員工休假餘額變更](#data-lake-staff-timeoff-balance-changes)
+ [員工休假](#data-lake-staff-timeoffs)
+ [員工休假間隔](#data-lake-staff-timeoff-intervals)
+ [員工需求群組](#data-lake-staff_demand_group)
+ [人員配置群組需求群組](#data-lake-staffing-groups-demand-groups)
+ [員工輪班活動分配](#data-lake-staff-shift-activity-allocation)
+ [排程指標](#data-lake-schedule-metrics)
+ [排程目標](#data-lake-schedule-goals)
+ [輪班輪換模式](#data-lake-shift-rotation-patterns)
+ [輪班輪換步驟](#data-lake-shift-rotation-steps)
+ [資料結構描述](#data-lake-data-schema)
+ [範例查詢](#data-lake-sample-queries)
## 員工排程設定檔
資料表名稱：`staff_scheduling_profile`
複合主鍵：`{instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version} `
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員的 ARN。 |
| staff\$1scheduling\$1profile\$1version | bigint | 員工排程設定檔版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| staffing\$1group\$1arn | string | 指派給客服人員之人員配置群組的 ARN。 |
| start\$1timestamp | 時間戳記 | 在「員工規則」中設定的客服人員 StartTimestamp (排程只會在此時間戳記之後產生)。 |
| end\$1timestamp | 時間戳記 | 在「員工規則」中設定的客服人員 EndTimestamp (產生排程的時間不會超過此時間戳記)。 |
| shift\$1profile\$1arn | string | 員工規則中指派給客服人員的輪班設定檔 ARN。與 Shift 輪換模式互斥。 |
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | string | 員工規則中指派給客服人員的輪班輪換模式 ARN。與 Shift Profile 互斥。 |
| shift\$1rotation\$1start\$1step\$1id | bigint | 代理程式在指派的 Shift 輪換模式中開始的步驟 ID。 |
| timezone | string | 為客服人員設定的時區。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果客服人員已刪除，請設定為 True。否則設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除員工排程設定檔時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 輪班活動
資料表名稱：`shift_activities`
複合主鍵：`{instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1activity\$1arn | string | 輪班活動的 ARN。 |
| shift\$1activity\$1version | bigint | 輪班活動版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| shift\$1activity\$1name | string | 輪班活動的名稱。 |
| type | string | 輪班活動的類型。可能的值為：PRODUCTIVE、NON\$1PRODUCTIVE 和 LEAVE。 |
| sub\$1type | string | 輪班活動的子類型。這僅適用於 NON\$1PRODUCTIVE 類型活動。可能的值為：BREAK\$1OR\$1MEAL 和 NONE。 |
| is\$1adherence\$1tracked | Boolean | 如果輪班活動設定為遵循追蹤，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| is\$1paid | Boolean | 如果輪班活動設定為已支付，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除輪班活動，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除輪班活動時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 輪班設定檔
資料表名稱：`shift_profiles`
複合主鍵：`{instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1profile\$1arn | string | 輪班設定檔的 ARN。 |
| shift\$1profile\$1version | bigint | 輪班設定檔版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| shift\$1profile\$1name | string | 輪班設定檔的名稱。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除輪班設定檔，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除輪班設定檔時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 人員配置群組
資料表名稱：`staffing_groups`
複合主鍵：`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| staffing\$1group\$1arn | string | 人員配置群組的 ARN。 |
| staffing\$1group\$1version | bigint | 人員配置群組版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| staffing\$1group\$1name | string | 人員配置群組的名稱。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除人員配置群組，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除人員配置群組時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 人員配置群組 - 預測群組
資料表名稱：`staffing_group_forecast_groups `
複合主鍵：`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}`
應透過在 `staffing_group_arn` 和 `staffing_group_version` 上聯結 `staffing_groups` 資料表來查詢此資料表。
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| staffing\$1group\$1arn | string | 人員配置群組的 ARN。 |
| staffing\$1group\$1version | bigint | 人員配置群組版本。 |
| forecast\$1group\$1arn | string | 與人員配置群組相關聯的預測群組 ARN。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| is\$1deleted | Boolean | 當人員配置群組 - 預測群組關聯有效時，設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新人員配置群組時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 人員配置群組 - 主管
資料表名稱：`staffing_group_supervisors`
複合主鍵：`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn} `
應透過在 `staffing_group_arn` 和 `staffing_group_version` 上聯結 `staffing_groups` 資料表來查詢此資料表。
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| staffing\$1group\$1arn | string | 人員配置群組的 ARN。 |
| staffing\$1group\$1version | bigint | 人員配置群組版本。 |
| supervisor\$1arn | string | 與人員配置群組相關聯之主管的客服人員 ARN。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| is\$1deleted | Boolean | 當人員配置群組 - 預測群組關聯有效時，設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新人員配置群組時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工輪班
資料表名稱：`staff_shifts`
複合主鍵：`{instance_id, shift_id, shift_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1id | string | 輪班的 ID。 |
| shift\$1version | bigint | 輪班版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員的 ARN。 |
| shift\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 輪班開始時的時間戳記。 |
| shift\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 輪班結束時的時間戳記。 |
| created\$1timestamp | 時間戳記 | 建立輪班時的時間戳記。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除輪班，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除輪班時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工輪班活動
資料表名稱：`staff_shift_activities`
複合主鍵：`{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}`
應透過在 `shift_id` 和 `shift_version` 上聯結 `staff_shifts` 資料表來查詢此資料表。
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1id | string | 輪班的 ID。 |
| shift\$1version | bigint | 輪班版本。 |
| activity\$1id | string | 活動的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| activity\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 活動開始時的時間戳記。 |
| activity\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 活動結束時的時間戳記。 |
| shift\$1activity\$1arn | string | 輪班活動的 ARN。如果 shift\$1activity\$1arn 為 null，則表示 'Work' 活動。 |
| activity\$1status | string | 活動的狀態。如果活動與休假重疊，這會設定為 INACTIVE。 |
| is\$1overtime | Boolean | 如果活動是加班的一部分，則設定為 True。否則設定為 False。 |
| is\$1deleted | Boolean | 當輪班活動有效時，設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新輪班時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工休假餘額變更
資料表名稱：`staff_timeoff_balance_changes`
複合主鍵：`{instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| account\$1id | string | AWS 帳戶的 ID。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員的 ARN。 |
| shift\$1activity\$1arn | string | 配置此餘額之輪班活動的 ARN。 |
| timeoff\$1balance\$1version | bigint | 休假餘額版本，用來表示變更順序的遞增數字。 |
| balance\$1update\$1source | string | 餘額更新的來源。可能的值為 TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1UPLOAD、CONNECT\$1TIME\$1OFF\$1REQUEST、SCHEDULE\$1PUBLISH、CSV\$1TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1DELETION、TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1BACKFILL、SYSTEM\$1UPDATE |
| timeoff\$1id | string | 造成此餘額變更的休假 ID，如果有的話。 |
| last\$1updated\$1by | string | 造成此餘額變更的客服人員 ARN，如果有的話。 |
| balance\$1change\$1in\$1hours | double | 透過此變更 (以小時為單位) 更新的休假餘額量。如果此值為正數，則此變更會計入休假餘額。如果此值為負數，則此變更會扣除休假餘額。此值未針對任何餘額上傳和刪除事件定義。 |
| remaining\$1balance\$1in\$1hours | double | 此變更事件之後的剩餘休假餘額時數。此值未針對任何餘額刪除事件定義。 |
| last\$1created\$1timestamp | 時間戳記 | 建立休假餘額變更記錄時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工休假
資料表名稱：`staff_timeoffs`
複合主鍵：`{instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| timeoff\$1id | string | 休假的 ID。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員的 ARN。 |
| timeoff\$1version | bigint | 休假版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| timeoff\$1type | string | 休假的類型。可能的值為：TIME\$1OFF 和 VOLUNTARY\$1TIME\$1OFF。 |
| timeoff\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 休假開始時的時間戳記。 |
| timeoff\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 休假結束時的時間戳記。 |
| timeoff\$1status | string | 休假的狀態。可能的值為：PENDING\$1CREATE、PENDING\$1UPDATE、PENDING\$1CANCEL、PENDING\$1ACCEPT、PENDING\$1APPROVE、PENDING\$1DECLINE、APPROVED、ACCEPTED、REJECTED、CANCELLED、WAITING\$1ACCEPT 和 WAITING\$1APPROVE。WAITING 狀態表示休假正在等待使用者動作。PENDING 狀態表示休假正在等待使用者動作的系統處理。 |
| shift\$1activity\$1arn | string | 用於休假之輪班活動的 ARN。 |
| effective\$1timeoff\$1hours | double | 有效休假時數總計。有效休假時數是根據[休假扣除邏輯](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions)計算的。這只會針對 TIME\$1OFF 類型設定。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除休假時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工休假間隔
資料表名稱：`staff_timeoff_intervals`
複合主鍵：\$1`instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}`
應透過在 `timeoff_id` 和 `timeoff_version` 上聯結 `staff_timeoffs` 資料表來查詢此資料表。
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| timeoff\$1id | string | 休假的 ID。 |
| timeoff\$1version | bigint | 休假版本。 |
| interval\$1id | string | 休假間隔的 ID。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| timeoff\$1interval\$1start\$1timestamp | 時間戳記 | 特定休假間隔開始時的時間戳記。 |
| timeoff\$1interval\$1end\$1timestamp | 時間戳記 | 特定休假間隔結束時的時間戳記。 |
| interval\$1effective\$1timeoff\$1hours | double | 此特定休假間隔的有效休假時數。有效休假時數是根據[休假扣除邏輯](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions)計算的。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新/刪除休假時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工需求群組
資料表名稱： `staff_demand_group`
複合主鍵：`{instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| agent\$1arn | string | 客服人員的 ARN。 |
| demand\$1group\$1arn | string | 需求群組的 ARN。 |
| staff\$1demand\$1group\$1version | Long | 此代理程式需要群組關聯的版本 |
| priority | string | 此代理程式的需求群組優先順序。可以是低、中或高 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| is\$1override | Boolean | 如果這是客服人員至需求群組關聯是客服人員層級覆寫，則設定為「true」。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除客服人員對需求群組關聯，則設為 true。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新客服人員至需求群組關聯的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 人員配置群組需求群組
資料表名稱： `staffing_group_demand_group`
複合主鍵：`{instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| staffing\$1group\$1arn | string | 人員配置群組的 ARN。 |
| demand\$1group\$1arn | string | 需求群組的 ARN。 |
| staffing\$1group\$1demand\$1group\$1version | Long | 此人員配置群組對需求群組關聯的版本 |
| priority | string | 此人員配置群組之需求群組的優先順序。可以是低、中或高 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除人員配置群組與需求群組的關聯，則設為 true。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | created/updated/deleted人員配置群組至需求群組關聯的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 員工輪班活動分配
資料表名稱： `staff_shift_activity_allocations`
複合主鍵：`{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1id | string | 輪班的 ID。 |
| shift\$1version | Long | 輪班版本。 |
| activity\$1id | string | 活動的 ID。 |
| demand\$1group\$1arn | string | 需求群組的 ARN。 |
| foecast\$1group\$1arn | string | 預測群組的 ARN。 |
| allocation\$1percentage | double | 活動配置給需求群組的百分比。 |
| is\$1deleted | Boolean | 當 StaffingGroup-ForecastGroupassociation 有效時，設定為 False。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新人員配置群組時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 排程指標
資料表名稱：`schedule_metrics`
複合主鍵：`{instance_id, metric_id, interval_start_timestamp}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| metric\$1id | string | 指標值的唯一識別符 |
| aws\$1account\$1id | string | AWS 帳戶的 ID。 |
| entity\$1type | string | 表示指標是用於預測群組還是需求群組。 |
| entity\$1arn | string | 預測群組或需求群組的 Arn |
| 通道 | string | 表示媒體頻道，例如語音、聊天。如果資料列包含非頻道層級的指標，則會填入為 ALL |
| interval\$1start\$1timestamp | timestamp | 表示間隔開始的時間戳記 |
| required\$1agent\$1count | float | 表示預測的客服人員計數 |
| scheduled\$1agent\$1count | float | 表示排程代理程式計數 |
| scheduled\$1occupancy | float | 表示佔用百分比 |
| scheduled\$1service\$1level\$1percentage | float | 表示排程服務層級百分比 |
| service\$1level\$1seconds | integer | 表示服務層級秒數 |
| scheduled\$1average\$1speed\$1of\$1answer | float | 表示平均接聽速度 |
| is\$1deleted | boolean | 表示是否刪除指標 |
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | 建立指標記錄時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 排程目標
資料表名稱：`schedule_goals`
複合主鍵：`{instance_id, goal_id}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| goal\$1id | string | 目標值的唯一識別符 |
| aws\$1account\$1id | string | AWS 帳戶的 ID。 |
| entity\$1type | string | 表示目標是用於預測群組或需求群組。 |
| entity\$1arn | string | 預測群組或需求群組的 Arn |
| 通道 | string | 表示媒體頻道，例如語音、聊天。 |
| start\$1date\$1timestamp | timestamp | 表示目標開始的時間戳記 |
| end\$1date\$1timestamp | timestamp | 表示目標結束的時間戳記 |
| goal\$1service\$1level\$1percentage | float | 表示目標服務水準百分比 |
| goal\$1service\$1level\$1seconds | integer | 表示服務層級秒數 |
| goal\$1average\$1speed\$1of\$1answer | float | 表示平均接聽速度 |
| is\$1deleted | boolean | 表示目標是否已刪除 |
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | 建立目標記錄時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 時間戳記，顯示資料湖上次處理記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 輪班輪換模式
資料表名稱：`shift_rotation_patterns`
複合主鍵：`{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version}`
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | string | 輪班輪換模式的 ARN。 |
| shift\$1rotation\$1pattern\$1version | bigint | 輪班輪換模式版本。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| shift\$1rotation\$1pattern\$1name | string | Shift 輪換模式的名稱。 |
| start\$1date | string | 輪班輪換模式的開始日期yyyy-mm-dd，格式為 。 |
| is\$1deleted | Boolean | 如果刪除輪班輪換模式，則設為 True。否則設定為 False。 |
| last\$1updated\$1by | string | created/updated/deleted輪班輪換模式之使用者的 ARN。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | created/updated/deleted輪班輪換模式時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 輪班輪換步驟
資料表名稱：`shift_rotation_steps`
複合主鍵：`{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id}`
應透過在 `shift_rotation_pattern_arn` 和 `shift_rotation_pattern_version` 上聯結 `shift_rotation_patterns` 資料表來查詢此資料表。
| 資料行 | Type | 說明 |
| --- | --- | --- |
| instance\$1id | string | Amazon Connect 執行個體的 ID。 |
| shift\$1rotation\$1pattern\$1arn | string | 輪班輪換模式的 ARN。 |
| shift\$1rotation\$1pattern\$1version | bigint | 輪班輪換模式版本。 |
| step\$1id | bigint | 輪班輪換模式內步驟的 ID。步驟會依序編號 (1、2、3、...最多 52 個）。 |
| instance\$1arn | string | Amazon Connect 執行個體的 ARN。 |
| shift\$1profile\$1arn | string | 與輪換步驟相關聯的輪班設定檔 ARN。 |
| duration | bigint | 輪換步驟的持續時間，以週為單位。 |
| is\$1deleted | Boolean | 當 Shift 輪換步驟有效時，設定為 False。 |
| last\$1updated\$1by | string | 建立/更新輪班輪換模式之使用者的 ARN。 |
| last\$1updated\$1timestamp | 時間戳記 | 建立/更新輪班輪換模式時的時間戳記。 |
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 時間戳記 | 時間戳記，顯示資料湖上次觸碰記錄的時間。這可能包括轉換和回填。此欄位無法用來判斷可靠的資料新鮮度。 |
## 資料結構描述
以下是實體關係圖，顯示 Amazon Connect 資料湖中排程資料表之間的結構和關係。
每個資料表會顯示其主索引鍵和屬性及其資料類型。圖表說明這些資料表如何透過外部索引鍵關係相互關聯，提供排程資料模型的全面檢視。
![\[實體關係圖，顯示 Amazon Connect 分析資料湖中排程資料表之間的結構和關係。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/data-lake-scheduling-tables-overview-1.png)
## 範例查詢
### 1. 查詢以取得在特定預測群組上工作之客服人員的所有排程輪班活動
`SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'`
完成下列步驟以建立上述的 `agent_scheduled_shift_activities_view`。
**步驟 1：建立檢視以取得主管名稱**
```
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
```
**步驟 2：建立檢視以取得與客服人員相關聯的人員配置群組和預測群組**
```
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
```
**步驟 3：取得最新的輪班活動**
```
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)
```
**步驟 4：建立檢視以取得客服人員排程輪班活動**
```
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. 查詢以取得特定預測群組中客服人員的所有休假請求
` SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup' `
使用下列查詢來建立上述的 `agent_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
```
# Amazon Connect 分析資料湖中的資料保留
Amazon Connect 中的資料湖保留系統會維護連續 25 個月的可存取資料時段，並於 UTC 上午 12 點更新截止日期。例如，如果您在 2025 年 9 月 1 日上午 03:00 UTC 存取資料湖，Amazon Connect 將提供從 2023 年 8 月 1 日上午 12:00 UTC 開始的資料存取權，而在此截止日期之前的任何資料將無法存取。
每個資料湖資料表都會使用指定的時間戳記欄位進行存留期計算。下表列出每個資料湖資料表名稱及其存留期時間戳記欄的名稱。
| **資料表名稱** | **存留期時間戳記欄** |
| --- | --- |
| agent\$1queue\$1statistic\$1record | interval\$1end\$1time |
| agent\$1statistic\$1record | interval\$1end\$1time |
| contact\$1evaluation\$1record | evaluation\$1submitted\$1timestamp |
| contact\$1flow\$1events | start\$1timestamp |
| contact\$1lens\$1conversational\$1analytics | disconnect\$1timestamp |
| contact\$1statistic\$1record | disconnect\$1timestamp |
| contact\$1record | disconnect\$1timestamp |
| staff\$1shift\$1activities | last\$1updated\$1timestamp |
| staff\$1shifts | last\$1updated\$1timestamp |
| staff\$1timeoffs | last\$1updated\$1timestamp |
| staff\$1timeoff\$1intervals | last\$1updated\$1timestamp |
| short\$1term\$1forecasts | creation\$1timestamp |
| long\$1term\$1forecasts | creation\$1timestamp |
| outbound\$1campaign\$1events | campaign\$1event\$1timestamp |
| schedule\$1metrics | last\$1updated\$1timestamp |
| schedule\$1goals | last\$1updated\$1timestamp |
| bot\$1conversations | bot\$1conversation\$1end\$1timestamp |
| bot\$1intents | bot\$1conversation\$1end\$1timestamp |
| bot\$1slots | bot\$1conversation\$1end\$1timestamp |
| intraday\$1forecasts | creation\$1timestamp |