Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Planungsdaten im Connect Customer Analytics-Datensee

In diesem Thema wird der Inhalt der Data Lake-Scheduling-Tabellen von Connect Customer detailliert beschrieben. In den Tabellen sind die Spalte, der Typ und die Beschreibung des Inhalts aufgeführt.

Es gibt zwei Möglichkeiten, auf den Analytics Data Lake zuzugreifen und Daten für die gemeinsame Nutzung zu konfigurieren:

Wenn Sie mit Option 1 nicht auf die Planungstabellen zugreifen können, versuchen Sie es mit Option 2.

Personalplanungsprofil

Name der Tabelle: staff_scheduling_profile

Beschreibung: Enthält die Konfiguration der Agentenplanung, einschließlich der Zuweisung von Personalgruppen, der Zuweisung von Schichtprofilen oder Rotationsmustern und des Gültigkeitsfensters für die Terminplanung.

Primärschlüssel: instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version

Schlüssel verbinden:

Verschiebungsaktivitäten

Name der Tabelle: shift_activities

Beschreibung: Definiert die Arten von Aktivitäten, die innerhalb von Schichten zugewiesen werden können, einschließlich Aktivitätstyp (produktiv, unproduktiv, Urlaub), Überwachung der Einhaltung der Vorschriften und bezahlter Status.

Primärschlüssel: instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version

Schlüssel verbinden:

Schichtprofile

Name der Tabelle: shift_profiles

Beschreibung: Definiert Schichtprofilvorlagen, die Agenten zugewiesen werden können, und legt das Schichtmuster für die Erstellung von Zeitplänen fest.

Primärschlüssel: instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version

Schlüssel verbinden:

Personalgruppen

Name der Tabelle: staffing_groups

Beschreibung: Definiert Personalgruppen, die Agenten zu Terminplanungszwecken organisieren und als primäre Organisationseinheit für das Personalmanagement dienen.

Primärschlüssel: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version

Schlüssel verbinden:

Personalgruppen – Prognosegruppen

Name der Tabelle: staffing_group_forecast_groups

Beschreibung: Stellt den Zusammenhang zwischen Personalgruppen und Prognosegruppen dar und verknüpft die Personalkapazität mit der Bedarfsprognose.

Primärschlüssel: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn

Schlüssel verbinden:

Personalgruppen – Supervisoren

Name der Tabelle: staffing_group_supervisors

Beschreibung: Ordnet die Zuordnung von Vorgesetzten zu Personalgruppen zu und verfolgt, welche Vorgesetzten für jede Personalgruppe verantwortlich sind.

Primärschlüssel: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn

Schlüssel verbinden:

Personalschichten

Name der Tabelle: staff_shifts

Beschreibung: Enthält einzelne Schichtinstanzen, die Agenten zugewiesen sind, einschließlich der Start- und Endzeiten der Schicht sowie Metadaten zur Erstellung.

Primärschlüssel: instance_id, shift_id, shift_version

Schlüssel verbinden:

Schichtaktivitäten des Personals

Name der Tabelle: staff_shift_activities

Beschreibung: Enthält einzelne Aktivitätsblöcke innerhalb einer Schicht, einschließlich Start- und Endzeiten von Aktivitäten, Markierungen für Überstunden und Aktivitätsstatus.

Primärschlüssel: instance_id, shift_id, shift_version, activity_id

Schlüssel verbinden:

Änderungen am Urlaubsguthaben des Personals

Name der Tabelle: staff_timeoff_balance_changes

Beschreibung: Verfolgt Änderungen des Urlaubsguthabens für Agenten und zeichnet Gutschriften und Abzüge aus verschiedenen Quellen auf, darunter Uploads, Anfragen und die Veröffentlichung von Terminen.

Primärschlüssel: instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version

Partitionsschlüssel: last_created_timestamp (täglich)

Schlüssel verbinden:

Personalurlaube

Name der Tabelle: staff_timeoffs

Beschreibung: Zeichnet Urlaubsanträge und Genehmigungen für Agenten auf, einschließlich der Statusverfolgung während des Genehmigungsworkflows und der effektiven Arbeitszeiten.

Primärschlüssel: instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version

Schlüssel verbinden:

Personal-Urlaubsintervalle

Name der Tabelle: staff_timeoff_intervals

Beschreibung: Enthält die einzelnen Zeitintervalle innerhalb eines Urlaubsantrags. Dabei wird eine mehrtägige oder mehrtägige Auszeit in diskrete Intervalle mit effektiven Stunden pro Intervall aufgeteilt.

Primärschlüssel: instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id

Schlüssel verbinden:

Bedarfsgruppe für Mitarbeiter

Name der Tabelle: staff_demand_group

Beschreibung: Ordnet Agenten Bedarfsgruppen mit Prioritätszuweisungen zu und unterstützt sowohl Standardeinstellungen auf Personalgruppenebene als auch Überschreibungen auf Agentenebene für die Bedarfszuweisung.

Primärschlüssel: instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version

Schlüssel verbinden:

Personengruppen, Bedarfsgruppe

Name der Tabelle: staffing_group_demand_group

Beschreibung: Stellt die Zuordnung zwischen Personalgruppen und Bedarfsgruppen nach Priorität dar und verknüpft Organisationseinheiten mit Zielen für die Bedarfsverteilung.

Primärschlüssel: instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version

Schlüssel verbinden:

Verteilung der Aktivitäten auf Personalschichten

Name der Tabelle: staff_shift_activity_allocations

Beschreibung: Zeichnet die prozentuale Zuordnung von Schichtaktivitäten zu Bedarfsgruppen auf und ermöglicht so eine proportionale Zuweisung der Agentenkapazität auf mehrere Bedarfsgruppen innerhalb einer einzigen Aktivität.

Primärschlüssel: instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn

Schlüssel verbinden:

Zeitplanmetriken

Name der Tabelle: schedule_metrics

Beschreibung: Enthält nach Intervallen aufgeschlüsselte Leistungskennzahlen, darunter die Anzahl der benötigten Mitarbeiter im Vergleich zu den geplanten Mitarbeitern, die Belegung, den prozentualen Servicelevel und die durchschnittliche Antwortgeschwindigkeit.

Primärschlüssel: instance_id, metric_id, interval_start_timestamp

Schlüssel verbinden:

Ziele einplanen

Name der Tabelle: schedule_goals

Beschreibung: Speichert Service-Level-Ziele für die Terminplanung, einschließlich des prozentualen Ziel-Servicelevels, der Servicelevel-Sekunden und der durchschnittlichen Antwortgeschwindigkeit für Prognose- oder Bedarfsgruppen.

Primärschlüssel: instance_id, goal_id

Schlüssel verbinden:

Rotationsmuster verschieben

Name der Tabelle: shift_rotation_patterns

Beschreibung: Definiert Schichtrotationsmusterkonfigurationen, bei denen Agenten im Laufe der Zeit verschiedene Schichtprofile durchlaufen, mit einem konfigurierbaren Startdatum.

Primärschlüssel: instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version

Schlüssel verbinden:

Umschaltrotation: Schritte

Name der Tabelle: shift_rotation_steps

Beschreibung: Definiert die einzelnen Schritte innerhalb eines Schichtrotationsmusters, wobei jeweils ein Schichtprofil mit einer Dauer in Wochen verknüpft wird (bis zu 52 Schritte pro Umdrehung).

Primärschlüssel: instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id

Schlüssel verbinden:

Datenschema

Im Folgenden finden Sie ein Entitätsbeziehungsdiagramm, das die Struktur und die Beziehungen zwischen Planungstabellen im Connect Customer-Datensee zeigt.

In jeder Tabelle werden ihre Primärschlüssel und Attribute mit ihren Datentypen angezeigt. Das Diagramm veranschaulicht, wie diese Tabellen durch Fremdschlüsselbeziehungen zueinander in Beziehung stehen, und bietet so einen umfassenden Überblick über das Planungsdatenmodell.

Beispielabfragen

1. Abfrage, um alle geplanten Schichtaktivitäten von Kundendienstmitarbeitern abzurufen, die an einer bestimmten Prognosegruppe arbeiten

SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die oben genannte agent_scheduled_shift_activities_view zu erstellen.

Schritt 1: Erstellen Sie eine Ansicht, um die Namen der Supervisoren abzurufen.

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

Schritt 2: Erstellen Sie eine Ansicht, um die Personalgruppe und die Prognosegruppe abzurufen, die einem Kundendienstmitarbeiter zugeordnet sind.

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

Schritt 3: Rufen Sie die neuesten Schichtaktivitäten ab.

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)

Schritt 4: Erstellen Sie eine Ansicht, um die für den Kundendienstmitarbeiter geplanten Schichtaktivitäten abzurufen.

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. Abfrage, um alle Urlaubsanträge der Kundendienstmitarbeiter in einer bestimmten Prognosegruppe abzurufen

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die oben genannte agent_timeoff_report_view zu erstellen.

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