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Connect Customer Analytics データレイクでのデータのスケジューリング

このトピックでは、Connect Customer データレイクスケジューリングテーブルの内容について詳しく説明します。以下の表には、内容の列、タイプ、説明が一覧表示されています。

分析データレイクにアクセスし、共有するデータを設定するには、次の 2 つの方法があります。

オプション 1 を使用してスケジューリングテーブルにアクセスできない場合は、オプション 2 を試してください。

スタッフスケジューリングプロファイル

テーブル名: staff_scheduling_profile

説明: スタッフグループの割り当て、シフトプロファイルまたはローテーションパターンの割り当て、スケジューリングの有効性ウィンドウなどのエージェントスケジューリング設定が含まれます。

プライマリキー: instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version

結合キー:

シフトアクティビティ

テーブル名: shift_activities

説明: アクティビティタイプ (生産的、非生産的、休暇）、コンプライアンス追跡、有料ステータスなど、シフト内で割り当てることができるアクティビティのタイプを定義します。

プライマリキー: instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version

結合キー:

シフトプロファイル

テーブル名: shift_profiles

説明: エージェントに割り当てることができるシフトプロファイルテンプレートを定義し、スケジュール生成のシフトパターンを指定します。

プライマリキー: instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version

結合キー:

スタッフグループ

テーブル名: staffing_groups

説明: スケジューリングの目的でエージェントを整理するスタッフグループを定義し、ワークフォース管理の主要な組織単位として機能します。

プライマリキー: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version

結合キー:

スタッフィンググループ - 予測グループ

テーブル名: staffing_group_forecast_groups

説明: スタッフグループと予測グループ間の関連付けをマッピングし、ワークフォースキャパシティを需要予測にリンクします。

プライマリキー: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn

結合キー:

スタッフグループ - スーパーバイザー

テーブル名: staffing_group_supervisors

説明: スーパーバイザーの関連付けをスタッフグループにマッピングし、各スタッフグループを担当するスーパーバイザーを追跡します。

プライマリキー: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn

結合キー:

スタッフシフト

テーブル名: staff_shifts

説明: シフトの開始時刻と終了時刻、作成メタデータなど、エージェントに割り当てられた個々のシフトインスタンスが含まれます。

プライマリキー: instance_id, shift_id, shift_version

結合キー:

スタッフシフトアクティビティ

テーブル名: staff_shift_activities

説明: アクティビティの開始時刻と終了時刻、残業フラグ、アクティビティステータスなど、シフト内の個々のアクティビティブロックが含まれます。

プライマリキー: instance_id, shift_id, shift_version, activity_id

結合キー:

スタッフの休暇残高の変更

テーブル名: staff_timeoff_balance_changes

説明: エージェントの休暇残高の変更を追跡し、アップロード、リクエスト、スケジュール発行など、さまざまなソースからのクレジットと控除を記録します。

プライマリキー: instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version

パーティションキー: last_created_timestamp (毎日)

結合キー:

スタッフの休暇

テーブル名: staff_timeoffs

説明: 承認ワークフローによるステータスの追跡や実効時間など、エージェントの休暇申請と承認を記録します。

プライマリキー: instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version

結合キー:

スタッフの休暇間隔

テーブル名: staff_timeoff_intervals

説明: 休暇リクエスト内の個々の時間間隔を含み、複数日または複数期間の休暇を間隔あたりの実効時間を持つ個別の間隔に分割します。

プライマリキー: instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id

結合キー:

スタッフ需要グループ

テーブル名: staff_demand_group

説明: エージェントを優先度が割り当てられた需要グループにマッピングし、需要割り当てのスタッフグループレベルのデフォルトとエージェントレベルのオーバーライドの両方をサポートします。

プライマリキー: instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version

結合キー:

スタッフグループの需要グループ

テーブル名: staffing_group_demand_group

説明: スタッフグループと需要グループ間の関連付けを優先度でマッピングし、組織単位を需要配分ターゲットにリンクします。

プライマリキー: instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version

結合キー:

スタッフシフトアクティビティの割り当て

テーブル名: staff_shift_activity_allocations

説明: シフトアクティビティの需要グループへの配分率を記録し、1 つのアクティビティ内の複数の需要グループ間でエージェント容量を比例配分できるようにします。

プライマリキー: instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn

結合キー:

スケジュールのメトリクス

テーブル名: schedule_metrics

説明: 必要なエージェント数とスケジュールされたエージェントの数、稼働率、サービスレベルの割合、平均応答速度など、間隔ごとのスケジュールパフォーマンスメトリクスが含まれます。

プライマリキー: instance_id, metric_id, interval_start_timestamp

結合キー:

スケジュールの目標

テーブル名: schedule_goals

説明: ターゲットサービスレベルの割合、サービスレベルの秒数、予測または需要グループの平均応答速度など、スケジューリングのサービスレベルの目標を保存します。

プライマリキー: instance_id, goal_id

結合キー:

シフトローテーションパターン

テーブル名: shift_rotation_patterns

説明: 設定可能な開始日を使用して、エージェントをさまざまなシフトプロファイルを経時的に循環させるシフトローテーションパターン設定を定義します。

プライマリキー: instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version

結合キー:

シフトローテーションステップ

テーブル名: shift_rotation_steps

説明: シフトローテーションパターン内の個々のステップを定義します。各ステップは、シフトプロファイルを週単位の期間 (ローテーションあたり最大 52 ステップ) に関連付けます。

プライマリキー: instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id

結合キー:

データスキーマ

以下は、Connect Customer データレイク内のスケジューリングテーブル間の構造と関係を示すエンティティ関係図です。

各テーブルには、プライマリキーと属性がデータ型とともに表示されます。この図は、外部キー関係を通じてこれらのテーブルがどのように相互に関連しているかを示し、スケジューリングデータモデルの包括的なビューを提供します。

サンプルクエリ

1. 特定の予測グループで作業しているエージェントの、スケジュールされたシフトアクティビティをすべて取得するクエリ

SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

上記の手順を実行して agent_scheduled_shift_activities_view を作成します。

ステップ 1: ビューを作成してスーパーバイザー名を取得する

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

ステップ 2: エージェントに関連付けられたスタッフグループと予測グループを取得するビューを作成する

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

ステップ 3: 最新のシフトアクティビティを取得する

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)

ステップ 4: エージェントのスケジュールされたシフトアクティビティを取得するビューを作成する

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. 特定の予測グループ内のエージェントのすべての休暇申請を取得するクエリ

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

上記の agent_timeoff_report_view を作成するには、次のクエリを使用します。

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