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# Amazon Connect 분석 데이터 레이크에서 데이터 예약
<a name="data-lake-scheduling"></a>

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

분석 데이터 레이크에 액세스하고 공유할 데이터를 구성하는 두 가지 방법이 있습니다.
+ [옵션 1: Amazon Connect 콘솔 사용](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [옵션 2: CLI 또는 CloudShell 사용](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)

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

**Topics**
+ [직원 일정 프로필](#data-lake-staff-scheduling-profile)
+ [교대 근무 활동](#data-lake-shift-activities)
+ [교대 근무 프로필](#data-lake-shift-profiles)
+ [인력 배치 그룹](#data-lake-staffing-groups)
+ [인력 그룹 - 예측 그룹](#data-lake-staffing-groups-forecast-groups)
+ [인력 그룹 - 감독자](#data-lake-staffing-groups-supervisors)
+ [직원 교대 근무](#staff-shifts)
+ [직원 교대 근무 활동](#data-lake-staff-shift-activities)
+ [직원 잔여 휴가 변경](#data-lake-staff-timeoff-balance-changes)
+ [직원 휴가](#data-lake-staff-timeoffs)
+ [직원 휴가 간격](#data-lake-staff-timeoff-intervals)
+ [직원 수요 그룹](#data-lake-staff_demand_group)
+ [인력 배치 그룹 수요 그룹](#data-lake-staffing-groups-demand-groups)
+ [직원 교대 근무 활동 할당](#data-lake-staff-shift-activity-allocation)
+ [스케줄 지표](#data-lake-schedule-metrics)
+ [목표 예약](#data-lake-schedule-goals)
+ [교대 근무 교체 패턴](#data-lake-shift-rotation-patterns)
+ [교대 근무 교체 단계](#data-lake-shift-rotation-steps)
+ [데이터 스키마](#data-lake-data-schema)
+ [샘플 쿼리](#data-lake-sample-queries)

## 직원 일정 프로필
<a name="data-lake-staff-scheduling-profile"></a>

 테이블 이름: `staff_scheduling_profile` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version} `


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  agent\$1arn  |  문자열 |  에이전트의 ARN입니다. | 
|  staff\$1scheduling\$1profile\$1version  |  bigint  |  직원 일정 프로필 버전입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  문자열  |  에이전트가 할당된 인력 배치 그룹의 ARN입니다. | 
|  start\$1timestamp  |  타임스탬프  |  직원 규칙에 구성된 에이전트의 StartTimestamp입니다(일정은 이 타임스탬프 이후에만 생성됨). | 
|  end\$1timestamp  |  타임스탬프  |  직원 규칙에 구성된 에이전트의 EndTimestamp입니다(이 타임스탬프 이후에는 일정이 생성되지 않음). | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  문자열  |  직원 내 에이전트 규칙에 할당된 교대 근무 프로필의 ARN입니다. 교대 근무 교체 패턴에는 상호 배타적입니다. | 
|  교대\$1회전\$1패턴\$1arn  |  문자열  |  직원 내 에이전트 규칙에 할당된 교대 근무 교체 패턴의 ARN입니다. Shift Profile과 상호 배타적입니다. | 
|  shift\$1rotation\$1start\$1step\$1id  |  bigint  |  에이전트가 할당된 교대 근무 교체 패턴에서 시작하는 단계 ID입니다. | 
|  timezone  |  문자열  |  에이전트에 대해 구성된 시간대입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  에이전트가 삭제된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  직원 예약 프로필이 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 교대 근무 활동
<a name="data-lake-shift-activities"></a>

 테이블 이름: `shift_activities` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  문자열  |  교대 근무 활동의 ARN입니다. | 
|  shift\$1activity\$1version  |  bigint  |  교대 근무 활동 버전입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  shift\$1activity\$1name  |  문자열  |  교대 근무 활동의 이름입니다. | 
|  type  |  문자열  |  교대 근무 활동의 유형입니다. 가능한 값은 PRODUCTIVE, NON\$1PRODUCTIVE, LEAVE입니다. | 
|  sub\$1type  |  문자열  | 교대 근무 활동의 하위 유형입니다. 이는 NON\$1PRODUCTIVE 유형 활동에만 유효합니다. 가능한 값은 BREAK\$1OR\$1MEAL과 NONE입니다. | 
|  is\$1adherence\$1tracked  |  부울  |  교대 근무 활동이 준수 추적을 위해 구성된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  is\$1paid  |  부울  |  교대 근무 활동이 유급으로 구성된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  교대 근무 활동이 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  | 교대 근무 활동이 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 교대 근무 프로필
<a name="data-lake-shift-profiles"></a>

 테이블 이름: `shift_profiles` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  shift\$1profile\$1arn  |  문자열  |  교대 근무 프로파일의 ARN입니다. | 
|  shift\$1profile\$1version  |  bigint  |  교대 근무 프로필 버전입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  shift\$1profile\$1name  |  문자열  |  교대 근무 프로파일의 이름입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  교대 근무 프로파일이 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  | 교대 근무 프로파일이 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 인력 배치 그룹
<a name="data-lake-staffing-groups"></a>

 테이블 이름: `staffing_groups` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  문자열  |  인력 배치 그룹의 ARN입니다. | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  인력 배치 그룹 버전입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  staffing\$1group\$1name  |  문자열  |  인력 그룹의 이름입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  인력 배치 그룹이 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  인력 그룹이 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 인력 그룹 - 예측 그룹
<a name="data-lake-staffing-groups-forecast-groups"></a>

 테이블 이름: `staffing_group_forecast_groups `

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}` 

 이 테이블은 `staffing_group_arn` 및 `staffing_group_version`의 `staffing_groups` 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  문자열  |  인력 배치 그룹의 ARN입니다. | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  인력 배치 그룹 버전입니다. | 
|  forecast\$1group\$1arn  |  문자열  |  인력 배치 그룹과 연결된 예측 그룹의 ARN입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  StaffingGroup-ForecastGroup 연결이 유효한 경우 False로 설정합니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  인력 그룹이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 인력 그룹 - 감독자
<a name="data-lake-staffing-groups-supervisors"></a>

 테이블 이름: `staffing_group_supervisors` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn} `

 이 테이블은 `staffing_group_arn` 및 `staffing_group_version`의 `staffing_groups` 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  문자열  |  인력 배치 그룹의 ARN입니다. | 
|  staffing\$1group\$1version  |  bigint  |  인력 배치 그룹 버전입니다. | 
|  supervisor\$1arn  |  문자열  |  인력 그룹과 연결된 감독자의 에이전트 ARN입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  StaffingGroup-ForecastGroup 연결이 유효한 경우 False로 설정합니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  인력 그룹이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 교대 근무
<a name="staff-shifts"></a>

 테이블 이름: `staff_shifts` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_id, shift_version}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  shift\$1id  |  문자열  |  교대 근무의 ID입니다. | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  교대 근무 버전입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  agent\$1arn  |  문자열  |  에이전트의 ARN입니다. | 
|  shift\$1start\$1timestamp  |  타임스탬프  |  교대 근무 시작 시 타임스탬프입니다. | 
|  shift\$1end\$1timestamp  |  타임스탬프  | 교대 근무가 종료 시 타임스탬프입니다. | 
|  created\$1timestamp  |  타임스탬프  |  교대 근무가 생성될 때의 타임스탬프입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  교대 근무가 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  교대 근무가 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 교대 근무 활동
<a name="data-lake-staff-shift-activities"></a>

 테이블 이름: `staff_shift_activities` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}` 

 이 테이블은 `shift_id` 및 `shift_version`의 `staff_shifts` 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  shift\$1id  |  문자열  |  교대 근무의 ID입니다. | 
|  shift\$1version  |  bigint  |  교대 근무 버전입니다. | 
|  activity\$1id  |  문자열  |  활동의 ID입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  activity\$1start\$1timestamp  |  타임스탬프  |  활동이 시작될 때의 타임스탬프입니다. | 
|  activity\$1end\$1timestamp  |  타임스탬프  | 활동이 종료될 때의 타임스탬프입니다. | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  문자열  |  교대 근무 활동의 ARN입니다. shift\$1activity\$1arn이 null이면 '작업' 활동을 나타냅니다. | 
|  activity\$1status  |  문자열  |  활동 상태입니다. 활동이 휴가와 겹치는 경우 비활성으로 설정됩니다. | 
|  is\$1overtime  |  부울  |  활동이 초과 근무의 일부인 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  교대 근무 활동이 유효하면 False로 설정합니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  | 교대 근무가 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 잔여 휴가 변경
<a name="data-lake-staff-timeoff-balance-changes"></a>

 테이블 이름: `staff_timeoff_balance_changes` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  account\$1id  |  문자열  |  AWS 계정의 ID입니다. | 
|  agent\$1arn  |  문자열  |  에이전트의 ARN입니다. | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  문자열  |  이 잔여 휴가가 할당된 교대 근무 활동의 ARN입니다. | 
|  timeoff\$1balance\$1version  |  bigint  |  잔여 휴가 버전은 변경 순서를 나타내는 증분 숫자입니다. | 
|  balance\$1update\$1소스  |  문자열  |  잔액 업데이트의 소스입니다. 가능한 값은 TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1UPLOAD, CONNECT\$1TIME\$1OFF\$1REQUEST, SCHEDULE\$1PUBLISH, CSV\$1TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1DELETION, TIME\$1OFF\$1BALANCE\$1BACKFILL, SYSTEM\$1UPDATE입니다. | 
|  timeoff\$1id  |  문자열  |  이 잔여 휴가가 있는 경우 이 잔여 휴가를 변경한 휴가의 ID입니다. | 
|  last\$1updated\$1by  |  문자열  |  이 잔여 휴가를 유발한 에이전트의 ARN이 있는 경우 변경됩니다. | 
|  balance\$1change\$1in\$1hours  |  double  |  이 시간 변경을 통해 업데이트된 잔여 휴가 금액입니다. 이 값이 양수이면 이 변경으로 잔여 휴가가 누적됩니다. 이 값이 음수이면 이 변경으로 잔여 휴가가 공제됩니다. 이 값은 밸런스 업로드 및 삭제 이벤트에 대해 정의되지 않습니다. | 
|  remaining\$1balance\$1in\$1hours  |  double  |  이 변경 이벤트 후 남은 잔여 휴가 시간입니다. 이 값은 잔여 휴가 삭제 이벤트에 대해 정의되지 않습니다. | 
|  last\$1created\$1timestamp  |  타임스탬프  |  잔여 휴가 변경 레코드가 생성된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 휴가
<a name="data-lake-staff-timeoffs"></a>

 테이블 이름: `staff_timeoffs` 

 복합 프라이머리 키:`{instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  timeoff\$1id  |  문자열  |  휴가의 ID입니다. | 
|  agent\$1arn  |  문자열  |  에이전트의 ARN입니다. | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  휴가의 버전입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  timeoff\$1type  |  문자열  |  휴가의 유형입니다. 가능한 값은 TIME\$1OFF 및 VOLUNTARY\$1TIME\$1OFF입니다. | 
|  timeoff\$1start\$1timestamp  |  타임스탬프  |  휴가가 시작될 때의 타임스탬프입니다. | 
|  timeoff\$1end\$1timestamp  |  타임스탬프  |  휴가가 종료될 때의 타임스탬프입니다. | 
|  timeoff\$1status  |  문자열  |  휴가 상태입니다. 가능한 값은 PENDING\$1CREATE, PENDING\$1UPDATE, PENDING\$1CANCEL, PENDING\$1ACCEPT, PENDING\$1APPROVE, PENDING\$1DECLINE, APPROVED, ACCEPTED, REJECTED, CANCELLED, WAITING\$1ACCEPT, WAITING\$1APPROVE입니다. 대기 중 상태는 휴가가 사용자 작업을 기다리고 있음을 나타냅니다. 대기 중 상태는 휴가가 사용자 작업의 시스템 처리를 기다리고 있음을 나타냅니다. | 
|  shift\$1activity\$1arn  |  문자열  |  휴가에 사용되는 교대 근무 활동의 ARN입니다. | 
|  effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  총 유효 휴가 시간입니다. 유효 휴가 시간은 [휴가 공제 로직](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions)을 기반으로 계산됩니다. 이는 TIME\$1OFF 유형에 대해서만 설정됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  휴가가 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 휴가 간격
<a name="data-lake-staff-timeoff-intervals"></a>

 테이블 이름: `staff_timeoff_intervals` 

 복합 프라이머리 키:\$1`instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}` 

 이 테이블은 `timeoff_id` 및 `timeoff_version`의 `staff_timeoffs` 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  timeoff\$1id  |  문자열  |  휴가의 ID입니다. | 
|  timeoff\$1version  |  bigint  |  휴가의 버전입니다. | 
|  interval\$1id  |  문자열  |  휴가 간격의 ID입니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  timeoff\$1interval\$1start\$1timestamp  |  타임스탬프  |  휴가의 특정 간격이 시작될 때의 타임스탬프입니다. | 
|  timeoff\$1interval\$1end\$1timestamp  |  타임스탬프  |  휴가의 특정 간격이 끝날 때의 타임스탬프입니다. | 
|  interval\$1effective\$1timeoff\$1hours  |  double  |  이 특정 휴가 간격의 유효 휴가 시간입니다. 유효 휴가 시간은 [휴가 공제 로직](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upload-timeoff-balance.html#how-system-calculates-time-off-deductions)을 기반으로 계산됩니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  휴가가 생성/업데이트/삭제된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 수요 그룹
<a name="data-lake-staff_demand_group"></a>

테이블 이름: `staff_demand_group`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version}`


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id  | 문자열  | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| agent\$1arn  | 문자열  | 에이전트의 ARN입니다. | 
| demand\$1group\$1arn  | 문자열  | 수요 그룹의 ARN입니다. | 
| staff\$1demand\$1group\$1version  | Long  | 이 에이전트가 그룹 연결을 요구하기 위한 버전  | 
| priority  | 문자열  | 이 에이전트에 대한 수요 그룹의 우선 순위입니다. LOW, MEDIUM 또는 HIGH일 수 있습니다. | 
| instance\$1arn  | 문자열  | Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
| is\$1override  | 부울  | 에이전트-디맨드 그룹 연결이 에이전트 수준 재정의인 경우 'true'로 설정합니다. | 
| is\$1deleted  | 부울  | 에이전트와 수요 그룹 연결이 삭제되면 true로 설정합니다. | 
| last\$1updated\$1timestamp  | 타임스탬프  | 에이전트-수요 그룹 연결이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  | 타임스탬프  | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 인력 배치 그룹 수요 그룹
<a name="data-lake-staffing-groups-demand-groups"></a>

테이블 이름: `staffing_group_demand_group`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version}`


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  staffing\$1group\$1arn  |  문자열  |  인력 배치 그룹의 ARN입니다. | 
|  demand\$1group\$1arn  |  문자열  |  수요 그룹의 ARN입니다. | 
|  인력 배치\$1그룹\$1수요\$1그룹\$1버전  |  Long  | 이 인력 배치 그룹과 Demand 그룹 연결의 버전  | 
|  priority  |  문자열  |  이 인력 배치 그룹에 대한 수요 그룹의 우선 순위입니다. LOW, MEDIUM 또는 HIGH일 수 있습니다. | 
|  instance\$1arn  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  수요 그룹 연결에 대한 인력 배치 그룹이 삭제되면 true로 설정합니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  인력 배치 그룹의 수요 그룹 연결이 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 직원 교대 근무 활동 할당
<a name="data-lake-staff-shift-activity-allocation"></a>

테이블 이름: `staff_shift_activity_allocations`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn}` 


|  열  |  Type  |  설명  | 
| --- | --- | --- | 
|  instance-id  |  문자열  |  Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
|  shift\$1id  |  문자열  |  교대 근무의 ID입니다. | 
|  shift\$1version  |  Long  |  교대 근무 버전입니다. | 
|  activity\$1id  |  문자열  |  활동의 ID입니다. | 
|  demand\$1group\$1arn  |  문자열  |  수요 그룹의 ARN입니다. | 
|  foecast\$1group\$1arn  |  문자열  |  예측 그룹의 ARN입니다. | 
|  할당\$1백분율  |  double  |  Demand Group에 대한 활동 할당 비율입니다. | 
|  is\$1deleted  |  부울  |  StaffingGroup-ForecastGroupassociation이 유효한 경우 False로 설정합니다. | 
|  last\$1updated\$1timestamp  |  타임스탬프  |  인력 그룹이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프입니다. | 
|  data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp  |  타임스탬프  |  레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 스케줄 지표
<a name="data-lake-schedule-metrics"></a>

테이블 이름: `schedule_metrics`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, metric_id, interval_start_timestamp}`


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
| instance\$1arn | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| metric\$1id | 문자열 | 지표 값의 고유 식별자 | 
| aws\$1account\$1id | 문자열 | AWS 계정의 ID입니다. | 
| entity\$1type | 문자열 | 지표가 예측 그룹 또는 수요 그룹에 대한 지표인지 여부를 나타냅니다. | 
| entity\$1arn | 문자열 | 예측 그룹 또는 수요 그룹의 Arn | 
| 채널 | 문자열 | 음성, 채팅과 같은 미디어 채널을 나타냅니다. 행에 채널 수준이 아닌 지표가 포함된 경우 모두로 채워집니다. | 
| interval\$1start\$1timestamp | timestamp | 간격의 시작을 나타내는 타임스탬프 | 
| required\$1agent\$1count | 실수 | 예상 에이전트 수를 나타냅니다. | 
| 예약된\$1에이전트\$1수 | 실수 | 일정 에이전트 수를 나타냅니다. | 
| scheduled\$1occupancy | 실수 | 점유율을 나타냅니다. | 
| 예약\$1서비스\$1레벨\$1백분율 | 실수 | 일정 서비스 수준 백분율을 나타냅니다. | 
| service\$1level\$1초 | 정수 | 서비스 수준 초를 나타냅니다. | 
| 예약된\$1평균\$1응답 속도 | 실수 | 평균 응답 속도를 나타냅니다. | 
| is\$1deleted | 부울 | 지표 삭제 여부를 나타냅니다. | 
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | 지표 레코드가 생성된 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 타임스탬프 - 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간을 표시합니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 목표 예약
<a name="data-lake-schedule-goals"></a>

테이블 이름: `schedule_goals`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, goal_id}`


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
| instance\$1arn | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| goal\$1id | 문자열 | 목표 값의 고유 식별자 | 
| aws\$1account\$1id | 문자열 | AWS 계정의 ID입니다. | 
| entity\$1type | 문자열 | 목표가 예측 그룹인지 아니면 수요 그룹인지를 나타냅니다. | 
| entity\$1arn | 문자열 | 예측 그룹 또는 수요 그룹의 Arn | 
| 채널 | 문자열 | 음성, 채팅과 같은 미디어 채널을 나타냅니다. | 
| start\$1date\$1timestamp | timestamp | 목표의 시작을 나타내는 타임스탬프 | 
| end\$1date\$1timestamp | timestamp | 목표의 끝을 나타내는 타임스탬프 | 
| goal\$1service\$1level\$1percentage | 실수 | 목표 서비스 수준 백분율을 나타냅니다. | 
| goal\$1service\$1level\$1seconds | 정수 | 서비스 수준 초를 나타냅니다. | 
| goal\$1average\$1speed\$1of\$1answer | 실수 | 평균 응답 속도를 나타냅니다. | 
| is\$1deleted | 부울 | 목표 삭제 여부를 나타냅니다. | 
| last\$1updated\$1timestamp | timestamp | 목표 레코드가 생성된 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | timestamp | 타임스탬프 - 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간을 표시합니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 교대 근무 교체 패턴
<a name="data-lake-shift-rotation-patterns"></a>

테이블 이름: `shift_rotation_patterns`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version}`


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| 교대\$1회전\$1패턴\$1arn | 문자열 | 교대 근무 교체 패턴의 ARN입니다. | 
| shift\$1rotation\$1패턴\$1버전 | bigint | 교대 근무 교체 패턴 버전입니다. | 
| instance\$1arn | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
| shift\$1rotation\$1패턴\$1이름 | 문자열 | 교대 근무 교체 패턴의 이름입니다. | 
| start\$1date | 문자열 | yyyy-mm-dd 형식으로 된 교대 근무 교체 패턴의 시작 날짜입니다. | 
| is\$1deleted | 부울 | 교대 근무 교체 패턴이 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. | 
| last\$1updated\$1by | 문자열 | 교대 근무 교체 패턴을 created/updated/deleted 사용자의 ARN입니다. | 
| last\$1updated\$1timestamp | 타임스탬프 | 교대 근무 교체 패턴이 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 타임스탬프 | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 교대 근무 교체 단계
<a name="data-lake-shift-rotation-steps"></a>

테이블 이름: `shift_rotation_steps`

복합 프라이머리 키:`{instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id}`

이 테이블은 `shift_rotation_pattern_arn` 및 `shift_rotation_pattern_version`의 `shift_rotation_patterns` 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.


| 열 | Type | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. | 
| 교대\$1회전\$1패턴\$1arn | 문자열 | 교대 근무 교체 패턴의 ARN입니다. | 
| shift\$1rotation\$1패턴\$1버전 | bigint | 교대 근무 교체 패턴 버전입니다. | 
| step\$1id | bigint | 교대 근무 교체 패턴 내 단계의 ID입니다. 단계는 순차적으로 번호가 매겨집니다(1, 2, 3, ... 최대 52). | 
| instance\$1arn | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. | 
| shift\$1profile\$1arn | 문자열 | 교체 단계와 연결된 Shift Profile의 ARN입니다. | 
| duration | bigint | 교체 단계의 주 단위 기간입니다. | 
| is\$1deleted | 부울 | 교대 근무 교체 단계가 유효하면 False로 설정합니다. | 
| last\$1updated\$1by | 문자열 | 교대 근무 교체 패턴을 생성/업데이트한 사용자의 ARN입니다. | 
| last\$1updated\$1timestamp | 타임스탬프 | 교대 근무 교체 패턴이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프입니다. | 
| data\$1lake\$1last\$1processed\$1timestamp | 타임스탬프 | 레코드가 데이터 레이크와 마지막으로 접촉한 시간을 보여 주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. | 

## 데이터 스키마
<a name="data-lake-data-schema"></a>

다음은 Amazon Connect 데이터 레이크에서 테이블 예약 간의 구조와 관계를 보여주는 엔터티 관계 다이어그램입니다.

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

![\[Amazon Connect 분석 데이터 레이크에서 테이블 예약 간의 구조와 관계를 보여 주는 개체 관계 다이어그램입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/data-lake-scheduling-tables-overview-1.png)


## 샘플 쿼리
<a name="data-lake-sample-queries"></a>

### 1. 쿼리를 통해 특정 예측 그룹에서 작업하는 에이전트의 모든 예약된 교대 근무 활동 가져오기
<a name="query1"></a>

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

다음 단계를 완료하여 위에서 언급한 `agent_scheduled_shift_activities_view`를 생성합니다.

 **1단계: 감독자 이름을 가져올 뷰 생성** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_supervisor_names_view" AS
SELECT
  staffing_group_arn
, array_agg(supervisor_name ORDER BY supervisor_name ASC) supervisor_names
FROM
  (
   SELECT
     s.staffing_group_arn
   , CONCAT(u.first_name, ' ', u.last_name) supervisor_name
   FROM
     ((
      SELECT
        staffing_group_arn
      , supervisor_arn
      FROM
        (
         SELECT
           *
         , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency
         FROM
           staffing_group_supervisors
         WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
      )  t
      WHERE (recency = 1)
   )  s
   INNER JOIN USERS u ON (s.supervisor_arn = u.user_arn))
)
GROUP BY staffing_group_arn
```

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

```
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_agent_staffing_group_forecast_group_view" AS
WITH
  latest_staff_scheduling_profile AS (
   SELECT
     agent_arn
   , staffing_group_arn
   , last_updated_timestamp
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY agent_arn ORDER BY staff_scheduling_profile_version DESC) recency
      FROM
        staff_scheduling_profile
      WHERE ((instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId') AND (is_deleted = false))
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
, latest_staffing_groups AS (
   SELECT
     staffing_group_name
   , staffing_group_arn
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency
      FROM
        staffing_groups
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
, latest_forecast_groups AS (
   SELECT
     forecast_group_arn
   , forecast_group_name
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY forecast_group_arn ORDER BY forecast_group_version DESC) recency
      FROM
        forecast_groups
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
, latest_staffing_group_forecast_groups AS (
   SELECT
     staffing_group_arn
   , forecast_group_arn
   FROM
     (
      SELECT
        *
      , RANK() OVER (PARTITION BY staffing_group_arn ORDER BY staffing_group_version DESC) recency
      FROM
        staffing_group_forecast_groups
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE (recency = 1)
)
SELECT
  ssp.agent_arn
, U.agent_username AS username
, U.agent_routing_profile_id AS routing_profile_id
, CONCAT(u.first_name, ' ', u.last_name) agent_name
, fg.forecast_group_arn
, fg.forecast_group_name
, sg.staffing_group_arn
, sg.staffing_group_name
FROM
 latest_staff_scheduling_profile ssp
INNER JOIN latest_staffing_groups sg ON ssp.staffing_group_arn = sg.staffing_group_arn
INNER JOIN latest_staffing_group_forecast_groups sgfg ON ssp.staffing_group_arn = sgfg.staffing_group_arn
INNER JOIN latest_forecast_groups fg ON fg.forecast_group_arn = sgfg.forecast_group_arn
INNER JOIN USERS u ON ssp.agent_arn = u.user_arn
```

 **3단계: 최신 교대 근무 활동 가져오기** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "latest_shift_activities_view" AS
SELECT
  shift_activity_arn
, shift_activity_name
, shift_activity_version
, type
, sub_type
, is_adherence_tracked
, is_paid
, last_updated_timestamp
FROM
  (
   SELECT
     *
   , RANK() OVER (PARTITION BY shift_activity_arn ORDER BY shift_activity_version DESC) recency
   FROM
     shift_activities
   WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
)  t
WHERE (recency = 1)
```

 **4단계: 에이전트가 교대 근무 활동을 예약하도록 뷰 생성** 

```
CREATE OR REPLACE VIEW "agent_scheduled_shift_activities_view" AS
WITH
  latest_staff_shifts AS (
   SELECT
     agent_arn
   , shift_id
   , shift_version
   , shift_start_timestamp
   , shift_end_timestamp
   , created_timestamp
   , last_updated_timestamp
   , data_lake_last_processed_timestamp
   , recency
   FROM
     (
      SELECT
        RANK() OVER (PARTITION BY shift_id ORDER BY shift_version DESC) recency
      , *
      FROM
        staff_shifts sa
      WHERE (instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
   )  t
   WHERE ((recency = 1) AND (is_deleted = false))
)
SELECT
  asgfg.forecast_group_name
, array_join(sn.supervisor_names, ',') supervisor_names
, s.agent_arn
, u.first_name
, u.last_name
, asgfg.staffing_group_name
, ssa.activity_id
, (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.shift_activity_name, 'Work') ELSE sa.shift_activity_name END) shift_activity_name
, s.shift_start_timestamp
, s.shift_end_timestamp
, (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.type, 'PRODUCTIVE') ELSE sa.type END) type
, (CASE WHEN (ssa.shift_activity_arn IS NULL) THEN COALESCE(sa.is_paid, true) ELSE sa.is_paid END) is_paid
, ssa.activity_start_timestamp
, ssa.activity_end_timestamp
, ssa.last_updated_timestamp
, ssa.data_lake_last_processed_timestamp
, u.agent_username as username
, u.agent_routing_profile_id as routing_profile_id
FROM
  staff_shift_activities ssa
INNER JOIN latest_staff_shifts s ON s.shift_id = ssa.shift_id AND s.shift_version = ssa.shift_version
INNER JOIN USERS u ON s.agent_arn = u.user_arn
INNER JOIN latest_agent_staffing_group_forecast_group_view asgfg ON s.agent_arn = asgfg.agent_arn
LEFT JOIN latest_shift_activities_view sa ON sa.shift_activity_arn = ssa.shift_activity_arn
INNER JOIN latest_supervisor_names_view sn ON sn.staffing_group_arn = asgfg.staffing_group_arn
WHERE (ssa.is_deleted = false) AND (COALESCE(ssa.activity_status, ' ') <> 'INACTIVE') AND (ssa.instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId')
```

### 2. 쿼리를 통해 특정 예측 그룹에 있는 에이전트의 모든 휴가 요청 가져오기
<a name="query2"></a>

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

 다음 쿼리를 사용하여 위에서 언급한 `agent_timeoff_report_view`를 생성합니다.

```
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
```