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Dados de agendamento no data lake de análise do Connect Customer

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

Há duas maneiras de acessar o data lake de analytics e configurar os dados a serem compartilhados:

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

Perfil de agendamento do funcionário

Nome da tabela: staff_scheduling_profile

Descrição: Contém a configuração de agendamento do agente, incluindo atribuição de grupos de pessoal, atribuição de perfil de turno ou padrão de rotação e janela de validade de agendamento.

Chave primária: instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version

Teclas de junção:

Atividades por turnos

Nome da tabela: shift_activities

Descrição: Define os tipos de atividades que podem ser atribuídas em turnos, incluindo tipo de atividade (produtiva, não produtiva, licença), rastreamento de adesão e status remunerado.

Chave primária: instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version

Teclas de junção:

Perfis de turno

Nome da tabela: shift_profiles

Descrição: Define modelos de perfil de turno que podem ser atribuídos aos agentes, especificando o padrão de turno para a geração do cronograma.

Chave primária: instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version

Teclas de junção:

Grupos de pessoal

Nome da tabela: staffing_groups

Descrição: Define grupos de pessoal que organizam agentes para fins de agendamento, servindo como a principal unidade organizacional para o gerenciamento da força de trabalho.

Chave primária: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version

Teclas de junção:

Grupos de funcionários - grupos de previsões

Nome da tabela: staffing_group_forecast_groups

Descrição: Mapeia a associação entre grupos de pessoal e grupos de previsão, vinculando a capacidade da força de trabalho à previsão de demanda.

Chave primária: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn

Teclas de junção:

Grupos de funcionários - supervisores

Nome da tabela: staffing_group_supervisors

Descrição: Mapeia associações de supervisores para grupos de pessoal, rastreando quais supervisores são responsáveis por cada grupo de pessoal.

Chave primária: instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn

Teclas de junção:

Turnos dos funcionários

Nome da tabela: staff_shifts

Descrição: contém instâncias de turnos individuais atribuídas aos agentes, incluindo horários de início e término de turnos e metadados de criação.

Chave primária: instance_id, shift_id, shift_version

Teclas de junção:

Atividades por turno dos funcionários

Nome da tabela: staff_shift_activities

Descrição: contém blocos de atividades individuais em um turno, incluindo horários de início e término da atividade, sinalizadores de horas extras e status da atividade.

Chave primária: instance_id, shift_id, shift_version, activity_id

Teclas de junção:

Mudanças no saldo de folgas dos funcionários

Nome da tabela: staff_timeoff_balance_changes

Descrição: Monitora mudanças no saldo de folga dos agentes, registrando créditos e deduções de várias fontes, incluindo uploads, solicitações e agendamento de publicação.

Chave primária: instance_id, agent_arn, shift_activity_arn, timeoff_balance_version

Chave de partição: last_created_timestamp (diariamente)

Teclas de junção:

Folgas dos funcionários

Nome da tabela: staff_timeoffs

Descrição: registra solicitações de folga e aprovações para agentes, incluindo rastreamento de status por meio do fluxo de trabalho de aprovação e horários efetivos.

Chave primária: instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version

Teclas de junção:

Intervalos de folga dos funcionários

Nome da tabela: staff_timeoff_intervals

Descrição: contém os intervalos de tempo individuais em uma solicitação de folga, dividindo o intervalo de vários dias ou vários períodos em intervalos discretos com horas efetivas por intervalo.

Chave primária: instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id

Teclas de junção:

Grupo de demanda de funcionários

Nome da tabela: staff_demand_group

Descrição: mapeia agentes para grupos de demanda com atribuições prioritárias, suportando padrões em nível de equipe e substituições de alocação de demanda em nível de agente.

Chave primária: instance_id, agent_arn, demand_group_arn, staff_demand_group_version

Teclas de junção:

Grupos de recrutamento: grupo de demanda

Nome da tabela: staffing_group_demand_group

Descrição: Mapeia a associação entre grupos de pessoal e grupos de demanda com prioridade, vinculando unidades organizacionais às metas de alocação de demanda.

Chave primária: instance_id, staffing_group_arn, demand_group_arn, staffing_group_demand_group_version

Teclas de junção:

Alocação de atividades por turnos de pessoal

Nome da tabela: staff_shift_activity_allocations

Descrição: registra a alocação percentual de atividades de turno para grupos de demanda, permitindo a atribuição proporcional da capacidade do agente em vários grupos de demanda em uma única atividade.

Chave primária: instance_id, shift_id, shift_version, activity_id, demand_group_arn

Teclas de junção:

Métricas de cronograma

Nome da tabela: schedule_metrics

Descrição: contém métricas de desempenho do cronograma por intervalo, incluindo contagens obrigatórias versus agendadas de agentes, ocupação, porcentagem do nível de serviço e velocidade média de resposta.

Chave primária: instance_id, metric_id, interval_start_timestamp

Teclas de junção:

Agende metas

Nome da tabela: schedule_goals

Descrição: Armazena metas de nível de serviço para agendamento, incluindo porcentagem de nível de serviço alvo, segundos de nível de serviço e velocidade média de resposta para grupos de previsão ou demanda.

Chave primária: instance_id, goal_id

Teclas de junção:

Padrões de rotação de turnos

Nome da tabela: shift_rotation_patterns

Descrição: Define as configurações do padrão de rotação de turnos que alternam os agentes por diferentes perfis de turnos ao longo do tempo, com uma data de início configurável.

Chave primária: instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version

Teclas de junção:

Mude as etapas de rotação

Nome da tabela: shift_rotation_steps

Descrição: Define as etapas individuais dentro de um padrão de rotação de turnos, cada uma associando um perfil de turno a uma duração em semanas (até 52 etapas por rotação).

Chave primária: instance_id, shift_rotation_pattern_arn, shift_rotation_pattern_version, step_id

Teclas de junção:

Esquema de dados

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

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

Exemplos de consultas

1. Consulta para acessar todas as atividades de turno agendadas dos atendentes que trabalham em um grupo de previsões específico.

SELECT * FROM agent_scheduled_shift_activities_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

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

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

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

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

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

Etapa 3: acessar as atividades mais recentes do turno

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

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

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

2. Consulta para acessar todas as solicitações de folga dos atendentes em um grupo de previsão específico.

SELECT * FROM agent_timeoff_report_view where forecast_group_name = 'AnyDepartmentForecastGroup'

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

CREATE OR REPLACE VIEW "agent_timeoff_report_view" AS
WITH latest_staff_timeoffs AS (
        SELECT t1.*,
            CAST((t1.effective_timeoff_hours * 60) AS INT) total_effective_timeoff_minutes
        FROM (
                SELECT RANK() OVER (
                        PARTITION BY timeoff_id
                        ORDER BY timeoff_version DESC
                    ) recency,
                    agent_arn,
                    timeoff_id,
                    shift_activity_arn,
                    timeoff_status,
                    timeoff_version,
                    effective_timeoff_hours,
                    timeoff_start_timestamp,
                    timeoff_end_timestamp,
                    last_updated_timestamp,
                    data_lake_last_processed_timestamp
                FROM staff_timeoffs
                WHERE (
                        instance_id = 'YourAmazonConnectInstanceId'
                    )
            ) t1
        WHERE (recency = 1)
    )
SELECT asgfg.forecast_group_name,
    to.agent_arn,
    asgfg.agent_name,
    asgfg.staffing_group_name,
    asgfg.username,
    sa.shift_activity_name,
    to.timeoff_start_timestamp,
    to.timeoff_end_timestamp,
    to.timeoff_status,
    array_join(sn.supervisor_names, ',') AS supervisor_names,
    sa.is_paid,
    to.last_updated_timestamp,
    to.data_lake_last_processed_timestamp,
    u.agent_routing_profile_id AS routing_profile_id,
    to.timeoff_id,

    to.shift_activity_arn,
    to.total_effective_timeoff_minutes
FROM latest_staff_timeoffs to
    INNER JOIN latest_agent_staffing_group_forecast_group_view asgfg ON asgfg.agent_arn = to.agent_arn
    INNER JOIN latest_shift_activities_view sa ON sa.shift_activity_arn = to.shift_activity_arn
    INNER JOIN latest_supervisor_names_view sn ON sn.staffing_group_arn = asgfg.staffing_group_arn
    INNER JOIN users u ON u.user_arn = to.agent_arn