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Amazon Connect Analytics 데이터 레이크에서 데이터 예측
이 주제에서는 Amazon Connect Analytics 데이터 레이크 예측 테이블의 내용을 자세히 설명합니다. 각 테이블에는 테이블에 있는 콘텐츠의 열, 유형 및 설명이 나열됩니다.
참고
Analytics 데이터 레이크에 액세스하고 공유할 데이터를 구성하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 옵션 1 - AWS 콘솔을 사용하여 예측 테이블에 액세스할 수 없는 경우 옵션 2 - CLI 또는 CloudShell 사용으로 이동합니다.
중요한 참고 사항
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이 주제에 설명된 테이블을 사용하여 데이터 레이크에 게시된 예측 데이터에 액세스할 수 있습니다.
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예측 그룹 테이블은 버전화된 레코드를 저장합니다. 예측 그룹에서 대기열을 추가하거나 제거하는 등 예측 그룹 세부 정보가 변경되면 새 버전이 생성됩니다. 가장 높은 값인 forecast_group_version을 사용하여 최신 레코드를 가져올 수 있습니다.
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forecast_group_arn 및 forecast_group_version 열을 사용하여 예측 그룹 테이블을 장기 및 단기 예측 테이블에 조인할 수 있습니다.
예측 그룹 테이블
테이블 이름: forecast_groups
복합 프라이머리 키: {instance_id, forecast_group_arn, forecast_group_version}
열 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
instance-id | String | Amazon Connect 인스턴스의 식별자입니다. |
forecast_group_arn | String | 예측 그룹의 ARN입니다. |
forecast_group_version | 숫자 |
예측 그룹의 버전입니다. 새 대기열 추가와 같이 예측 그룹을 변경할 때마다 새 버전이 생성됩니다. |
forecast_group_name | String | 예측 그룹의 이름입니다. |
instance_arn | String | Amazon Connect 인스턴스의 ARN입니다. |
is_deleted | 불 | 예측 그룹이 삭제되는지 여부를 나타냅니다. |
last_updated_timestamp | String | 예측 그룹이 마지막으로 생성/업데이트/삭제된 밀리초 단위의 에포크 타임스탬프입니다. |
data_lake_last_processed_timestamp | Timestamp | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간의 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. |
장기 예측 테이블
테이블 이름: long_term_forecasts
복합 프라이머리 키: {instance_id, long_term_forcast_id}
열 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
instance-id | String | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. |
long_term_forcast_id |
String | 예측 데이터 행의 고유 식별자입니다. 키는 다양한 값의 해시입니다. instanceId, forecastGroupId, forecastGroupVersion, forecastType, queueId, channel, forecastStarttime, creationTime. |
forecast_group_arn |
String | 예측 그룹의 ARN입니다. |
forecast_group_version | 숫자 | 예측 그룹의 버전입니다. |
interval | String | 예측 데이터의 시간 간격입니다. 예를 들어 장기 예측 데이터의 경우 일 단위입니다. |
queue_id | String | 예측 대기열의 ID입니다. |
채널 | String | 예측의 채널입니다. 예: VOICE. |
forecast_interval_start_time_ms | Timestamp | 이 데이터 행에 대한 시간 간격의 시작 시간의 밀리초 단위의 에포크입니다. |
creation_timestamp_ms | Timestamp | 이 예측이 처음 계산되거나 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. |
computed_timestamp_ms | Timestamp | 이 예측이 처음 계산되는 밀리초 단위의 에포크입니다. |
published_timestamp_ms | Timestamp | 이 예측이 처음 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. |
timezone | String | 예측의 시간대입니다. 예를 들면 UTC입니다. |
is_published | 불 | 이 예측이 게시되는지 여부입니다. |
average_handle_time | 숫자 | 예측 데이터 행의 평균 처리 시간 지표 값입니다. |
contact_volume | 숫자 | 예측 데이터 행의 고객 응대 볼륨 지표 값입니다. |
average_handle_time_override | 숫자 | 고객이 적용한 평균 처리 시간 지표의 재정의 값입니다. |
contact_volume_override | 숫자 | 고객이 적용한 고객 응대 볼륨 지표 값의 재정의 값입니다. |
instance_arn | String | 예측의 Amazon Connect 인스턴스 ARN입니다. |
data_lake_last_processed_timestamp | Timestamp | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간의 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. |
단기 예측 테이블
테이블 이름: short_term_forecasts
복합 프라이머리 키: {instance_id, short_term_forecast_id}
열 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
instance-id | String | Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다. |
short_term_forecast_id |
String | 예측 데이터 행의 고유 식별자입니다. 키는 다양한 값의 해시입니다. instanceId, forecastGroupId, forecastGroupVersion, forecastType, queueId, channel, forecastStarttime, creationTime. |
forecast_group_arn | String | 예측 데이터 행에 대한 예측 그룹의 ARN입니다. |
forecast_group_version | 숫자 | 예측 그룹의 버전입니다. |
interval | String | 예측 데이터 행의 시간 간격입니다. 예를 들어, 단기 15분 예측 데이터 행에 대한 FIFTEEN_MINUTES입니다. |
queue_id | String | 예측 대기열의 ID입니다. |
채널 | String | 예측의 채널입니다. 예를 들어 VOICE입니다. |
forecast_interval_start_time_ms | Timestamp | 이 데이터 행에 대한 시간 간격의 시작 시간의 밀리초 단위의 에포크입니다. |
creation_timestamp_ms | Timestamp | 이 예측이 처음 계산되거나 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. |
computed_timestamp_ms | Timestamp | 이 예측이 처음 계산되는 밀리초 단위의 에포크입니다. |
published_timestamp_ms | Timestamp | 이 예측이 처음 게시되는 밀리초 단위의 에포크입니다. |
is_published | 불 | 이 예측이 게시되는지 여부입니다. |
average_handle_time | 숫자 | 예측 데이터 행의 평균 처리 시간 지표 값입니다. |
contact_volume | 숫자 | 예측 데이터 행의 고객 응대 볼륨 지표 값입니다. |
average_handle_time_override | 숫자 | 고객이 적용한 평균 처리 시간 지표의 재정의 값입니다. |
contact_volume_override | 숫자 | 고객이 적용한 고객 응대 볼륨 지표 값의 재정의 값입니다. |
instance_arn | String | 예측의 Amazon Connect 인스턴스 ARN입니다. |
data_lake_last_processed_timestamp | Timestamp | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간의 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. |
일중 예측 테이블
테이블 이름: intraday_forecasts
복합 기본 키: {instance_id, intraday_forecast_id}
열 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
intraday_forecast_id | 문자열 | 이 일중 예측 데이터의 고유 식별자입니다. |
aws_account_id | 문자열 | 일중 예측을 소유한 AWS 계정의 식별자입니다. |
instance-id | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 식별자입니다. 인스턴스의 Amazon 리소스 이름(ARN)에서 인스턴스 ID를 찾을 수 있습니다. |
instance_arn | 문자열 | Amazon Connect 인스턴스의 인스턴스 ARN입니다. |
채널 | 문자열 | 고객 센터에 연락하는 데 사용되는 방법 |
queue_arn | 문자열 | 대기열의 Amazon 리소스 이름입니다. |
forecast_interval_start_time | 타임스탬프 | 예측 간격의 시작 타임스탬프입니다. |
creation_timestamp | 타임스탬프 | 예측 시스템에서 예측이 계산된 시간 |
average_handle_time | 배정밀도 실수 | 예측 지표 데이터: 평균 처리 시간 |
평균_대기열_응답_시간 | 배정밀도 실수 | 예측 지표 데이터: 평균 대기열 응답 시간 |
contact_volume | 배정밀도 실수 | 예측 지표 데이터: 고객 응대 볼륨 |
effective_agent_staffing | 배정밀도 실수 | 예측된 지표 데이터: 효과적인 에이전트 인력 배치. |
data_lake_last_processed_timestamp | 타임스탬프 | 데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 처리한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다. |