Amazon Connect Analytics 데이터 레이크에서 데이터 예약

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참고

Analytics 데이터 레이크에 액세스하고 공유할 데이터를 구성하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 옵션 1 -를 사용하여 예약 테이블에 액세스할 수 없는 경우 옵션 2 - CLI 또는 CloudShell 사용으로 AWS Management Console이동합니다.

유의해야 할 중요 사항

• 테이블은 버전이 지정된 레코드를 저장합니다. 항목의 각 새 버전이 테이블에 추가됩니다. 

• 항목의 최신 버전일수록 _version 번호가 높아집니다. 항목의 최신 버전을 가져오려면 레코드의 최신 버전을 쿼리해야 합니다. 다음은 모든 최신 교대 근무 활동을 선택하는 쿼리의 예입니다.

SELECT *
FROM
  (
   SELECT
     RANK() OVER (PARTITION BY shift_activity_arn ORDER BY shift_activity_version DESC) recency
   , *
   FROM
     shift_activities
)  t
WHERE (recency = 1)

• 각 항목의 최신 버전으로 논리적 보기를 생성할 수 있습니다. 그런 다음이 보기에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다. 최신 버전의 데이터만 필요한 쿼리를 자주 실행하는 경우 이러한 뷰를 생성하면 쿼리가 간소화됩니다. 다음은 최신 교대 근무 활동을 생성하는 방법에 대한 예제 쿼리입니다.

CREATE OR REPLACE VIEW "latest_shift_activities" AS
SELECT *
FROM
  (
   SELECT
     RANK() OVER (PARTITION BY shift_activity_arn ORDER BY shift_activity_version DESC) recency
   , *
   FROM
     shift_activities
)  t
WHERE (recency = 1)

• 위와 같은 뷰가 있으면 다음을 사용하여 뷰를 직접 쿼리할 수 있습니다.

latest_shift_activities에서 선택*

데이터 형식 정의

직원 일정 프로필

테이블 이름: staff_scheduling_profile

복합 기본 키: {instance_id, agent_arn, staff_scheduling_profile_version}

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	agent_arn	문자열	에이전트의 ARN
3	staff_scheduling_profile_version	bigint	직원 일정 프로필 버전
4	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
5	인력_그룹_arn	문자열	에이전트가 할당된 인력 배치 그룹의 ARN
6	start_timestamp	타임스탬프	직원 규칙에 구성된 에이전트의 StartTimestamp(이 타임스탬프 이후에만 일정이 생성됨)
7	end_timestamp	타임스탬프	직원 규칙에 구성된 에이전트에 대한 EndTimestamp(이 타임스탬프 이후에는 일정이 생성되지 않음)
8	shift_profile_arn	문자열	에이전트가 할당된 교대 근무 프로필의 ARN이 직원 규칙에 구성됨
9	timezone	문자열	에이전트에 대해 구성된 시간대
10	is_deleted	boolean	에이전트가 삭제된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
11	last_updated_timestamp	타임스탬프	직원 일정 프로필이 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
12	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

교대 근무 활동

테이블 이름: shift_activities

복합 기본 키: {instance_id, shift_activity_arn, shift_activity_version}

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	shift_activity_arn	문자열	교대 근무 활동의 ARN
3	shift_activity_version	bigint	교대 근무 활동 버전
4	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
5	shift_activity_name	문자열	교대 근무 활동 이름
6	type	문자열	교대 근무 활동의 유형입니다. 가능한 값은 생산, 비생산 및 휴가입니다.
7	sub_type	문자열	교대 근무 활동의 SubType이 항목은 NON_PRODUCTIVE 유형 활동에만 유효합니다. 가능한 값은 BREAK_OR_MEAL과 NONE입니다.
8	is_adherence_tracked	boolean	교대 근무 활동이 준수 추적을 위해 구성된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
9	is_paid	boolean	교대 근무 활동이 유료로 구성된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
10	is_deleted	boolean	교대 근무 활동이 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
11	last_updated_timestamp	타임스탬프	교대 근무 활동이 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
12	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

교대 근무 프로필

테이블 이름: shift_profiles

복합 기본 키: {instance_id, shift_profile_arn, shift_profile_version}

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	shift_profile_arn	문자열	교대 근무 프로필의 ARN
3	shift_profile_version	bigint	교대 근무 프로필 버전
4	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
5	shift_profile_이름	문자열	교대 근무 프로필의 이름
6	is_deleted	boolean	Shift Profile이 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
7	last_updated_timestamp	타임스탬프	교대 근무 프로필이 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
8	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

인력 배치 그룹

테이블 이름: staffing_groups

복합 기본 키: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version}

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	인력_그룹_arn	문자열	인력 배치 그룹의 ARN
3	인력 배치_그룹_버전	bigint	인력 배치 그룹 버전
4	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
5	인력_그룹_이름	문자열	인력 배치 그룹의 이름
6	is_deleted	boolean	인력 배치 그룹이 삭제된 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
7	last_updated_timestamp	타임스탬프	인력 배치 그룹이 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
8	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

인력 배치 그룹 - 예측 그룹

테이블 이름: staffing_group_forecast_groups

복합 기본 키: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, forecast_group_arn}

이 테이블은 staffing_group_arn 및 staffing_group_version에서 staffing_groups 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	인력_그룹_arn	문자열	인력 배치 그룹의 ARN
3	인력 배치_그룹_버전	bigint	인력 배치 그룹 버전
4	forecast_group_arn	문자열	인력 배치 그룹과 연결된 Forecast 그룹의 ARN
5	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
6	is_deleted	boolean	StaffingGroup-ForecastGroup 연결이 유효한 경우 False로 설정합니다.
7	last_updated_timestamp	타임스탬프	인력 배치 그룹이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프
8	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

인력 배치 그룹 - 감독자

테이블 이름: staffing_group_supervisors

복합 기본 키: {instance_id, staffing_group_arn, staffing_group_version, supervisor_arn}

이 테이블은 staffing_group_arn 및 staffing_group_version에서 staffing_groups 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	인력_그룹_arn	문자열	인력 배치 그룹의 ARN
3	인력_그룹_버전	bigint	인력 배치 그룹 버전
4	감독자_arn	문자열	인력 배치 그룹에 연결된 감독자의 에이전트 ARN
5	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
6	is_deleted	boolean	StaffingGroup-ForecastGroup 연결이 유효한 경우 False로 설정합니다.
7	last_updated_timestamp	타임스탬프	인력 배치 그룹이 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프
8	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

직원 교대 근무

테이블 이름: staff_shifts

복합 기본 키: {instance_id, shift_id, shift_version}

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	shift_id	문자열	교대 근무의 ID
3	shift_version	bigint	교대 근무 버전
4	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
5	agent_arn	문자열	에이전트의 ARN
6	shift_start_timestamp	타임스탬프	교대 근무 시작 시 타임스탬프
7	shift_end_timestamp	타임스탬프	교대 근무 종료 시 타임스탬프
8	created_timestamp	타임스탬프	교대 근무가 생성된 시점의 타임스탬프
9	is_deleted	boolean	Shift가 삭제되면 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
10	last_updated_timestamp	타임스탬프	교대 근무가 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
11	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

직원 교대 근무 활동

테이블 이름: staff_shift_activities

복합 기본 키: {instance_id, shift_id, shift_version, activity_id}

이 테이블은 shift_id 및 shift_version에서 staff_shifts 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	shift_id	문자열	교대 근무의 ID
3	shift_version	bigint	교대 근무 버전
4	activity_id	문자열	활동의 ID
5	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
6	activity_start_timestamp	타임스탬프	활동이 시작될 때 타임스탬프
7	activity_end_timestamp	타임스탬프	활동이 종료될 때 타임스탬프
8	shift_activity_arn	문자열	교대 근무 활동의 ARN입니다. shift_activity_arn이 null이면 '작업' 활동을 나타냅니다.
9	activity_status	문자열	활동 상태입니다. 활동이 휴가와 겹치는 경우 비활성으로 설정됩니다.
10	is_overtime	boolean	활동이 초과 근무의 일부인 경우 True로 설정합니다. 그렇지 않으면 False로 설정됩니다.
11	is_deleted	boolean	교대 근무 활동이 유효한 경우 False로 설정
12	last_updated_timestamp	타임스탬프	교대 근무가 생성/업데이트된 시점의 타임스탬프
13	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

직원 휴가

테이블 이름: staff_timeoffs

복합 기본 키: {instance_id, timeoff_id, agent_arn, timeoff_version}

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	timeoff_id	문자열	휴가의 ID
3	agent_arn	문자열	에이전트의 ARN
4	timeoff_version	bigint	휴가 버전
5	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
6	timeoff_type	문자열	휴가 유형입니다. 가능한 값은 TIME_OFF 및 VOLUNTARY_TIME_OFF입니다.
7	timeoff_start_timestamp	타임스탬프	휴가 시작 시 타임스탬프
8	timeoff_end_timestamp	타임스탬프	휴가 종료 시 타임스탬프
9	timeoff_status	문자열	휴가 상태입니다. 가능한 값은 PENDING_CREATE, PENDING_UPDATE, PENDING_CANCEL, PENDING_ACCEPT, PENDING_APPROVE, PENDING_DECLINE, APPROVED, ACCEPTED, REJECTED, CANCELLED, WAITING_ACCEPT 및 WAITING_APPROVE WAITING 상태가고, 이는 휴가가 사용자 작업 대기 중임을 나타냅니다. 대기 중 상태는 휴가가 사용자 작업의 시스템 처리를 기다리고 있음을 나타냅니다.
10	shift_activity_arn	문자열	휴가에 사용되는 교대 근무 활동의 ARN
11	effective_timeoff_hours	double	총 유효 휴가 시간입니다. 유효 휴가 시간은 휴가 공제 로직을 기반으로 계산됩니다. 이는 TIME_OFF 유형에 대해서만 설정됩니다.
12	last_updated_timestamp	타임스탬프	휴가가 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
13	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

직원 휴가 간격

테이블 이름: staff_timeoff_intervals

복합 기본 키: {instance_id, timeoff_id, timeoff_version, interval_id}

이 테이블은 timeoff_id 및 timeoff_version에서 staff_timeoffs 테이블과 조인하여 쿼리해야 합니다.

	열	유형	설명
1	instance-id	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ID입니다.
2	timeoff_id	문자열	휴가의 ID
3	timeoff_version	bigint	휴가 버전
4	interval_id	문자열	휴가 간격의 ID
5	instance_arn	문자열	Amazon Connect 인스턴스의 ARN
6	timeoff_interval_start_timestamp	타임스탬프	특정 휴가 간격이 시작될 때의 타임스탬프
7	timeoff_interval_end_timestamp	타임스탬프	특정 휴가 간격이 종료될 때 타임스탬프
8	interval_effective_timeoff_hours	double	이 특정 휴가 간격에 대한 유효 휴가 시간입니다. 유효 휴가 시간은 휴가 공제 로직을 기반으로 계산됩니다.
9	last_updated_timestamp	타임스탬프	휴가가 created/updated/deleted 시점의 타임스탬프
10	data_lake_last_processed_timestamp	타임스탬프	데이터 레이크가 레코드를 마지막으로 터치한 시간을 보여주는 타임스탬프입니다. 여기에는 변환 및 채우기가 포함될 수 있습니다. 이 필드는 데이터 신선도를 안정적으로 결정하는 데 사용할 수 없습니다.

사용자

테이블 이름: 사용자

복합 기본 키: user_id

	열	유형	설명
1	user_id	문자열	사용자 계정의 식별자입니다.
2	user_arn	문자열	사용자 계정의 ARN입니다.
3	directory_user_id	문자열	아이덴티티 관리에 사용되는 디렉터리의 사용자 계정 식별자입니다.
4	agent_hierarchy_group_id	문자열	사용자의 계층 구조 그룹 식별자입니다.
5	agent_hierarchy_group_arn	문자열	사용자에 대한 계층 구조의 ARN입니다.
6	agent_email	문자열	사용자의 이메일 주소입니다.
7	agent_secondary_email	문자열	사용자의 보조 이메일 주소입니다.
8	first_name	문자열	에이전트의 이름입니다.
9	last_name	문자열	에이전트의 성입니다.
10	모바일	문자열	사용자의 휴대폰 번호입니다.
11	agent_username	문자열	Amazon Connect 사용자 계정에 입력된 에이전트의 이름입니다.
12	instance-id	문자열	AWS Connect 인스턴스의 ID입니다.
13	instance_arn	문자열	AWS Connect 인스턴스의 ARN입니다.
14	agent_routing_profile_id	문자열	에이전트의 라우팅 프로필 ID입니다.
15	agent_routing_profile_arn	문자열	에이전트에 대한 라우팅 프로필의 ARN입니다.
16	agent_security_profile_ids	배열<문자열>	사용자의 보안 프로필 IDs입니다.
17	agent_security_profile_arns	배열<문자열>	사용자에 대한 보안 프로필의 ARNs입니다.
18	last_modified_region	문자열	이 리소스가 마지막으로 수정된 AWS 리전 입니다.
19	last_modified_timestamp	타임스탬프	이 리소스가 마지막으로 수정된 시점의 타임스탬프입니다.
20	사후_연락처_작업_시간_한도	int	호출 작업 후(ACW) 제한 시간 설정(초)입니다.
21	auto_accept	boolean	자동 수락 설정입니다.
22	desk_phone_number	문자열	사용자의 회사 전화번호입니다.
23	phone_type	문자열	전화 유형입니다.
24	is_active	boolean	에이전트가 존재하는지 또는 삭제되었는지 여부.

라우팅 프로필

테이블 이름: routing_profiles

복합 기본 키: agent_routing_profile_id

	열	유형	설명
1	agent_routing_profile_id	문자열	라우팅 프로필의 식별자입니다.
2	agent_routing_profile_arn	문자열	라우팅 프로필의 ARN입니다.
3	routing_profile_name	문자열	라우팅 프로필 이름입니다.
4	instance-id	문자열	AWS Connect 인스턴스의 ID입니다.
5	instance_arn	문자열	AWS Connect 인스턴스의 ARN입니다.
6	agent_availability_timer	문자열	이 라우팅 프로필을 가진 에이전트가 마지막 인바운드 고객 응대 이후 가장 긴 유휴 시간 또는 시간을 기준으로 라우팅 순서를 계산할지 여부입니다.
7	default_outbound_queue_id	문자열	라우팅 프로필의 기본 아웃바운드 대기열입니다.
8	routing_profile_description	문자열	라우팅 프로필에 대한 설명입니다.
9	last_modified_region	문자열	이 리소스가 마지막으로 수정된 AWS 리전 입니다.
10	last_modified_timestamp	타임스탬프	이 리소스가 마지막으로 수정된 시점의 타임스탬프입니다.
11	is_active	boolean	에이전트가 존재하는지 또는 삭제되었는지 여부.

데이터 스키마

샘플 쿼리

1. 특정 Forecast 그룹에서 작업하는 에이전트의 모든 예약된 교대 근무 활동을 가져오는 쿼리

forecast_group_name이 'AnyDepartmentForecastGroup'인 agent_scheduled_shift_activities_view에서 *를 선택합니다.

아래 단계에 따라 위에서 언급한agent_scheduled_shift_activities_view를 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: 에이전트의 예약된 교대 근무 활동을 가져오는 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. 특정 Forecast 그룹에 있는 에이전트의 모든 휴가 요청을 가져오는 쿼리

forecast_group_name이 'AnyDepartmentForecastGroup'인 agent_timeoff_report_view에서 *를 선택합니다.

아래 쿼리를 사용하여 위에서 언급한agent_timeoff_report_view를 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