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# Prognosedaten im Connect Customer Analytics Data Lake
<a name="data-lake-forecasting-data"></a>

In diesem Thema wird der Inhalt der Data Lake-Prognosetabellen von Connect Customer detailliert beschrieben. In jeder Tabelle sind die Spalte, der Typ und die Beschreibung des Tabelleninhalts aufgeführt.

Es gibt zwei Möglichkeiten, auf den Analytics Data Lake zuzugreifen und Daten für die gemeinsame Nutzung zu konfigurieren: 
+ [Option 1: Verwenden Sie die Connect Customer-Konsole](access-datalake.md#option1-configure-data-to-be-shared)
+ [Option 2: Verwenden Sie CLI oder CloudShell](access-datalake.md#option2-configure-data-to-be-shared)

Wenn Sie mit Option 1 nicht auf die Planungstabellen zugreifen können, versuchen Sie es mit Option 2.

**Topics**
+ [Wissenswertes](#data-lake-forecasting-data-important)
+ [Tabelle mit Prognosegruppen](#data-lake-forecast-groups)
+ [Long-term Prognosetabelle](#data-lake-longterm-forecasts)
+ [Short-term Tabelle mit Prognosen](#data-lake-shortterm-forecasts)
+ [Tabelle für Tagesverlaufprognosen](#data-lake-intraday-forecasts)
+ [Tabelle der Bedarfsgruppen](#data-lake-demand-groups)
+ [Tabelle mit Definitionen der Bedarfsgruppen](#data-lake-demand-group-definition)

## Wissenswertes
<a name="data-lake-forecasting-data-important"></a>
+ Sie können die in diesem Thema beschriebenen Tabellen verwenden, um auf veröffentlichte Prognosedaten im Data Lake zuzugreifen.
+ In der Tabelle für Prognosegruppen werden versionierte Datensätze gespeichert. Eine neue Version wird erstellt, wenn die Details der Prognosegruppe geändert werden, z. B. wenn Warteschlangen zur Prognosegruppe hinzugefügt oder daraus entfernt werden. Sie können den neuesten Datensatz mit dem höchsten Wert von forecast\_group\_version abrufen.
+ Sie können die Tabelle mit den Prognosegruppen Long-term und den Short-term Prognosetabellen verknüpfen, indem Sie die folgenden Spalten verwenden: forecast\_group\_arn und forecast\_group\_version.

## Tabelle mit Prognosegruppen
<a name="data-lake-forecast-groups"></a>

**Name der Tabelle: ** `forecast_groups`

**Beschreibung: ** Definiert Prognosegruppen, die Warteschlangen und Kanäle für Nachfrageprognosen organisieren und dabei die Versionierung für die Änderungsverfolgung verwenden.

**Primärschlüssel: ** `instance_id, forecast_group_arn, forecast_group_version`

**Schlüssel verbinden: **
+ `instance_id`— Verbindet sich mit allen Tabellen
+ `forecast_group_arn, forecast_group_version`— Verbindet sich mit long\_term\_forecasts, short\_term\_forecasts
+ `forecast_group_arn`— Tritt staffing\_group\_forecast\_groups bei


| Spalte | Typ | NULLABLE | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  instance\_id  |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Die ID der Connect Customer-Instanz.  | 
|  forecast\_group\_arn  |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Der ARN der Prognosegruppe.  | 
|  forecast\_group\_version |  Zahl  |  Nein  | Die Version der Prognosegruppe. Jedes Mal, wenn eine Änderung an einer Prognosegruppe vorgenommen wird, z. B. beim Hinzufügen neuer Warteschlangen, wird eine neue Version erstellt.  | 
|  forecast\_group\_name |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der Name des Prognosegruppe. | 
|  instance\_arn  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der ARN der Connect Customer-Instanz.  | 
|  is\_deleted  |  Boolesch  |  Ja  |  Gibt an, ob die Prognosegruppe gelöscht wurde.  | 
|  last\_updated\_timestamp |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der Zeitstempel der Epoche in Millisekunden, zu dem die Prognosegruppe das letzte Mal /gelöscht wurde. created/updated  | 
| data\_lake\_last\_processed\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  | Der Zeitstempel für die letzte Verarbeitung des Datensatzes durch den Data Lake. Dies kann Transformations- und Backfill-Prozesse beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Long-term Prognosetabelle
<a name="data-lake-longterm-forecasts"></a>

**Name der Tabelle: ** `long_term_forecasts`

**Beschreibung: ** Enthält langfristige Prognosedaten (Tagesintervalle), einschließlich Prognosen zum Kontaktvolumen und zur durchschnittlichen Bearbeitungszeit, mit Unterstützung für vom Kunden vorgenommene Überschreibungen.

**Primärschlüssel: ** `instance_id, long_term_forecast_id`

**Schlüssel verbinden: **
+ `instance_id`— Verbindet sich mit allen Tabellen
+ `forecast_group_arn, forecast_group_version`— Verbindet sich mit forecast\_groups
+ `queue_id`— Tritt dem Statistikdatensatz der Agentenwarteschlange bei


| Spalte | Typ | NULLABLE | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
| instance\_id | Zeichenfolge |  Nein  | Die ID der Connect Customer-Instanz | 
| long\_term\_forecast\_id | Zeichenfolge |  Ja  | Eindeutige Kennung für die Prognosedatenzeile. Der Schlüssel ist ein Hash mit mehreren Werten: InstanceID, Forecast, ForecastType, QueueID, channelGroupId, ForecastStartTimeGroupVersion, CreationTime. | 
| forecast\_group\_arn | Zeichenfolge |  Ja  | Der ARN der Prognosegruppe. | 
| forecast\_group\_version | Zahl |  Ja  | Die Version der Prognosegruppe. | 
| Intervall | Zeichenfolge |  Ja  | Zeitintervall der Prognosedaten. Zum Beispiel täglich für langfristige Prognosedaten. | 
| queue\_id | Zeichenfolge |  Ja  | Die ID der Warteschlange für die Prognose. | 
| channel | Zeichenfolge |  Ja  | Der Kanal der Prognose. Zum Beispiel VOICE. | 
| forecast\_interval\_start\_time | Zeitstempel |  Ja  | Die Startzeit des Zeitintervalls für diese Prognosedatenzeile. | 
| creation\_timestamp | Zeitstempel |  Ja  | Datum und Uhrzeit der ersten Berechnung oder Veröffentlichung dieser Prognose. | 
| berechnete\_Uhrzeit | Zeitstempel |  Ja  | Datum und Uhrzeit der Berechnung dieser Prognose. | 
| Veröffentlichungszeit | Zeitstempel |  Ja  | Datum und Uhrzeit der Veröffentlichung dieser Prognose. Dieser Wert ist Null, bis die Prognose veröffentlicht wurde. | 
| timezone | Zeichenfolge |  Ja  | Die Zeitzone für die Prognose, z. B. UTC. | 
| is\_published | Boolesch |  Ja  | Gibt an, ob diese Prognose veröffentlicht wurde oder nicht. | 
| average\_handle\_time | Zahl |  Ja  | Der Metrikwert für die durchschnittliche Bearbeitungszeit der Prognosedatenzeile. | 
| contact\_volume | Zahl |  Ja  | Der Metrikwert für das Kontaktvolumen der Prognosedatenzeile. | 
| average\_handle\_time\_override | Zahl |  Ja  | Der Kunde hat den Überschreibungswert der Metrik „Durchschnittliche Bearbeitungszeit“ angewendet. | 
| contact\_volume\_override | Zahl |  Ja  | Der Kunde hat den Überschreibungswert des Metrikwerts „Kontaktvolumen“ angewendet. | 
| instance\_arn | Zeichenfolge |  Ja  | Der ARN der Connect Customer-Instanz der Prognose. | 
| data\_lake\_last\_processed\_timestamp | Zeitstempel |  Ja  | Der Zeitstempel für die letzte Verarbeitung des Datensatzes durch den Data Lake. Dies kann Transformations- und Backfill-Prozesse beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Short-term Tabelle mit Prognosen
<a name="data-lake-shortterm-forecasts"></a>

**Name der Tabelle: ** `short_term_forecasts`

**Beschreibung: ** Enthält kurzfristige Prognosedaten (15-Minuten-Intervalle), einschließlich Prognosen zum Kontaktvolumen und zur durchschnittlichen Bearbeitungszeit, mit Unterstützung für vom Kunden vorgenommene Überschreibungen.

**Primärschlüssel: ** `instance_id, short_term_forecast_id`

**Schlüssel verbinden: **
+ `instance_id`— Verbindet sich mit allen Tabellen
+ `forecast_group_arn, forecast_group_version`— Verbindet sich mit forecast\_groups
+ `queue_id`— Tritt dem Statistikdatensatz der Agentenwarteschlange bei


| Spalte | Typ | NULLABLE | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
| instance\_id | Zeichenfolge |  Nein  | Die ID der Connect Customer-Instanz. | 
| short\_term\_forecast\_id | Zeichenfolge |  Ja  | Eindeutige Kennung für die Prognosedatenzeile. Der Schlüssel ist ein Hash mit mehreren Werten: InstanceID, Forecast, ForecastTypeGroupId, QueueIDGroupVersion, channel, ForecastStartTime, CreationTime. | 
| forecast\_group\_arn | Zeichenfolge |  Ja  | Der ARN der Prognosegruppe für die Prognosedatenzeile. | 
| forecast\_group\_version | Zahl |  Ja  | Die Version der Prognosegruppe. | 
| Intervall | Zeichenfolge |  Ja  | Zeitintervall der Prognosedatenzeile. Beispiel: FIFTEEN\_MINUTES für die Datenzeile einer kurzfristigen Prognose von 15 Minuten. | 
| queue\_id | Zeichenfolge |  Ja  | Die ID der Warteschlange für die Prognose. | 
| channel | Zeichenfolge |  Ja  | Der Kanal dieser Prognose, zum Beispiel VOICE. | 
| forecast\_interval\_start\_time | Zeitstempel |  Ja  | Die Startzeit des Zeitintervalls für diese Prognosedatenzeile. | 
| creation\_timestamp | Zeitstempel |  Ja  | Datum und Uhrzeit der ersten Berechnung oder Veröffentlichung dieser Prognose. | 
| berechnete\_Uhrzeit | Zeitstempel |  Ja  | Datum und Uhrzeit der Berechnung dieser Prognose. | 
| Veröffentlichungszeit | Zeitstempel |  Ja  | Datum und Uhrzeit der Veröffentlichung dieser Prognose. Dieser Wert ist Null, bis die Prognose veröffentlicht wurde. | 
| is\_published | Boolesch |  Ja  | Gibt an, ob diese Prognose veröffentlicht wurde oder nicht. | 
| average\_handle\_time | Zahl |  Ja  | Der Metrikwert für die durchschnittliche Bearbeitungszeit der Prognosedatenzeile. | 
| contact\_volume | Zahl |  Ja  | Der Metrikwert für das Kontaktvolumen der Prognosedatenzeile. | 
| average\_handle\_time\_override | Zahl |  Ja  | Der Kunde hat den Überschreibungswert der Metrik „Durchschnittliche Bearbeitungszeit“ angewendet. | 
| contact\_volume\_override | Zahl |  Ja  | Der Kunde hat den Überschreibungswert des Metrikwerts „Kontaktvolumen“ angewendet. | 
| instance\_arn | Zeichenfolge |  Ja  | Der ARN der Connect Customer-Instanz der Prognose. | 
| data\_lake\_last\_processed\_timestamp | Zeitstempel |  Ja  | Der Zeitstempel für die letzte Verarbeitung des Datensatzes durch den Data Lake. Dies kann Transformations- und Backfill-Prozesse beinhalten. Dieses Feld kann nicht verwendet werden, um die Aktualität der Daten zuverlässig zu bestimmen. | 

## Tabelle für Tagesverlaufprognosen
<a name="data-lake-intraday-forecasts"></a>

**Name der Tabelle: ** `intraday_forecasts`

**Beschreibung: ** Enthält Intraday-Prognosedaten, einschließlich des prognostizierten Kontaktvolumens, der durchschnittlichen Bearbeitungszeit, der Antwortzeit in der Warteschlange und der effektiven Mitarbeiterbesetzung für Personalanpassungen in Echtzeit.

**Primärschlüssel: ** `instance_id, intraday_forecast_id`

**Partitionsschlüssel: ** `forecast_interval_start_timestamp` (täglich)

**Schlüssel verbinden: **
+ `instance_id`— Verbindet sich mit allen Tabellen
+ `queue_arn`— Verbindet sich mit dem Statistikdatensatz der Agenten-Warteschlange (durch Warteschlangen-ARN- und ID-Zuordnung)


|  **Spalte**  |  **Typ**  |  **Auf Null setzbar **  |  **Beschreibung**  | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  intraday\_forecast\_id |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Eindeutige Kennung für diese Prognosedaten im Tagesverlauf.  | 
|  aws\_account\_id  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Die Kennung des AWS Kontos, dem die Intraday-Prognose gehört.  | 
|  instance\_id |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Die ID der Connect Customer-Instanz. Sie [finden die Instance-ID](find-instance-arn.md) im Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Instance.  | 
|  instance\_arn |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Instanz-ARN der Connect Customer-Instanz.  | 
| channel  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Methode der Kontaktaufnahme mit dem Contact Center. | 
|  queue\_arn |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der Amazon-Ressourcenname der Warteschlange.  | 
| forecast\_interval\_start\_timestamp  |  Zeitstempel  |  Ja  |  Startzeitstempel des Prognoseintervalls.  | 
|  creation\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  |  Wann die Prognose im Prognosesystem berechnet wurde. | 
| average\_handle\_time  |  Double  |  Ja  | Prognostizierte Metrikdaten: durchschnittliche Bearbeitungszeit. | 
| average\_queue\_answer\_time  |  Double  |  Ja  | Prognostizierte Metrikdaten: durchschnittliche Warteschlangen-Reaktionszeit | 
|  contact\_volume |  Double  |  Ja  |  Prognostizierte Metrikdaten: Kontaktvolumen.  | 
| effective\_agent\_staffing  |  Double  |  Ja  | Prognostizierte Metrikdaten: effektiver Einsatz der Kundendienstmitarbeiter | 
| data\_lake\_last\_processed\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake den Datensatz zuletzt verarbeitet hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht zuverlässig zur Bestimmung der Datenaktualität verwendet werden.  | 

## Tabelle der Bedarfsgruppen
<a name="data-lake-demand-groups"></a>

**Name der Tabelle: ** `demand_group`

**Beschreibung: ** Definiert Bedarfsgruppen, die bestimmte Kombinationen aus Warteschlangen und Kanälen für die Kapazitätsplanung darstellen. Dabei werden Bedarfsziele den Prognosegruppen zugeordnet.

**Primärschlüssel: ** `instance_id, demand_group_arn, demand_group_version`

**Schlüssel verbinden: **
+ `instance_id`— Verbindet sich mit allen Tabellen
+ `forecast_group_arn`— Verbindet sich mit forecast\_groups (as) `forecast_group_arn`
+ `demand_group_arn, demand_group_version`— Schließt sich demand\_group\_definitions an
+ `demand_group_arn`— Tritt staffing\_group\_demand\_group, staff\_demand\_group bei


| Spalte | Typ | NULLABLE | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  instance\_id  |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Der Bezeichner der Connect Customer-Instanz.  | 
|  demand\_group\_arn  |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Der ARN der Bedarfsgruppe.  | 
|  Demand\_Gruppe\_Version |  Long  |  Nein  | Die Version der Bedarfsgruppe. Jedes Mal, wenn eine Änderung an einer Bedarfsgruppe vorgenommen wird, z. B. wenn neue Warteschlangen hinzugefügt werden, wird eine neue Version erstellt.  | 
|  instance\_arn  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der ARN der Connect Customer-Instanz.  | 
|  Demand\_Gruppe\_Name |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Name der Bedarfsgruppe. | 
|  forecast\_group\_arn  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der ARN der Prognosegruppe.  | 
|  is\_deleted  |  Boolesch  |  Ja  |  Ob die Bedarfsgruppe gelöscht wurde.  | 
|  last\_updated\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  |  Zeitstempel, an dem die Bedarfsgruppe zuletzt created/updated /gelöscht wurde.  | 
| data\_lake\_last\_processed\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht zuverlässig zur Bestimmung der Datenaktualität verwendet werden. | 

## Tabelle mit Definitionen der Bedarfsgruppen
<a name="data-lake-demand-group-definition"></a>

**Name der Tabelle: ** `demand_group_definitions`

**Beschreibung: ** Definiert die Warteschlangen- und Kanalkombinationen, aus denen sich jede Bedarfsgruppe zusammensetzt, und ordnet spezifische Workload-Typen den Zielen für die Bedarfszuweisung zu.

**Primärschlüssel: ** `instance_id, demand_group_definition_id`

**Schlüssel verbinden: **
+ `instance_id`— Verbindet sich mit allen Tabellen
+ `demand_group_arn, demand_group_version`— Verbindet sich mit demand\_group
+ `queue_id`— Tritt dem Statistikdatensatz der Agentenwarteschlange bei


| Spalte | Typ | NULLABLE | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  instance\_id  |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Der Bezeichner der Connect Customer-Instanz.  | 
|  demand\_group\_definition\_id  |  Zeichenfolge  |  Nein  |  Eindeutiger Bezeichner für die DemandGroup-Definitionszeile. | 
|  demand\_group\_arn  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der ARN der Bedarfsgruppe. | 
|  Demand\_Gruppe\_Version |  Long  |  Ja  | Die Version der Bedarfsgruppe. Jedes Mal, wenn eine Änderung an einer Bedarfsgruppe vorgenommen wird, z. B. wenn neue Warteschlangen hinzugefügt werden, wird eine neue Version erstellt.  | 
|  instance\_arn  |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der ARN der Connect Customer-Instanz.  | 
| queue\_id |  Zeichenfolge  |  Ja  |  ID der Warteschlange, die Teil der Bedarfsgruppe ist. | 
| channel |  Zeichenfolge  |  Ja  |  Der Kanal der Kombination aus Warteschlange und Kanal, der zur Bedarfsgruppe gehört. | 
|  is\_deleted  |  Boolesch  |  Ja  |  Ob die Bedarfsgruppe gelöscht wurde.  | 
|  last\_updated\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  |  Zeitstempel, an dem die Bedarfsgruppe zuletzt created/updated /gelöscht wurde.  | 
| data\_lake\_last\_processed\_timestamp |  Zeitstempel  |  Ja  | Zeitstempel, der anzeigt, wann der Data Lake sich das letzte Mal mit dem Datensatz beschäftigt hat. Dies kann Transformation und Backfill beinhalten. Dieses Feld kann nicht zuverlässig zur Bestimmung der Datenaktualität verwendet werden. |