Kennenlernen der Funktionsweise von Data Cloud
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Erläutern der wichtigsten Funktionen von Salesforce Data Cloud
- Verstehen der Nutzung von Daten in Salesforce-Produkten
Was ist Salesforce Data Cloud?
Data Cloud ist eine Datenplattform, die die Leistungsfähigkeit der Salesforce Platform mit der Skalierbarkeit einer Infrastruktur kombiniert, die die Verarbeitung von Echtzeitdaten ermöglicht. Salesforce Data Cloud bietet die Möglichkeit, über viele Organisationen, Marketing Cloud, das Web, Warehouses und Lakehouses verteilte Daten zu nutzen und für KI, Analysen und Automatisierung einzusetzen. Die Plattform kann auch Daten in enormem Umfang handhaben – und wir meinen enorm. Data Cloud kann Billionen Datensätze, Daten in Petabyte-Größe und Tausende von Anfragen pro Sekunde und Kunde verarbeiten. Zur Einordnung: Ein Petabyte entspricht 1.000 Terabytes. Und ein Terabyte entspricht 1.000 Gigabytes. Wie viele Gigabytes konnte Ihr erster Computer speichern?
Data Cloud erweitert die Möglichkeiten von Salesforce, indem die besten Teile der entwicklerfreundlichen Salesforce Platform und eine überaus skalierbare Infrastruktur genutzt werden. Data Cloud ist eine Weiterentwicklung von Customer Data Platform, einer Lösung, die ursprünglich für Marketingfachleute entwickelt wurde, sich nun aber auch für Anwendungsfälle über das Marketing hinaus eignet.
In dieser Lektion stellen wir Salesforce Data Cloud aus Sicht eines Produktexperten genauer vor. Dieses Modul ist videobasiert und wird von Muralidhar Krishnaprasad, Präsident und CTO von Agentforce, Data Cloud, MuleSoft und Tableau, begleitet, um Ihnen die Möglichkeiten von Data Cloud näher zu bringen.
Funktionsweise
Wie funktioniert Data Cloud eigentlich?
- Verbinden Sie jede Art von Daten aus all Ihren Datenquellen, gleich, ob es sich um Batch-, Streaming- oder Echtzeitdaten handelt.
- Bereiten Sie Ihre Daten mit Transformations- und Datenverwaltungsfunktionen vor.
- Harmonisieren Sie Ihre Daten in einem standardmäßigen Datenmodell.
- Vereinheitlichen Sie Daten mit Regelsätzen der Identitätsbestimmung.
- Fragen Sie Daten ab und analysieren Sie sie mithilfe von Statistiken.
- Verwenden Sie KI zum Prognostizieren von Verhalten.
- Verschaffen Sie Ihren Daten Erdung für die Verwendung mit Agentforce.
- Analysieren Sie Ihre Daten, erweitern Sie sie und reagieren Sie übergreifend in allen Kanälen darauf.
- Segmentieren Sie Zielgruppen und schaffen Sie personalisierte Erlebnisse.
- Geben Sie Daten an mehrere Quellen aus, um basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen auf Daten zu reagieren.
- Sie können Daten weiterhin überprüfen, messen und optimieren.
Verbinden und Aufnehmen von Daten
Alles beginnt mit der Aufnahme von Daten in Data Cloud.
Data Cloud stellt Verbindung zu allen Daten her, strukturiert oder unstrukturiert. Es lässt sich außerdem mit verschiedenen Salesforce- und externen Datenquellen verbinden, darunter:
- Salesforce-Quellen: Konnektoren für Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud und Marketing Cloud Engagement
- Drittanbieterquellen: Konnektoren für Amazon S3- und Google-Speicher
- Zero Copy-Quellen: Snowflake, Databricks, BigQuery
- Aufnahme-API und Salesforce Interaction SDK
- Konnektoren für Web- und mobile Lösungen
- MuleSoft-Konnektor
- Und noch vielem mehr!
Generell erleichtert Data Cloud die Aufnahme all Ihrer Daten, ob per Streaming oder als Batch, Ihr ein Salesforce-Anwendungen.
Transformieren und Modellieren von Daten
Wenn Sie schon einmal Ihren Namen in einem Formularfeld falsch geschrieben haben, verstehen Sie vielleicht, warum Daten transformiert werden müssen. Die gute Nachricht ist, dass Data Cloud es Kunden ermöglicht, Daten aufzubereiten, zu bereinigen und zu transformieren, ehe sie genutzt werden. Daten sind vielfältig und können in verschiedenen Quellen unterschiedlich aussehen, z. B. auf einer Produktbestellung, bei einen Kontakt in Sales Cloud oder in einem anonymen Webbrowser. Mit Data Cloud lassen sich Daten aus diesen verschiedenen Quellen in einem Standarddatenmodell, dem Customer 360-Datenmodell, harmonisieren.
Vereinheitlichen und Anreichern Ihrer Daten
Sobald Sie in Data Cloud über Daten verfügen, können Sie Kundendaten in einem Profil vereinheitlichen und die Daten mithilfe von Statistiken und KI anreichern.
Vereinheitlichen von Daten
Die Identitätsbestimmung erstellt umfassende Kunden- und Account-Ansichten durch Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie verwendet Abgleichs- und Abstimmungsregeln, um Daten zu Personen oder Accounts zu einheitlichen Profilen zu verknüpfen. Nachdem die erforderlichen Daten dem Customer 360-Datenmodell zugeordnet wurden, werden in der Funktion "Identitätsbestimmung" Regelsätze erstellt, um zu ermitteln, wie Übereinstimmungen gefunden werden können. Eine Regel kann beispielsweise besagen, dass alle Datensätze von Personen mit derselben E-Mail-Adresse und demselben Namen in einem Profil zusammengefasst werden sollen. Data Cloud ermöglicht Ihnen, auszuwählen und abzustimmen, welche Informationen im vereinheitlichten Profil für diesen Kunden verwendet werden sollen.
Anreichern von Daten mit Statistiken
Mithilfe einer vereinheitlichten, normalisierten und harmonisierten Ansicht von Kundeninformationen können Sie diese Daten mittels berechneter Statistiken anreichern. Erstellen Sie basierend auf Batch- oder Streaming-Daten aussagekräftige Kennzahlen und wichtige Leistungsindikatoren. Mit im Batch berechneten Statistiken lassen sich Kennzahlen wie "Gesamter Kundenwert" oder "Produkte über 500 USD" erstellen. Streaming-Statistiken können basierend auf einem rollierenden Zeitfenster erstellt werden. So können Sie beispielsweise die Klickrate aller Produkte in einem Online-Shop in den letzten 30 Minuten ermitteln.
Verwenden von KI-Modellen
Ferner können Sie in Einstein Studio durch Klicken – ohne Programmieren – KI-Modelle erstellen oder vorhandene Modelle verbinden. Trainieren Sie Ihre Modelle, bewerten Sie ihre Qualität und aktivieren Sie Ihre Modelle. Nach der Aktivierung analysieren Ihre Modelle Ihre Daten und generieren KI-gestützte Vorhersagen oder Erkenntnisse auf der Grundlage von maschinellem Lernen.
Sobald Sie ein funktionierendes Modell besitzen, verwenden Sie seine Ausgabe, um Prozesse zu optimieren. Nutzen Sie Echtzeit-Vorhersagen in Flow Builder, um Aktionen zu automatisieren, Datenmodellobjekte mit Ihrer Ausgabe zu transformieren und vieles mehr.
Analysieren und Handeln auf der Grundlage von Daten
Mit Statistiken können Sie nützliche Metriken erstellen und Prozesse für KI optimieren. Ferner können Sie Ihre Daten gruppieren, sie mithilfe verschiedener Analysetools analysieren und die Daten dann inner- und außerhalb von Salesforce verwenden. Das Besondere an Data Cloud ist das Schaffen von Erlebnissen, die Kunden begeistern. Data Cloud bietet Benutzern dazu viele Möglichkeiten.
Segmentierung
Marketingfachleute erstellen in Data Cloud Zielgruppensegmente, die für personalisierte Marketingkampagnen in Journey Builder zum Einsatz kommen. Data Cloud-Segmente können auch für ein umfangreiches Ökosystem von Werbepartnern aktiviert werden, darunter Facebook (Meta) und Google.
Analysieren
Da Tableau in Data Cloud integriert ist, können alle standardmäßigen Datenmodellobjekte und -beziehungen in Tableau angezeigt werden. Mithilfe der Funktion "Direktabfrage" können Sie Statistiken oder beliebige andere Daten mit einem einzigen Klick in CRM Analytics analysieren.
Reagieren auf Daten
Data Cloud-Daten können genutzt werden, um Erlebnisse in Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud Personalization und mehr zu schaffen. Mit Data Cloud werden durch Streamen von Ereignissen Aktionen an verschiedenen Orten oder Zielen ausgelöst. Datenaktionen nutzen dann Ereignisse, Streaming-Statistiken und Datenänderungen zum Auslösen von Flows. Beispiel: Ein Automobilhersteller verwendet eine Datenaktion, um eine Warnung auszulösen, die einen automatischen Service-Anruf veranlasst, wenn das Fahrzeug eines Kunden die 100.000-Kilometer-Marke überschreitet.
In der nächsten Lektion gehen wir näher auf Anwendungsfälle ein und zeigen eine Demo.
Ressourcen
- Salesforce-Hilfe: Data Cloud Features and Learning Map (Data Cloud-Funktionen und Lernübersicht)
- Trailhead: Unstrukturierte Daten in Data Cloud
- Salesforce-Hilfe: Glossar der Begriffe in Data Cloud