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Aprenda cómo funciona Data Cloud

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

  • Explicar las funciones clave de Salesforce Data Cloud.
  • Comprender cómo se utilizan los datos en los productos de Salesforce.

¿Qué es Salesforce Data Cloud?

Data Cloud es una plataforma de datos que combina la potencia de Salesforce Platform con la escalabilidad de una infraestructura que permite el procesamiento de datos en tiempo real. Salesforce Data Cloud funciona como un puente para aprovechar los datos repartidos en varias organizaciones, en Marketing Cloud, en la implicación web y en diferentes almacenes y lagos de datos, para usarlos en procesos de IA, análisis y automatización. También puede gestionar un escalamiento de dimensiones realmente enormes. Data Cloud puede procesar billones de registros, petabytes de datos y miles de solicitudes por segundo por cliente. A modo de referencia, un petabyte equivale a 1.000 terabytes. Un terabyte equivale a 1.000 gigabytes. ¿Cuántos gigabytes tenía su primera computadora? 

Data Cloud expande las capacidades de Salesforce usando lo mejor de la plataforma apta desarrolladores de Salesforce Platform y el agregado de una infraestructura de gran capacidad de escalamiento. Data Cloud es la evolución de Customer Data Platform, que se diseñó originalmente para expertos en marketing, pero ahora está dirigido a una variedad más amplia de casos de uso más allá del marketing. 

En esta insignia, desmitificamos Salesforce Data Cloud a través de la perspectiva de un experto en productos. Este es un módulo basado en videos con el Presidente y Director general de tecnologías de Agentforce, Data Cloud, MuleSoft y Tableau, Muralidhar Krishnaprasad, preparado para ayudarlo a comprender las capacidades de Data Cloud.

Funcionamiento

¿Cómo funciona realmente Data Cloud?  

Diagrama de funcionalidades y datos de Data Cloud.

  • Conecte cualquier tipo de datos procedentes de todas sus fuentes de datos, ya sean datos por lotes, por transmisión o en tiempo real.
  • Prepare sus datos mediante las funciones de transformación y regulación de datos.
  • Reúna sus datos en un modelo estándar.
  • Unifique los datos mediante conjuntos de reglas de resolución de identidad.
  • Realice consultas y análisis de los datos mediante perspectivas.
  • Utilice IA para predecir el comportamiento.
  • Ancle los datos para utilizarlos con Agentforce.
  • Analice los datos, expándalos y tome medidas a partir de estos en cualquier canal.
  • Segmente audiencias y cree experiencias personalizadas.
  • Envíe datos a varios orígenes para tomar medidas a partir de los datos en función de sus necesidades de negocio.
  • Siga revisando, cuantificando y optimizando los datos.

Conectar e introducir datos

Todo comienza con la introducción de datos en Data Cloud.

Data Cloud se conecta con cualquier dato, estructurado o no estructurado. También se puede conectar a una variedad de fuentes de datos externas y de Salesforce, incluidas las siguientes: 

  • Fuentes de Salesforce: conectores de Sales, Service, Commerce y Marketing Cloud Engagement
  • Fuentes de terceros: Conectores de almacenamiento de Amazon S3 y Google
  • Fuentes sin copias: Snowflake, Databricks, BigQuery
  • API de ingreso y SDK de interacción de Salesforce
  • Conectores web y móviles
  • Conector de MuleSoft
  • ¡Y mucho más!

En general, Data Cloud facilita la unión de todos sus datos, ya sea en lotes o transmisión, en sus aplicaciones de Salesforce.

Nota

Obtenga más información sobre la conexión y la introducción de datos en el módulo Conectores e integraciones de Data Cloud.

Transformar y modelar datos

Si alguna vez escribió mal su nombre en un campo de formulario, tal vez comprenda por qué es necesario transformar los datos. La buena noticia es que Data Cloud permite a los clientes preparar, limpiar y transformar datos antes de utilizarlos. Los datos son diversos y pueden tener un aspecto diferente en diversos orígenes, por ejemplo, un pedido de productos, un contacto en Sales Cloud o un navegador web anónimo. Con Data Cloud, unifique datos de estos orígenes diferentes en un modelo estándar: el modelo de datos Customer 360. 

Nota

Explore la asignación de datos en el módulo Modelo de datos Customer 360 para Data Cloud.

Unificar y optimizar los datos

Una vez que los datos se encuentran en Data Cloud, puede unificar los datos de los clientes en un perfil y optimizar los datos con perspectivas e IA.

Unificar datos

La resolución de identidad consolida los datos de varias fuentes y genera vistas integrales de las cuentas y los clientes. Utiliza reglas de coincidencia y reconciliación para vincular los datos sobre personas o cuentas en perfiles unificados. Una vez asignados los datos requeridos al Modelo de datos de Customer 360, se crean conjuntos de reglas en la función de resolución de identidad (IR) para identificar la forma de buscar coincidencias. Por ejemplo, una regla podría especificar que todos los registros de particulares con la misma dirección de email y el mismo nombre se deben combinar en un solo perfil. Data Cloud permite elegir y conciliar qué información se utiliza en el perfil unificado de ese cliente. 

Nota

El módulo Datos e identidad en Data Cloud se enfoca en la unificación de datos mediante la Resolución de identidad.

Optimizar los datos con perspectivas

Con una vista unificada, normalizada y armonizada de la información de un cliente, puede mejorar dichos datos con Perspectivas calculadas (Calculated Insights, CI). Cree mediciones potentes e indicadores clave de desempeño (KPI) en función de datos en lotes o transmisión. Las perspectivas calculadas en lotes crean mediciones como el “valor de cliente total” o los “productos superiores a USD 500”. Las perspectivas de transmisión se crean en función de un período de implementación. Por ejemplo, puede identificar el índice de clics de todos los productos de un escaparate en línea en los últimos 30 minutos.

Nota

Busque más información sobre la creación de perspectivas en el módulo Perspectivas de Data Cloud.

Utilizar modelos de IA

También puede crear modelos de IA o conectar modelos existentes en Einstein Studio con clics en lugar de código. Puede entrenar sus modelos, evaluar su calidad y activarlos. Una vez activados, los modelos analizan los datos y generan predicciones basadas en IA o perspectivas basadas en aprendizaje automático.

Con un modelo en funcionamiento, utilice sus resultados para optimizar los procesos. Utilice las predicciones en tiempo real en Flow Builder para automatizar acciones, transformar DMO con los resultados y mucho más.

Nota

Obtenga más información sobre la creación de modelos de IA en el módulo Crear modelos de IA en Einstein Studio.

Analizar los datos y tomar medidas

Puede generar métricas útiles a partir de perspectivas y optimizar los procesos para la IA. Además, puede agrupar los datos, analizarlos mediante diferentes herramientas de análisis y, luego, utilizar esos datos dentro y fuera de Salesforce. Lo increíble de Data Cloud es la creación de experiencias que asombran a los clientes. Data Cloud ofrece a los usuarios muchas formas de hacer eso.

Segmento

Los expertos en marketing crean segmentos de audiencia en Data Cloud que se utilizan para campañas de marketing personalizadas en Journey Builder. Los segmentos de Data Cloud también se pueden activar en un ecosistema variado de socios publicitarios, incluidos Facebook (Meta) y Google. 

Nota

Aprenda a generar segmentos en Data Cloud en el módulo Segmentación y activación.

Analyze

Como Tableau se encuentra integrado con Data Cloud, todos los objetos de modelo de datos y las relaciones estándar se pueden ver en Tableau. Mediante la funcionalidad de Consulta directa, puede analizar perspectivas o cualquier otro dato mediante un solo clic en CRM Analytics.

Tomar medidas a partir de datos

Los datos de Data Cloud se pueden utilizar para crear experiencias en Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud Personalization y más. Con Data Cloud, la transmisión de eventos genera acciones en varias ubicaciones o destinos. Luego, las acciones de datos utilizan los eventos, las perspectivas de transmisión y los cambios en los datos para activar flujos. Por ejemplo, una compañía automovilística utiliza una acción de datos para activar una alerta con el fin de crear una llamada de servicio automática cuando el vehículo de un cliente supera la marca de 120,700,8 km.

En la próxima unidad, analizaremos en detalle los casos de uso y compartiremos una demostración.

Recursos

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