Iniciar la trayectoria de datos

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Explicar qué es un conjunto de datos y las ventajas que aporta a la exploración de datos.
• Describir el proceso de alto nivel de creación de un conjunto de datos.
• Identificar sus requisitos de datos y planificar su integración de datos.

Convertirse en experto de datos de CRM Analytics

Usted es el administrador de Salesforce en DTC Electronics, y la vicepresidenta de ventas lo acaba de llamar para hacer una solicitud urgente. El equipo de responsable de ventas necesita información y la necesita rápido: El nuevo director general de DTC acaba de convocar una reunión para la próxima semana en la que se revisará el desempeño con relación a las ventas. La vicepresidenta de ventas desea un conjunto de tableros mostrando el desempeño por representante y región que puede utilizar para organizar la reunión.

A un alto nivel, su trabajo consiste en recopilar los datos que la vicepresidenta de ventas necesita desde cualquier lugar y ponerlos en un conjunto de datos.

Habitualmente, la integración de datos como este es una tarea compleja, que requiere habilidades de un ingeniero de datos. CRM Analytics, llamado anteriormente Tableau CRM, facilita aún más el trabajo, proporcionando a administradores de Salesforce una manera sólida de aportar datos.

Este módulo explica las herramientas principales para aportar datos en CRM Analytics y su preparación para el uso. Se explica el proceso de incorporar datos (tanto de Salesforce como externos) en CRM Analytics. También obtiene información acerca de cómo preparar los datos de modo que pueda crear esos tableros que necesitan los responsables de ventas y de modo que puedan explorar los datos más adelante por sí mismos.

En primer lugar, abordemos algunos conceptos clave que necesita comprender para convertirse en un experto de datos de CRM Analytics.

¿Qué es un conjunto de datos?

Piense en un conjunto de datos como en una caja de datos. Aquí en Salesforce lo vemos como una caja hexagonal morada, pero bueno, así somos nosotros. Cualquiera con acceso a esta caja puede abrirla y explorar los datos.

Un conjunto de datos puede contener datos de un objeto de Salesforce, como Oportunidades. O bien contiene datos combinados desde diferentes objetos, como oportunidades, cuentas y usuarios y datos desde fuentes externas, como datos financieros. También se puede crear un conjunto de datos si se combinan datos procedentes de otros conjuntos de datos, que, a su vez, contienen datos de varias fuentes y conjuntos de datos. ¡Uau!

Si utilizó Salesforce antes, sabrá que puede ir al generador de reportes, crear un reporte y verlo de inmediato. No se requiere ningún conjunto de datos. Entonces, ¿por qué se necesita un conjunto de datos en CRM Analytics? Existen varios buenos motivos.

Los conjuntos de datos son más rápidos

Los fanáticos de los datos dirían que los datos de Salesforce están normalizados, lo significa que los datos relacionados en diferentes objetos están “unidos”. Cuando ejecuta un reporte de Salesforce, el motor de reportes deben extraer datos de estos objetos cuando ensambla el reporte. La unión de datos está bien para algunos miles de filas, pero si está tratando con millones de filas, este proceso puede tardar un tiempo.

Los conjuntos de datos de CRM Analytics primero reúnen todos los datos, de modo que están disponibles casi al instante cuando abre el tablero de CRM Analytics. Esos mismos fanáticos de datos dirían que los datos de CRM Analytics están desnormalizados, lo que significa que parte del trabajo de procesamiento previo ya está hecho.

Los conjuntos de datos aceleran las consultas

Los conjuntos de datos comprimen e indexan sus contenidos, de modo que la consulta es super rápida.

Los conjuntos de datos combinan datos de Salesforce y datos externos

Los conjuntos de datos le permiten combinar tales cosas como sus datos de oportunidades de Salesforce con datos financieros, cuotas o demográficos desde otro sistema o fuente. Solo es posible combinar datos de esta manera en un reporte de Salesforce si se realizan toneladas de trabajo con objetos personalizados.

¿Cómo crea un conjunto de datos?

Hay dos fases principales en la creación de un conjunto de datos: la extracción y la preparación. Extracción, tan penosa como suena, es simplemente el proceso de aportación de datos a CRM Analytics. La preparación lleva aparejada la elaboración de esos datos de una forma que tenga sentido para las personas que los exploran.  Si comparamos el proceso con la cocina, la extracción sería el equivalente de tomar los ingredientes de las alacenas y la preparación sería mezclarlos para hacer, por ejemplo, un guiso.

Existen varias formas en que puede extraer datos en CRM Analytics. Puede incorporar datos externos a través de un archivo CSV, o utilizando el cargador de CSV, conectores o la API de CRM Analytics. Si se trata de datos de Salesforce, puede utilizar una herramienta potente denominada “sincronización de datos”. Para la preparación, utilice una receta de la interfaz visual de Preparación de datos.

Extraerá y preparará datos más adelante en este módulo, donde le platicaremos más acerca de estas herramientas.

Planificar la trayectoria de datos

Ahora que está familiarizado con los conceptos clave, platiquemos sobre la planificación que debe realizar antes de incorporar datos en CRM Analytics. Existen dos pasos para la planificación: identificar sus requisitos de datos y asignar la trayectoria de los datos a través de CRM Analytics.

Paso 1: Identificar sus requisitos de datos

Para identificar sus requisitos de datos, piense en qué datos necesita, dónde están ubicados y si debe combinarlos con otros datos. Afortunadamente, su Vicepresidente de ventas proporcionó una lista de campos que los responsables de ventas desean ver cuando exploran oportunidades en CRM Analytics.

• Nombre de la oportunidad
• Nombre de la cuenta
• Industria
• Fecha de creación
• Ciudad de facturación
• Nombre del propietario de la oportunidad
• Fecha de cierre
• País de facturación
• Título del propietario de la oportunidad
• Importe
• Código SIC
• Etapa
• Descripción SIC

Como un administrador diligente, emplea algo de tiempo hurgando un poco en Salesforce. Pronto se da cuenta de que estos campos no proceden todos de un objeto. Existen campos de oportunidad, sí, pero también necesita extraer campos de los objetos Cuenta y Usuario. ¿Y la descripción SIC? Esos datos no están en Salesforce. Parece que debe obtenerlos de otro lugar. Cuando lo consulta, el vicepresidente de Ventas recomienda que se comunique con el equipo de Operaciones de ventas. Por suerte, pueden proporcionarle un archivo CSV de descripciones de código SIC.

Su investigación dio sus frutos. Identificó los campos que necesita y de dónde procederán.

Paso 2: Asignar la trayectoria de datos

Una vez que haya identificado cada fuente de datos, puede comenzar a pensar en la trayectoria: ¿Qué ruta tomarán los datos y cuándo comenzará? El tiempo es importante aquí, ya que tiene datos procedentes de varias fuentes que debe combinar. Si los datos no están disponibles en el momento adecuado, no puede combinarlos. A modo de ayuda, CRM Analytics le permite programar sus extracciones y preparaciones a fin de extraer los datos cuando están más actualizados y tenerlos cuando los necesite para la preparación. El hecho de asignar la trayectoria de datos también desglosa el proceso en una serie de pasos para seguir.

Ya que aún no explicamos las herramientas de preparación y extracción, asignamos la trayectoria de datos por usted en este ejemplo. El mapa le muestra los pasos que realizará a medida que avance en este módulo.

Como las descripciones SIC están en un archivo CSV, utiliza el cargador CSV para extraerlas. Los datos restantes se encuentran en Salesforce. Para esos datos, utilice la sincronización de datos. Puede extraer sus datos en cualquier orden, siempre y cuando todos los datos se extraigan de sus respectivas fuentes antes de llegar a la etapa de preparación.

Después de extraer todos los datos, utilice una receta para unir los tres objetos de Salesforce y las descripciones de SIC.

Vamos a empezar. En primer lugar, le ayudamos a empezar con una organización que puede seguir y luego ejecuta a través del proceso de extracción de datos externos.

Probar CRM Analytics con una organización de Developer Edition

Una organización de Developer Edition gratuita es un entorno seguro donde puede practicar las habilidades que está adquiriendo. Necesitará una sin duda alguna cuando trabaje en los retos de Trailhead.

Para esta ruta, no puede usar una organización de Developer Edition existente o una organización de Trailhead Playground. Por el contrario, debe usar una organización de Developer Edition especial preparada para CRM Analytics. Debe registrarse para acceder a esta organización de Developer Edition especial, ya que incluye una licencia de la plataforma Analytics limitada y contiene datos de ejemplo necesarios para esta ruta de CRM Analytics.

Llegó el momento de establecer la configuración para que pueda iniciar sesión y empezar a trabajar con CRM Analytics.

1. Vaya a developer.salesforce.com/promotions/orgs/analytics-de.
2. Complete el formulario utilizando una dirección de email activa. Su nombre de usuario también debe tener el aspecto de una dirección de email y ser único, pero no necesita ser una cuenta de email válida. Por ejemplo, su nombre de usuario puede ser sunombre@waverocks.de, o puede usar el dominio de email de su compañía.
3. Después de completar el formulario, haga clic en Sign me up (Registrarme). Se muestra un mensaje de confirmación.
   
4. Cuando reciba el email de activación, ábralo y haga clic en Verificar cuenta.
5. Complete el registro y establezca la contraseña y la pregunta de comprobación.
6. Anote o memorice las credenciales. Para iniciar sesión y empezar, solo vaya a login.salesforce.com.
7. Inició sesión en su organización con Developer Edition de CRM Analytics. Si ve la ventana Le damos la bienvenida a Lightning Experience, ciérrela.

¡Allá vamos! Ahora tiene una organización de Salesforce con datos de ventas de DTC Electronics.

Recursos

• Integrar datos en CRM Analytics
• Más información sobre los conjuntos de datos