Découverte du fonctionnement de Data Cloud
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Expliquer les principales fonctionnalités de Salesforce Data Cloud
- Comprendre comment les données sont utilisées dans les produits Salesforce
Qu’est-ce que Salesforce Data Cloud ?
Data Cloud est une plate-forme de données qui combine la puissance de Salesforce Platform et l’évolutivité d’une infrastructure permettant de traiter les données en temps réel. Salesforce Data Cloud fournit une solution permettant d’exploiter les données réparties entre de nombreuses organisations, Marketing Cloud, l’engagement Web, les entrepôts et les lacs de données, afin de les utiliser pour l’IA, o’analyse et o’automatisation. Elle peut également gérer une quantité de données exceptionnelle. Data Cloud peut traiter des milliards de milliards d’enregistrements, des pétaoctets de données et des milliers de requêtes par seconde et par client. À titre de référence, un pétaoctet équivaut à 1 000 téraoctets et 1 téraoctet équivaut à 1 000 gigaoctets. De combien de gigaoctets votre premier ordinateur disposait-il ?
Data Cloud enrichit les capacités de Salesforce en reprenant les meilleurs éléments de Salesforce Platform, une solution adaptée aux développeurs, et en y ajoutant une infrastructure hautement évolutive. Data Cloud s’inscrit dans la continuité de Customer Data Platform, une solution conçue à l’origine pour les marketeurs, mais qui prend désormais en charge des cas d’utilisation élargis allant au-delà du marketing.
Dans ce badge, nous démystifions ce qu’est Salesforce Data Cloud du point de vue d’un expert produit. Ce module comprend des vidéos présentées par notre président et CTO d’Agentforce, de Data Cloud, de MuleSoft et de Tableau, Muralidhar Krishnaprasad, qui vous aidera à comprendre les fonctionnalités de Data Cloud.
Fonctionnement
Alors, comment fonctionne réellement Data Cloud ?
- Connectez n’importe quel type de données provenant de toutes vos sources de données, qu’il s’agisse de données par lot, en continu ou en temps réel.
- Préparez vos données grâce à des fonctionnalités de transformation et de gouvernance des données.
- Harmonisez vos données selon un modèle de données standard.
- Unifiez les données grâce à des jeux de règles de résolution de l’identité.
- Interrogez et analysez les données à l’aide de connaissances.
- Utilisez l’IA pour prédire des comportements.
- Enregistrez vos données pour les utiliser avec Agentforce.
- Analysez, développez et exploitez vos données sur n’importe quel canal.
- Segmentez des audiences et créez des expériences personnalisées.
- Renvoyez des données vers plusieurs sources pour exploiter ces données en fonction de vos besoins métier.
- Continuez à examiner, à mesurer et à optimiser les données.
Connexion et ingestion des données
Tout commence par l’importation de données dans Data Cloud.
Data Cloud se connecte à toutes les données, structurées ou non. Il se connecte également à diverses sources de données Salesforce et sources de données externes, notamment :
- Sources Salesforce : Connecteurs Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud et Marketing Cloud Engagement
- Sources tierces : Connecteurs de stockage Amazon S3 et Google
- Sources zéro copie : Snowflake, Databricks, BigQuery
- API Ingestion et SDK Salesforce Interaction
- Connecteurs Web et Mobile
- Connecteur MuleSoft
- Et bien plus encore !
En bref, Data Cloud facilite le regroupement de toutes vos données (données en continu ou données par lot) au sein de vos applications Salesforce.
Transformation et modélisation des données
Si vous avez déjà mal orthographié votre nom dans un champ de formulaire, vous comprenez peut-être pourquoi les données doivent être transformées. La bonne nouvelle, c’est que Data Cloud permet aux clients de préparer, nettoyer et transformer les données avant leur utilisation. Les données prennent des formes variées et peuvent avoir un aspect différent selon les sources, par exemple au sein d’une commande de produits, d’un contact dans Sales Cloud ou d’une fenêtre de navigation Web privée. Avec Data Cloud, vous pouvez harmoniser les données issues de ces différentes sources dans un modèle de données standard : le modèle de données Customer 360.
Unification et amélioration des données
Une fois que vous disposez de données dans Data Cloud, vous pouvez unifier des données client en un seul profil et améliorer ces données à l’aide de connaissances et de l’IA.
Unification des données
La résolution de l’identité permet d’obtenir une vue d’ensemble des clients et des comptes en consolidant les données provenant de diverses sources. Elle utilise des règles de correspondance et de réconciliation pour relier les données relatives aux personnes ou aux comptes dans des profils unifiés. Une fois les données requises mappées au modèle de données Customer 360, des jeux de règles sont créés dans la fonctionnalité de résolution de l’identité (IR) pour définir la manière de trouver des correspondances. Par exemple, une règle peut spécifier que tous les enregistrements de personnes ayant la même adresse e-mail et le même nom doivent être regroupés au sein d’un même profil. Data Cloud vous permet de choisir quelles informations doivent être utilisées dans le profil unifié de ce client, puis de les rapprocher.
Amélioration des données grâce aux connaissances
Lorsque vous disposez d’une vue unifiée, normalisée et harmonisée des informations d’un client, vous pouvez améliorer ces données à l’aide de connaissances calculées. Créez des métriques puissantes et des indicateurs de performance clés (KPI) reposant sur des données par lot ou des données en continu. Les connaissances calculées par lot créent des métriques telles que la « valeur client totale » ou les « produits d’une valeur supérieure à 500 $ ». Les connaissances en continu sont créées en fonction d’une fenêtre temporelle dynamique. Par exemple, vous pouvez identifier quel a été le taux de clics de l’ensemble des produits d’une boutique en ligne au cours des 30 dernières minutes.
Utilisation de modèles IA
Vous pouvez également créer des modèles IA ou connecter des modèles existants dans Einstein Studio en quelques clics, sans code. Entraînez vos modèles, évaluez leur qualité et activez-les. Une fois activés, vos modèles analysent vos données et génèrent des prévisions ou des connaissances d’IA issues de l’apprentissage machine.
Une fois que vous disposez d’un modèle fonctionnel, utilisez ses résultats pour optimiser les processus. Utilisez les prévisions en temps réel dans Flow Builder pour automatiser les actions, transformer les objets modèle de données avec votre résultat, et plus encore.
Analyse sur les données et exploitation des données
Vous pouvez créer des métriques utiles avec des informations et optimiser les processus pour l’IA. Vous pouvez également regrouper vos données, les analyser à l’aide de différents outils d’analyse, puis utiliser ces données dans Salesforce et ailleurs. Ce qu’il y a d’exceptionnel avec Data Cloud, c’est sa capacité à créer des expériences qui impressionnent les clients. Data Cloud offre aux utilisateurs de nombreuses façons d’y parvenir.
Segment
Les marketeurs créent des segments d’audience dans Data Cloud qui sont utilisés pour mener des campagnes marketing personnalisées dans Journey Builder. Il est également possible d’employer les segments Data Cloud dans les solutions d’un vaste écosystème de partenaires publicitaires, comprenant notamment Facebook (Meta) et Google.
Analyser
Étant donné que Tableau est intégré à Data Cloud, tous les objets et relations du modèle de données standard sont visibles dans Tableau. En utilisant la fonctionnalité Requête directe, vous pouvez analyser des connaissances ou toute autre donnée en un seul clic dans CRM Analytics.
Exploitation des données
Les données Data Cloud peuvent être utilisées pour créer des expériences dans Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud Personalization, etc. Avec Data Cloud, les événements de diffusion en continu génèrent des actions à divers endroits ou au sein de diverses cibles. Les actions de données utilisent ensuite des événements, des connaissances en continu et des modifications de données pour déclencher des flux. Par exemple, un constructeur automobile peut utiliser une action de données pour déclencher une alerte créant un appel de service automatique lorsque le véhicule d’un client franchit la barre des 120 000 kilomètres.
Dans l’unité suivante, nous nous intéresserons plus en détail aux cas d’utilisation et vous présenterons une démonstration.
Ressources
- Aide Salesforce : Fonctionnalités et carte d’apprentissage de Data Cloud
- Trailhead : Données non structurées dans Data Cloud
- Aide Salesforce : Glossaire des termes de Data Cloud