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Premiers pas avec les transformations de donnĂ©es en continu dans Data Cloud

Objectifs d’apprentissage

Après avoir terminĂ© cette unitĂ©, vous pourrez :

  • DĂ©crire une transformation de donnĂ©es en continu et ses principaux cas d’utilisation
  • CrĂ©er une transformation de donnĂ©es en continu dans Data Cloud
Remarque

Dans ce module, nous partons du principe que vous Ăªtes un administrateur Data Cloud disposant des autorisations nĂ©cessaires pour crĂ©er des transformations de donnĂ©es en continu.

Présentation de la transformation de données en continu

Une transformation de données en continu vous permet de nettoyer et d’enrichir vos données en temps quasi réel, dès qu’elles entrent dans le système. Pour modifier certaines quantités de données sur un intervalle de temps planifié, utilisez une transformation par lots.

Par exemple, une transformation de données en continu est idéale pour détecter les fraudes par carte de crédit. En regroupant les données provenant d’un grand nombre de systèmes de traitement, au fur et à mesure de leur ingestion, et en standardisant leur format, il est possible de détecter les irrégularités presque en temps réel.

Transformation en arrière-plan des données en continu

Les nouveaux enregistrements sont ingérés et immédiatement transformés et ajoutés à l’objet de sortie.

Avec une transformation de donnĂ©es en continu dans Data Cloud, les nouveaux enregistrements sont ingĂ©rĂ©s, puis immĂ©diatement transformĂ©s et ajoutĂ©s Ă  l’objet de sortie.

Une transformation de donnĂ©es en continu lit les enregistrements d’un objet lac de donnĂ©es sources et exĂ©cute une requĂªte SQL qui modifie les donnĂ©es entrantes. Elle mappe ensuite l’objet lac de donnĂ©es cible au modèle de donnĂ©es Data Cloud dans un objet modèle de donnĂ©es.

Création d’une transformation de données en continu

  1. Dans Data Cloud, cliquez sur l’onglet Data Transforms (Transformation de donnĂ©es).
  2. Cliquez sur New (Nouveau).
  3. Choisissez Streaming Data Transform (Transformation de données en continu).

ComplĂ©tez les Ă©crans de configuration restants, notamment en nommant votre transformation de donnĂ©es en continu, en choisissant un objet lac de donnĂ©es cible, en Ă©crivant une requĂªte SQL et en effectuant des mappages.

Exemple : normalisation des contacts tĂ©lĂ©phoniques

Vous pouvez utiliser une transformation de donnĂ©es en continu pour la normalisation. Les fonctionnalitĂ©s de Data Cloud par dĂ©faut ne stockent pas plusieurs numĂ©ros de tĂ©lĂ©phone pour un contact. L’objet lac de donnĂ©es Contact_core est directement mappĂ© Ă  l’objet modèle de donnĂ©es Contact Point Phone (TĂ©lĂ©phone du point de contact) et un seul point de contact peut Ăªtre mappĂ©.

Dans les systèmes externes, nous avons actuellement :

CUSTOMERID

NOM

MOBILEPHONE

HOMEPHONE

WORKPHONE

C1

John

408-512-2234

650-342-4612

C2

Peter

310-453-3421

915-870-9900

Les agents du support client ont besoin d’un accès en temps quasi réel à tous les numéros de téléphone d’un contact. Pour que les trois types soient disponibles, nous pouvons utiliser une transformation de données en continu afin de normaliser les contacts téléphoniques.

Pour mapper plusieurs points de contact à Contact Point (Point de contact), utilisez une transformation SQL avec l’opérateur UNION.

SELECT CONCAT(Contact_core.CustomerId, "_Mobile") as PhoneId,
    Contact_core.CustomerId as CustomerId,
    Contact_core.MobilePhone as PhoneNumber,
    "Mobile" as PhoneType
FROM Contact_core
WHERE ISNOTNULL(Contact_core.MobilePhone) AND Contact_core.MobilePhone <> ""
UNION
SELECT CONCAT(Contact_core.CustomerId, "_Home") as PhoneId,
    Contact_core.CustomerId as CustomerId, Contact_core.HomePhone as PhoneNumber,
    "Home" as PhoneType
FROM Contact_core
WHERE ISNOTNULL(Contact_core.HomePhone) AND Contact_core.HomePhone <> ""
UNION
SELECT CONCAT(Contact_core.CustomerId, "_Work") as PhoneId,
    Contact_core.CustomerId as CustomerId,
    Contact_core.WorkPhone as PhoneNumber,
    "Work" as PhoneType
FROM Contact_core
WHERE ISNOTNULL(Contact_core.WorkPhone) AND Contact_core.WorkPhone <> ""

Après exĂ©cution, l’objet lac de donnĂ©es cible Phone Numbers (NumĂ©ros de tĂ©lĂ©phone) contient des enregistrements pour chaque type de numĂ©ro de tĂ©lĂ©phone. Vous pouvez dĂ©sormais mapper l’objet lac de donnĂ©es Phone Numbers (NumĂ©ros de tĂ©lĂ©phone) cible Ă  l’objet modèle de donnĂ©es Contact Point Phone (TĂ©lĂ©phone du point de contact). L’objet modèle de donnĂ©es Contact Point Phone (TĂ©lĂ©phone du point de contact) contient les trois types de numĂ©ros de tĂ©lĂ©phone pour chaque client. Mieux encore : les donnĂ©es sont disponibles pour les outils en aval qui consomment l’objet modèle de donnĂ©es, tels que les connaissances calculĂ©es, la rĂ©solution de l’identitĂ© et la segmentation !

PHONEID

CUSTOMERID

PHONENUMBER

PHONETYPE

C1_Mobile

C1

408-512-2234

Mobile

C1_Work

C1

650-342-4612

Travail

C2_Home

C2

310-453-3421

Domicile

C2_Work

C2

915-870-9900

Travail

Surveillance du statut

Pour surveiller le statut d’une transformation de données en continu, examinez ses métriques de traitement.

  1. Dans l’onglet Data Transforms (Transformations de données), cliquez sur le nom de la transformation de données en continu.
  2. Cliquez sur Refresh History (Historique d’actualisation) pour afficher le nombre d’enregistrements traités, échoués et supprimés.

La mise en place d’une transformation de donnĂ©es en continu dans Data Cloud est la première Ă©tape pour combiner des donnĂ©es en temps rĂ©el avec une vue rapide, rĂ©active et complète de votre client. Après avoir mappĂ© l’objet lac de donnĂ©es Ă  l’objet modèle de donnĂ©es, le flux de donnĂ©es transformĂ© est prĂªt pour l’analyse ou le traitement en aval.

Ressources

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