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Extraction de données externes dans Analytics

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
  • Préparer des données externes avant de les importer dans Analytics
  • Importer les données d’un fichier CSV externe
  • Surveiller et vérifier le téléchargement de données externes

Présentation de l’extraction de données externes

Il est temps d’intégrer les données dans Analytics afin que l’équipe de direction des ventes puisse disposer de ses tableaux de bord de performances. C’est à vous d’administrer Salesforce et de le configurer pour l’équipe des ventes. Vous savez que la plupart des données que les commerciaux souhaitent consulter se trouvent déjà dans les objets Opportunité, Compte et Utilisateur. Cependant, une partie de ces données provient d’une source externe. Ce n’est pas un problème pour Analytics. Voyons cela de plus près.

L’équipe des opérations commerciales de votre entreprise associe un champ de code SIC (Standard Industry Classification) à chaque compte pour indiquer son secteur d’activité. Les directeurs commerciaux ont du mal à déchiffrer ces codes et préfèrent lire une description. C’est pourquoi l’équipe des opérations commerciales a fourni un fichier CSV contenant tous les codes SIC qu’elle utilise, associés à leur description. En voici un extrait :

Extrait du fichier CSV Description SIC

Dans cette unité, votre objectif est d’extraire ces données dans Analytics afin de pouvoir les ajouter ultérieurement aux données Salesforce que vous allez extraire. La figure ci-dessous illustre notre progression dans l’importation des données.

Représentation de l’importation des données avec mise en évidence du processus d’extraction de données externes

Préparation de vos données CSV

Lorsque vous extrayez des données d’un fichier CSV, Analytics émet des hypothèses sur le type de données en fonction des valeurs affichées dans chaque champ. Il attribue à chaque champ un type de mesure, de date ou de dimension. Ces types sont importants, car ils déterminent la manière dont vous interagissez avec un champ dans une perspective ou un tableau de bord d’Analytics.

Généralement, Analytics attribue le bon type à chaque champ, mais vous devez parfois lui donner un coup de pouce. Commençons par passer en revue le fichier CSV Descriptions SIC, champ par champ, pour voir ce qu’il faut faire.

Fichier CSV Description CSV
Remarque

Remarque

Nous avons inclus un champ Taille du secteur à titre d’exemple. Vous ne le trouverez pas dans votre fichier CSV.

Code SIC
Analytics identifie les champs numériques tels que celui-ci comme des mesures. Une mesure est un champ que vous pouvez utiliser pour faire des calculs, tels que la somme et la moyenne. Cependant, certains champs similaires contiennent des valeurs numériques, mais ne sont pas réellement des mesures. Faire des calculs sur des champs de code SIC, de code postal ou d’ID n’aurait aucun intérêt, mais Analytics ne le comprend pas et identifie ces champs comme des mesures. Vous ne pouvez pas y faire grand-chose pour l’instant, mais lorsque vous téléchargerez les données, vous aurez la possibilité de transformer ces types de champs en dimensions. Gardez-les simplement dans un coin de votre tête pour le moment. 

Description SIC 
Tous les champs qui contiennent des caractères non numériques, tels que celui-ci, sont identifiés comme des dimensions. Les champs de dimensions peuvent être regroupés et filtrés. Analytics se trompe rarement sur l’identification de ces champs, vous n’avez donc généralement rien à modifier. 

Taille du secteur 
Vous voudrez probablement faire des calculs sur ce type de champ contenant des montants. Il doit donc être considéré comme une mesure. Analytics reconnaît les symboles monétaires, les virgules et les points décimaux dans les données numériques, mais restez prudent. S’il repère d’autres caractères non numériques, il identifie le champ comme une dimension et vous ne pourrez pas lui appliquer de calculs. Inspectez donc les champs numériques similaires et supprimez tous les caractères non numériques si vous souhaitez qu’ils soient identifiés comme des mesures. 

Dernière mise à jour 
Analytics reconnaît tous les formats de date courants et identifie ce type de champ en tant que date. Il est même capable de définir le format et de faire la distinction entre le format américain et le format européen. Toutefois, prenez le temps de vérifier les champs de date pour vous assurer que les valeurs sont saisies dans un format pris en charge. Si Analytics ne reconnaît pas le format, il identifie le champ comme une dimension. Dans ce cas, vous ne pourrez plus utiliser les fonctionnalités intéressantes de regroupement et de filtrage des dates. Vérifiez également que vos dates sont toutes dans le même format. Par exemple, si Analytics repère des dates aux formats américain et européen, il choisit le format européen. 

En-têtes de colonne 
Vérifiez que les en-têtes de colonne sont corrects, car ils deviennent des étiquettes de champ dans votre jeu de données. Vous pouvez les corriger dans le fichier CSV avant de poursuivre le processus. Vous pourrez également effectuer des modifications au moment de l’importation du fichier.

La bonne nouvelle, c’est que vous avez la possibilité d’afficher un aperçu de vos données dans Analytics et de le modifier si nécessaire.

Importation de vos données CSV

Une fois que vous avez préparé votre fichier CSV, il est temps de l’importer dans Analytics à l’aide de l’utilitaire de téléchargement CSV. Vous créerez également une application pour le nouveau jeu de données durant le processus.

Remarque

Remarque

Lorsque vous importez un fichier CSV, Analytics extrait les données et crée un jeu de données. Vous pouvez immédiatement explorer le nouveau jeu de données, mais il ne contiendra qu’une longue liste de codes SIC et de descriptions, ce qui ne serait pas très intéressant à regarder. Ce jeu de données vous servira plutôt à préparer le jeu de données final pour l’équipe commerciale. Pour le moment, considérez-le comme une zone d’attente pour les données SIC.

  1. Cliquez ici pour télécharger le fichier CSV Descriptions SIC sur votre bureau.
  2. Si vous ne l’avez pas encore fait, connectez-vous à l’organisation Developer Edition à laquelle vous vous êtes inscrit dans l’unité précédente.
  3. Dans le lanceur d’application (Icône Lanceur d’application), cherchez et sélectionnez Analytics Studio.
  4. Dans Analytics Studio, cliquez sur le bouton Créer, puis sélectionnez Application.
  5. Vous créez une application vide, cliquez donc sur Créer une application vide.
  6. Cliquez sur Continuer.
  7. Dans le champ Nommer votre application, saisissez Jeux de données des performances commerciales.
  8. Cliquez sur Créer.
  9. En haut de la page d’application, cliquez sur Créer et sélectionnez Jeu de données. Dans le processus de création d’un jeu de données à partir d’une application, le nom de l’application est sélectionné automatiquement. Il n’y a pas de petits gains de temps.
  10. Cliquez sur Fichier CSV.
  11. Cliquez sur Sélectionnez un fichier ou déposez-le ici.
  12. Naviguez jusqu’au fichier CSV que vous avez téléchargé précédemment, sélectionnez-le, puis cliquez sur Ouvrir. Si le fichier se trouve à proximité, vous pouvez également le faire glisser dans la zone Sélectionnez un fichier ou déposez-le ici pour gagner quelques secondes.
  13. Cliquez sur Suivant. Analytics donne le même nom que le fichier au nouveau jeu de données et sélectionne l’application.
  14. Dans le champ Nom du jeu de données, remplacez le nom par Descriptions SIC. Analytics détecte certaines propriétés de votre fichier, telles que le délimiteur et le codage. Vous pouvez consulter ces propriétés dans la zone Propriétés de fichier détectées. Pour apporter des modifications, cliquez sur Bouton de menu dans la zone Propriétés de fichier détectées, puis sur Modifier.
  15. Cliquez sur Suivant. L’écran Modifier les attributs de champ s’affiche et vous donne un aperçu des données que vous allez extraire dans Analytics. Aperçu des données CSV
Comme mentionné précédemment, vous avez ici l’occasion de corriger vos données avant de les intégrer à Analytics. Remémorez-vous ce à quoi vous deviez faire attention lorsque vous avez préparé le fichier CSV. Vous vouliez vous assurer que le bon type était attribué à chaque champ, soit mesure, date ou dimension. Vous aviez également vérifié que les noms de champs étaient corrects. Examinez les en-têtes de colonne dans l’aperçu pour vérifier si Analytics les a correctement importés.

L’icône placée au début de chaque en-tête vous indique le type de champ :

  • Mesure Icône de mesure
  • Dimension Icône de dimension
  • Date Icône de date
Remarque

Remarque

Si la colonne que vous voulez inspecter ne s’affiche pas, utilisez le panneau des champs à gauche pour parcourir ou rechercher le champ, puis cliquez dessus pour accéder à sa colonne.

Si Analytics a commis une erreur, vous pouvez cliquer sur une colonne pour afficher et modifier ses attributs dans le panneau Attributs de champ situé à droite.

Dans vos données, il semble qu’Analytics a identifié le champ Code SIC comme une mesure. Cette identification est compréhensible, mais ce n’est pas ce que vous voulez. Si vous laissez le type de champ défini comme une mesure, vous pourrez ajouter des codes SIC (inutile), mais vous ne pourrez pas regrouper vos comptes et opportunités par code SIC (très utile). Modifions donc le type.

  1. Cliquez sur la colonne Code SIC. Les attributs de champ apparaissent dans le panneau à droite. Attributs du champ Code SIC
  2. Dans la liste de sélection Type de champ, sélectionnez Dimension.

Vous aviez également vérifié le champ de date dans le fichier CSV pour vous assurer qu’Analytics définissait correctement le type et le format. Allons voir ces éléments.

  1. Cliquez sur la colonne Dernière mise à jour. Les attributs de champ apparaissent dans le panneau à droite. Attributs du champ Dernière mise à jourIl semble qu’Analytics a correctement défini le type de données, mais qu’il a opté pour le format j/M/aaaa. Toutes les dates contenues dans le fichier CSV ont pour valeur 1/10/2017, ce qui peut soit correspondre au 10 janvier si vous utilisez le format M/J/AAAA, très répandu aux États-Unis, soit au 1er octobre si vous utilisez le format J/M/AAAA, largement utilisé en Europe. Analytics ne sait pas quel format choisir, alors il opte pour le format européen. Vous voulez le format américain. Vous pouvez facilement effectuer la modification ici.
  2. Dans la liste de sélection Format de date, sélectionnez M/j/aaaa.

Comme nous l’avions prévu, Analytics n’a eu aucune difficulté à identifier correctement le champ Description SIC comme une dimension. Tout semble donc parfait. Cliquez sur Charger un fichier pour terminer le processus.

Analytics charge les données et affiche un aperçu de la progression de la création du jeu de données.Boîte de dialogue de progression s’affichant à l’écran pour indiquer la progression du processus de création de jeu de données

La boîte de dialogue contient un lien vers la Surveillance des données, ce qui vous permet de surveiller l’évolution de jeu de données. Toutefois, arrêtons-nous ici pour le moment. Cliquez sur Fermer. Fermez l’onglet Jeu de données des performances commerciales.

Il est temps de prendre une pause. À votre retour, vous pourrez constater que le jeu de données a été créé.

Surveillance de la tâche de données et inspection du nouveau jeu de données

Analytics crée une tâche pour votre nouveau jeu de données, qui s’exécute en arrière-plan. La durée d’exécution de cette tâche dépend de la taille de votre fichier CSV et des autres tâches en cours. Vous pouvez facilement suivre l’avancement des tâches dans le gestionnaire de données.

  1. Dans Analytics, cliquez sur l’icône d’engrenage (Icône d’engrenage) puis cliquez sur Gestionnaire de données. Le gestionnaire de données s’ouvre dans un nouvel onglet de navigateur. Le premier élément qui apparaît à l’écran est l’onglet Surveiller, où est sélectionné par défaut le sous-onglet Tâches.
  2. Cherchez votre tâche dans la liste. Le nom de la tâche commence par « Upload », suivi du nom du fichier CSV, SIC_Descriptions. Vue Tâches dans l’onglet Surveiller
  3. Si vous souhaitez savoir comment Analytics a extrait vos données, cliquez sur la flèche (>) en regard du nom de la tâche.
Si la tâche s’est effectuée correctement, son statut est défini sur Réussi. Si ce n’est pas le cas, répétez la procédure et rechargez les données.

Il est temps de vérifier le jeu de données lui-même. Revérifiez notamment les types de données de champ et les formats de date directement dans le jeu de données. Pour cela, recherchez et inspectez le jeu de données.

  1. À gauche du gestionnaire de données, cliquez sur l’onglet Données.
  2. À droite du jeu de données Descriptions SIC, cliquez sur Bouton de menu du flux de données dans le gestionnaire de données et sélectionnez Explorer.
  3. À gauche de la nouvelle perspective, sous Longueur des barres, cliquez sur le bouton Ajouter une mesure (+). Cliquez sur le symbole plus sous Axe horizontal pour ajouter une mesure dans une perspective.Aucune mesure ne se trouve ici ! En effet, nous n’avons pas défini de mesure dans les attributs de champ.
  4. Sous Barres, cliquez sur le bouton Ajouter un groupe (+). Vérifiez que les champs Dernière mise à jour, Code SIC et Description SIC s’affichent. Vous vous assurez ainsi qu’Analytics les a définis comme date ou dimension. Fermez l’onglet Nouvelle perspective.

Félicitations ! Vous venez de transformer votre fichier CSV en un jeu de données Analytics à l’aide de l’utilitaire de téléchargement CSV.

À suivre : importez vos données Salesforce dans Analytics.