Come funziona Data Cloud

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

Illustrare le caratteristiche principali di Salesforce Data Cloud.
Comprendere in che modo vengono utilizzati i dati nei prodotti Salesforce.

Cos'è Salesforce Data Cloud?

Data Cloud è una piattaforma dati che combina la potenza di Salesforce Platform con la scalabilità di un'infrastruttura che consente di elaborare i dati in tempo reale. Salesforce Data Cloud offre un ponte per sfruttare i dati divisi tra più organizzazioni, Marketing Cloud, interazione sul Web, tutti i warehouse e i lakehouse, da utilizzare per IA, analytics e automazione. È anche in grado di gestire volumi enormi di dati, ma enormi sul serio. Data Cloud può elaborare migliaia di miliardi di record, petabyte di dati e migliaia di richieste al secondo per cliente. Per tua informazione, un petabyte equivale a 1.000 terabyte e 1 terabyte equivale a 1.000 gigabyte. Quanti gigabyte aveva il tuo primo computer?

Data Cloud espande le capacità di Salesforce utilizzando le parti migliori di Salesforce Platform, piattaforma su cui gli sviluppatori amano lavorare, e aggiungendo un'infrastruttura altamente scalabile. Data Cloud è un'evoluzione di Customer Data Platform, una soluzione originariamente destinata agli esperti di marketing, ora ampiamente utilizzata anche in altri ambiti.

In questo badge, sfatiamo il mito di Salesforce Data Cloud attraverso il punto di vista di un esperto del prodotto. In questo modulo basato su video, il Presidente e CTO per Agentforce, Data Cloud, Mulesoft e Tableau, Muralidhar Krishnaprasad, ti aiuterà a comprendere le funzionalità di Data Cloud.

Come funziona

Come funziona in realtà Data Cloud?

Diagramma dei dati e delle funzionalità di Data Cloud.

Connessione a qualsiasi tipo di dati provenienti da tutte le origini di dati: dati in batch, stream di dati o dati in tempo reale.
Preparazione dei dati grazie alle funzionalità di trasformazione e data governance.
Armonizzazione dei dati in base a un modello standard.
Unificazione dei dati con set di regole di risoluzione dell'identità.
Esecuzione di query e analisi dei dati attraverso approfondimenti.
Utilizzo dell'intelligenza artificiale per prevedere i comportamenti.
Radicamento nel contesto dei dati per il loro utilizzo con Agentforce.
Analisi, espansione ed esecuzione di azioni sui dati su qualsiasi canale.
Segmentazione del pubblico e creazione di esperienze personalizzate.
Invio di dati a più origini per agire sui dati in base alle esigenze aziendali.
Revisione, misurazione e ottimizzazione dei dati continue.

Connettere e importare i dati

Tutto ha inizio quando si portano i dati all'interno di Data Cloud.

Data Cloud si connette a qualsiasi tipo di dati, strutturati o non strutturati, e può anche connettersi a un'ampia gamma di origini di dati, sia in Salesforce che al suo esterno, tra cui:

Origini Salesforce: connettori per Vendite, Servizio, Commerce e Marketing Cloud Engagement
Origini di terze parti: connettori per Amazon S3, Google Storage
Origini a copia zero: Snowflake, Databricks, BigQuery
API di importazione e Salesforce Interaction SDK
Connettori per Web e dispositivi mobili
Connettore per MuleSoft
E molto altro ancora!

Nel complesso, Data Cloud semplifica l'importazione di tutti i dati, sia in streaming che in batch, nelle applicazioni Salesforce.

Per ulteriori informazioni sulla connessione ai dati e sulla loro importazione, vedi il modulo Connettori e integrazioni per Data Cloud.

Trasformare e modellare i dati

Se ti è capitato di sbagliare a scrivere il tuo nome nel campo di un modulo, capirai perché è necessario trasformare i dati. La buona notizia è che Data Cloud consente ai clienti di preparare, ripulire e trasformare i dati prima che vengano usati. I dati sono di vario tipo e possono risultare diversi in varie origini, ad esempio l'ordine di un prodotto, un referente in Sales Cloud o un browser web anonimo. Con Data Cloud, puoi armonizzare i dati provenienti da diverse origini in un modello dati standard, il modello dei dati di Customer 360.

Esplora la mappatura dei dati nel modulo Modello dei dati di Customer 360 per Data Cloud.

Unificare e ottimizzare i dati

Una volta che i dati sono disponibili in Data Cloud, puoi unificare i dati dei clienti in un unico profilo e ottimizzarli con approfondimenti e IA.

Unificare i dati

La risoluzione delle identità consente di creare visualizzazioni complete di clienti e account unificando i dati provenienti da diverse origini. Questa funzionalità utilizza le regole di corrispondenza e riconciliazione per collegare i dati relativi alle persone o agli account e creare profili unificati. Una volta che i dati necessari sono stati mappati al modello di dati di Customer 360, vengono creati set di regole all'interno della funzionalità di risoluzione delle identità (IR, Identity Resolution) per determinare come individuare le corrispondenze. Ad esempio, una regola potrebbe specificare che tutti i record delle persone che hanno lo stesso indirizzo email e lo stesso nome devono essere combinati in un unico profilo. Data Cloud consente di scegliere e riconciliare le informazioni da utilizzare nel profilo unificato per quel cliente.

Il modulo Dati e identità in Data Cloud è incentrato sull'unificazione dei dati attraverso la risoluzione delle identità.

Ottimizzare i dati con gli approfondimenti

Con una visualizzazione unificata, normalizzata e armonizzata delle informazioni sui clienti, puoi ottimizzare i dati con gli approfondimenti calcolati. Puoi creare metriche efficaci e indicatori di prestazione chiave (KPI) basati su dati batch o in streaming. Gli approfondimenti in batch calcolati creano metriche come "valore totale del cliente" o "prodotti superiori a 500 dollari". Gli approfondimenti in streaming vengono creati sulla base di una finestra temporale variabile. Ad esempio, puoi identificare il tasso di click-through di tutti i prodotti di uno storefront online negli ultimi 30 minuti.

Troverai ulteriori informazioni sulla creazione degli approfondimenti nel modulo sugli approfondimenti di Data Cloud.

Utilizzare modelli IA

È possibile creare modelli IA o connettersi a modelli esistenti in Einstein Studio utilizzando il mouse, senza dover scrivere codice. Puoi addestrare i modelli, valutarne la qualità e attivarli. Una volta attivati, i modelli analizzano i dati e generano previsioni basate sull'IA o approfondimenti basati sul machine learning.

Quando il tuo modello è operativo, puoi utilizzarne l'output per ottimizzare i processi e utilizzare previsioni in tempo reale per automatizzare azioni, trasformare DMO (Data Model Object) con l'output e molto altro.

Per ulteriori informazioni sulla creazione di modelli IA, vedi il modulo Creare modelli IA in Einstein Studio.

Analizzare e agire sui dati

Puoi creare metriche efficaci con approfondimenti e ottimizzare i processi per l'IA. Inoltre, puoi raggruppare i dati, analizzarli utilizzando diversi strumenti di analisi e poi utilizzarli sia all'interno che all'esterno di Salesforce. La magia di Data Cloud risiede nella capacità di creare esperienze che stupiscono i clienti. Data Cloud offre agli utenti molti modi per farlo.

Segmentare

Gli esperti di marketing creano segmenti di pubblico in Data Cloud che vengono utilizzati per le campagne di marketing personalizzate all'interno di Journey Builder. I segmenti di Data Cloud possono essere attivati anche in un ricco ecosistema di partner pubblicitari, tra cui Facebook (Meta) e Google.

Scopri come creare i segmenti in Data Cloud nel modulo Segmentazione e attivazione.

Analizzare

Poiché Tableau è integrato con Data Cloud, tutti gli oggetti modello di dati standard e le relazioni sono visualizzabili in Tableau. Utilizzando la funzionalità Query diretta, puoi analizzare con un solo clic gli approfondimenti o qualsiasi altro dato in CRM Analytics.

Agire sui dati

I dati di Data Cloud possono essere utilizzati per creare esperienze in Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud Personalization e altro ancora. Con Data Cloud, gli eventi in streaming orientano le azioni verso varie località o target. Le azioni dati utilizzano quindi gli eventi, gli approfondimenti in streaming e le modifiche apportate ai dati per attivare i flussi. Ad esempio, un'azienda automobilistica può utilizzare un'azione dati per attivare un avviso e creare una chiamata di assistenza automatica quando il veicolo di un cliente supera i 120.000 chilometri.

Nella prossima unità, approfondiremo i casi d'uso e condivideremo una demo.

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