Data 360 の基礎の柱を確認する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Data 360 の堅牢な基礎を支える柱を定義する。
- Data 360 がスケーラブルで柔軟なデータアーキテクチャをどのように提供するかを説明する。
- Data 360 が倫理的で安全なデータ利用をどのように確保するかを説明する。
- Data 360 が拡張性とテストをどのようにサポートするかを概説する。
2025 年 10 月 14 日付で、Data Cloud は Data 360 に名称が変更されました。移行期間中は、アプリケーションやドキュメント内で Data Cloud という名称が引き続き使用される場合があります。名称は新しくなりましたが、機能や内容に変更はありません。
始める前に
このバッジは「Data 360: データの価値を解き放つ」トレイルの一部です。このトレイルでは、Salesforce Data 360 の戦略的重要性とメリットについて解説します。このバッジでは、スケーラブルで柔軟なアーキテクチャ、倫理的で安全なデータ、拡張性とテストという 3 つの柱を通して、Data 360 で堅牢な基礎を築く方法を学びます。この基礎を築くことで、信頼できるカスタマーエクスペリエンスを確実に提供できるようになります。
柱 1: スケーラブルで柔軟なアーキテクチャ
Data 360 の基礎を支える 1 つ目の柱は、ビジネスの成長に合わせて拡張できる、スケーラブルで柔軟なアーキテクチャです。Data 360 は、ビジネスのデータ戦略がさまざまなセクター、地域、業界へ発展していく中で、その戦略をサポートします。
Data Cloud One の詳細を知る
現在の複雑なビジネス環境では、多くの場合、データは複数の Salesforce 組織に分散して存在しています。Data Cloud One を使用して組織を接続すると、1 つの Data 360 インスタンスから、Data 360 の統合データ、オブジェクト、機能、インサイトを複数の組織で共有できます。
Data Cloud One 接続では、Data 360 がプロビジョニングされている組織をホーム組織と呼びます。そして、このホーム組織に Data Cloud One 接続で接続される組織をコンパニオン組織と呼びます。
標準 CRM 接続だけでは、接続された組織から統合データにアクセスすることはできません。一方、Data Cloud One 接続では、セグメントや AI モデルなど、ホーム組織の統合データやほかの Data 360 搭載機能に、その組織から直接アクセスできます。コンパニオン組織のユーザーは、統合プロファイルを使用して顧客の全体像を確認し、統合データに基づいてカスタムフローを構築し、計算済みインサイトを直接作成してアクセスして、ビジネスプロセスを各ユースケースに合わせて最適化できます。
アーキテクチャ上の要素を検討する
データスペースと Data Cloud One を組み合わせて使用して、組織のアーキテクチャ戦略を策定します。一貫した戦略は、データレジデンシーを把握し、コンプライアンスと制御を維持して、データ処理コストを計画するのに役立ちます。アーキテクチャ戦略を計画する際は、次の点を考慮してください。
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データレジデンシーとコンプライアンス
- データがどこに存在するかを特定します。
- レジデンシーポリシー、地域のホスティング要件、国境を越えた処理の影響を確認します。
- データがどこに存在するかを特定します。
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単一または複数の Data 360 インスタンス
- 一元管理や統合顧客データを重視する場合は、単一の Data 360 インスタンスを使用します。
- 地域、法的要件、ビジネスユニットごとに分離する必要がある場合は、複数の Data 360 インスタンスをリリースします。
- 一元管理や統合顧客データを重視する場合は、単一の Data 360 インスタンスを使用します。
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データ処理とアクセス
- データがどこで処理され、アクセスされるかを特定します。
- データ処理の使用量に基づいて、想定される消費量を確認します。Data Cloud One では、コンパニオン組織でのデータ処理がホーム組織の全体的な使用量に影響し、ホーム組織の Data 360 クレジットを消費しますので注意してください。
- データがどこで処理され、アクセスされるかを特定します。
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管理と制御
- 一元的な管理体制にするか、組織ごとに制御するかを決定します。
- 各 Salesforce 組織で必要な管理者ロールを計画します。
- 一元的な管理体制にするか、組織ごとに制御するかを決定します。
Data 360 開発者ガイドの「Data 360 Architecture (Data 360 アーキテクチャ)」で詳細を確認してください。
柱 2: 倫理的で安全なデータ
Data 360 の基礎を支える 2 つ目の柱は、倫理的で安全なデータです。これは、サイバーセキュリティとデータ管理のベストプラクティスに従って、顧客との信頼を築き、顧客のプライバシーと設定を尊重することを意味します。収集した価値ある情報を責任を持って扱うということです。倫理的なデータを優先すると、規制に準拠するだけでなく、ロイヤルティと信頼を強化することができます。
Trailhead の「Ethical Data Use Best Practices: Quick Look (倫理的なデータ利用のベストプラクティス: クイックルック)」で詳細を確認してください。
データスペースを使用する
データスペースは、データ、メタデータ、プロセスを分離し、単一の Data 360 インスタンス内で個別に管理できる領域を提供します。ビジネス内の異なるブランドや地域に合わせて、データスペースを戦略的に作成できます。
データスペースへのユーザーアクセスは、権限セットを使用して管理できます。これにより、ユーザーのアクセス範囲を、そのユーザーが担当する地域やブランドのデータに制限できます。また、データスペースを使用して、Data Cloud One のホーム組織とコンパニオン組織の間でメタデータを共有できます。データスペースにより、Data 360 インスタンスを整理して安全に保つことができます。
Data 360 Governance を実装する
Data 360 Governance は、データガバナンスの一元的な制御システムです。Data 360 のあらゆる領域で、データとメタデータを一貫して管理するのに役立ちます。
Data 360 Governance は、最初の柱であるスケーラブルで柔軟なアーキテクチャもサポートします。すべてのデータに統一されたルールセットを適用し、一貫性とコンプライアンスを確保できます。
Data 360 Governance には、次の機能があります。
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ポリシーベースのガバナンス: ユーザーが特定のデータを表示したり操作したりできるかどうかを制御するアクセスポリシーを設定します。
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AI タギングと分類: レコードに表示ラベルを自動的に付けて分類し、一貫したデータ管理と保護を確保します。
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動的マスキングポリシー: ユーザーのアクセス権限に基づいて、データを自動的に非表示にしたり表示したりします。
プラットフォームの暗号化を適用する
機密性の高い顧客情報を扱う場合には、セキュリティには妥協は許されません。プラットフォームの暗号化を使用すると、機密性の高い Data 360 データにセキュリティレイヤーを追加できます。データ分類を理解した上で、暗号化鍵を適用し、暗号化戦略を定期的に確認して、変化するセキュリティ環境に対応してください。
柱 3: 拡張性とテスト
Data 360 の基礎を支える 3 つ目の柱は、拡張性とテストです。拡張性とは、Data 360 が新しい機能や機能性に対応できるように設計されていることを意味します。新機能が追加されると、本番環境にリリースする前に、リスクの低い環境でテストします。
パッケージ化とデータキットを使用する
新しい Data 360 コンポーネントや機能の構築が完了したら、パッケージとデータキットを使用して共有できます。パッケージには、個別の小さなコンポーネントだけをまとめたものから、関連するアプリケーションを大規模にまとめたものまであります。パッケージ化可能な機能でデータキットを作成し、そのデータキットをパッケージに追加します。
パッケージを作成したら、スクラッチ組織や Sandbox 組織などのテスト環境にインストールします。そこからさらに変更を加えて、ほかのユーザーにテストしてもらうことができます。結果に満足したら、本番組織にリリースすることも、AppExchange で世界中に共有することもできます。
詳細は、Trailhead の「Data 360 のパッケージ化とデータキット」で確認してください。
Data 360 Sandbox をプロビジョニングする
Sandbox は、開発、テスト、トレーニング用の Salesforce 組織のコピーで、本番組織のデータやアプリケーションには影響を与えません。Sandbox で Data 360 をプロビジョニングして、Data 360 機能を開発およびトレーニングし、本番環境にリリースする前にパッケージをテストできます。
詳細は、ヘルプ記事の「Sandbox での Data 360」で確認してください。
次の単元
信頼できる Data 360 の基礎の構築に向けて、順調に進んでいますね。この単元では、Data 360 が、スケーラブルで柔軟なデータアーキテクチャ、倫理的なデータ利用とガバナンス、テストをどのようにサポートするかを学習しました。
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