接続ステップについて

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。

• データがどのように Data 360 に取り込まれるかを説明する。
  
• データを Data 360 に接続する実装ステップを挙げる。
  

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。

すべてはデータから始まる

1 日のうちに 1 人の人物から生成されるエンゲージメントデータや行動データの量には驚くべきものがあります。簡単な 1 回のショッピングで、販売メッセージ、Web トラフィック、購入、好み、ロケーション、その他さまざまなソースに関連する顧客データが生成されます。顧客データの複雑さを理解しようとするときに、どこから手を付ければよいのかわからずに戸惑う企業も少なくありません。そこで役に立つのが Data 360 です。これを読んでいるあなたは、ビジネス目標を達成するために、データを整理し、Data 360 に接続する責任を担っている可能性が高いです。

データ構造、データ間のリレーション、必要なログイン情報、データの健全性、ストレージ要件を把握するには、時間がかかる場合があります。ただし、明確な計画を立てれば、Data 360 にはそれらすべてのデータを統合し、顧客を単一のビューで把握できるようにするツールが用意されています。このモジュールでは、Data 360 でデータを計画し、接続し、マッピングするための主要な概念と手順を説明します。

閉じ込められたデータを解放する

データはさまざまな形式を取り、さまざまな場所に保存されているため、アクセスが難しい場合があります。Data 360 は、あらゆる種類のデータを統合して分析し、アクションを実行できる一元的な場所を提供します。たとえば、次のような例があります。

• サービス担当者のチャットトランスクリプト
  
• Web サイトからのリアルタイムのエンゲージメントデータ
  
• ラップトップ上の CSV スプレッドシート
  
• 移行したくないレガシーデータレイク
  
• PDF 形式のマニュアル
  
• セールス通話の音声録音
  

さらに、非構造化データの形式も拡充しているため、 さまざまなデータソースやデータの種類を使用している場合でも対応できます。

Data 360 のデータフロー

Data 360 でのデータの入出力の流れを見てみましょう。データは、ソースとして Data 360 に取り込まれる、対象に送信される、またはその両方です。このように、データはプラットフォームを通じて双方向に流れるため、Data 360 では接続をインテグレーションと呼ぶことがあります。データソースと Data 360 間に (データストリームを介して) 接続を確立するために、コネクタが使用されます。

データ取り込み

Salesforce コネクタ、コネクタサービス、またはサードパーティコネクタからのデータは、ストリーミングデータまたは一括処理データのいずれかとして取り込まれます。ほぼリアルタイムの Web エンゲージメントデータは、ストリーミングデータの一例です。データを取り込むと、未加工データはデータストリームを使用して Data 360 に追加されます。データは変更されず、元の構造とデータの種類がそのまま維持されます。接続の頻度やタイミングはデータストリームによって決まります。データが Data 360 に保存されている場合、未加工データはシステム内のデータレイクオブジェクト (DLO) に保存されます。

ただし、必ずしもデータを Data 360 に取り込む必要はありません。また、ゼロコピーデータフェデレーションを通じて外部ソースに接続することもできます。Data 360 のデータフェデレーションを使用すると、外部データソースへの接続を設定し、Data 360 のデータレイクに保存することなくデータを利用できます。データストリームを作成してリリースすると、メタデータを保存する外部データレイクオブジェクト (DLO) が作成されます。DLO は、外部データソースに物理的に保存されているデータへの参照として機能します。

Data 360 内でデータを使用する前に、DLO の項目はセグメンテーション、インサイト、有効化など下流での利用のために、標準データモデルである Customer 360 データモデルにマッピングされます。

データ出力

Data 360 でデータを操作、ハーモナイズ、またはセグメント化した後に、データはセキュアファイル転送 (SFTP) (2) などの対象 (1) に送信するか、データ共有を使用して Snowflake などの外部インテグレーションと共有できます。

対象は、Marketing Cloud Engagement や Meta、Google 広告などの広告プラットフォームでセグメントを有効化するために使用されます。また、Sales Cloud や Service Cloud においてタスクを実行するデータアクションと組み合わせて使用することもできます。データ共有を使用すれば、外部の Google BigQuery や Snowflake で使用することもできます。このモジュールでは、コネクタを使用してデータソースを介して Data 360 に取り込まれるデータについて説明します。

ステップの概要

Data 360 にデータソースを接続するためのステップの概要 (および Data 360 の使用を開始するための基本的な実装ステップ) を説明します。

1. 接続を作成する。ソースから Data 360 にデータを取得するために、ソースと Data 360 間に接続が作成されます。システム管理者、または「Data Cloud アーキテクト」権限セットを持つユーザーは、コネクタの種類に応じて Data Cloud 設定の手順に従います。データバンドルをインストールするか、データソースの設定と認証情報を追加するか、ソースと Data 360 間の接続を確立するイベント定義を作成します。
   
2. データストリームを作成する。システム管理者が接続を設定したら、接続ごとにデータストリームを作成できます。これにより、データ、メタデータ、またはその両方を保存するデータレイクオブジェクト (DLO) が作成されます。
   
3. データを変換する。データストリームが作成されると、キー修飾子の追加によってデータを変更でき、名前の更新や行単位の計算を行う簡単な数式を使用したり、データに対してストリーミングまたは一括処理データ変換を作成したりできます。一括処理データ変換とストリーミング変換については、それぞれのバッジを参照してください。
   
4. データをマッピングする。データをハーモナイズし意味のある形にするために、Data 360 の標準データモデルである Customer 360 データモデルにマッピングする必要があります。コネクタの種類によっては、事前にマッピングされている項目があります。マッピングされていない場合は、項目を手動で Customer 360 データモデルにマッピングします。適切なデータマッピングは、ID 解決ルールセットを使用したデータ統合に必要です。
   

これらの手順により、データを実行知能 (AI) プロンプトのグラウンディングに使用する、統合された対象を絞ったマーケティングセグメントを作成する、または Tableau でデータを詳細に分析するなど、さまざまなビジネスユースケースの基盤が構築されます。

これで、Data 360 の使用を開始するための基本的なステップを理解しました。次の単元では、Data 360 に追加するデータを決定します。

リソース

• Salesforce ヘルプ: Data Federation, Ingestion and Modeling (データフェデレーション、取り込み、モデリング)
• Salesforce ヘルプ: Data 360 の非構造化データ
• Trailhead: Data 360 の Customer 360 データモデル
• Trailhead: Data 360 のストリーミングデータ変換: クイックルック
• Trailhead: Data 360 の一括処理データ変換: クイックルック
• Salesforce ヘルプ: Data 360 用語集