Data Cloud를 통한 데이터 통합 및 활용
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터를 활용하기 위해 Data Cloud가 Salesforce와 이미 사용 중인 시스템의 데이터를 연결하도록 지원하는 방법에 대해 설명할 수 있습니다.
- 조직 전반에서 AI를 사용하는 데 있어서 데이터가 중요한 이유를 설명할 수 있습니다.
Data Cloud란?
고객 데이터와 이를 관리하는 서비스의 폭발적인 증가로 기업들은 고립되거나 단절된 많은 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 실제로 약 72%의 기업의 애플리케이션이 단절되어 있습니다. 이렇게 고립된 데이터는 실제로 걸림돌로 작용하여 기업들이 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 활용하지 못하게 합니다. 이로 인해 AI가 자율적으로 신뢰할 수 있는 작업을 수행하는 일도 어려워집니다. 작업을 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 중요한 요소이기 때문입니다.
Data Cloud는 Salesforce 내에 설계 및 구축된 뛰어난 하이퍼스케일 데이터 엔진으로, 타사 시스템이나 데이터 레이크를 포함한 모든 소스에서 고객 레코드 및 판매 수치와 같은 정형 데이터와 이메일 및 소셜 미디어 포스트와 같은 비정형 데이터를 통합합니다. 이 강력한 도구를 통해 데이터를 통합하여 Salesforce 전반에 걸쳐 모든 작업, 자동화, 인사이트의 기반이 되는 통합된 고객 프로필을 생성합니다.
CRM 시스템, 외부 데이터베이스, 소셜 미디어 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 통합하여 고객을 하나의 포괄적인 관점으로 파악할 수 있다고 상상해 보세요. Data Cloud는 데이터를 원활하게 결합하고 구성함으로써 이를 실현시키며, 모든 정보가 정확하고, 최신 상태이고 쉽게 액세스할 수 있도록 해줍니다.
이러한 통합 고객 프로필은 단순히 정적 레코드가 아니라, 모든 고객과의 상호 작용을 반영하면서 변화하는 동적이고 살아 있는 데이터입니다. 통합 프로필은 또한 자율적인 고객 서비스에서 마케팅 캠페인 생성에 이르기까지 모든 Agentforce 작업의 바탕이 됩니다. 그리고 직원들에게 모든 고객에 대한 포괄적인 관점과 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공하여 조직 전반에서 효율성과 유효성을 향상시킵니다.
Zero Copy는 Data Cloud가 제공하는 또 다른 중요한 기능입니다. Zero Copy는 데이터를 물리적으로 복사하거나 이동시킬 필요 없이 시스템 간 데이터를 이동시킬 수 있는 기술로, 실시간 액세스를 보장하고 데이터 중복을 줄입니다. 예를 들어, Salesforce와 다른 도구를 사용하는 소매 기업이 Zero Copy를 이용하면 CRM, 이커머스 플랫폼, 마케팅 도구 전반에 걸쳐 다른 시스템 간 데이터를 복제할 필요 없이 실시간으로 고객 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 감사의 메시지를 전달하는 이메일이나 제품 추천 전달과 같은 개인 맞춤형 마케팅 작업을 즉시 실행할 수 있으며 모든 시스템 간에 최신 상태의 일관적인 정보를 확보할 수 있습니다.
고객 경험 향상, 업무 환경에 AI 활용, 운영 간소화, 그리고 더 깊은 인사이트 확보까지, Data Cloud는 이 모든 것을 실현시켜주는 엔진입니다. Salesforce 고객이 어떻게 Data Cloud를 활용하여 고객 경험을 개선하는지 확인해 보세요.
데이터는 AI 전략에 어떤 영향을 미칠까요?
데이터를 AI 엔진을 가동하는 연료라고 생각해 보세요. 보유한 데이터 품질이 높을수록, AI는 학습 및 예측 능력이 높아지고 스마트한 의사 결정을 내릴 가능성이 높아집니다. 이는 케이크를 구울 때와 비슷합니다. 올바른 재료(데이터)가 없다면, 맛있는 결과물(효과적인 AI)을 기대할 수 없습니다. 또한 데이터는 AI가 고객 행동과 시장 동향을 파악하고 내부 프로세스를 개선할 수 있도록 지원합니다. 따라서 AI 도입을 신중하게 고려하고 있다면, 데이터 전략에 대해서도 진지한 태도를 가져야 합니다.
이것이 기업의 AI 전략에서 Data Cloud가 중요한 이유입니다. Data Cloud는 고객 데이터에 대한 통합된 관점을 제공함으로써 고객의 모든 데이터를 한 곳에 수집합니다. 이는 직원뿐만이 아니라 AI 모델 역시 기업 전반을 이해하고 고객 행동을 더욱 정밀하게 예측할 수 있다는 의미입니다.
Agentforce를 예로 들어보겠습니다. Agentforce는 Data Cloud를 통해 풍부한 통합 데이터를 파악하여 에이전트가 이에 액세스할 수 있도록 합니다. 처음부터 다시 학습하거나 데이터를 광범위하게 공유하는 번거로움 없이 검색 증강 생성기(RAG)를 사용하여 특정 비즈니스에 대한 대규모 언어 모델(LLM)을 기본으로 학습시킵니다.
이것은 에이전트가 고객의 요구 사항을 예측하고 그러한 인사이트를 바탕으로 능동적으로 행동한다는 뜻입니다. 가장 좋은 점은 모든 통합 데이터를 바탕으로 하기 때문에 상호 작용을 개인화하여 개인에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있다는 것입니다. 이는 AI에 더 선명하게 볼 수 있는 안경을 제공하는 것과 같습니다. 모든 것이 명확해지며 고객 경험은 한 단계 상승합니다!