Conheça o Modelo de dados do Customer 360

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Descrever os desafios do modelo de dados.
  
• Reconhecer a terminologia do modelo de dados do Customer 360.
  
• Explicar como a Salesforce está usando o Modelo de dados do Customer 360.
  

Trailcast

Se você deseja escutar uma gravação de áudio deste módulo, use o reprodutor abaixo. Quando terminar de escutar essa gravação, lembre-se de voltar a cada unidade, consultar os recursos e completar as avaliações associadas.

Modelo de dados do Customer 360

Missões bem-sucedidas geralmente contam com dispositivos de alta tecnologia e suporte técnico em segundo plano. Para que o Data Cloud gerencie e organize grandes quantidades de dados, também temos suporte nos bastidores. Usamos o Modelo de dados do Customer 360 para padronizar e conectar fontes de dados com diferentes estruturas e formatos de dados. Ele usa APIs (uma ferramenta de desenvolvedor que permite que os sistemas se comuniquem entre si) e outros mapeamentos para conectar aplicativos e dados. Basicamente, o Modelo de dados do Customer 360 é o modelo de dados padrão do Data Cloud que fornece uma forma de tornar a integração perfeita e escalonável. Também reduz as barreiras à integração entre produtos. A padronização é importante por alguns motivos.

Modelos de dados

Em busca de experiências conectadas e de transformação digital, muitas empresas adotam vários sistemas. Lembra-se do nosso exemplo da NTO com membros da equipe usando dados de diversas fontes diferentes? Isso é bem típico. Quanto maior a empresa, com mais sistemas eles trabalham. E cada sistema vem com um modelo de dados exclusivo. E isto é um desafio para os usuários quando precisam unificar dados entre departamentos e sistemas. Muitas vezes, as empresas resolvem esse problema pedindo aos desenvolvedores ou consultores para criarem códigos e soluções personalizados para conectar os pontos, o que pode desacelerar a inovação, gerando integrações frágeis.

Estrutura do banco de dados

Os dados corporativos raramente são padronizados. Em vez disso, eles são altamente personalizados para requisitos comerciais específicos e podem até ser encontrados em sua forma bruta, com decimais ou comprimentos ilimitados. Isso pode ser confuso, e fica ainda mais. Os dados também podem ser classificados como estruturados ou não estruturados (ou seja, com ou sem modelo de dados formal). E há muitas variedades de tipos de bancos de dados que armazenam dados, desde bancos de dados relacionais que usam Structured Query Language (SQL) até aqueles que não o fazem, chamados de bancos de dados NoSQL. (Por exemplo, o Marketing Cloud Engagement armazena dados usando uma estrutura de banco de dados relacional.) Muitas organizações hoje armazenam seus dados em diversos bancos de dados. Não há problema em ter diferentes tipos de dados, desde que sejam facilmente recuperáveis, o que nem sempre é o caso.

Saiba mais sobre sistemas de dados no módulo do Trailhead Estratégias para arquitetura de Big Data.

Guia do profissional de marketing para o modelo de dados

Como profissional de marketing, você sabe que são os dados que impulsionam seus negócios e as experiências personalizadas para seus clientes. Embora você não precise ser um especialista em modelos e arquitetura de dados, é útil saber como isso afeta seu trabalho. Um exemplo disso é como um registro de cliente é armazenado em um sistema de ponto de venda (POS) de varejo e como esse mesmo cliente é identificado no Marketing Cloud Engagement. Um POS pode armazenar um cliente como um número aleatório baseado na hora da venda (como 1145). O Marketing Cloud Engagement armazena esse mesmo cliente usando uma chave de assinante (como Susan1145). Então, como você pode integrar sistemas que possuem diferentes formas de identificar o mesmo cliente, com diferentes formatos de dados?

O modelo de dados do Customer 360 resolve isso criando modelos de dados padronizados que podem ser usados em cenários comuns considerando áreas temáticas (como pedidos de vendas). Isso ajuda a padronizar seus dados para facilitar o mapeamento de dados. Se o mapeamento de dados for mais fácil, será mais fácil identificar o mesmo cliente em vários sistemas.

Terminologia do Modelo de dados do Customer 360

Vejamos os componentes básicos do Modelo de dados do Customer 360.

Área de assunto

Uma área de assunto é um conceito ou termo comercial usado para agrupar objetos de dados semelhantes para auxiliar na modelagem de dados, como pedidos de vendas, dados de fidelidade ou engajamento. Cada área de assunto contém um ou mais objetos de modelo de dados.

Fluxo de dados

Uma fonte de dados trazida para o Data Cloud, por exemplo, uma extensão de dados do cliente do Marketing Cloud Engagement. Esses fluxos de dados podem ser baseados em fluxos de dados em lote ou fluxos de dados em tempo real. 

Objeto de data lake (DLO, Data Lake Object)

Um objeto de data lake é um contêiner para os dados importados para o Data Cloud a partir de fluxos de dados.

Objeto de modelo de dados (DMO)

Um objeto de modelo de dados é um agrupamento ou maneira de organizar dados a partir de fluxos de dados, insights e outras fontes. Os DMOs podem ser padrão ou personalizados, dependendo da necessidade comercial. Os DMOs padrão comuns incluem pedidos de vendas, identificação da parte, engajamento de email, e assim por diante. 

Atributo

Um atributo, também chamado de campo, é um dado específico encontrado em um DMO, por exemplo, o nome de um cliente. Isso é semelhante a um campo de extensão de dados no Marketing Cloud Engagement.

Chave estrangeira

Uma chave estrangeira é um link comum encontrado entre fontes de dados que cria relacionamentos de dados. Por exemplo, um número de ID do cliente. 

Salesforce, o modelo de dados e você

Por que adotar o Modelo de dados do Customer 360? Ajuda a reunir e padronizar dados em vários aplicativos do Salesforce, bem como de fontes externas. Ao usar o Modelo de dados do Customer 360, seus dados se tornam mais utilizáveis em diversas plataformas. Ele nos permite fornecer uma plataforma de gerenciamento de dados de autoatendimento, até mesmo para os pipelines de dados mais complexos. 

Para os profissionais de marketing, o Modelo de dados do Customer 360 é usado no Data Cloud para tornar a modelagem de dados mais fácil de usar para os profissionais de marketing, por meio de modelos predefinidos baseados em casos de uso de marketing comuns. Esses modelos de dados elaborados para itens como engajamento geral do cliente ou rastreamento da fidelidade do cliente são chamados de pacotes de dados. Embora não nos aprofundemos em informações específicas sobre pacotes de dados neste módulo, o que é fundamental saber é que os pacotes de dados ajudam você a padronizar seus dados sem grandes manipulações ou um doutorado em ciência de dados.

Ficou curioso? Obtenha o emblema do Modelo de dados do Customer 360 para o Data Cloud para saber ainda mais sobre o modelo de dados padrão. 

Se os casos de uso de dados predefinidos ou as opções padrão não funcionarem para sua empresa, você também poderá personalizar seus próprios modelos de dados.

Modelo de contatos do Marketing Cloud Engagement

A implementação do Data Cloud não afetará seu modelo de contato atual no Contact Builder do Marketing Cloud Engagement. Seu modelo de contato no Marketing Cloud Engagement é apenas uma peça do quebra-cabeça do modelo de dados. É função do Data Cloud integrar e funcionar em vários canais e nuvens. Na próxima unidade abordaremos alguns exercícios de preparação que você pode fazer para se preparar para o Data Cloud.

Quer obter mais informações sobre estratégia de dados? Confira o módulo do Trailhead Estratégias de dados voltadas para o cliente para saber mais sobre as considerações de dados do cliente.

Agora que você tem uma visão geral dos produtos e de como os dados são gerenciados nos bastidores, vamos dar uma olhada mais de perto no Data Cloud.

Recursos

• Trailhead: Estratégias de arquitetura de big data
• Trailhead: Estratégias de dados voltadas para o cliente
• Trailhead: Modelo de dados do Customer 360 para o Data Cloud