Saiba como o Data Cloud funciona

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

Explicar os principais recursos do Salesforce Data 360.
Entender como os dados são usados em todos os produtos do Salesforce.

A partir de 14 de outubro de 2025, o Data Cloud passou a se chamar Data 360. Durante essa transição, você poderá ver referências ao Data Cloud em nosso aplicativo e documentação. Embora o nome seja novo, a funcionalidade e o conteúdo permanecem inalterados.

O que é Salesforce Data 360?

O Data 360 é uma plataforma de dados que combina o poder da Salesforce Platform com a escalabilidade de uma infraestrutura que permite o processamento de dados em tempo real. O Salesforce Data 360 oferece uma ponte para aproveitar os dados divididos entre várias organizações, o Marketing Cloud, o engajamento na Web, entre armazéns e lakehouses, para serem usados para IA, análise e automação. Ele também pode processar uma escala enorme, realmente enorme. O Data 360 pode processar trilhões de registros, petabytes de dados e milhares de solicitações por segundo por cliente.

O Data 360 expande os recursos do Salesforce utilizando os melhores recursos da Salesforce Platform, uma plataforma simples para desenvolvedores, e adicionando uma infraestrutura altamente escalável. O Data 360 é uma evolução da Customer Data Platform (CDP), que foi originalmente projetada para profissionais de marketing, mas agora atende a casos de uso mais amplos, além do marketing.

Neste emblema, desmistificamos o Salesforce Data 360 por meio da visão de um especialista em produtos. Este é um módulo baseado em vídeo com o Presidente e CTO do Agentforce, Data 360, MuleSoft e Tableau, Muralidhar Krishnaprasad, que está pronto para ajudar você a entender os recursos do Data 360.

Como funciona

Então, como o Data 360 realmente funciona?

[Texto alt: Diagrama de dados e funcionalidades do Data 360.]

Conecte qualquer tipo de dados de todas as suas fontes de dados, quer sejam dados em lote, de streaming ou em tempo real.
Prepare seus dados usando recursos de transformação e governança de dados.
Harmonize seus dados com um modelo de dados padrão.
Unifique os dados com conjuntos de regras de resolução de identidade.
Consulte e analise dados usando insights.
Use a IA para prever comportamentos.
Fundamente seus dados para usar com o Agentforce.
Analise, expanda e aja com base nos dados em todos os canais.
Segmente públicos e crie experiências personalizadas.
Envie dados para diversas fontes para agir com base nos dados tendo as necessidades do seu negócio como base.
Continue a revisar, medir e otimizar os dados.

Conectar e ingerir dados

Tudo começa trazendo dados para o Data 360.

Acompanhe o vídeo usando esta transcrição em PDF.

O Data 360 se conecta a qualquer dado, estruturado ou não. Ele se conecta a de uma variedade de fontes de dados externas e do Salesforce, incluindo:

Fontes do Salesforce: Conectores do Sales, Service, Commerce e Marketing Cloud Engagement
Fontes de terceiros: Conectores do Amazon S3 e armazenamento do Google
Fontes de cópia zero: Snowflake, Databricks, BigQuery
API de ingestão e SDK de interações do Salesforce
Conectores da web e móveis
Conector MuleSoft
E muito mais!

No geral, o Data 360 facilita a reunião de todos os dados, sejam eles de streaming ou em lote, nos seus aplicativos Salesforce.

Saiba mais sobre como conectar e ingerir dados no módulo Conectores e integrações do Data 360.

Transformar e modelar dados

Se você já escreveu seu nome errado em um campo de formulário, talvez entenda por que os dados precisam ser transformados. A boa notícia é que o Data 360 permite que os clientes preparem, limpem e transformem os dados antes de usá-los. Os dados são diversificados e podem parecer diferentes em diversas fontes. Por exemplo, um pedido de produto, um contato no Sales Cloud ou um navegador anônimo. Com o Data 360, harmonize os dados dessas diferentes fontes em um modelo de dados padrão: o Modelo de dados do Customer 360.

Explore as transformações de dados em Transformações de dados em lote no Data 360: Visualização rápida e saiba mais sobre o mapeamento no módulo Modelo de dados do Customer 360 para o Data 360.

Unificar e aprimorar seus dados

Depois de ter os dados no Data 360, você pode unificar os dados do cliente em um perfil e aprimorar os dados usando insights e IA.

Unificar dados

A resolução de identidades cria visualizações abrangentes de clientes e contas consolidando dados de várias fontes. Este sistema usa regras de correspondência e reconciliação para vincular dados sobre pessoas ou contas em perfis unificados. Após o mapeamento dos dados obrigatórios para o modelo de dados do Customer 360, conjuntos de regras são criados no recurso Resolução de Identidade (IR) para identificar como encontrar correspondências. Por exemplo, uma regra pode especificar que todos os registros de indivíduos com o mesmo endereço de email e nome devem ser combinados em um perfil. O Data 360 permite escolher e reconciliar quais informações serão usadas no perfil unificado daquele cliente.

O módulo Dados e identidade no Data 360 tem como foco a unificação de dados usando a Resolução de identidade.

Aprimorar dados com insights

Com uma visão unificada, normalizada e harmonizada das informações de um cliente, você pode aprimorar esses dados com Insights calculados (CI). Crie métricas poderosas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) com base em dados em lote ou de streaming. Os insights calculados em lote criam métricas como “valor total do cliente” ou “produtos acima de US$ 500”. Os insights de streaming são criados com base em uma janela de tempo contínua. Por exemplo, você pode identificar a taxa de cliques de todos os produtos em uma loja online nos últimos 30 minutos.

Encontre mais informações sobre como criar insights no módulo Insights do Data 360.

Usar modelos de IA

Você também pode criar modelos de IA ou conectar modelos existentes no Einstein Studio com cliques em vez de código. Treine seus modelos, avalie a qualidade deles e ative-os. Depois de ativados, os modelos analisam os dados e geram previsões ou insights baseados em IA a partir do machine learning.

Assim que você tiver um modelo funcional, use seu resultado para otimizar processos. Use previsões em tempo real no Flow Builder para automatizar ações, transformar DMOs com seus resultados e muito mais.

Veja mais informações sobre a criação de modelos de IA no módulo Criar modelos de IA no Einstein Studio.

Analisar e agir com base em dados

Você pode criar métricas úteis com insights e otimizar processos para IA. Você também pode agrupar seus dados, analisá-los usando diferentes ferramentas de análise e, em seguida, usar esses dados dentro e fora do Salesforce. A magia do Data 360 está na criação de experiências que impressionam os clientes. O Data 360 oferece muitas maneiras para os usuários agirem assim.

Segmentar

Os profissionais de marketing criam segmentos de público no Data 360 que são usados para campanhas de marketing personalizadas no Journey Builder. Os segmentos do Data 360 também podem ser ativados para um rico ecossistema de parceiros de publicidade, incluindo o Facebook (Meta) e o Google.

Saiba como criar segmentos no Data 360 no módulo Segmentação.

Analisar

Como o Tableau está integrado ao Data 360, todos os objetos e relacionamentos do modelo de dados padrão podem ser visualizados no Tableau. Ao usar o recurso Consulta direta, você pode analisar insights ou outros dados com um único clique na análise de CRM.

Aja com base em dados

Os dados do Data 360 podem ser usados para criar experiências no Sales Cloud, Service Cloud, Commerce Cloud, Marketing Cloud Personalization e muito mais. Com o Data 360, os eventos de streaming impulsionam ações em vários locais ou destinos. As ações de dados usam eventos, insights de streaming e alterações de dados para acionar fluxos. Por exemplo, uma empresa automotiva usa uma ação de dados que aciona um alerta para criar uma chamada de atendimento automática quando o veículo de um cliente ultrapassa as 75.000 milhas.

Na próxima unidade, discutiremos como o Data 360 potencializa os casos de uso no Salesforce, além de considerações éticas antes da implementação.

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