إعداد مجموعات البيانات

The Data Landscape: Connect, Sync, and where Datasets Fit

قبل أن تبني مجموعة بيانات، فهم CRM Analytics مشهد البيانات: طبقة الوصل/التلقيم، كيف تأتي البيانات من Salesforce(سنوفليك)، (سي إس في) ETL الأدوات، وحيثما تلائم تدفق البيانات والوصفات.

The Data Landscape: Connect, Sync, and where Datasets Fit

قبل أن تبني أي شيء، تحتاج إلى خريطة ذهنية كيف تنتقل البيانات من خلال CRM Analytics. الحصول على هذه الصورة الحق وكل أداة في المنصة فجأة يكون مكان واضح. إحصلْ عليه خاطئَ وأنت سَتَقْضي ساعاتَ تَسْألُ لِماذا a مجموعة بياناتِ تَكُونُ stale أَو a مزامنة تَفْشلُ.

طبقة الترميز:

معظم بياناتك تبدأ في المحلية Salesforce orgوالمنصة لها علاقة أصلية بها تَجْلبُ الأشياءَ Connect (يسمى أيضا) الرمزكما هي بالضبط - حساب، فرصة، مستعمل - كل هبوط كهدف متزامن خاص بها.

فكر في هذا منطقة حرية التنقل. أنت لا تَبْني مجموعات بياناتِ كاملةِ هنا؛ أنت تَسْحبُ الأجسامَ الخامِ إلى منطقةِ عقدِ. فيما بعد، تدفق البيانات أو الوصفة يقرأ من هذه الطبعة لتجميع مجموعات البيانات التي ستستخدمها فعلاً في لوحات الدبابيس، العدسات، والقصص

Connect / Snc layer

راو Salesforce أشياء (وخارجية) مجهزة كـ الدعم المقرر والدعم الإضافي لا شيء هنا مُخدّر لحد الآن.

طبقة البيانات

فالبيانات المكتملة والمجمعة والمشفوعة بالاستفسارات تجمع لوحات مظلاتكم التي تُقرأ من - مبنية بتدفقات البيانات أو الوصفات فوق طبقة التلقيم.

قوة الطبقة المتزامنة هي التجديد التدريجي - بعد أول تحميل كامل، انها فقط سحب تغير الصفوف. هذا ما يجعلك تُحدّد مزامنة كل 15 دقيقة، كل ساعة، أو كل يوم بدون أن تُقرّب org. نحن نتعمق في هذا في Data Manager مواد

أين يمكن أن تأتي البيانات من

Salesforce هو المصدر المشترك، لكنه بعيد عن الوحيد. يمكن لطبقة الوصل/الاصطناعية أن تنغمس من:

  • محلي Salesforce org - السكان الأصليين، أكثر الطرق شيوعا.
  • أخرى Salesforce الغيوم أو الأوغاد المرتبطة بها - سحب البيانات عبر البيئات.
  • مصادر خارجية مثل سنوفليك )أ( الموصلات الحية هذا يقرأ في وقت الإستجواب
  • CSV الملفات - تحميل يدوي بسيط، الذي سنقوم به في الدرس المقبل.
  • خاصتك ETL الأداة أو API - أي ETL لديه موصل CRM Analytics يمكن أن تدفع البيانات في، أو يمكنك استدعاء ابتلاع API مباشرة (وثيقة تحت رابط المساعدة).

البيانات يمكن أن تتدفق اخرجأيضاً

وفي الإطلاقات الأخيرة، كان المنبر يوسع نطاقه وصلات النواتج. بمجرد أن تقوم ببناء مجموعة بيانات Salesforceو جمعها، وثرائها - يمكنك دفعها إلى الوراء Snowflake.. Amazon S3أو Tableau ملف كهربي لبناء لوحات مظلة هناك المحللين لم يعودوا في طريق واحد

إحدى السمات لمعرفة ما يلي: بيانات التقرير

إذا كان لديك CRM Analytics زائد رخصة زائدة بيانات تقرير الاتجاهات في التحليلات إذن، كل تقرير عملي يحصل على القليل "أنحنوا في المحللين" الزر ولعقه ويمكنك أن تحدد ذلك التقرير - يوميا أو أسبوعيا أو شهريا - لتخزين نتائجه مباشرة في مجموعة بيانات.

إنه مفيد إذا كنت ثقيل Salesforce أبلغ المستعمل الذي يريد فقط لقطات تاريخية من التهم أو الأنشطة أو القضايا كن على علم، مع ذلك، أنه محدود: يذهب مباشرة إلى مجموعة بيانات مع القليل من السيطرة على التحول. في الممارسةِ أنت سَتُمزّقُ البياناتَ في أغلب الأحيان من خلال a تطبيق أَو وصفة.

المحركات: تدفقات البيانات والوصفات

بين طبقة الترميز ومجموعات البيانات المنتهيه المحركات التي تنفذ تعليماتك:

Dataflow

المحرك الأصلي Dataset Builder يكتب تعليماته إلى تدفق البيانات، الذي كنت الجدول لبناء وتجديد مجموعات البيانات.

الوصف

محرك البيانات المرئية الحديثة الالتحاق بالدراجات والتحويلات والنواتج - أكثر مرونة، وحيثما Salesforce يستثمر

البصيرة الرئيسية التي تُحدث الناس: الأمر. (سينك) يصلح الأشياء الأساسية أولاً ثم a data flow or recipe runs to update the ended datasets. إذا أظهرت لوحتك أرقاماً ثابتة المذنب دائماً تقريباً شيء خارج النظام في تلك السلسلة

في كل هذا القسم ستسمعني بيانات خط الأساس من مجموعات البيانات النهائية الناتجة (ما تستهلكه الألواح). تمسك بهذا التمييز إنه الفرق بين تطبيق تحليلي قابل للاستمرار الخطوة التالية: CSV تحميل.