CRMA Academy
Создание наборов данных

Загрузочные данные из a CSV Файл

Создать CRM Analytics Набор данных путем загрузки a CSV Файл. Пройдите через поток загрузки, просмотрите размеры, меры и даты, управляйте типами полей с помощью схемы метаданных и автоматизируйте загрузки с помощью Dataset Utils.

Загрузочные данные из a CSV Файл

Самый быстрый способ получить данные CRM Analytics является CSV загружать. Это ручная, разовая нагрузка — нет синхронизации, нет потока данных, нет рецепта — и она идеально подходит для данных, которые живут. снаружи Salesforce Или что вам просто нужно быстро войти.

Наш примерный файл, Opportunity External Amounts, корабли в учебных файлах EA (zip из первого видео). Он имитирует данные, поступающие из отдельной системы: ИмяАн Оригинальная суммаи ан Сумма внешнего счета. Представьте себе, что финансы отслеживают внешний счет, который Salesforce не имеет, и вы экспортировали его в CSV.

Поток загрузки

из Analytics StudioПуть короткий и стоит запомнить:

  1. 1

    Открыть Analytics Studio

    App Launcher - скачать Analytics Studio Открой его. Вы приземлитесь на дом Студии.

  2. 2

    Создать Dataset

    Нажмите Создать, затем Набор данных. Выберите первый вариант: CSV Файл.

  3. 3

    Выберите свой файл

    Выберите свой CSV (здесь, возможность внешних сумм файла) и нажмите Далее.

  4. 4

    Название набора данных

    Дайте ему четкое имя и добавьте суффикс, если хотите — он попадает в ваше личное приложение, если вы не выберете другое.

  5. 5

    Обзор типов полей, затем загрузка

    Проверьте размеры, меры и даты обнаруженного движка, отрегулируйте, если это необходимо, и нажмите «Загрузить файл».

Когда вы возвращаетесь в студию, набор данных готов к использованию. Обратите внимание на что-то важное на диаграмме ландшафта данных из последнего урока: CSV набор данных sits самостоятельно - Это не подключен к потоку данных или синхронизации, потому что это была ручная одноразовая нагрузка. Данные просто есть, готовы для вас.

Схема метаданных (немного продвинутая)

Когда вы загружаете, движок данных считывает ваш CSV и догадки Тип поля: текст становится измерениеЦифры становятся меры. Вы можете преодолеть эти догадки прямо в UI.

Классическим примером является почтовый индекс. Это цифры, так что двигатель читает его как мера (что-то общее или среднее) — но вы никогда не будете добавлять почтовые индексы. Вы разрезаете и группируете их. Изменить его от мера то измерение На месте.

измерение

Поле, которое вы группируете или фильтруете — имя учетной записи, этап, регион, почтовый индекс. Категориальные вещи.

мера

Числовое поле, которое вы агрегируете — количество, количество, количество. То, что вы суммируете и усредняете.

Большую часть времени UI - это все, что вам нужно. Но некоторые вещи, такие как многозначные поля - не может быть определено в UI. Для тех, кто сгенерировал файл схемы метаданныхРедактировать вручную (например, установить) isMultiValue: true на поле, перезагрузить его и закончить загрузку.

Достигните файла схемы только тогда, когда пользовательский интерфейс не может выразить то, что вам нужно — многозначные поля, точное форматирование чисел или принуждение к типу, который двигатель ошибся. Для 90% загрузок достаточно экранного измерения / измерения / даты просмотра. Мы полностью покрываем файл схемы в Data Manager Уроки.

автоматизировать CSV загружать

Ручная загрузка хороша один раз. Но что делать, если система бросает свежую CSV Каждую ночь? Два варианта практики на самом деле используют:

Утилиты данных ()GitHub)

Инструмент сообщества, который работает на локальной или виртуальной машине. Настройка папки слушателя: когда CSV Он загружается автоматически, обновляет или заменяет набор данных.

Trailblazer Community нить

Старый, но полезный поток, собирающий несколько подходов к написанию сценариев и автоматизации CSV Грузы.

Dataset Utils официально не является частью продукта. Это инструмент сообщества. Он хорошо сохранился во всех выпусках и исправляется, когда что-то ломается, но относитесь к нему соответствующим образом — проверяйте его и не стройте на нем критически важный для бизнеса трубопровод без резервного копирования.

CSV Загрузка красиво покрывает внешние и одноразовые данные. Но сердце CRM Analytics это Salesforce Данные — и для этого нужен более умный подход. Прежде чем мы построим один, следующий урок охватывает самую важную концепцию в дизайне набора данных: зерно.

Пейзаж данных

Прежде чем создавать набор данных, поймите CRM Analytics Пейзаж данных: уровень соединения / синхронизации, как данные поступают из SalesforceСнежинка, CSV и ETL Инструменты, и где подходят потоки данных и рецепты.

Зерно, поиски & присоединяться

Концепция, которая создает или разрушает CRM Analytics Набор данных: зерно. Поймите зерно, почему вы начинаете с объекта самого низкого уровня и как поиски и соединения вытягивают связанные данные на каждую строку, не умножая их.