Vous êtes ici :
Prise en main rapide avec les modèles de données
Les Pipelines de données Salesforce utilisent des modèles de données spécialement conçus pour les tâches de cas d'utilisation courants afin d'accélérer votre retour sur investissement. Ces modèles de données génèrent les connecteurs de données, les recettes de préparation des données et les requêtes pour applications qui peuvent être exécutés régulièrement.
Éditions requises
| Disponible dans Salesforce Classic et Lightning Experience. |
| Disponible avec CRM Analytics moyennant un coût supplémentaire dans les éditions Enterprise, Performance et Unlimited. Également disponible avec Developer Edition. |
| Autorisations utilisateur requises | |
|---|---|
| Pour créer, modifier ou supprimer des actifs de données basés sur un modèle : | Application incorporée Analytics en lecture seule et Utilisateur Analytics en lecture seule |
Les modèles de données sont des processus de manipulation de données prédéfinis prêts à être déployés en quelques clics. Des modèles de données existants fournissent aux clients des méthodes simples et directes pour exploiter leurs données. Ils sont conçus pour gérer la plupart des cas d'utilisation de données courants. Vous pouvez ainsi orienter votre attention sur les résultats plutôt que sur le processus. Les modèles de données révèlent au client la véritable puissance des données pour générer immédiatement de la valeur et des résultats.
Les modèles de données couvrent les clouds et les verticaux.
Scénarios de modèles de données
Scénario 1 : Augmentation des données
Une entreprise utilise Salesforce pour les données CRM et Workday pour les données RH. Pour créer des jeux de données plus complets, l'entreprise souhaite compléter certaines données des employés de Workday avec les données CRM.
- Workflow actuel : vous exportez les données Salesforce, vous exportez les données Workday et vous les joignez en utilisant SQL ou Excel. Vous répétez ce processus chaque fois que vous souhaitez des données actualisées.
- Nouveau workflow : vous utilisez un modèle de données pour générer des actifs qui combinent les données. Le modèle utilise les Pipelines de données Salesforce pour synchroniser des données Salesforce locales, importer les données Workday via un connecteur et joindre les jeux de données dans une recette de Préparation des données. Vous planifiez la synchronisation des données locales et distantes, ainsi que la recette, afin de mettre automatiquement à jour ce jeu de données.
Scénario 2 : Calculs de métriques
Une entreprise utilise Salesforce pour stocker les données des opportunités et des quotas. L'équipe chargée de la stratégie commerciale de l'entreprise souhaite calculer la métrique PipelinesCoverage, qui est définie en divisant le montant des encours ouverts par le montant restant à Fermer Gagner. La métrique PipelinesCoverage est un indicateur fréquemment utilisé pour les prévisions de santé de l'entreprise et de résultats.
- Workflow actuel : vous exportez les rapports Salesforce Open Pipe, les rapports Salesforce Closed Won et le fichier de quota, puis effectuez les calculs manuellement avec Excel ou Google Sheets, ou avec une page de garde.
- Nouveau workflow : vous utilisez un modèle de données pour générer des actifs qui importent et calculent les données. Le modèle importe les données des rapports et du fichier de quota, et utilise une recette de Préparation des données pour joindre les données et calculer la métrique PipelinesCoverage.
Scénario 3 : Nettoyage des données
Une entreprise a décidé de remplacer son système de données CRM par celui de Salesforce. Avant ce changement, l'entreprise conservait toutes ses données de contact dans Google Sheets et des fichiers Excel, avec différents propriétaires et sous différents formats. Vous devez intégrer toutes les données dans Salesforce avec une solution claire et uniforme.
- Workflow actuel : vous nettoyez manuellement les données dans Excel, puis importez à l'aide d'un outil tel que Data Loader.
- Nouveau workflow : vous utilisez un modèle de données pour générer des actifs qui importent les données, utiliser des recettes de Préparation des données pour mettre les données à jour, puis renvoyer les données vers Salesforce.
Pour répondre aux exigences de différents cas d'utilisation, les modèles de données ont trois niveaux de fonctionnalité.
| Niveau | Description | Cas d'utilisation |
|---|---|---|
| Base | Simple modification et calculs de données |
|
| Intermédiaire | Manipulation des données plus avancée |
|
| Avancé | Analyse rigoureuse prédéfinie |
|
- Fonctionnalités des modèles de données
Les modèles de données sont similaires aux modèles d'application, avec quelques différences importantes. - Création d'actifs de données à partir d'un modèle de données
Lorsque vous créez des actifs de données à partir d'un modèle de données quelconque, suivez les procédures globales ci-dessous. Avant d'utiliser un modèle, consultez la configuration requise et les instructions spécifiques dans l'aide sur le modèle de données que vous souhaitez utiliser. - Modèles de données disponibles
Les modèles de données offrent l'édition de données et des calculs simples, la manipulation des données avancée et l'analyse rigoureuse prête à l'emploi. Pour commencer, suivez les liens ci-dessous pour consulter les instructions et les détails spécifiques de chaque modèle.
