Consideraciones antes de la integración de datos en conjuntos de datos

Esta sección trata el comportamiento previsto y las limitaciones a considerar antes de integrar datos en conjuntos de datos.

• Gestionar valores numéricos
  CRM Analytics almacena de forma interna valores numéricos en conjuntos de datos como valores largos. Por ejemplo, CRM Analytics almacena el número 3.200,99 con una escala de 2 como 320099. La interfaz de usuario vuelve a convertir el valor almacenado a anotación decimal para mostrar el número como 3200,99.
• Gestionar valores de fecha
  Cuando CRM Analytics carga datos en un conjunto de datos, desglosa cada fecha en múltiples columnas, como día, semana, mes, trimestre y año basándose en el año del calendario. Por ejemplo, si extrae fechas de una columna de CreateDate, CRM Analytics genera columnas como CreateDate_Day y CreateDate_Week. Si su año fiscal es diferente al año del calendario, puede activar CRM Analytics para generar columnas de fecha fiscal también.
• Gestionar valores de zona horaria personalizada
  La compatibilidad de zona horaria le permite ver datos específicos de hora en paneles en una zona horaria que especifica para su organización. De forma predeterminada, los conjuntos de datos de CRM Analytics no son conscientes de la zona horaria, de modo que CRM Analytics trata todos los valores de fecha y hora como en GMT. Los datos que ve en sus paneles están en GMT, independientemente de su zona horaria local. Cuando activa la compatibilidad de zona horaria, CRM Analytics convierte valores de fecha y hora en sus conjuntos de datos a la zona horaria seleccionada para CRM Analytics. A continuación puede crear paneles activados de zona horaria para mostrar estos valores de fecha y hora convertidos. Los usuarios ven datos de panel en la zona horaria personalizada única que establece, no su zona horaria personal especificada en Salesforce. Las fórmulas y los filtros de recetas con campos de fecha y hora funcionan en GMT.
• Gestionar valores de texto
  Confirme que los valores de texto en una columna son uniformes en formato, ortografía e idioma. Se pueden producir incoherencias en fuentes de datos y tras combinar datos desde múltiples fuentes de datos.
• Gestionar valores que faltan
  Las brechas en sus datos pueden despistar el análisis. Los valores que faltan se solucionan mejor en la aplicación de origen como, por ejemplo, convertirlos en un campo obligatorio. Sin embargo, si no puede hacer eso, puede utilizar CRM Analytics para rellenar datos que faltan.
• Límites y capacidad de conjunto de datos
  Antes de crear cualquier conjunto de datos, revise los límites. Por ejemplo, cada organización de Salesforce tiene un número máximo de filas para todos los conjuntos de datos en la organización. También existen límites en el número de columnas en un conjunto de datos y caracteres en una columna.
• Nombres de campo de conjuntos de datos reservados
  La preparación de datos de CRM Analytics no admite el uso de algunas palabras clave reservadas como nombres de campo en lentes y paneles.
• Cómo funcionan CRM Analytics y Canalizaciones de datos de Salesforce conjuntamente
  Oportunidades en curso de datos de CRM Analytics y Oportunidades en curso de Salesforce son productos exclusivos, pero los ajustes, los límites y los activos se comparten o se interrelacionan a veces cuando utiliza ambos productos. Estas funciones se comparten cuando utiliza CRM Analytics.