Considerazioni per l'integrazione dei dati nelle serie di dati

Questa sezione descrive il comportamento previsto e le limitazioni da considerare prima di integrare i dati nelle serie di dati.

• Gestione dei valori numerici
  CRM Analytics archivia internamente i valori numerici nelle serie di dati come valori lunghi. Ad esempio, CRM Analytics memorizza il numero 3.200,99 con una scala di 2 uguale come 320099. L'interfaccia utente riconverte il valore memorizzato nella notazione decimale visualizzando il numero come 3200,99.
• Gestione dei valori data
  Quando CRM Analytics carica le date in una serie di dati, suddivide ogni data in più campi, quali giorno, settimana, mese, trimestre e anno, in base all'anno di calendario. Ad esempio, se si estraggono date da una colonna CreateDate, CRM Analytics genera colonne come CreateDate_Day e CreateDate_Week. Se l'anno fiscale è diverso dall'anno di calendario, è possibile abilitare CRM Analytics in modo che generi anche le colonne data fiscale.
• Gestione dei valori personalizzati per il fuso orario
  Il supporto per il fuso orario consente di visualizzare nei cruscotti digitali i dati relativi all'orario nel fuso orario specificato per l'organizzazione. Per impostazione predefinita, le serie di dati CRM Analytics non rilevano il fuso orario, quindi CRM Analytics tratta tutti i valori di data e ora come se fossero GMT. I dati visualizzati nei cruscotti digitali sono nel fuso orario GMT, indipendentemente dal fuso orario locale. Quando si abilita il supporto per il fuso orario, CRM Analytics converte i valori di data e ora presenti nella serie di dati nel fuso orario selezionato per CRM Analytics. È quindi possibile creare cruscotti digitali con fuso orario abilitato per visualizzare i valori di data e ora convertiti. Gli utenti visualizzano i dati dei cruscotti digitali nell'unico fuso orario impostato, non nel proprio fuso orario specificato in Salesforce. Le formule e i filtri dei procedimenti con campi data/ora funzionano in fuso orario GMT.
• Gestione dei valori di testo
  Assicurarsi che i valori di testo di una colonna siano uniformi dal punto di vista della formattazione, dell'ortografia e della lingua. In effetti, si possono verificare delle incongruenze all'interno di fonti di dati in cui sono stati combinati dati provenienti da fonti diverse.
• Gestione valori mancanti
  La mancanza di alcuni dati può sbilanciare un'analisi. Per ovviare alla mancanza di valori è preferibile intervenire nell'applicazione di origine impostando, ad esempio, alcuni campi come obbligatori. Se ciò non fosse possibile, inserire i dati mancanti usando CRM Analytics.
• Capacità e limiti delle serie di dati
  Prima di creare una serie di dati, studiarne i limiti. Ad esempio, per ogni organizzazione Salesforce è previsto un numero massimo di righe per tutte le serie di dati presenti. È necessario rispettare anche i limiti del numero di colonne per serie di dati e del numero di caratteri per colonna.
• Nomi dei campi riservati delle serie di dati
  La preparazione dati CRM Analytics non supporta l'uso di alcune parole chiave riservate, ad esempio i nomi di campo nelle lenti e nei cruscotti digitali.
• Funzionamento congiunto di CRM Analytics e Pipeline di dati Salesforce
  CRM Analytics e Pipeline di dati Salesforce sono prodotti univoci, ma le impostazioni, i limiti e gli asset a volte sono condivisi o correlati quando si utilizzano entrambi i prodotti. Queste caratteristiche sono condivise quando si utilizza CRM Analytics.