Integrieren und Vorbereiten von Daten für die Analyse

Mit CRM Analytics-Linsen und -Dashboards können Sie Ihre Daten analysieren. Um beim Verarbeiten großer Datenmengen Daten vorzubereiten und die Leistung zu erhöhen, sollten Sie die Daten zunächst laden, bereinigen und in Datensets umwandeln.

• Datenmanager für CRM Analytics
  Im Datenmanager überwachen Sie alle Ihre Datenaufträge, bereiten Datensets mit Rezepten und Datenflüssen vor und stellen Verbindungen mit Daten her.
• Erste Schritte mit der Datenintegration
  In CRM Analytics umfasst die Datenintegration die Erfassung und Vorbereitung von Salesforce-Daten und externen Daten, die Sie analysieren möchten. Externe Daten sind Daten, die sich außerhalb der Salesforce-Organisation befinden, die Sie für Analysen verwenden, z. B. Daten aus einer anderen Salesforce-Organisation, aus anderen Anwendungen, Tabellenkalkulationen und Datenbanken. Nachdem Sie die Daten integriert haben, bereiten Sie sie in Datensets vor. Bei der Datenvorbereitung werden Ihre Daten in eine Form gebracht, die für die Personen, die damit arbeiten, aussagekräftig und nützlich ist. So können Sie beispielsweise eine Logik für die Datenvorbereitung definieren, mit der Daten aus zwei Datenquellen miteinander kombiniert und Inkonsistenzen, wie beispielsweise unterschiedliche Formatierungen von Daten und Codes, bereinigt werden. Anschließend können die Benutzer Datensets über CRM Analytics-Linsen und -Dashboards erkunden und visualisieren.
• Vorbereiten und Laden von Daten in Datensets mit Rezepten und Datenflüssen
  Verwenden Sie CRM Analytics zum Vorbereiten, Synchronisieren und Verbinden Ihrer Daten. Sie können auch Datensets entwerfen und Aufträge zum Erstellen und Aktualisieren von Datensets ausführen.
• Verbinden und Synchronisieren Ihrer Daten mit CRM Analytics
  Verwenden Sie die CRM Analytics-Konnektoren, um Daten innerhalb und außerhalb von Salesforce zu verbinden. Sie können auf Daten in Ihrer lokalen Organisation und in externen Salesforce-Organisationen, -Anwendungen, -Data Warehouses und -Datenbankservices zugreifen.
• Bereinigen, Umwandeln und Laden von Daten mit der Datenvorbereitung
  Die Datenvorbereitung verfügt in CRM Analytics über eine intuitive visuelle Oberfläche, mit der Sie Rezepte durch einfaches Zeigen und Klicken erstellen und in ein Ziel laden können. Verwenden Sie das Diagramm eines Rezepts, um auf einen Blick zu sehen, woher die Daten stammen und wie sie im Rezept bis zum Ziel gelangen. Wenn Sie das Rezept während der Erstellung validieren möchten, können Sie in einer Vorschau anzeigen, wie die Rohdaten in jedem einzelnen Schritt auf ihrem Weg transformiert werden.
• Zugriff auf die Datenvorbereitung auf der Basis Ihres Benutzertyps
  Nicht alle Benutzer der Datenvorbereitung in CRM Analytics benötigen Zugriff auf alle Funktionen der Datenvorbereitung. Beispielsweise muss ein Geschäftsanalyst die Datenset-Sicherheit nicht ändern, um sich selbst und anderen Zugriff auf mehr Daten zu gewähren. CRM Analytics enthält zwei Benutzerberechtigungen, die Benutzertypen für die erweiterte und die eingeschränkte Datenvorbereitung unterstützen: "Analytics-Datenflüsse bearbeiten" und "Datenset-Rezepte bearbeiten".
• Erstellen von Rezepten mit der Datenvorbereitung
  Verwenden Sie ein Rezept der Datenvorbereitung in CRM Analytics, um Daten zu bereinigen, umzuwandeln und anzureichern, bevor Sie sie in ein oder mehrere Ziele laden. Zeigen Sie beim Erstellen des Rezepts eine Vorschau Ihrer Ergebnisse an, um sicherzustellen, dass die Logik richtig ist.
• Ergebnisvorschau in einem Rezept der Datenvorbereitung
  Als bewährte Methode empfiehlt es sich, in CRM Analytics Fehler frühzeitig zu beheben, indem Sie die Ergebnisse der einzelnen Knoten und Transformationen überprüfen, die Sie Rezepten für die Datenvorbereitung hinzufügen.
• Profilieren von Spalten zum Verstehen der Daten in einem Rezept für die Datenvorbereitung
  Wenden Sie in CRM Analytics die Spaltenprofilierung auf Stichprobendaten an, um wichtige Statistiken über die Spalten zu schätzen, z. B. die Häufigkeit von Werten und den Prozentsatz der Spalten mit fehlenden Werten. Die Spaltenprofilierung ist besonders hilfreich, wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, wobei oft Inkonsistenzen erzeugt werden. Spaltenprofile sind nur für in der Vorschau angezeigte Spalten verfügbar.
• Einschränkungen bei Verwendung der Datenvorbereitung
  Beachten Sie die folgenden Einschränkungen der Datenvorbereitung, bevor Sie Rezepte erstellen.
• Verwalten von Rezepten
  Verwenden Sie nach dem Erstellen eines Rezepts die Registerkarte "Rezepte", um es zu bearbeiten oder zu löschen.
• Ausführen der Datensynchronisierung und Rezepte zum Erstellen und Aktualisieren von Datensets
  Unabhängig davon, ob Sie lokale Salesforce-Daten verwenden oder Daten aus einer externen Quelle abrufen, müssen Sie CRM Analytics so einrichten, dass die Daten geladen, für CRM Analytics verfügbar gemacht und auf dem neuesten Stand gehalten werden.
• Weitere Möglichkeiten zum Integrieren von Daten
  Datenflüsse und Rezepte können die meisten Daten aus internen und externen Datenquellen integrieren. In CRM Analytics stehen jedoch noch weitere Möglichkeiten zur Verfügung, um Daten zu integrieren, die in bestimmten Anwendungsfällen effektiver sind. Wenn Sie Daten beispielsweise nicht umwandeln müssen, bevor Sie sie in ein Datenset laden, können Sie sie direkt aus CSV- oder Excel-Dateien importieren. Wenn eine Transformation erforderlich ist, können Sie die Datei hochladen, um ein Zwischendatenset zu erstellen, und dann ein Rezept oder einen Datenfluss verwenden, um diese Daten vor dem Laden der Ergebnisse in ein anderes Datenset zu ändern. Wenn Sie Salesforce-Berichtsdaten im Zeitverlauf analysieren möchten, können Sie mit wenigen Klicks ein Datenset und ein Dashboard erstellen, das für den Bericht einen Trend erstellt. Mit Trends erstellt CRM Analytics ein Datenset, das auf Snapshots Ihrer Salesforce-Berichtsdaten basiert.
• Schnellerer Einstieg mit Datenvorlagen
  Salesforce-Datenpipelines verwenden zum Beschleunigen Ihres ROI zielgerichtete Datenvorlagen für Datenaufgaben in häufigen Anwendungsfällen. Diese Datenvorlagen generieren die erforderlichen Datenkonnektoren, Rezepte für die Datenvorbereitung und Abfragen für Anwendungen, deren regelmäßige Ausführung geplant werden kann.
• Verwalten von Datensets
  Bearbeiten Sie ein Datenset, um seine Daten zu aktualisieren, seine erweiterten Metadaten zu ändern, Sicherheit auf Zeilenebene anzuwenden oder eine vorige Version des Datensets wiederherzustellen.
• Bewährte Vorgehensweisen zur Datenintegration
  Lesen Sie diese Tipps, um die Leistung Ihrer Rezepte zu steigern, die Bearbeitung großer Rezepte zu beschleunigen und die Datensynchronisierung zu optimieren.
• Fehlerbehebung bei der Datenintegration
  Befolgen Sie diese Tipps, um Probleme bei der Datenintegration in CRM Analytics zu beheben.