Sie befinden sich hier:
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.
Für schnellere Abfragen bei der Verwendung großer Datenmengen mit Millionen oder Milliarden von Zeilen laden Sie die Daten in Datensets. Ein Datenset ist eine Sammlung von zugehörigen Daten, die in einer indizierten, denormalisierten und hochgradig komprimierten Form gespeichert sind.
Mit Rezepten können Sie Ihre Daten vorbereiten, bevor Sie sie in Datensets laden. Mit einem Rezept können Sie beispielsweise Datenvorbereitungsaufgaben durchführen, bevor Sie die Daten in ein Datenset laden. Sie können Ihre Daten bereinigen, aggregieren und umwandeln. Sie haben auch die Möglichkeit, anhand von Berechnungen der vorhandenen Daten Spalten zu erstellen. CRM Analytics bietet jedoch mehrere Möglichkeiten, Ihre Daten in Datasets zu laden, etwa den CSV-Upload und Datenflüsse – wählen Sie die Methode, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.
Rezepte folgen einem ETL-Prozess (Extrahieren – Transformieren – Laden) zum Vorbereiten von Daten mit dem Datenvorbereitungstool. Zur Beschleunigung der Datenerfassung in Datensets werden bei einer Datensynchronisierung vorab Daten aus der Datenquelle abgerufen und in verbundenen Objekten innerhalb von CRM Analytics gespeichert. Daraufhin werden die verbundenen Objekte als Quellen für ein Rezept verwendet, die Daten vorbereitet und dann die Ergebnisse in ein oder mehrere Datensets geladen.
Erstellen Sie eine Verbindung, um den Zugriff auf Quelldaten einzurichten. Wählen Sie beim Erstellen der Verbindung Objekte und Spalten aus, aus denen Daten abgerufen werden sollen. Sie können der Verbindung einen Filter hinzufügen, um eine Teilmenge aller Zeilen zu extrahieren. In den Verbindungseigenschaften geben Sie auch einen Benutzeraccount an, der festlegt, auf welche Daten über die Verbindung zugegriffen werden kann. Geben Sie beispielsweise einen Amazon S3-Benutzeraccount an, um auf Daten in Amazon S3 zuzugreifen. Wenn über den Benutzeraccount nicht auf ein Objekt zugegriffen werden kann, ist das Abrufen von Daten aus diesem Objekt über die Verbindung nicht möglich.
Führen Sie nach dem Erstellen der Verbindung die zugehörige Datensynchronisierung aus, um die Daten aus den einzelnen ausgewählten Objekten der Datenquelle zu extrahieren und sie im entsprechenden verbundenen CRM Analytics-Objekt zu speichern. Nach dem ersten Ausführen einer Datensynchronisierung können Sie die verbundenen Objekte als Quellen für Rezepte hinzufügen. Bei der Datenvorbereitung können Sie Transformationen hinzufügen, um die Daten in den verbundenen Objekten vorzubereiten und die Ergebnisse in Datensets auszugeben.
Führen Sie das Rezept aus, um Datensets zu erstellen. Führen Sie sie weiterhin aus, um die Daten zu aktualisieren. Sie können die Datensynchronisierung und Rezepte bedarfsgesteuert ausführen. Sie können sie auch so planen, dass sie fortlaufend ausgeführt werden. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Rezepte die neuesten Daten verwenden, planen Sie Datensynchronisierungsaufträge so, dass sie vor der Ausführung abhängiger Rezepte abgeschlossen werden.
Es ist jedoch wichtig, die Abfrageleistung zu überwachen, wenn Sie Direktdaten für große Objekte verwenden. Wenn das Salesforce-Objekt Millionen von Datensätzen enthält, sind Abfragen eines Datensets häufig schneller als Abfragen des Salesforce-Objekts.
- Informationen zu Datensets
Ein CRM Analytics-Datenset ist eine Sammlung verwandter Daten, die in Tabellenform angezeigt werden können. Die Daten können aus vielen Quellen stammen, darunter Salesforce-Objekte, externe Datenquellen und sogar andere Datasets. - Möglichkeiten zum Importieren von Daten aus Datenquellen in Datensets
Wenn Sie Datensets mit Daten aus Datenquellen füllen möchten, können Sie die Daten direkt aus der Quelle importieren. Alternativ können Sie die Daten aus der Quelle extrahieren und vorbereiten, bevor Sie sie in ein Datenset laden. - Planen Ihres Datenintegrationsprojekts
Bevor Sie Ihre Datenintegrationslösung erstellen, denken Sie über den Anwendungsfall nach, den Sie analysieren möchten, und über die Daten, die Sie benötigen, um dorthin zu gelangen. - Vorab-Überlegungen zur Integration von Daten in Datensets
In diesem Abschnitt werden das erwartete Verhalten und die zu berücksichtigenden Einschränkungen vor der Integration von Daten in Datensätze behandelt.
