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Perché utilizzare i procedimenti anziché i flussi di dati?
I procedimenti e i flussi di dati preparano entrambi i dati. Rispetto ai flussi di dati, i procedimenti sono una novità e sono consigliati per le funzionalità e la semplicità d'uso. I procedimenti consentono di visualizzare in anteprima i dati durante la trasformazione, mentre i flussi di dati mostrano solo lo schema del nodo. I procedimenti, ad esempio, includono più tipi di join e trasformazioni con machine learning incorporato, ad esempio Prevedi i valori mancanti e Rileva sentiment, che non sono disponibili nei flussi di dati. Tra l'altro, con i procedimenti si possono aggregare i dati a un livello superiore.
i procedimenti e i flussi di dati non si escludono a vicenda. È possibile utilizzare entrambi i metodi per soddisfare esigenze di preparazione dei dati più complesse. Ad esempio, si può usare un flusso di dati per generare una serie di dati intermedia a cui in seguito applicare un procedimento per sottoporre i dati a ulteriori trasformazioni.
Procedimenti
I procedimenti sono un ottimo sistema per gli amministratori Salesforce e gli esperti di dati che desiderano visualizzare in anteprima e trasformare i dati.
Con un procedimento è possibile:
- Lavorare con un'interfaccia grafica facile da utilizzare.
- Visualizzare in anteprima i dati e il modo in cui cambiano dopo l'applicazione di ogni trasformazione.
- Rimuovere rapidamente le colonne o modificare le etichette delle colonne.
- Analizzare la qualità dei dati con profili colonna.
- Aggregare e unire i dati.
- Utilizzare il machine learning incorporato, ad esempio il rilevamento del sentiment, il clustering dei dati e la previsione delle serie temporali.
- Inserire in bucket i valori senza dover scrivere espressioni SAQL complesse.
- Creare colonne calcolate con un generatore di formule grafico.
- Utilizzare un'interfaccia "point-and-click" per trasformare facilmente i valori e assicurarsi che i dati siano coerenti. Ad esempio, è possibile inserire i valori in bucket, ripartirli, sostituirli e ridurne il numero senza ricorrere a una formula.
- Visualizzare la cronologia di tutte le modifiche e spostarsi avanti e indietro per riprodurne l'esecuzione.
- Inviare tramite push i dati preparati ad altri sistemi con i connettori di output.
Quando si fa riferimento diretto ai dati in un procedimento, in CRM Analytics non vengono memorizzati dati. Quando un procedimento utilizza dati diretti, una query ottiene i dati correnti. Nel Gestore dati, le connessioni SFDC_Local rappresentano i dati archiviati in CRM Analytics. Pertanto, un riferimento diretto ai dati non è incluso nelle connessioni SFDC_Local.
Quando viene eseguito un procedimento, la data e l'ora dell'ultima esecuzione per gli oggetti SFDC_Local utilizzati non vengono aggiornate. Se un procedimento viene eseguito utilizzando dati SFDC_Local, il procedimento utilizza i dati salvati nell'oggetto durante l'ultima sincronizzazione. Pertanto, pianificare la sincronizzazione dell'oggetto locale prima dell'esecuzione del procedimento, ad esempio utilizzando la pianificazione degli eventi.
Flussi di dati
I flussi di dati sono un ottimo strumento per gli sviluppatori di CRM Analytics che preferiscono lavorare in un editor grafico e, se necessario, nel file JSON.
Con un flusso di dati è possibile:
- Progettare flussi di preparazione dei dati complessi con l'Editor flusso di dati grafico.
- Modificare il file JSON sottostante per perfezionare il controllo.
- Eseguire calcoli tra le righe per derivare nuovi dati per l'analisi dei trend.
- Applicare filtri complessi.
la data di fine del ciclo di vita dei flussi di dati non è ancora stata fissata. È possibile continuare a utilizzare i flussi di dati se sono efficaci e non richiedono alcuna delle funzioni avanzate dei procedimenti. Se si deve iniziare un nuovo processo di preparazione dei dati, valutare prima se è preferibile usare i procedimenti.
Trasformazioni a confronto
Non è ancora chiaro qual è lo strumento più adatto? Utilizzare la tabella seguente per mettere a confronto le trasformazioni disponibili nei procedimenti e nei flussi di dati.
| Funzione | Procedimento | Flusso di dati |
|---|---|---|
| Aggrega |
|
|
| Aggiungi in coda |
|
|
| Bucket |
|
(trasformazione computeExpression) |
| Calcola espressioni (su più righe) |
(trasformazione Formula) |
(trasformazione computeRelative) |
| Calcola espressioni (stessa riga) |
(trasformazione Formula) |
(trasformazione computeExpression) |
| Cluster |
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| Converti tipi di colonne |
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| Data e ora |
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| Delta |
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| Rileva sentiment |
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| Rimuovi colonne |
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(trasformazione sliceDataset) |
| Modifica attributi (colonna) |
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| Componente Estrai data |
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| Estrai dati serie di dati |
(nodo Input) |
(trasformazione edgemart) |
| Estrai dati Salesforce |
(nodo Input) |
(trasformazione sfdcDigest) |
| Estrai dati sincronizzati |
(nodo Input) |
(trasformazione digest) |
| Filtro |
|
|
| Appiattisci gerarchie |
|
|
| Formatta date |
|
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| Unisci |
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| Ricerca |
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(trasformazione augment) |
| Prevedi valori mancanti |
|
|
| Prevedi valori |
|
(trasformazione prediction) |
| Profila colonna |
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|
| Dividi |
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|
| Previsione delle serie temporali |
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|
| Aggiorna valori |
(nodo Aggiorna) |
(trasformazione update) |
