Limpieza y preparación de datos

Tras introducir sus datos en Data 360, utilice las funciones de biblioteca, los operadores y los campos de datos sin procesar para prepararse para la asignación de datos.

• Transformaciones de datos de transmisiones
  Una Trasformación de datos de transmisión lee un registro en un objeto de origen, da nueva forma a los datos del registro y escribe uno o más registros en un objeto de destino. Los objetos de origen y de destino deben ser objetos diferentes. Una transformación de datos de transmisión se ejecuta de forma continua como un proceso de transmisión, seleccionando datos nuevos o modificados.
• Transformaciones de datos por lotes
  Para transformar sus datos para un uso posterior, como resolución de identidad, segmentación o perspectivas calculadas, o para derivar perspectivas en informes de Salesforce, utilice una transformación de datos por lotes. Una transformación por lotes es una serie repetible de operaciones que puede ejecutar cuando se actualizan los datos. La primera vez que ejecuta una transformación de datos por lotes, extrae datos y los define de acuerdo con los pasos. Puede ejecutar una transformación manualmente o configurarla para ejecutarse en intervalos programados.
• Consideraciones de facturación para transformaciones de datos
  Las transformaciones de datos utilizan Data 360 para limpiar, enriquecer y remodelar datos desde DLO y DMO para prepararlos para perspectivas, segmentación y funciones de IA. El uso de transformaciones de datos afecta al consumo de créditos en estos tipos de uso.
• Crear un flujo de evento de plataforma Trasformación de datos
  Cree un flujo desencadenado por plataforma para acciones de eventos Trasformación de datos.
• Crear un flujo de evento de registro Trasformación de datos
  Cree un flujo desencadenado por registro para acciones de eventos Trasformación de datos. Con un flujo desencadenado por registro, puede actualizar otro registro, enviar una notificación o iniciar un proceso.
• Datos normalizados y desnormalizados
  Los datos se originan de múltiples orígenes y se pueden normalizar o desnormalizar. El modelo de datos estándar de Data 360 está normalizado, de modo que los datos entrantes deben normalizarse antes de poder asignarse al modelo de datos. Como no todos los sistemas de origen proporcionan opciones de exportación normalizadas o normalizar datos, evalúe sus datos a nivel de campo para establecer cómo transformar y asignar los datos de origen al modelo de datos estándar.
• Normalizar caso de uso de datos desnormalizados
  En este caso de uso, los datos proceden de una extensión de datos de Marketing Cloud Engagement única pero deben normalizarse para asignarse a los objetos del modelo de datos (DMO) de Data 360.