Concepts du modèle de données

Améliorer l'interopérabilité des données entre les applications et mapper les données entre vos sources de données connectées et le modèle de données Data 360 Customer 360.

• Flux de données
  Utilisez la puissance des données Data 360 dans et hors de Data 360. Les données peuvent être ingérées et stockées dans Data 360 ou connectées via des métadonnées et interrogées sans stockage.
• Fédération de données, ingestion et modélisation
  La fédération de données et l'ingestion de données intègrent dans Data 360 les données de sources de données externes. La modélisation des données est la prochaine étape importante du traitement des données dans Data 360.
• Customer 360 Data Model
  Customer 360 Data Model réduit la complexité de l'intégration de données entre les applications cloud en fournissant des consignes pour les données standardisées. Étendez le modèle de données pour créer des lacs de données, générer des analytiques, entraîner des modèles d'apprentissage machine, élaborer une vue unique d’un client, et plus encore.
• Objets de données dans Data 360
  Lors de l'utilisation de Data 360, il est utile de connaître les objets de données Data 360, notamment les objets lac de données (DLO) et les objets modèle de données (DMO).
• Données non structurées dans Data 360
  En apportant des données non structurées dans Data 360, vous pouvez ancrer vos agents Agentforce, votre IA générative, vos analytiques et vos cas d'utilisation d'automatisation avec des données spécifiques à votre activité qui renvoient des connaissances approfondies pour vos utilisateurs et vos clients.
• Types de données dans Data 360
  Data 360 prend en charge les types de données ci-dessous.