データモデルの概念

アプリケーション間のデータの相互運用性を向上させ、接続されたデータソースとData 360 Customer 360データモデル間でデータをマッピングします。

• データフロー
  Data 360 のデータの機能を Data 360 内外で活用します。データはData 360に取り込んで保存することも、メタデータを介して接続してストレージなしで照会することもできます。
• データ統合、取り込み、モデリング
  データ統合とデータ取り込みにより、外部データソースからData 360にデータが取り込まれます。データモデリングは、Data 360 でデータを処理する次の重要なフェーズです。
• Customer 360 データモデル
  Customer 360 データモデルにより、標準化されたデータのガイドラインが提供され、クラウドアプリケーション間でのデータの統合が単純化されます。データレークの作成、分析の生成、機械学習モデルのトレーニング、顧客の単一ビューの構築などを目的にデータモデルを拡張します。
• Data 360 のデータオブジェクト
  Data 360 を使用する場合、データレイクオブジェクト (DLO) やデータモデルオブジェクト (DMO) を含む Data 360 データオブジェクトについて理解すると役立ちます。
• Data 360 の非構造化データ
  Data 360に非構造化データを取り込むことで、Agentforceエージェント、生成AI、分析、自動化の使用事例をビジネス固有のデータでグラウンディングし、ユーザーと顧客に深いインサイトを提供できます。
• Data 360 のデータ型
  Data 360 では、次のデータ型がサポートされています。