데이터 모델 개념

애플리케이션 간 데이터의 상호 운용성을 개선하고 연결된 데이터 소스와 Data 360 Customer 360 데이터 모델 간에 데이터를 매핑합니다.

• 데이터 플로
  Data 360 내부 및 외부에서 Data 360 데이터의 강력한 기능을 활용합니다. 데이터를 수집하고 Data 360에 저장하거나 메타데이터를 통해 연결하고 저장 없이 쿼리할 수 있습니다.
• 데이터 연합, 수집, 모델링
  데이터 연합 및 데이터 수집은 외부 데이터 소스의 데이터를 Data 360에 가져옵니다. 데이터 모델링은 Data 360에서 데이터를 처리하는 다음 중요한 단계입니다.
• Customer 360 데이터 모델
  Customer 360 데이터 모델은 표준화된 데이터 지침을 제공함으로써 클라우드 응용 프로그램 전반에서 데이터를 통합할 때의 복잡성을 줄여줍니다. 데이터 레이크 생성, 분석 정보 생성, 머신 러닝 모델 - 학습, 고객을 위한 단일 뷰 구축 등의 작업을 수행합니다.
• Data 360의 데이터 개체
  Data 360을 사용하여 작업할 때 데이터 레이크 개체(DLO) 및 데이터 모델 개체(DMO)를 비롯한 Data 360 데이터 개체에 대해 알아보는 것이 좋습니다.
• Data 360의 비정형 데이터
  비정형 데이터를 Data 360에 가져오면 Agentforce 에이전트, 생성형 AI, 분석 및 자동화 사용 사례를 비즈니스별 데이터로 기반으로 사용자 및 고객에게 더 심층적인 인사이트를 제공할 수 있습니다.
• Data 360의 데이터 유형
  Data 360은 다음 데이터 유형을 지원합니다.