Понятия модели данных

Повысьте совместимость данных между приложениями и соотнесите данные между подключенными источниками данных и моделью данных Data 360 Customer 360.

• Поток данных
  Используйте возможности данных Data 360 для входа и выхода из Data 360. Данные могут приниматься и храниться в Data 360 или могут быть подключены посредством метаданных и запрошены без хранилища.
• Федерация данных, принятие и моделирование
  Объединение данных и прием данных переносят данные из внешних источников данных в Data 360. Моделирование данных является следующим важным этапом обработки данных в Data 360.
• Модель данных Customer 360
  Модель данных Customer 360 уменьшает сложности интеграции данных в облачных приложениях, предоставляя стандартизированные рекомендации по данным. Расширьте модель данных для создания озер данных, создания аналитики, обучения моделей компьютерного обучения, создания единого представления клиента и прочего.
• Объекты данных в Data 360
  При работе с Data 360 важно знать об объектах данных Data 360, включая объекты озера данных (DLO) и объекты модели данных (DMO).
• Неструктурированные данные в Data 360
  Привнеся неструктурированные данные в Data 360, вы можете заземлить агентов Agentforce, генеративный искусственный интеллект, аналитику и сценарии использования автоматизации бизнес-данными, которые предоставляют более глубокие важные данные для пользователей и клиентов.
• Типы данных в Data 360
  Data 360 поддерживает данные типы данных.