Einstein で使用するデータの理解

Einstein に適切なデータを提供すると、適切な予測を得る可能性が高くなります。Einstein 予測機能では、データ品質スコアを使用して、各 Einstein アプリケーションが予測、インサイト、分析などを生成するために必要なデータの品質を理解します。各 Einstein アプリケーションダッシュボードと Einstein の概要カードでデータ品質のメトリクスを確認します。

• Marketing Cloud Engagement での Einstein とデータの使用
  Einstein はデータに基づいて構築されます。Marketing Cloud Engagement を使用している場合、次の表を確認して、Einstein 機能で使用されるデータの種類を把握してください。
• Marketing Cloud Engagement でのグローバルモデルデータのオプトインおよびオプトアウト
  Einstein インテリジェンスはデータに基づいて構築されます。Einstein のデータが多いほど、結果として作成される予測が強力になります。ほとんどの組織には、独自のモデルを構築するのに十分なデータがありません。より有意義な AI を提供するために、Salesforce は多くの Salesforce のお客様から集計される匿名のトレンドをスキャンするグローバル予測モデルを構築します。顧客データを保護するために、アカウントはデフォルトでグローバルデータモデルからオプトアウトされます。
• Einstein エンゲージメントスコアリングのデータ品質の測定
  モバイルアプリケーションのデータ品質スコアを確認することで、Einstein が顧客のエンゲージする可能性を予測するために使用するエンゲージメントデータに関するインサイトを得ることができます。Einstein エンゲージメントスコアリングのデータ品質スコアはモバイルアプリケーションレベルでのみ生成されます。
• データレジデンシー
  Hyperforceは、データ レジデンシーに関するより多くの選択肢と制御を提供する次世代のSalesforceインフラストラクチャ アーキテクチャです。オーストラリア、カナダ、インド、日本の組織でHyperforceを使用している場合、Einsteinは地理的な場所以外でデータを処理できます。米国と欧州は、それぞれの地域でデータレジデンシーを保持しています。