Оптимизация данных и производительность в Salesforce Spiff

Создание производительного внедрения Salesforce Spiff начинается в первый день. Понимание того, как данные поступают из исходных систем через конструктор в механизм комиссии, помогает предотвратить проблемы производительности до их возникновения.

• Общие сведения об оптимизации данных и производительности в Salesforce Spiff
  Конструктор и механизм комиссии используют одну и ту же базовую логику, то есть решения, принимаемые во время настройки, напрямую влияют на производительность оператора в масштабах.
• Оптимизация производительности фильтра данных в Salesforce Spiff
  Хорошо структурированные фильтры данных являются единственным наиболее эффективным способом повышения производительности вычисления комиссии в Salesforce Spiff. Примените фильтры в правильном порядке, ограничьте объемы записей на раннем этапе и избегайте шаблонов, которые вынуждают механизм комиссии выполнять ненужную работу.
• Использование капсуляции в расчетах Salesforce Spiff
  Инкапсуляция - это изоляция сегмента расчета комиссии в отдельное именованное вычисляемое поле. Этот метод уменьшает использование памяти, упрощает отладку, улучшает читаемость и облегчает обслуживание конфигурации при изменении бизнес-правил.
• Снижение загрузки механизма комиссии посредством первичных изменений данных
  Подготовка данных в Salesforce до их синхронизации с Spiff уменьшает работу, выполняемую механизмом комиссии. Обращение к структуре данных, преобразованиям типов и логике кредитования в верхнем звене создает более быстрые и обслуживаемые расчеты комиссий.
• Использование таблиц поиска и динамической логики в Salesforce Spiff
  Жестко запрограммированные значения и длинные цепочки if() операторов трудно поддерживать и создавать риски при изменении бизнес-правил. Таблицы поиска, вычисления рабочих таблиц и периоды ведомости предоставляют гибкую динамическую логику комиссии, которая адаптируется к меняющимся вводным данным, не требуя изменений конфигурации плана.