Behandle oppsummeringsberegninger i Rabatt og oppsummeringsbehandling avansert
Klon og aktiver Databehandlingsmotor-definisjoner for å beregne oppsummeringer. Rabatt- og oppsummeringsbehandling Advanced bruker en koordinert sekvens av seks Databehandlingsmotor-definisjoner (DPE) til å flytte og beregne data mellom Salesforce Core og Data Cloud.
Nødvendige utgaver
| Tilgjengelig i Enterprise, Unlimited og Developer Edition som har Rabatt og akkumuleringsledelse avansert aktivert. |
| Bestilling | DPE-navn | Funksjonelt formål | Forretningseksempel |
|---|---|---|---|
| 1 | Avansert rabatt og forhåndsbehandling av opparbeidelse – regelkonfigurasjon | Tilordne programreglene (nivåer, datoer, ankere) til metadata som Data Cloud forstår. | Konverterer $5 per enhetsregelen "Gold Tier" til en regelmetapost i Data Cloud. |
| 2 | Avansert forhåndsbehandling av rabatt og opparbeidelse - Dataklargjøring | Henter inn rådata fra Transaksjonsbilag- og Medlem-poster i de spesifikke Datasjøobjektene (DLO) som brukes av motoren. | Henter 1 million fakturaposter fra den siste uken til DLO-et Inndatainntak. |
| 3 | Accrual and Payout Engine - Delta-beregning | Sammenligner gjeldende kjøring med forrige kjøring basert på bestemte fordelsdatoer for å identifisere hvilke nye eller endrede poster som er berettiget til beregning. | Identifiserer at en partner har lagt til 50 flere enheter i en eksisterende faktura siden gårsdagens kjøring. |
| 4 | Innsamlings- og utbetalingsmotor – regelbehandling | Utfører de faktiske økonomiske beregningene for å generere oppsummeringer for de kvalifiserte transaksjonene. Den kvalifiserer transaksjoner mot nivåer (retroaktiv eller trinnvis) og beregner det projiserte beløpet. | Bruker en kurs på USD 5 på 1000 enheter fordi medlemmet nettopp har overskredet terskelen på 5000 enheter. |
| 5 | Avansert rabatt og etterbehandling av opparbeidelse - kildegenerering | Aggregerer de beregnede resultatene og skriver dem tilbake fra Data Cloud til Salesforce Core. | Synkroniserer en total forpliktelse på USD 5000 tilbake til Oppkjølingskilde-posten i Salesforce Core. |
| 6 | Avansert rabatt og etterbehandling av opparbeidelse – statusoppdatering | Avslutter oppsummeringsperioder når periodens sluttdato har passert, og oppdaterer poststatusen og siste beregningsdato. | Flytter en opptjeningsperiode fra januar til Avsluttet slik at økonomiteamet kan fullføre P&L. |
Avansert-motoren bruker et sett Fase Data Lake-objekter (DLO-er) i Data Cloud til å administrere nøyaktighet under endringer midt i perioden og sikre riktige beregninger på tvers av kjøringer. Hvis du vil se en fullstendig liste over DLO-er som brukes av motoren og deres formål, kan du se Data Lake-objekter i Rabatt og akkumuleringsledelse avansert.
Merk Hvis Data Cloud var aktiv i organisasjonen før du aktiverte Rabatt og opptjeningsbehandling Advanced, oppdaterer du tillatelsessettet Data Cloud Salesforce-kobling til å gi Lese-tilgang til alle Rabatt-objekter før du kjører DPE-definisjonene.
- Beregne opphold med databehandlingsmotor-definisjoner (DPE) (eksempel)
Dette eksemplet viser hvordan de seks DPE-definisjonene i Data Cloud behandler transaksjonsdata og beregner oppsamlinger for medlemmer som er registrert i to rabattprogrammer med forskjellige aggregeringskriterier. - Klone og aktivere databehandlingsmotor-definisjoner
Avansert rabatt- og oppsamlingsbehandling bruker en koordinert sekvens på seks Databehandlingsmotor-definisjoner til å flytte, transformere og aggregere data med stor trafikk mellom Salesforce Core og Data Cloud. Administratorer må manuelt klone og aktivere disse malene før avansert opptaksbehandling utføres. Når du er klonet, kan du tilpasse definisjonens noder, variabler og aggregeringslogikk slik at de oppfyller forretningskravene dine. - Utvide opparbeidelsesaggregering med tilpassede ankere
Avansert-motoren samler som standard bare oppsummeringer etter medlem. Motoren støtter opptil fem aggregeringsankere totalt – Account, Product og tre tilpassede ankere (Anchor1, Anchor2, Anchor3). Hvis du vil spore forpliktelser etter dimensjoner som Region, Område eller Kanal, må du konfigurere tilpassede ankere. Dette sikrer at Data Cloud-motoren vet hvordan du grupperer transaksjonsdataene for økonomiske prognoser. Det krever konfigurering av tre DPE-er i arbeidsflyten for beregning av oppsamling.
Hjalp denne artikkelen med å løse problemet ditt?
La oss få vite det slik at vi kan forbedre!
