Salesforce Data Cloud: 아키텍처, 모델링 및 통합

오늘날의 데이터 기반 환경에서 기업은 개인화된 경험을 제공하기 위해 파편화된 고객 정보를 통합해야 합니다. 이 과정은 Salesforce Data Cloud를 마스터하기 위한 명확하고 개념적인 경로를 제공하여, 고립된 데이터 소스와 단일하고 실행 가능한 고객 뷰 사이의 격차를 해소하도록 돕습니다. 기본적인 데이터 개념을 이해하는 것에서부터 아키텍처 통합을 자신 있게 매핑하고, ID 해결을 관리하며, 실시간 데이터 스트림을 구성하는 단계로 나아갈 것입니다. 서면 설명과 실용적인 시나리오 기반 연습을 통해 실제 비즈니스 의사 결정을 지원하는 데이터 모델을 설계하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - Salesforce Data Cloud의 기본 아키텍처와 다양한 플랫폼에서 데이터를 수집하는 방법을 이해합니다. - 표준 데이터 모델 객체와 사용자 지정 스키마를 사용하여 복잡한 데이터 세트를 모델링하고 매핑합니다. - 중복 레코드를 통합된 고객 프로필로 조정하기 위한 ID 해결 규칙을 구성합니다. - 외부 데이터 웨어하우스와 실시간 데이터 스트림 및 제로 카피 데이터 페더레이션 패턴을 구현합니다. - 민감한 데이터를 안전하게 처리하기 위한 개인 정보 보호, 동의 및 키 관리 전략을 적용합니다. - 개인화된 참여 전략을 추진하기 위한 세그먼트 및 계산된 인사이트를 생성합니다. 이 과정은 필수적인 데이터 클라우드 용어와 핵심 아키텍처 개념으로 시작하여 데이터 수집, 모델링, 조정 및 활성화 워크플로를 안내합니다. 이 과정은 Data Cloud를 처음 접하는 Salesforce 관리자, 개발자, 분석가 및 아키텍트를 위해 설계되었습니다. 사전 Data Cloud 경험은 필요하지 않습니다. 통합된 고객 데이터의 잠재력을 열기 위해 오늘부터 읽기를 시작하세요.