Salesforce Data Cloud'da Veri Modelleme ve Kaynak Eşleme

Birden fazla platforma yayılmış parçalanmış müşteri verileri, kişiselleştirilmiş deneyimler sunmayı ve net iş içgörüleri elde etmeyi zorlaştırır. Bu metin tabanlı kurs, birleşik bir müşteri profili oluşturmak için harici veri kaynaklarınızı organize etme, modelleme ve bağlama süreçlerinin temel adımlarında size rehberlik eder. Veri alımının temel terminolojisiyle başlayacak ve işletmenizin ihtiyaçlarıyla birlikte ölçeklenen sağlam şemalar tasarlamaya geçeceksiniz. Pratik senaryoları ve yapılandırılmış açıklamaları inceleyerek, farklı veri setlerini endüstri standardı şemalarla uyumlu hale getirme konusunda özgüven kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Temel Müşteri Veri Platformu kavramlarını ve standart veri modeli mimarisini anlayın. - Harici veri kaynaklarını standart ve özel veri modeli nesnelerine eşleyin. - Veri bütünlüğünü sağlamak için net veri ilişkileri ve birleştirme anahtarları oluşturun. - Yinelenen kayıtları tek bir müşteri profilinde birleştirmek için modern kimlik çözme kurallarını uygulayın. - Veri gizliliği ve uyumluluk standartlarını doğrudan eşleme iş akışınıza entegre edin. - Eşleme hatalarını gidermek ve veri modelinizi ölçeklendirmek için en iyi uygulamaları hayata geçirin. Kurs, adım adım eşleme stratejilerine ve profil birleştirme iş akışlarına geçmeden önce temel tanımlar ve çekirdek veri modelleme ilkeleriyle başlar. Tamamen yeni başlayanlar için tasarlanan bu kurs, veri mühendisliği veya bulut yönetimi konusunda önceden deneyim gerektirmez. Bugün daha temiz, daha bağlantılı bir veri ekosistemi oluşturmaya başlayın.