Salesforce 認定 Data 360 コンサルタント 1-10

Amazon S3からのデータ取り込みでは、更新モードを「Upsert」に設定することで、新規レコードは追加され、既存レコードは更新されるため、データの整合性と最新性を維持できます。
Upsertは差分更新を行うため、日次の取引データのような継続的データ取り込みに最適です。
また、ファイル名にタイムスタンプが含まれる場合、ワイルドカードを使用して複数ファイルを正しく識別する必要があります。ワイルドカード設定により、日々生成されるファイルを自動的に検出し継続的に取り込むことが可能になります。
一方、「完全更新」は既存データをすべて置き換えるため、本シナリオには不適切です。
また、古いファイル削除はS3側のライフサイクル設定であり、Data Cloud設定ではありません。

Data 360におけるデータストリーム

ストリーミングに関する洞察（Streaming Insights）は、Webやモバイルイベントなどのストリーミングデータをリアルタイムで分析し、条件に基づいたアクションを実行できる機能です。
過去24時間以内に複数回閲覧したユーザーのような行動ベースの条件をリアルタイムで検出できる点が重要です。
また、条件を満たしたユーザーに対して、セグメント作成や外部システムへの連携などのアクションを即時にトリガーできます。リアルタイム処理とアクション連携が可能なのはStreaming Insightsの大きな特徴です。
一方、計算された洞察やバッチ変換はスケジュールベースであり即時性に欠けるため、本要件には適していません。

ストリーミングインサイト

Data CloudにおけるAIの主な役割は、顧客データを分析し、洞察や将来予測を生成することで、顧客体験を向上させることです。
AIは機械学習を活用して顧客行動や傾向を分析し、将来のアクションやニーズを予測します。
これにより、パーソナライズされたマーケティングや最適なタイミングでのアプローチが可能となり、顧客とのエンゲージメントが強化されます。
単なるデータ処理ではなく、意思決定を支援する高度な洞察の提供がAIの本質的な役割です。
他の選択肢は個別機能に過ぎず、AIの本質的な価値を表していません。

予測AIと生成AIでより良い意思決定を推進

Data Cloud Segment Intelligenceは、高度な分析やAIベースのインサイトを提供する機能であり、設定や管理には広範な権限が必要です。
データクラウド管理者は、データモデルの設定、インサイトの有効化、AI機能の管理などを実行できる唯一の包括的な権限を持ちます。
Segment Intelligenceの構成には、指標の定義や分析設定などの管理作業が含まれるため、一般ユーザー権限では不十分です。
そのため、フルアクセス権限を持つ管理者ロールが必須となります。
他の選択肢は標準ユーザーや限定的な役割であり、設定や管理には適していません。

データ360標準許可セット

Data Cloudのセグメンテーションでは、複数の種類の属性を基準として利用できます。
直接属性は、名前やメールアドレスなどのプロファイルに直接紐づく基本的な属性であり、セグメント条件として利用可能です。
また、計算された洞察は集計や分析によって生成された指標であり、顧客行動に基づく高度な条件設定に使用できます。
関連属性は他のオブジェクト（注文やエンゲージメントなど）との関係データを活用するため、行動ベースのセグメント作成に有効です。
これら3つはセグメント条件として直接利用できる主要なデータソースです。
一方、データストリーム属性やストリーミングインサイトはそのままセグメント条件として使うのではなく、加工や変換を経て利用されるため不適切です。

Data 360でセグメントを作成する

Data CloudのCRMコネクタは、Salesforce CRMのデータ変更をほぼリアルタイムでData Cloudへ反映する仕組みを提供します。
標準フィールドの変更はストリーミングにより即時に近い形で取り込まれるため、最新データを活用できます。
これにより、セグメンテーションやアクティベーションにおいて常に新しい顧客情報を利用可能になります。
リアルタイム連携はData Cloudの重要な特徴であり、従来のバッチ同期とは異なる点です。
他の選択肢は誤りで、手動更新は可能であり、同期間隔は15分ではなくより長い設定が一般的です。
また数式フィールドの更新も記載内容は正確ではありません。

CRMコネクタのストリーミング

Data Cloudでは、セグメントの公開や更新スケジュールは組織レベルで統一されたタイムゾーンに基づいて管理されます。Data Cloud組織に設定されたタイムゾーンがすべての処理の基準となり、ユーザー個別の設定は影響しません。
これにより、複数ユーザーやシステム間で一貫したスケジュール管理が可能となります。
セグメンテーションやアクティベーションの実行タイミングは、この組織タイムゾーンに基づいて正確に制御されます。
他の選択肢はユーザー依存であり、Data Cloudの標準動作とは異なります。

セグメントタイムゾーン

Data Cloudで新規データをセグメントに利用可能にするには、正しい処理順序が重要です。
まずデータストリームを更新して最新データを取り込み、その後ID解決によって顧客プロファイルを統合する必要があります。
ID解決により、複数ソースのデータが統合された後で初めて正確な集計が可能になります。
そのため、最後に計算されたインサイトを実行し、最新かつ統合されたデータに基づく指標を生成します。
この順序により、セグメントで利用されるデータの整合性と正確性が保証されます。
順序が異なると、未統合データや古い情報に基づいた誤ったインサイトが生成される可能性があります。

フローを使ってデータクラウドでワークフローを作成する

Data Cloudでリアルタイムに近いデータ連携を実現するには、Ingestion API（摂取API）の利用が最適です。
Ingestion APIはRESTベースで外部システムから高速かつスケーラブルにデータを取り込むことができ、ストリーミング用途に適しています。
特に在庫データのように頻繁に更新される情報では、バッチ処理ではなく即時性が求められるため、この仕組みが重要になります。
API経由でイベントデータを送信することで、ほぼリアルタイムにData Cloudへ反映できる点が大きな利点です。
他のコネクタは主にバッチ連携や特定製品向けであり、このようなリアルタイム要件には適していません。

インジェスションAPI

本要件は「24時間以内に3回訪問」という行動条件を満たした瞬間に即時アクション（メール送信）を行う必要があるため、リアルタイム処理が重要です。
ストリーミングインサイトを利用することで、顧客の行動イベントをリアルタイムに検知できます。
さらに、検知したイベントをトリガーとしてデータアクションを実行し、Marketing Cloud Engagementへ連携することで、即時にトランザクションメールを送信できます。
リアルタイム検知と即時アクション連携を組み合わせる点が最適解となります。
バッチベースのセグメントや計算インサイトでは遅延が発生するため、本要件には適していません。

ストリーミングインサイト