Salesforce 認定 Platform Data アーキテクト 1-10

PKチャンキングは、Bulk API（現在はBulk API 2.0が主流）で提供される機能で、大量データのクエリを主キー（Id）の範囲ごとに複数の小さなバッチへ分割して処理する仕組みです。
これによりクエリのタイムアウトを回避し、処理パフォーマンスを向上させることができます。
1,500万件のような大規模データでは単一クエリでの処理が困難なため、この機能の活用が有効な対策となります。
Tooling APIやMetadata API、Streaming APIは目的が異なり、本問題の解決には適していません。
PKチャンキング

マスターデータ管理では、データの一貫性・信頼性・履歴管理を確保する設計が重要です。
まず、どのデータをシステム間で複製・共有するかを明確にすること（レプリケーション対象の特定）が必要です。
また、各データの正本となるシステム（システムオブレコード）を定義することで、重複や不整合を防止できます。
加えて、長期にわたるデータを扱うためアーカイブ戦略も欠かせません。
一方でデータウェアハウスやBIツールは分析用途であり、MDM戦略の必須要素ではありません。
マスターデータ管理

本問の要点は、大量データに起因するレポートのタイムアウト対策です。
最も効果的なのは、あらかじめデータを集計して保持し、レポート実行時の処理量を削減することです。
集計済みのカスタムオブジェクトを用意すれば、レポート実行時に大量の生データを処理する必要がなくなり、パフォーマンスが大幅に改善されます。
他の選択肢はデータ冗長性の増加や外部依存、用途の不一致を招くため、根本的な解決にはなりません。
報告

本問では、ケースの対応状況や変化を追跡できる仕組みが前提となります。
そのため、ケースのステータスや担当者変更などの履歴を記録する機能をまず有効化することが最初のステップです。
項目履歴管理を有効にすれば、ケースがどのように進行し、いつクローズされたかを時系列で分析できるようになります。
これにより、正確なクローズ率の算出や対応プロセス改善に役立つレポート作成が可能になります。
他の選択肢は補助的な手段であり、基礎データの取得が先に必要です。
フィールド履歴追跡

本問は年間500万件という大量データを前提としたアーカイブ設計です。
Salesforceでは、大量データをパフォーマンスへ影響を与えることなく保持できるBig Objectの活用が有効です。
また、外部システム（Heroku＋外部オブジェクト）を利用すれば、Salesforce外にデータを保持しながらオンデマンドで参照できます。
これによりストレージ制限やパフォーマンス低下を回避できます。
カスタムオブジェクトはデータ量に制約があり不適切で、単純な外部DB連携のみではSalesforce UIとの統合が不十分です。
大きな物体

大量データ移行において、親レコードIDを事前にクエリする方式は非効率であり、タイムアウトの原因となります。
そのため、外部IDを利用して親子関係を解決し、クエリ処理そのものを不要にすることが重要です。
External IDはインデックス化されており、upsert操作によって親子レコードを効率的に関連付けできるため、大規模移行でも高いパフォーマンスを維持できます。
これにより事前のID取得が不要となり、処理時間と負荷を大幅に削減できます。
Apex 開発者ガイド

標準レポートの限界を超えるには、高度な分析基盤の導入が必要です。
まず、Einstein Analytics（現在のCRM Analytics）は複数データソースの統合や高度な可視化・AI分析を実現でき、標準機能を超えた洞察を提供します。
また、AppExchangeアプリを活用すれば、外部ツール連携や高度な分析機能を迅速に拡張できます。
週次スナップショットや設定監査証跡は用途が限定的で、分析強化への直接的な解決策にはなりません。
CRM分析

Lightning Experienceでは従来のNotesやAttachmentsは非推奨となり、FilesおよびEnhanced Notesへの移行が必要です。
そのため、既存のメモや添付ファイルを移行ツールで新しいデータモデルへ移行することが必須です。
また、Filesは共有・検索・セキュリティ機能が強化されており、Lightningにおける標準的なファイル管理方式となっています。単に関連リストを追加したり手動で再登録するだけでは新機能を活用できず、要件を満たしません。
添付ファイルとクラシックノートを変換する

大量データのエクスポートでは、処理負荷の分散が重要です。
まず、データを複数バッチへ分割することで処理負荷を分散し、タイムアウトやエラーを回避できます。
また、PKチャンキングを利用すれば主キー単位でデータを分割し、大規模データを効率的に処理できます。
これにより並列処理も最適化され、パフォーマンスが向上します。
並列モード単体では競合が生じる可能性があり、単なるバッチサイズ制限だけでは根本的な解決にはなりません。
PKチャンキング

複数のSalesforce組織間でデータ連携を行う場合、リアルタイム同期と組織間共有の仕組みが重要になります。
まず、変更データキャプチャ（CDC）はレコードの作成・更新・削除イベントをリアルタイムで配信し、他組織とのデータ同期を実現します。
また、Salesforce to Salesforceは組織間でレコードを直接共有・同期できる標準機能であり、シンプルにデータ連携を実現できます。
Salesforce Connectは外部データ参照が主目的、フェデレーション検索は検索用途のため、本要件には適しません。
Salesforce Connect 用クロス組織アダプタを使用して、別の Salesforce 組織のデータにアクセスする