Visão Geral

Curso Salesforce Data Cloud. Explore as noções básicas de como agir com base nos dados de seus clientes em aplicativos Salesforce usando o Data Cloud. Neste Curso Salesforce Data Cloud ministrado por um instrutor, saiba como ingerir e harmonizar dados mapeados para o modelo de dados do Customer 360 e configurar perfis unificados com conjuntos de regras de resolução de identidade, regras de correspondência e regras de reconciliação. Implemente percepções calculadas e de transmissão, juntamente com segmentos de dados e ações de dados, para ajudar a criar experiências baseadas em dados personalizadas e em tempo real que impulsionam o sucesso e o engajamento do cliente por meio de automações e integrações direcionadas.

Objetivo

Após realizar este Curso Salesforce Data Cloud você será capaz de:

• Explicar os principais recursos e benefícios do uso do Salesforce Data Cloud.
• Navegar pelos principais recursos e funcionalidades do Data Cloud.
• Diferenciar tipos de modelos de dados com base em diversas técnicas, incluindo estruturas de dados normalizadas e desnormalizadas e objetos, campos e relacionamentos de modelagem de dados, incluindo chaves primárias e externas.
• Utilizar o Dicionário de dados para registrar dados e prepará-los para ingestão.
• Conectar e ingerir dados no Data Cloud.
• Harmonizar dados mapeando-os para o modelo de dados do Customer 360.
• Vincular diversas fontes de dados em um perfil unificado configurando conjuntos de regras de resolução de identidade, regras de correspondência e regras de reconciliação.
• Gerar percepções abrangentes e em tempo real baseadas em dados usando percepções calculadas e de transmissão.
• Criar segmentos de dados e ações de dados no Data Cloud para atingir públicos específicos.

Publico Alvo

• Este Curso Salesforce Data Cloud foi desenvolvido para administradores e analistas de negócios responsáveis por auxiliar nas implementações do Salesforce Data Cloud. Também é um ótimo curso básico para quem estiver interessado em obter a credencial de

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Salesforce Data Cloud

1. Set up Salesforce Data Cloud
2. Explore key features and benefits
3. Browse key features and functionality
4. Examine Data Cloud use cases
5. Review provisioning and configuration options
6. Identify roles and permissions

Data Modeling Overview

1. Define key data modeling terminology
2. Identify data modeling objects, fields, and relationships
3. Compare normalized and denormalized data structures
4. Define primary and foreign keys

Data preparation

1. Review ethics in data use
2. Identify data sources
3. Logging Data Using a Data Dictionary

Data Modeling with Salesforce Data Cloud

1. Examine the Salesforce Customer 360 data model
2. Compare the types of data models used in Data Cloud
3. Define Data Cloud object categorization
4. Identify the functionality of primary and foreign keys in Data Cloud

Data ingestion

1. Data ingestion
2. Examine Data Cloud use cases
3. Identify Data Cloud data sources and connectors
4. Explore data ingestion capabilities in Data Cloud
5. Define batch data transformations and broadcasts

Data harmonization

1. Define the main concepts of data harmonization
2. Understanding the value of data harmonization
3. Explore Data Cloud mapping capabilities

Unified profiles

1. Define identity resolution
2. Review the profile unification process
3. Identify the main differences between a unified profile and a Golden Record
4. Configure identity resolution rule sets, matching rules, and reconciliation rules
5. Configure identity resolution rule sets, matching rules, and reconciliation rules

Data-driven insights

1. Define calculated insights
2. Define transmission perceptions
3. Identify the key differences between calculated and broadcast insights
4. Review options to create insights
5. Examine formula use cases, calculated insights, broadcast insights, and segment operators

Data segmentation and data actions

1. Define key data segmentation terminology
2. Create data segments in Data Cloud
3. Implement calculated insights and suggested values ​​in segmentation
4. Publish data segments using activations
5. Trigger targeted automations and integrations using data actions