Salesforce Data Cloud – Introduction sur Salesforce Data Cloud

Nuage de données Salesforce

Salesforce Data Cloud vous permet d’unifier toutes vos données sur Salesforce sans créer de pipelines de données complexes. Data Cloud agit facilement sur toutes vos données dans chaque cloud Salesforce et permet des solutions d’IA fiables alimentées par vos données.

Data Cloud met toutes vos données au service de vos clients. Salesforce Data Cloud est intégré à la plateforme Einstein 1, ce qui signifie que n’importe quelle base de données ou entrepôt externe peut désormais piloter des actions et des flux de travail au sein de votre CRM. Data Cloud ne sert pas uniquement à collecter des données provenant de différentes applications sources. Il s’agit de rassembler différentes applications pour offrir au client des expériences améliorées et stimuler la croissance.

Historique du cloud de données

Salesforce Data Cloud a démarré en 2020 en tant qu’audience client Salesforce 360. Après cela, elle est passée par différentes étapes d’innovation et, en 2021, elle a été nommée plateforme de données clients Salesforce. Après cela, elle était connue sous le nom de plate-forme de données clients marketing cloud et Salesforce Genie en 2022. Finalement, en 2023, elle est officiellement devenue « Salesforce Data Cloud ».

Avantages de Salesforce Data Cloud

Data Cloud présente de nombreux avantages, tels que la génération de décisions éclairées et l’accès à des informations exploitables. Certains des avantages de Salesforce Data Cloud sont présentés ci-dessous :

1. Enrichissement des données Salesforce: En utilisant Salesforce Data Cloud, les entreprises peuvent obtenir leurs données existantes dans un format mis à jour, précis et plus complet qui peut être utile pour prendre des décisions commerciales.
2. Intégration de données tierces : Salesforce Data Cloud s’associe de manière transparente à un large éventail de fournisseurs de données tiers, ce qui signifie que les entreprises peuvent utiliser des ensembles de données spécifiques à un secteur, des informations sur le marché et d’autres sources de données externes.
3. Sécurité des données: Des mécanismes de sécurité et un cryptage robustes sont utilisés dans Data Cloud pour protéger les données partagées et stockées.
4. Ciblage des clients : Salesforce Data Cloud fournit des informations significatives aux utilisateurs, ce qui aide les entreprises à cibler le bon public.
5. Évolutivité : Salesforce Data Cloud peut répondre aux besoins de toutes sortes d’entreprises. Il est suffisamment flexible pour fournir les bonnes informations nécessaires à la croissance d’une entreprise.

Architecture du cloud de données Salesforce

Comprenons l’architecture du cloud de données ci-dessous :

1. Ingestion de données

• L’ingestion de données consiste à récupérer/obtenir des données d’un système externe dans le cloud de données, appelée ingestion de données.
• Comme le montre l’image d’architecture ci-dessus sur le côté gauche, ce sont toutes les sources de données dont une entreprise peut disposer. Il peut s’agir d’un cloud Salesforce (ventes, services, marketing, santé, etc.) et d’autres plateformes externes comme Amazon S3, des connecteurs mobiles et Web, le SDK Salesforce, etc. Le cloud de données rassemble toutes ces sources de données avec moins d’effort.
• Désormais, ces données se présentent sous deux formats : Batch & Streaming. Les données par lots sont reçues périodiquement, par exemple toutes les heures, six heures ou quotidiennement. Les données en streaming sont en temps réel.

2. Transformer et gouverner

• La prochaine étape dans la transformation de vos données consiste à les assembler dans un format structuré à l’aide d’un cloud de données. À l’aide d’un cloud de données, vous pouvez préparer, filtrer et transformer les données avant de les utiliser.

3. Harmoniser les données

• La modélisation ou l’harmonisation des données est le processus de transformation de différentes sources de données en un seul modèle de données standardisé.
• Lors de la phase d’harmonisation du cloud de données, il récupérera toutes les données aléatoires non structurées et les convertira dans un format standard.

4. Unifier

• L’unification dans Data Cloud est le processus de combinaison de données provenant de plusieurs sources dans un seul profil. Il est basé sur des règles de résolution d’identité définies par l’utilisateur dans un ensemble de règles, des mappages de données et des règles de correspondance et de rapprochement.

5. Insight et prédiction de l’IA

• L’insight est une découverte statistiquement significative dans vos données.
• Nous pouvons collecter toutes les données relatives à des individus spécifiques dans le Data Cloud. Cela signifie que nous pouvons récupérer l’enregistrement de l’audience ciblée à des fins de marketing, améliorer nos analyses et améliorer notre IA générative.
• Dans cette phase, le cloud de données nous aide à obtenir des informations calculées à analyser.

6. Segmentez et analysez vos données

• La segmentation est un outil qui permet aux utilisateurs de créer des audiences ciblées pour les campagnes marketing.

7. Activation

• Dans la dernière étape, le Data Cloud active les données collectées, analysées et traitées et génère des informations. Désormais, dans cette phase, vous pouvez prendre les mesures appropriées sur les données traitées.
• À ce stade, les données traitées peuvent être utilisées à des fins de marketing ou pour répondre à tout autre besoin commercial fondé sur les données.

Doit connaître les conditions du Data Cloud

1. Flux de données: Pour récupérer des données d’un système externe vers le cloud de données, nous devons créer un flux de données à l’aide de connecteurs qui s’actualiseront tous les deux jours ou en continu à mesure que nous définissons la fréquence.
2. Objet de lac de données (DLO) : Les données récupérées du système externe arrivent d’abord dans l’objet du lac de données après l’exécution du flux de données.
3. Objet de modèle de données (DMO) : L’objet/harmonisation du modèle de données transforme différentes sources de données en un seul modèle de données standardisé.
4. Profil unifié : Il donnera un aperçu complet des informations collectées sur l’utilisateur.
5. Résolution d’identité : La résolution d’identité dans le cloud de données est un processus de gestion de données qui combine des données provenant de différentes sources dans des profils unifiés de clients et de comptes.

Résumé

Dans ce blog, nous avons couvert l’introduction de Data Cloud et son historique, l’architecture Data Cloud et comment comprendre son fonctionnement. Nous avons également discuté de certaines terminologies critiques ou termes clés que nous devons connaître lorsque nous travaillons sur Data Cloud.

Les références

1. Nuage de données Salesforce

Vous pouvez également lire

1. Présentation de Salesforce CPQ