Skip to content

Etiqueta: Monitoreo de eventos

Automatización y Salesforce DevOps: una receta para el desarrollo acelerado

Automatización y Salesforce DevOps: una receta para el desarrollo acelerado

Última actualización el 3 de julio de 2023 por Rakesh Gupta

En el acelerado mundo empresarial actual, la eficiencia en el desarrollo de software es vital. La automatización ha surgido como una solución clave, agilizando los procesos para aumentar la productividad y liberar la innovación. Salesforce no es inmune a estos desafíos y complejidades de toda la industria.

Ingrese a DevOps. DevOps se ha convertido en un elemento esencial en el desarrollo de software, incluido Salesforce. Mediante la colaboración de desarrolladores, administradores y partes interesadas, Salesforce DevOps crea un entorno perfecto para la automatización.

La combinación de automatización y Salesforce DevOps cosecha múltiples beneficios: menos errores, preparación más rápida para el mercado, una canalización de lanzamiento optimizada, menos repeticiones, calidad de código superior y mecanismos de retroalimentación más fuertes. Mejora la eficiencia operativa y la velocidad de implementación en el ecosistema de Salesforce, fomentando un desarrollo ágil.

Este artículo explora la intersección de la automatización y Salesforce DevOps, los beneficios de su sinergia y formas prácticas de aplicarla para un desarrollo más rápido en sus operaciones de Salesforce. Tanto si es un profesional de Salesforce como un novato, este artículo ofrece información para reforzar su enfoque de DevOps de Salesforce con la automatización.

Descripción de DevOps de Salesforce

Antes de profundizar en cómo se cruzan Salesforce DevOps y la automatización, es fundamental comprender lo que implica Salesforce DevOps.

DevOps, una combinación de ' Desarrollo ' y ' Operaciones ', es un conjunto de prácticas diseñadas para fusionar el desarrollo de software, el control de calidad y las operaciones de TI en un proceso unificado y fluido. En un contexto de Salesforce , DevOps es la unión de estos principios con las sólidas capacidades de CRM de Salesforce, con el objetivo de facilitar procesos de desarrollo e implementación más fluidos y rápidos.

En esencia, Salesforce DevOps incorpora principios como:

  1. Integración continua y entrega continua (CI/CD),
  2. responsabilidades compartidas,
  3. Acción centrada en el cliente,
  4. Cultura de colaboración.

El objetivo es crear un entorno cohesivo donde los administradores, desarrolladores y otras partes interesadas puedan trabajar en armonía, lo que lleva a ciclos de desarrollo más cortos, tiempo de comercialización más rápido y software de alta calidad.

Sin embargo, a pesar de las ventajas de Salesforce DevOps, los desarrolladores a menudo enfrentan desafíos. Si bien es un activo, las características integrales y la capacidad de personalización de Salesforce pueden complicar el proceso de desarrollo e implementación .

Los desafíos difieren de un equipo a otro y de un caso de uso a otro, pero estos son algunos de los más comunes:

  • Las diferencias en los entornos,
  • Administrar dependencias de código,
  • Manejo de metadatos,
  • Alinear el trabajo de diferentes equipos
  • Necesidad de mantener la calidad del código
  • Estabilidad del sistema mientras entrega a gran velocidad

Aquí es donde la automatización viene al rescate. La automatización, en esencia, es el uso de la tecnología para realizar tareas con una intervención humana reducida. Cuando se aplica a Salesforce DevOps , puede aliviar significativamente estos desafíos.

Las pruebas automatizadas, por ejemplo, pueden mejorar la calidad del código al identificar errores al principio del proceso de desarrollo. Las implementaciones automatizadas pueden sincronizar metadatos y código en diferentes entornos, lo que reduce los errores de implementación. Del mismo modo, la automatización de tareas repetitivas puede liberar el tiempo de los desarrolladores, lo que les permite concentrarse en actividades que agregan más valor, como el desarrollo de funciones o el diseño de sistemas.

Además, la automatización fomenta un proceso de desarrollo más ágil, lo que permite actualizaciones periódicas e incrementales en lugar de implementaciones rígidas de Salesforce. Este aspecto acorta el ciclo de desarrollo y facilita la reversión de los cambios si algo sale mal, lo que aumenta la estabilidad general del sistema.

Aprovechamiento de la automatización para el desarrollo acelerado de Salesforce

Acelerar el desarrollo de Salesforce a través de la automatización implica identificar tareas manuales y repetitivas, implementar herramientas y marcos de automatización adecuados y perfeccionar los procesos para mejorar la eficiencia y reducir los cuellos de botella. Profundicemos en cada una de estas áreas con más detalle:

Identificación de tareas manuales y repetitivas

El primer paso hacia la automatización es reconocer qué tareas están ralentizando su velocidad de desarrollo.

Estos típicamente incluyen:

  • Revisiones de código,
  • Pruebas,
  • Despliegue,
  • Configuración,
  • Migración de datos.

Suelen implicar procesos manuales tediosos que consumen tiempo y son propensos a errores. Al identificar estas tareas, puede identificar dónde la automatización proporcionará el mayor beneficio y tendrá un impacto significativo en la velocidad y la eficiencia de su desarrollo.

Implementación de herramientas y marcos de automatización

Una vez que haya identificado las áreas que podrían beneficiarse de la automatización, es hora de elegir e implementar las herramientas y los marcos adecuados. Salesforce ofrece varias funciones de automatización integradas, como Apex y Salesforce Flow .

Sin embargo, otras herramientas pueden ser más adecuadas para tareas complejas, como Salesforce DX para la gestión del ciclo de vida del desarrollo, o Jenkins y CircleCI para la integración y entrega continuas. Al seleccionar estas herramientas, asegúrese de que se alineen con las habilidades de su equipo y los requisitos específicos de su entorno de Salesforce.

Optimización de procesos para mejorar la eficiencia

La automatización no se trata solo de herramientas y tecnología. También se trata de refinar sus procesos. Revise su flujo de trabajo de desarrollo actual para identificar posibles cuellos de botella y áreas de mejora.

Por ejemplo:

  1. ¿Cómo se informan y rastrean los errores?
  2. ¿Con qué frecuencia se realizan las implementaciones y cómo se programan?
  3. ¿Cómo se recopilan los comentarios y cómo se actúa en consecuencia?

Simplificar estos procesos puede mejorar drásticamente la eficiencia de su equipo, permitiéndole aprovechar al máximo sus esfuerzos de automatización.

Vale la pena mencionar que los beneficios de la automatización van más allá de acelerar el desarrollo. La automatización también puede mejorar la calidad del código al detectar errores temprano a través de pruebas automatizadas. Puede reducir los errores de implementación al sincronizar el código en diferentes entornos.

Y al liberar a los desarrolladores de las tareas rutinarias, les permite concentrarse más en el desarrollo de características y el diseño del sistema, fomentando así la innovación y mejorando el valor entregado a los usuarios finales.

Pruebas automatizadas para el desarrollo acelerado de Salesforce

Las pruebas son un componente crucial de cualquier ciclo de vida de desarrollo, y su importancia se multiplica para acelerar el desarrollo de Salesforce. Las pruebas periódicas y exhaustivas ayudan a identificar errores y problemas desde el principio, lo que reduce el riesgo de reparaciones costosas y lentas en el futuro. Asegura la calidad y la confiabilidad de la aplicación, lo que a su vez contribuye a mejorar las experiencias de los usuarios y los resultados comerciales.

La automatización puede potenciar este proceso de prueba. Las pruebas automatizadas implican el uso de herramientas de software para ejecutar pruebas y comparar los resultados reales con los resultados esperados. La implementación de una estrategia de prueba automatizada para las aplicaciones de Salesforce puede acelerar drásticamente el proceso de desarrollo, lo que garantiza implementaciones más rápidas, eficientes y confiables con menos errores.

Existen numerosas herramientas disponibles para pruebas automatizadas en Salesforce. Apex proporciona soporte integrado para pruebas unitarias, mientras que herramientas como Selenium, Provar y AssureClick pueden automatizar las pruebas de IU. Jest es una excelente opción para probar Lightning Web Components (LWC). Al seleccionar una herramienta, considere las necesidades específicas de su aplicación, la experiencia de su equipo y la complejidad y frecuencia de sus requisitos de prueba.

Seguir las mejores prácticas es esencial para aprovechar todo el potencial de las pruebas automatizadas. Estas son algunas de las mejores prácticas para pruebas automatizadas eficientes y completas en el desarrollo de Salesforce:

  • Apunte a una alta cobertura de prueba : asegúrese de probar todas las partes de su aplicación. Salesforce requiere una cobertura de código mínima del 75 %, pero apuntar a una mayor cobertura puede brindar más confianza en la confiabilidad de la aplicación.
  • Cree pruebas repetibles y autónomas : las pruebas deben poder ejecutarse en cualquier entorno y no deben basarse en datos de pruebas anteriores. Esto garantiza que cada prueba valide una función específica de forma independiente.
  • Mantenga sus conjuntos de pruebas : a medida que su aplicación evolucione, sus pruebas también deberían hacerlo. Revise y actualice regularmente sus pruebas para asegurarse de que reflejen con precisión el estado actual de su aplicación.
  • Implemente diferentes niveles de prueba : combine pruebas unitarias, pruebas de integración y pruebas de interfaz de usuario para validar todos los aspectos de su aplicación. Cada nivel de prueba proporciona una perspectiva diferente sobre la funcionalidad de la aplicación.
  • Priorizar la legibilidad de la prueba : las pruebas a menudo sirven como documentación, explicando lo que se supone que debe hacer una parte del código. Asegúrese de que sus pruebas estén bien estructuradas y claramente escritas para que sean fáciles de entender para los demás.
  • Incorpore las pruebas al principio del proceso de desarrollo : no espere hasta el final del ciclo de desarrollo para comenzar las pruebas. La incorporación de pruebas de manera temprana y frecuente le permite detectar y solucionar problemas rápidamente.

Integración e implementación continuas con automatización

La integración continua y la implementación continua (CI/CD) forman un pilar central de Salesforce DevOps. CI/CD está diseñado para reducir errores y acelerar el desarrollo a través de la integración continua de código y procesos de implementación automatizados y consistentes.

En el contexto de Salesforce, CI fusiona periódicamente los cambios de código en un repositorio compartido, a menudo varias veces al día. Cada integración se verifica automáticamente mediante la creación de la aplicación y la ejecución de pruebas, lo que garantiza que los nuevos cambios se integren perfectamente con el código existente y no introduzcan errores.

Por otro lado, CD implementa automáticamente esos cambios en la producción, lo que garantiza que las nuevas características, configuraciones y mejoras lleguen a los usuarios finales lo más rápido posible. En Salesforce, CD puede implicar la implementación de cambios en diferentes entornos, como entornos de desarrollo, prueba, ensayo y producción.

La automatización es clave para lograr procesos impecables de CI/CD de Salesforce. A través de la automatización, puede optimizar y estandarizar los pasos involucrados en:

  • Creación, prueba e implementación de aplicaciones de Salesforce,
  • Reducir el potencial de error humano
  • Acelerar el ciclo de desarrollo general.

La automatización del proceso de compilación garantiza que los cambios en el código se integren y validen de manera constante. Las pruebas automatizadas, como comentamos anteriormente, verifican la integridad y la calidad del nuevo código. La automatización del proceso de implementación ayuda a sincronizar el código y los cambios de configuración en diferentes entornos, lo que garantiza que todos los equipos de DevOps trabajen con la versión más reciente y precisa de la aplicación.

Control de versiones y automatización de la gestión de cambios

En el desarrollo de Salesforce, el control de versiones y la gestión de cambios son fundamentales para mantener la integridad, coherencia y calidad de su aplicación.

El control de versiones, una parte integral del desarrollo de software, implica administrar y rastrear diferentes versiones de su base de código. Le permite ver los cambios a lo largo del tiempo, volver a las versiones anteriores cuando sea necesario y administrar el código de varios desarrolladores al mismo tiempo.

La gestión de cambios se refiere a la gestión y el seguimiento de los cambios del sistema, incluidos los cambios de configuración, las modificaciones de código y las implementaciones de nuevas funciones.

La automatización de estos procesos puede mejorar su eficiencia y confiabilidad en el desarrollo de Salesforce.

  1. El control de versiones automatizado permite una integración de código más fluida de diferentes desarrolladores, lo que reduce el riesgo de conflictos y errores.
  2. La gestión de cambios automatizada asegura que todas las modificaciones a su sistema sean rastreadas y verificadas con precisión, mejorando la responsabilidad y facilitando el diagnóstico de cualquier problema que surja.

Varias herramientas pueden ayudar a automatizar el control de versiones y la gestión de cambios en Salesforce. Los sistemas de control de versiones (VCS) como Git permiten un control de versiones efectivo. Facilita el seguimiento de los cambios en la base del código, lo que ayuda a mantener la integridad del código.

Las herramientas de DevOps como Copado o Gearset pueden ayudar a automatizar el seguimiento y la implementación de cambios en diferentes entornos para la gestión de cambios. Brindan una visibilidad integral de su historial de cambios, lo que le permite administrar los cambios de manera más efectiva y mantener la estabilidad de su aplicación.

Automatización de la supervisión y el tratamiento de errores

En el ámbito vertiginoso del desarrollo de Salesforce, el papel de la automatización se extiende más allá de la creación, prueba e implementación. El monitoreo automatizado y el manejo de errores son igualmente importantes para mantener la salud de la aplicación y corregir rápidamente cualquier problema.

El monitoreo automatizado implica el uso de herramientas para realizar un seguimiento constante del rendimiento, el uso y el estado general de sus aplicaciones de Salesforce. Este enfoque proactivo permite a los equipos de desarrollo identificar y abordar posibles problemas antes de que afecten a los usuarios.

El manejo proactivo de errores va de la mano con el monitoreo automatizado. En lugar de esperar a que se informen los problemas, el manejo proactivo de errores implica el uso de sistemas automatizados para identificar y, a menudo, resolver los problemas tan pronto como ocurran. Las notificaciones de error automatizadas aseguran que su equipo esté al tanto de cualquier problema al instante, lo que permite una respuesta rápida, minimiza el tiempo de inactividad y reduce la posibilidad de errores costosos.

La implementación de estas herramientas de automatización en Salesforce DevOps implica el uso estratégico de recursos como Monitoreo de eventos de Salesforce, que proporciona un flujo de eventos de auditoría de aplicaciones de su organización, y herramientas de Monitoreo y advertencia de errores, que pueden notificarle automáticamente sobre errores o excepciones.

Conclusión

La automatización combinada con las prácticas de Salesforce DevOps ofrece una poderosa estrategia para acelerar el desarrollo y mejorar la calidad del software. Es una receta para el éxito en el vertiginoso panorama digital actual.

Para implementar la automatización en su desarrollo de Salesforce, comience por identificar las tareas repetitivas que podrían automatizarse. Luego, implemente herramientas adecuadas para tareas como integración continua, pruebas automatizadas, control de versiones y monitoreo de aplicaciones. Agilice cualquier proceso manual junto con la implementación de estas herramientas, creando un flujo de trabajo de desarrollo eficiente y efectivo.

La adopción de la automatización en Salesforce DevOps acelera el desarrollo y refuerza la confiabilidad y el valor de sus aplicaciones. A medida que el ecosistema de Salesforce continúa evolucionando, el papel de la automatización crecerá aún más, dando forma al futuro del desarrollo de Salesforce.

Este artículo fue escrito por Sam Hops. Es redactora de contenido para una revista digital que cubre temas relacionados con el diseño, el comercio electrónico, el marketing digital y el espíritu empresarial. Sam es un apasionado de todo lo relacionado con el marketing digital, pero tiene un interés particular en el diseño gráfico, el SEO y las redes sociales.

Evaluación formativa:

¡Quiero saber de ti!

¿Qué es una cosa que aprendiste de esta publicación? ¿Cómo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Siéntase libre de compartir en los comentarios a continuación.

Seguir leyendo

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce ☁️

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce ☁️

Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .

El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.

5 pasos para la IA generativa confiable para desarrolladores de Salesforce | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa se ha convertido en el factor de cambio para las empresas innovadoras y orientadas al cliente. Impulsada por algoritmos avanzados y aprendizaje automático, la IA generativa puede impulsar la innovación, optimizar los procesos y acelerar las empresas en todas partes al proporcionar experiencias y soluciones personalizadas adaptadas a las necesidades únicas de los clientes.

Igualmente importante para las experiencias poderosas dirigidas por el cliente es la protección de los datos críticos para el negocio. Los sistemas de IA procesan y generan contenido basado en grandes conjuntos de datos y, lamentablemente, los modelos de lenguaje extenso (LLM) no están poniendo su negocio en primer lugar. Mientras se prepara para implementar capacidades de IA generativa, es fundamental priorizar la privacidad de los datos. Al implementar medidas sólidas de protección de datos, no solo mantiene el cumplimiento de las regulaciones pertinentes, sino que también mantiene la confianza del cliente, su activo más valioso.

Con los cinco pasos que se describen a continuación, puede innovar rápidamente, aumentar la productividad y mejorar las experiencias personalizadas, al mismo tiempo que garantiza la seguridad y la privacidad de los datos de sus clientes.

Paso 1: comprender y auditar sus datos

Para asegurarse de tener las protecciones de seguridad, privacidad y gobernanza correctas, querrá comprender qué datos usará para crear avisos, plantillas y modelos de capacitación. Comprender los datos a los que permite que accedan los modelos de IA ayudará a evitar que se compartan inadvertidamente los datos personales o confidenciales de los clientes.

Entonces, ¿cómo empezar? Primero, anonimice y agregue los datos de los clientes antes de usarlos con fines de IA generativa. Elimine la información de identificación personal (PII) y cualquier otro dato confidencial que pueda identificar a las personas.

Una manera fácil de hacer esto en Salesforce es usar Data Detect , un producto que le permite revisar objetos y campos antes de permitir que los procesos de IA accedan a ellos para recibir indicaciones y capacitación. Una vez que los datos se han escaneado a través de Data Detect, puede confirmar que no hay sorpresas en esos datos, como números de tarjetas de crédito o direcciones de correo electrónico en campos donde ese tipo de datos no debería existir.

Data Detect también puede ayudar a recomendar un nivel de clasificación, como "Confidencial" o "PII" para datos personales, y proporcionar detalles sobre el contenido de un objeto, así como encontrar datos confidenciales generados por chatbots, casos y transcripciones de llamadas registradas automáticamente. por IA.

Paso 2: configure la protección de la privacidad de los datos para sus procesos generativos de IA

Respetar la privacidad del cliente y proteger los datos a lo largo de sus procesos de IA es crucial para establecer y mantener la confianza. A medida que confía más en la IA para comprender y tomar decisiones a partir de sus datos, ¿cómo protege también esos datos, especialmente la PII?

Para los procesos de IA que usan datos personales, como aumentar los registros de contacto u orquestar ofertas de marketing dinámicas 1:1, querrá desarrollar políticas de uso de datos claras y transparentes que describan cómo se manejarán los datos de los clientes, incluido su uso en sistemas de IA generativos. . Comunique estas políticas a sus clientes y bríndeles la oportunidad de optar por no participar o elegir el nivel adecuado de uso de datos. Además, cree una política para eliminar y ofuscar los datos que ya no son útiles o relevantes, para que sus clientes permanezcan protegidos y sus procesos de IA generativa permanezcan precisos.

Centro de privacidad puede ayudar a verificar que sus procesos de IA estén autorizados para su uso en capacitación y avisos. El Centro de privacidad también puede ayudarlo a crear políticas de retención para administrar el ciclo de vida de los datos utilizados y generados por la IA, incluidas las transcripciones de llamadas, los chatbots y los casos registrados automáticamente por la IA.

Paso 3: configure su organización para administrar la IA generativa

Tanto para proteger los datos utilizados en los procesos de IA como para confirmar que sus integraciones se mantienen dentro de los límites de los datos que desea utilizar, deberá implementar controles para proteger los datos de los clientes frente a accesos no autorizados o infracciones.

Los controles de acceso le permiten restringir el acceso a los datos del cliente solo al personal autorizado. Al otorgar acceso según sea necesario, reduce el riesgo de que los modelos de IA y las personas no autorizadas accedan a datos confidenciales. Esto protege contra el posible uso indebido de esos datos al tiempo que garantiza la privacidad del cliente.

Security Center puede ayudarlo a administrar de manera centralizada los permisos de usuario y las configuraciones de la organización para los datos que se usan y se obtienen de los procesos de IA.

Ahora preparémonos para implementar la IA de manera segura en toda su organización.

Paso 4: pruebe sus procesos para la implementación

Las pruebas en un entorno de espacio aislado son primordiales cuando se trata de IA generativa. Esto tiene dos propósitos fundamentales: probar los procesos de IA y capacitar a los empleados sobre el uso seguro y responsable de la IA generativa. Al realizar pruebas exhaustivas en un entorno de espacio aislado controlado, las organizaciones pueden evaluar y refinar el rendimiento y el comportamiento de sus modelos generativos de IA antes de implementarlos en escenarios del mundo real. Las pruebas permiten la identificación y mitigación de posibles problemas, como sesgos, errores o consecuencias no deseadas que pueden surgir durante un proceso de IA generativa.

Además, un entorno de sandbox proporciona un espacio seguro para que los empleados adquieran experiencia práctica y capacitación en el uso de herramientas y sistemas de IA generativa. Les permite explorar capacidades e identificar consideraciones éticas mientras toman decisiones informadas al usar la tecnología de manera responsable en sus operaciones diarias. Al aprovechar las pruebas de sandbox, las organizaciones pueden garantizar la confiabilidad, la eficacia y la aplicación ética de la IA generativa al tiempo que capacitan a su fuerza laboral para adoptar y utilizar esta tecnología transformadora con confianza.

Asegúrese de que, cuando utilice un espacio aislado para el entrenamiento de IA, haya eliminado todos los datos personales para crear sus indicaciones o entrenar un modelo de IA; puede eliminar u ofuscar fácilmente cualquier dato que no deba incluirse con Data Mask .

Paso 5: Supervise y proteja sus procesos de IA

Garantizar que la integración de IA no acceda a los datos ni modifique los sistemas más allá del alcance previsto es crucial para mantener la seguridad de los datos y la integridad del sistema. Como describimos anteriormente, los controles de acceso y los permisos de los usuarios deben definirse cuidadosamente, otorgando a los sistemas de IA solo los privilegios necesarios y limitando su acceso a fuentes o sistemas de datos específicos. Además, se deben realizar pruebas y validaciones exhaustivas de la integración de la IA para verificar que funcione según lo previsto y que no tenga consecuencias ni vulnerabilidades no deseadas.

Finalmente, implementar mecanismos de monitoreo robustos puede ayudar a detectar y alertar cualquier intento de acceso no autorizado o comportamiento anormal por parte del sistema de IA. Las auditorías y revisiones periódicas de los procesos de integración de IA y los registros de acceso pueden ayudar a identificar cualquier desviación o posibles riesgos de seguridad.

Event Monitoring ayuda a que el proceso de monitoreo y detección sea más fácil al permitir la configuración de capacidades, como la seguridad de transacciones, para enviar alertas o bloquear acciones más allá de lo que se pretendía inicialmente para su proceso de IA.

Finalmente, a medida que se adentra más en su viaje de IA, es fundamental que sus datos estén respaldados y puedan restaurarse hasta el nivel de registro en el caso poco probable de que los datos utilizados y aumentados por IA estén mal configurados o sincronizados incorrectamente. Haga una copia de seguridad de sus datos para ver cada versión de los registros utilizados y tocados por AI, y restaure cualquier error.

Conclusión

Al adoptar un enfoque que prioriza la privacidad e implementar medidas sólidas de protección de datos, puede crear una base confiable para prácticas de IA generativas responsables, sostenibles y éticas, todo mientras impulsa una innovación más eficiente y efectiva e interacciones más personalizadas con los clientes. Para obtener más información sobre cómo comenzar con la IA generativa, consulte nuestra Guía de introducción a la IA.

Recursos

Sobre el Autor

Marla Hay Vicepresidenta de Seguridad, Privacidad y Gestión de Datos en Salesforce y dirige la organización de productos de Servicios de confianza. Se unió a Salesforce en 2017 después de liderar productos en una empresa de gestión de identidad de consumidores. Marla tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad de Cornell y una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad Johns Hopkins.

Obtenga las últimas publicaciones de blog de desarrolladores de Salesforce y episodios de podcast a través de Slack o RSS.

Agregar a Slack Suscríbete a RSS

Seguir leyendo

Cómo aprobar el examen de certificación de administrador avanzado de Salesforce

Última actualización el 27 de septiembre de 2022 por Rakesh Gupta Han pasado nueve años desde que aprobé el examen de administrador avanzado de Salesforce. En las últimas semanas, muchas personas se comunicaron conmigo para pedirme orientación y un camino para convertirme en un administrador avanzado certificado. Eso me da una idea

La publicación Cómo aprobar el examen de certificación de administrador avanzado de Salesforce apareció primero en Automation Champion .

Seguir leyendo

Desafío: asignación entre el nombre de permiso de Salesforce y la etiqueta

Desafío: ¿Cómo asignar un nombre de permiso en la API y la etiqueta? Vaya a Perfil -> Permisos del sistema -> Buscar Crear y personalizar vistas de lista Ahora si … Leer más »

Seguir leyendo

Los 3 tipos principales de automatización contable que su empresa necesita

Última actualización el 4 de enero de 2021 por Rakesh Gupta Automation es un cambio de juego para cada industria y tipo de organización. Podría decirse que la automatización empresarial más impactante ha sido en los procesos contables. Del cliente potencial al libro mayor, el aspecto financiero del… Continuar leyendo

La publicación Los 3 tipos principales de automatización contable que su negocio necesita apareció primero en Automation Champion .

Seguir leyendo