Skip to content

Etiqueta: Nube de datos de Salesforce

C贸mo comenzar con Salesforce Data Cloud: gu铆a 101 y casos de uso

C贸mo comenzar con Salesforce Data Cloud: gu铆a 101 y casos de uso

脷ltima actualizaci贸n el 2 de octubre de 2023 por Rakesh Gupta

Los datos no son s贸lo un buen extra; es esencial. Especialmente ahora, cuando las empresas operan en gran medida en espacios digitales, la necesidad de un buen uso de los datos es clara. El papel del an谩lisis de datos se ha vuelto crucial para impulsar el 茅xito de una empresa. Es importante que los l铆deres de las empresas tengan un plan de datos s贸lido, uno que permita que sus negocios avancen r谩pidamente y enfrenten desaf铆os dif铆ciles.

Los equipos se benefician enormemente de un an谩lisis de datos s贸lido. Pueden tomar decisiones inteligentes m谩s r谩pido que antes y tambi茅n con mayor precisi贸n. Este tipo de uso de datos tambi茅n ayuda a los equipos a trabajar mejor juntos al eliminar cosas que obstaculizan un buen trabajo en equipo. Los l铆deres de TI tienen un papel especial aqu铆. Tienen las habilidades para hacer que los datos sean 煤tiles de nuevas maneras, transformando el trabajo de los equipos y mejorando la experiencia de los clientes.

驴Qu茅 es Salesforce Data Cloud y por qu茅 deber铆a implementarlo?

Salesforce Data Cloud est谩 dise帽ada para cambiar la forma en que las empresas interact煤an con los clientes. Es bueno para recopilar datos de diferentes lugares. Estos datos van a una gran 谩rea de almacenamiento llamada lago de datos. Luego utiliza un an谩lisis preciso para explicar lo que significan los datos.

Salesforce Data Cloud ayuda a vincular varias fuentes y nubes m谩s r谩pidamente en toda la plataforma. Sin embargo, Data Cloud tambi茅n es un art铆culo que se puede pedir. Aunque no todos los clientes de Salesforce han comprado Data Cloud, aunque se encuentran en el punto de partida, todav铆a utilizan Data Cloud hasta cierto nivel. Sin embargo, todo esto se fortalece cuando se utiliza la Nube de Datos como plataforma de personalizaci贸n y unificaci贸n de datos.

驴Por qu茅 necesito implementar una nube de datos ahora?

Imag铆nese c贸mo el volumen de datos crece r谩pidamente cuando piensa en la cantidad de clics que hace cada cliente. Puede realizar un seguimiento de dichos datos de participaci贸n a medida que ocurren, por ejemplo, cuando los usuarios abren y hacen clic en correos electr贸nicos, exploran p谩ginas en sus aplicaciones m贸viles y miran art铆culos en su tienda en l铆nea. Es mucho m谩s probable que las personas hagan clic cuando les env铆as un correo electr贸nico o una oferta que les resulta 煤til. Puede capturar la interacci贸n cuando un consumidor hace clic en Data Cloud. Cuando sepa qu茅 les interesa y si es probable que compren algo o no, podr谩 aprovechar esta informaci贸n a su favor.

Para cada sector o puesto, la Nube de Datos puede generar experiencias y oportunidades de negocio potentes.

Para analizar cuentas integradas y adquirir informaci贸n r谩pida y f谩cilmente sobre sus clientes y los efectos comerciales, los analistas pueden conectar Data Cloud a Tableau o QlikView . Cuando una empresa puede identificar a sus consumidores en funci贸n de la cantidad y el tema de sus tickets de soporte, puede desarrollar y llevar a cabo un plan para reducir esos tickets. Verifique los datos nuevamente para asegurarse de que el plan haya tenido 茅xito.

Los desarrolladores pueden crear software utilizando datos de Data Cloud, como un sistema de puntuaci贸n de salud que mide la puntuaci贸n de salud de un paciente utilizando objetos e informaci贸n predise帽ados. Cuando una actividad de datos inicia un flujo para enviar notificaciones a los m茅dicos cuando una puntuaci贸n cae por debajo de un nivel espec铆fico, esa puntuaci贸n y su uso se convierten en una experiencia que salva vidas.

Seg煤n la probabilidad de conversi贸n de un cliente, los vendedores pueden obtener informaci贸n sobre sus clientes potenciales y sus ventas potenciales. Seg煤n los h谩bitos de navegaci贸n de los usuarios y los niveles actuales de oferta de productos, la gesti贸n del comercio electr贸nico puede utilizar datos para personalizar su sitio web.

驴C贸mo funciona la nube de datos de Salesforce?

Fuente de la imagen: Blog de desarrolladores de Salesforce Re煤na todos los datos de sus clientes en Data Cloud

En pocas palabras, Data Cloud permite a los administradores de Salesforce realizar una variedad de acciones, que incluyen, entre otras:

  • Vincula tus fuentes de datos por lotes y de streaming.
  • Refine los datos entrantes empleando m茅todos de transformaci贸n y adhiri茅ndose a protocolos de gobernanza.
  • Estandariza tus datos conform谩ndolos a un modelo establecido.
  • Fusione diferentes elementos de datos mediante la aplicaci贸n de reglas de coincidencia de identidades.
  • Explore su conjunto de datos para obtener informaci贸n mediante consultas y an谩lisis en profundidad.
  • Implementar algoritmos de inteligencia artificial para pronosticar comportamientos.
  • Divida y fragmente sus datos y luego implem茅ntelos en m煤ltiples plataformas para crear experiencias personalizadas.
  • Eval煤e sus datos a trav茅s de soluciones de an谩lisis compatibles.
  • Exporte estos datos a diversos destinos, alineando acciones con objetivos comerciales espec铆ficos.
  • Vuelva a evaluar, cuantifique y ajuste peri贸dicamente sus activos de datos.
Fuente de la imagen: Ayuda de Salesforce Acerca de Salesforce Data Cloud

C贸mo empezar con la nube de datos

Se puede utilizar una estructura similar a un lago de datos para describir Salesforce Data Cloud. Como ejemplo, recopilando todos los datos de la plataforma Salesforce. Sin embargo, tambi茅n es capaz de importar datos de otras fuentes externas, como lagos de datos.

Perspectiva :

Un lago de datos es una ubicaci贸n concentrada para almacenar datos no procesados. Las empresas utilizan este sistema de almacenamiento enorme, adaptable y asequible para recopilar y guardar grandes cantidades de datos organizados, no estructurados y semiestructurados en su formato original. Las publicaciones en redes sociales, los registros de sensores y los datos de ubicaci贸n son solo algunos ejemplos de los datos no estructurados que recopilan los lagos de datos.

Lo que indica para los usuarios : las marcas son m谩s capaces de predecir los requisitos y necesidades de los consumidores debido a la gran cantidad de informaci贸n accesible en un lago de datos.

C贸mo afecta a los equipos : Los equipos pueden acceder a enormes cantidades de datos en una ubicaci贸n, lo que les permite moverse m谩s r谩pidamente y mantenerse al d铆a con (o superar) a los oponentes.

Pasos de implementaci贸n

Revise esta lista de verificaci贸n sugerida antes de comenzar a utilizar Data Cloud. Confirme que su equipo est茅 configurado antes de implementar Data Cloud, verifique estos puntos:

  • El equipo comprende los principales conceptos y restricciones que pueden afectar la facturaci贸n.
  • Analiza la gesti贸n de la marca y la estructura organizacional.
  • Examina los principios del modelo de datos antes de acordar una estrategia de datos.
  • Analice los datos que ya tiene y las fuentes de datos.
  • Reconoce a un administrador de Salesforce para configurar Salesforce Data Cloud.
  • Enumera los usuarios adem谩s de los permisos que requieren.
  • Establece objetivos de segmentaci贸n.
Fuente de la imagen: Configuraci贸n de la nube de datos del m贸dulo Trailhead

Costo y disponibilidad de Salesforce Data Cloud

Salesforce Data Cloud es costoso. Es una inversi贸n que requiere una planificaci贸n meticulosa porque comienza en $10 mil por organizaci贸n, mensualmente. De manera realista, dependiendo de los valores de sus datos, es posible que su empresa ya necesite gastar m谩s en Data Cloud. Como tus datos crecen constantemente, es importante tenerlo presente todo el tiempo, pero…  

鈥 En el 煤ltimo evento de Dreamforce, Salesforce anunci贸 que las licencias gratuitas de Data Cloud ya est谩n disponibles. Los clientes que tengan Enterprise Edition o superior ahora pueden acceder a Data Cloud sin costo alguno. En esta oferta se incluyen dos licencias de Tableau Creator, que permiten a las empresas conectar hasta 10聽000 perfiles de clientes y comenzar sus exploraciones.

En conclusi贸n

Los datos son m谩s cruciales que nunca y supervisar el flujo de datos en constante crecimiento es un trabajo incre铆ble. Sin embargo, los datos tienen una enorme influencia. El potencial de obtener conocimientos empresariales que puedan fundamentar decisiones y producir experiencias sorprendentes para los clientes crece a medida que aumenta el acceso a los datos y la alfabetizaci贸n sobre datos para las personas de toda su empresa. La IA y el CRM se pueden utilizar para impulsar actividades inteligentes y proporcionar servicios personalizados a escala cuando se combinan con datos procesables en tiempo real.

Ahora, con Data Cloud y Einstein AI nativos en la plataforma Einstein 1, las empresas pueden crear f谩cilmente aplicaciones y flujos de trabajo impulsados por AI que potencian la productividad, reducen costos y brindan incre铆bles experiencias a los clientes. 鈥 Parker Harris, cofundador y director de tecnolog铆a, Salesforce

Los datos del cliente, el contenido empresarial, los datos de telemetr铆a, los chats de Slack, los datos parcialmente estructurados y otros datos estructurados y no estructurados se fusionan y conectan mediante Data Cloud, la plataforma de datos a hiperescala de Salesforce que funciona en tiempo real, para generar un perfil 煤nico del cliente. La plataforma ya vincula e integra 100 mil millones de registros diariamente y procesa 30 billones de transacciones mensuales.

Las empresas ahora pueden crear perfiles de clientes completos y unificados, ofrecer nuevas experiencias de CRM y acceder a datos fragmentados de formas completamente nuevas gracias a la integraci贸n completa de la nueva Nube de Datos con la Plataforma Einstein 1.

Referencias:

Dorian es un administrador y desarrollador certificado 4x de Salesforce con amplia experiencia en la personalizaci贸n de Salesforce seg煤n las necesidades del cliente. Comenz贸 su trayectoria en TI como administrador de CRM y mantuvo su enfoque en el ecosistema de Salesforce. Le encanta explorar nuevas integraciones en Salesforce y detectar formas alternativas de optimizar los procesos comerciales dentro del CRM. Actualmente trabaja como desarrollador de Salesforce a tiempo completo y contribuye con contenido al portal educativo SFApps.info.

Evaluaci贸n formativa:

隆Quiero saber de ti!

驴Qu茅 es lo que aprendiste de esta publicaci贸n? 驴C贸mo imagina aplicar este nuevo conocimiento en el mundo real? Si茅ntete libre de compartir en los comentarios a continuaci贸n.

Seguir leyendo

Liberando el poder de Apex en Salesforce Data Cloud 鈥 Parte 1 鈽侊笍

Liberando el poder de Apex en Salesforce Data Cloud 鈥 Parte 1 鈽侊笍

Esta es una traducci贸n que desde EGA Futura ofrecemos como cortes铆a a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoam茅rica .

El enlace a la publicaci贸n original, lo encontrar谩s al final de este art铆culo.

Libere el poder de Apex en Salesforce Data Cloud 鈥 Parte 1 | Blog de desarrolladores de Salesforce

Trailblazer.me estar谩 fuera de l铆nea por mantenimiento programado a partir del 21 de julio de 2023 a las 6 p. m. (hora del Pac铆fico) hasta el 22 de julio de 2023 mientras transformamos Trailblazer.me en la nueva cuenta de Trailblazer. Durante este tiempo de inactividad, no podr谩 iniciar sesi贸n en ninguna aplicaci贸n relacionada, incluidas Ayuda y capacitaci贸n, AppExchange, Trailhead y Trailblazer Community, y m谩s.

Salesforce Data Cloud permite a los desarrolladores aprovechar el poder de los grandes datos para las empresas. Al utilizar Data Cloud, los clientes pueden consolidar los datos de clientes de m煤ltiples sistemas en una 煤nica instancia de Salesforce, creando una vista unificada de los datos en toda la empresa. Estos datos se pueden utilizar para an谩lisis, aprendizaje autom谩tico y acciones automatizadas. En este primer blog de nuestra serie de dos partes, exploraremos diferentes utilidades de Apex para consultar datos en Data Cloud y brindaremos orientaci贸n sobre c贸mo utilizarlas de manera efectiva.

Apex ofrece una variedad de utilidades para Data Cloud. Por ejemplo, permite que los desarrolladores construyan con Lightning Web Components para personalizar las experiencias de usuario est谩ndar de Data Cloud, o que los ISV construyan su propio c贸digo para automatizar operaciones espec铆ficas de Data Cloud, como la resoluci贸n de identidades, la creaci贸n y ejecuci贸n de conocimientos calculados de Data Cloud o la segmentaci贸n.

Objetos de Salesforce Data Cloud frente a objetos est谩ndar/personalizados

Antes de analizar c贸mo consultar datos de Data Cloud, comprendamos un poco acerca de los objetos de Salesforce Data Cloud y c贸mo difieren con respecto a los objetos est谩ndar/personalizados de Salesforce Platform.

Salesforce Data Cloud tiene un modelo de datos can贸nico que incluye objetos de lago de datos (DLO) y objetos de modelo de datos (DMO). Puede leer acerca de c贸mo estos objetos se asignan entre s铆 y sus prop贸sitos en la documentaci贸n de ayuda.

Los objetos de Data Cloud pueden ingerir y almacenar vol煤menes de datos mucho m谩s grandes (en la magnitud de miles de millones de registros) en comparaci贸n con los objetos est谩ndar y personalizados regulares en la Plataforma de Salesforce. Los objetos est谩ndar/personalizados est谩n dise帽ados para casos de uso transaccional y no son adecuados para almacenar y procesar big data. Por otro lado, los objetos de Data Cloud agregan capacidades similares a las de un lago de datos .

Otra distinci贸n clave es que los objetos de Data Cloud no admiten disparadores Synchronous Apex. Sin embargo, a煤n puede lograr la automatizaci贸n de procesos suscribi茅ndose a Change Data Capture (CDC) y utilizando Flows o Apex. Lo que es com煤n entre los objetos de la nube de datos y los objetos de la plataforma es que est谩n construidos sobre la misma base impulsada por metadatos, lo que hace posible el uso de caracter铆sticas de la plataforma, como Salesforce Flow, Apex y Platform Events.

C贸mo consultar datos de Data Cloud en Apex

Antes de profundizar en alg煤n c贸digo, exploremos un ejemplo de caso de uso de una aplicaci贸n de nube de datos.

Ejemplo de caso de uso y supuestos

Para nuestros ejemplos de c贸digo en esta publicaci贸n de blog, supongamos que estamos trabajando para una empresa ficticia llamada Solar Circles que captura datos de todos sus paneles solares instalados en Data Cloud. Cada mes, se generan decenas de millones de puntos de datos a partir de estos paneles. Al tener estos datos en Data Cloud, Solar Circles obtiene la capacidad de realizar an谩lisis, utilizar t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico y obtener informaci贸n procesable de los datos.

El c贸digo de Apex en esta publicaci贸n asume una condici贸n importante: la nube de datos est谩 habilitada y el c贸digo de Apex se ejecuta en la organizaci贸n de la nube de datos y no en las organizaciones de Salesforce que est谩n conectadas a la organizaci贸n de la nube de datos.

Consultar datos de Data Cloud usando SQL

Para acceder a datos de objetos de Data Cloud (DLO o DMO), utilice la clase CdpQuery (ver documentos ) en Apex. Esta clase est谩 disponible en el espacio de nombres ConnectApi (ver documentos ).

A continuaci贸n se muestra un fragmento de c贸digo de ejemplo que muestra c贸mo acceder a los datos de un objeto de nube de datos mediante una instrucci贸n SQL.

<dx-code-block title language="apex" code-block="@AuraEnabled(cacheable=true)
public static void getSolarPanelData(String customerId) { List<Map> returnData = new List<Map>(); // Create input for query operation ConnectApi.CdpQueryInput queryInput = new ConnectApi.CdpQueryInput(); queryInput.sql = ‘SELECT * ‘ + ‘FROM Solar_Panel_Events_solar_panel_F4C03__dlm ‘ + ‘WHERE CustomerId__c = 禄 + customerId + 禄 ‘ + ‘ORDER BY date_time__c DESC LIMIT 50’; // Execute SQL ConnectApi.CdpQueryOutputV2 response = ConnectApi.CdpQuery.queryAnsiSqlV2( queryInput ); Map responseMetadata = new Map(); responseMetadata = response.metadata; // Parse response System.debug( ‘Number of rows in the result data set ‘ + response.rowCount ); System.debug(‘Next batch ID ‘ + response.nextBatchId); System.debug(‘Query Metadata’ + responseMetadata); for (ConnectApi.CdpQueryV2Row resultRow : response.data) { for (Object result : resultRow.rowData) { system.debug(result); } } 芦>

En el ejemplo anterior, estamos recuperando datos para un componente LWC personalizado en una p谩gina Lightning de caso de objeto est谩ndar para un agente de servicio. El componente muestra datos de dispositivos recientes provenientes de los paneles instalados en el sitio del cliente.

Aspectos destacados del c贸digo

  • El m茅todo toma un par谩metro customerId , lo que indica que recupera los datos del panel solar para un cliente espec铆fico
  • Se crea una instancia de ConnectApi.CdpQueryInput llamada queryInput para definir la operaci贸n de consulta.
  • La propiedad queryInput.sql se establece con una consulta SQL que selecciona todos los campos del objeto de datos Solar_Panel_Events_solar_panel_F4C03__dlm , filtrado por CustomerId__c
  • La consulta se ejecuta mediante ConnectApi.CdpQuery.queryAnsiSqlV2(queryInput) , que devuelve un objeto ConnectApi.CdpQueryOutputV2 denominado response
  • El response.metadata se asigna a responseMetadata , que almacena los metadatos de la respuesta de la consulta.

Consideraciones importantes

  • Apex tiene un l铆mite de CPU de 10 segundos para transacciones sincr贸nicas. Data Cloud puede contener miles de millones de filas de datos. Al recuperar datos en Apex desde Data Cloud, aseg煤rese de agregar suficientes filtros y proporcionar contexto (como el recordId con el que est谩 trabajando) para limitar la cantidad de filas y evitar alcanzar el l铆mite de CPU de 10 segundos.
  • Si est谩 recuperando una gran cantidad de datos, use Queueable Apex para ejecutar el proceso de forma asincr贸nica y aproveche el l铆mite de CPU de 60 segundos.
  • Recomendamos usar queryAnsiSqlV2 (consulte los documentos ) en lugar de queryAnsiSql para aprovechar las solicitudes posteriores y los tama帽os de respuesta m谩s grandes para casos de uso en los que necesita extraer grandes vol煤menes de datos.
  • Use nextBatchAnsiSqlV2(nextBatchId) (ver documentos ) para proporcionar batchId de la respuesta anterior para recuperar el siguiente conjunto de resultados.
  • Tambi茅n puede usar SOQL en lugar de SQL, pero aseg煤rese de obtener su SOQL usando el Explorador de datos , ya que hay funciones de SOQL que pueden no ser aplicables a los objetos de Data Cloud.

C贸mo buscar informaci贸n de perfil

Antes de analizar c贸mo buscar informaci贸n de perfil de Data Cloud en Apex, debemos comprender qu茅 es un perfil unificado.

Perfil unificado y resoluci贸n de identidad

Supongamos que Solar Circles, nuestro fabricante ficticio de paneles solares, tiene datos sobre un cliente llamado Martha en varios sistemas. Cada sistema tiene informaci贸n diferente sobre ella, como diferentes direcciones de correo electr贸nico. Estos datos 煤nicos se denominan puntos de contacto . Los clientes como Martha est谩n representados por m煤ltiples registros de contacto y perfiles espec铆ficos del sistema en varios sistemas. Esto es necesario para que cada nube y producto funcione de forma independiente, pero puede crear silos de datos.

Data Cloud proporciona una funci贸n de resoluci贸n de identidad para resolver este problema. Mediante el uso de reglas de identidad , el sistema crea perfiles individuales unificados que se pueden usar para segmentaci贸n y activaciones en varios otros sistemas.

Buscar informaci贸n de perfil de Data Cloud

A continuaci贸n se muestra un c贸digo Apex de utilidad de ejemplo que busca informaci贸n de perfil. Tenga en cuenta que se utiliza el m茅todo queryProfileApi de la clase ConnectApi.CdpQuery .

<dx-code-block title language="apex" code-block=" @AuraEnabled public static List getProfileData( String dataModelName, String childDataModelName, String searchKey, String customerName ) { ConnectApi.CdpQueryOutput response = ConnectApi.CdpQuery.queryProfileApi( dataModelName, // Name of the data model object, for example, UnifiedIndividual__dlm customerName, // Value of the primary or secondary key field, for example, John. If unspecified, defaults to the value of the primary key field. childDataModelName, // Name of the child data model object, for example, UnifiedContactPointEmail__dlm. searchKey, // If a field other than the primary key is used, name of the key field, for example, FirstName__c null, // Comma-separated list of equality expressions within square brackets null, // Comma-separated list of child object field names that you want to include in the result 100, // Number of items to return. null, // Number of rows to skip before returning results. null // Sort order for the result set, ); return response.data; } 芦>

Aqu铆 hay un fragmento de c贸digo de ejemplo que invoca el c贸digo de utilidad anterior al pasar los par谩metros.

<dx-code-block title language="apex" code-block=" List response = DataCloudUtils.getProfileData( ‘UnifiedIndividual__dlm’, ‘UnifiedContactPointEmail__dlm’, ‘ssot__FirstName__c’, ‘Martha’ ); 芦>

El c贸digo busca la informaci贸n de perfil del cliente Martha en el objeto de modelo de datos UnifiedIndividual__dlm .

Aspectos destacados del c贸digo

  • El m茅todo utiliza ConnectApi.CdpQuery.queryProfileApi() para ejecutar la consulta de datos de perfil en la nube de datos
  • Los par谩metros de consulta incluyen los nombres del objeto del modelo de datos ( dataModelName ), el objeto del modelo de datos secundario ( childDataModelName ), el campo de clave de b煤squeda ( searchKey ) y el nombre del cliente ( customerName )
  • Se pueden proporcionar par谩metros opcionales adicionales, como expresiones de igualdad, nombres de campos de objetos secundarios, la cantidad de elementos para devolver, la cantidad de filas para omitir y el orden de clasificaci贸n para el conjunto de resultados.
  • La respuesta de la consulta se almacena en un objeto ConnectApi.CdpQueryOutput llamado response
  • El m茅todo devuelve response.data , que representa los datos recuperados de la consulta

Importante consideraci贸n

  • Vuelva a verificar los nombres de campo y objeto antes de usarlos en el c贸digo de Apex, ya que, de lo contrario, el m茅todo puede generar excepciones y errores internos del servidor.

驴C贸mo consultar datos de conocimientos calculados?

Los conocimientos calculados le permiten definir y calcular m茅tricas multidimensionales en todo su estado digital en Data Cloud. Data Cloud genera informaci贸n calculada al escribir SQL , de manera declarativa usando Insights Builder o usando Apex.

Streaming vs insights calculados

Hay dos tipos de informaci贸n en Data Cloud: transmisi贸n e informaci贸n calculada.

Los conocimientos calculados son funciones que pueden calcular m茅tricas en datos hist贸ricos. Se procesan en lotes. Por ejemplo, en nuestra aplicaci贸n Solar Circles, podemos tener una visi贸n calculada que mide la potencia total generada por los paneles agrupados por cada cliente.

La informaci贸n de transmisi贸n se genera casi en tiempo real mediante el an谩lisis del flujo continuo de datos entrantes. Estos conocimientos permiten la activaci贸n inmediata de acciones en los sistemas posteriores. Por ejemplo, la informaci贸n de transmisi贸n se puede utilizar para identificar a los clientes cuyos paneles solares generan una potencia m铆nima. Al aprovechar una acci贸n de datos en la transmisi贸n de conocimientos, podemos crear de manera proactiva un caso para dichos clientes en Salesforce Service Cloud.

Consultar datos a partir de una perspectiva calculada

Para consultar datos de las perspectivas calculadas, use el m茅todo queryCalculatedInsights de la clase CdpQuery . A continuaci贸n se muestra un fragmento de c贸digo de ejemplo que muestra c贸mo consultar datos de una perspectiva calculada conocida.

Aspectos destacados del c贸digo

  • El m茅todo queryCalculatedInsights de ConnectApi.CdpQuery se usa para recuperar informaci贸n calculada de Data Cloud.
  • El primer par谩metro es el nombre de API de la informaci贸n calculada, que debe terminar con __cio . Por ejemplo, <calculted insight api name> podr铆a reemplazarse por totalpowergenerated__cio .
  • Los siguientes par谩metros especifican dimensiones y medidas. Una dimensi贸n representa un campo o atributo en el que se basa la informaci贸n, mientras que una medida representa la m茅trica calculada. Proporcionar null para estos par谩metros incluye todas las dimensiones y medidas disponibles.
  • Se puede especificar el orden de clasificaci贸n para el conjunto de resultados, pero en este fragmento de c贸digo, se establece en null .
  • Los par谩metros opcionales adicionales incluyen filtrar el conjunto de resultados a un 谩mbito o tipo m谩s espec铆fico y especificar la cantidad de elementos que se devolver谩n y la cantidad de filas que se omitir谩n antes de devolver los resultados.
  • Los datos resultantes se almacenan en un objeto ConnectApi.CdpQueryOutput denominado response .

Importante consideraci贸n

  • Aseg煤rese de proporcionar el nombre de API correcto para la informaci贸n. Un nombre de API incorrecto da como resultado un error del sistema.

Conclusi贸n

En esta publicaci贸n de blog, brindamos una descripci贸n general de c贸mo puede aprovechar el poder de Salesforce Data Cloud y Apex para aprovechar los grandes datos para las empresas. Los ejemplos de c贸digo y los puntos destacados demuestran enfoques pr谩cticos para acceder y consultar datos de objetos de Data Cloud.

La publicaci贸n tambi茅n destaca las mejores pr谩cticas y las limitaciones que se deben tener en cuenta al trabajar con Data Cloud y Apex, como administrar los l铆mites de la CPU, utilizar el procesamiento asincr贸nico para grandes conjuntos de datos y garantizar la denominaci贸n correcta de la API para los conocimientos calculados.

En la siguiente parte de la serie, profundizaremos en las clases de Apex como CdpCalculatedInsight (consulte los documentos ), CdpIdentityResolution (consulte los documentos ) y CdpSegment (consulte los documentos ) que se pueden usar para administrar informaci贸n calculada, crear reglas de resoluci贸n de identidad y segmentaci贸n en Data Cloud mediante Apex.

Referencias adicionales

Sobre el Autor

Mohith Shrivastava es promotor de desarrollo en Salesforce con una d茅cada de experiencia en la creaci贸n de productos a escala empresarial en la plataforma de Salesforce. Actualmente se est谩 enfocando en las herramientas para desarrolladores de Salesforce, Flow, Apex y Lightning Web Components en Salesforce. Mohith se encuentra actualmente entre los principales contribuyentes en Salesforce Stack Exchange, un foro de desarrolladores donde los desarrolladores de Salesforce pueden hacer preguntas y compartir conocimientos. Puedes seguirlo a trav茅s de su Twitter @msrivastav13 .

Obtenga las 煤ltimas publicaciones de blog de desarrolladores de Salesforce y episodios de podcast a trav茅s de Slack o RSS.

Agregar a Slack Suscr铆bete a RSS

Seguir leyendo