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Tag: Salesforce Data Cloud

Reúna todos los datos de sus clientes en Data Cloud ☁️

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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.

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Reúna todos los datos de sus clientes en Data Cloud | Blog de desarrolladores de Salesforce

En nuestras publicaciones de blog anteriores, exploramos a alto nivel qué es Data Cloud para los desarrolladores. También exploramos algunas características interesantes de Data Cloud para desarrolladores . Le mostramos cómocrear conocimientos calculados , cómo usar Apex y cómo cargar datos mediante programación usando la API de ingesta . En esta publicación de blog, cubriremos características aún más increíbles que Data Cloud tiene para ofrecer.

La nube de datos está activa

Data Cloud es más que un lago de datos. Es una plataforma de datos activa. Los desarrolladores pueden traer datos desde cualquier sistema, canal o flujo de datos, ya sea en flujos continuos o en lotes. Con Data Cloud, puede conectar sus datos a través de diferentes sistemas que contienen los datos de sus clientes. Data Cloud se basa en nuestra plataforma Hyperforce , lo que significa que Data Cloud puede absorber fácilmente grandes volúmenes de datos. Con Hyperforce, Data Cloud es rápido y también puede capturar eventos segundos después de que ocurran.

Si piensa en cuántos clics hace cada cliente, el volumen de datos se expande rápidamente. Por ejemplo, a medida que los clientes abren y hacen clic en los correos electrónicos, navegan por las páginas de sus aplicaciones móviles y miran los productos en su sitio web, puede capturar esos datos de participación a medida que ocurren. Cuando envía un correo electrónico u oferta y es relevante para la persona que lo recibe, es mucho más probable que haga clic. Cuando un cliente hace clic, puede capturar la interacción en Data Cloud. A continuación, puede utilizar esa información para averiguar qué les interesa y si es probable que realicen una compra o no.

La nube de datos está integrada

Tener todos estos datos en tiempo real de múltiples fuentes empresariales es excelente. Pero los datos no son significativos a menos que pueda usarlos. Data Cloud se conecta de forma nativa a muchos proveedores de nube, como Google Cloud Storage , Azure Storage y Amazon S3 . Data Cloud también se conecta de forma nativa a Salesforce . Después de solo unos pocos clics, puede conectar cualquier organización de Sandbox o de producción de Salesforce a Data Cloud. Luego, Data Cloud puede ingerir cualquier objeto de Salesforce en un flujo de datos .

Después de que sus datos se ingieran en objetos de lago de datos (DLO) y se asignen a objetos de modelo de datos (DMO), un modelo de datos como el siguiente se integra dinámicamente en Data Cloud. Esto le permite ver visualmente todos los flujos de datos que están creando la vista única de su cliente.

Atrás quedaron los días en que Data Cloud era solo una plataforma de datos para marketing. Los datos almacenados en Data Cloud ahora se pueden usar en muchos sistemas. Los datos de Data Cloud se pueden usar en Amazon Ads y Google Ads mediante activaciones y objetivos de activación . También puede usar el conector de nube de datos nativo en Tableau para obtener nuevos conocimientos. Los aceleradores de Tableau listos para usar le permiten moverse aún más rápido usando tableros y libros de trabajo prediseñados y listos para usar. Con Data Cloud más Tableau, puede cubrir fácilmente nuevos conocimientos sobre su negocio al reunir todos sus datos. Los desarrolladores ahora pueden incorporar estos conocimientos impulsados por IA en una aplicación de su elección.

La nube de datos está automatizada

Los datos de Data Cloud también se pueden enviar a Salesforce mediante acciones de datos y eventos de la plataforma y luego aprovecharse en flujos mediante una variedad de acciones de datos que están disponibles en Salesforce Flow. Los desarrolladores pueden usar Flow para publicar información y segmentos calculados, actualizar flujos de datos, ejecutar resoluciones de identidad e incluso activar modelos de predicción. El flujo también puede obtener datos de un objeto de modelo de datos y almacenar esa información en una variable de colección para usarla en otras partes del flujo.

La nube de datos está abierta

Data Cloud tiene muchas asociaciones estratégicas con empresas como Amazon, Google, Snowflake y Meta. Estas asociaciones han ampliado la plataforma para permitir mayores posibilidades y ayudar a que sus datos sean más procesables. La mejor noticia es que nuestras asociaciones están creciendo constantemente, ¡y pronto habrá nuevas!

Recursos

Sobre los autores

Muralidhar Krishnaprasad (también conocido como MK o Murali para abreviar) es el vicepresidente ejecutivo de ingeniería que ejecuta datos, ML y análisis dentro de la organización de Marketing Cloud. Se unió a Salesforce hace tres años y está a cargo de crear, integrar y hacer crecer varios productos relacionados con datos, ML y análisis. Está liderando la iniciativa para repensar nuestra estrategia general de próxima generación que reúne lo mejor de big data, ML y análisis junto con nuestra plataforma para construir la base para el futuro digital.

Danielle Larregui es promotora sénior de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la creación de contenido de Data Cloud y Marketing Cloud. Le encanta la UI/UX, el marketing digital y la codificación. Danielle también disfruta asistir a grupos de usuarios, conferencias comunitarias y eventos técnicos de Salesforce. Puede seguirla en Twitter @dnlarregui o LinkedIn para mantenerse al día con su contenido técnico.

Dianne Siebold es redactora técnica principal del equipo de Experiencia de contenido en Salesforce. Se especializa en desarrollo, inteligencia artificial y tecnologías de integración.

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Traiga sus propios modelos de IA a la nube de datos ☁️

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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 .

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Lleve sus propios modelos de IA a la nube de datos | Blog de desarrolladores de Salesforce

Einstein Studio es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento la IA en Salesforce. La plataforma aprovecha el poder de otras plataformas de IA, como Amazon SageMaker y Google Cloud Vertex AI, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos en Salesforce. En este blog, presentamos Einstein Studio y exploramos cómo la capacidad de traer su propio modelo (BYOM) generalmente disponible puede generar resultados para su negocio.

Presentamos Traiga su propio modelo (BYOM)

Einstein Studio le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos o generativos y usarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, los modelos predictivos se pueden usar para puntuar clientes potenciales, recomendar productos o detectar abandonos. Con modelos generativos, puede crear contenido como resúmenes de casos, respuestas de correo electrónico y descripciones de productos. Para obtener más información sobre la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM), consulte el blog de Salesforce 360 .

Conectar un modelo con Einstein Studio es simple. Puede integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real y usar la información de varias maneras. Por ejemplo, para enriquecer los perfiles de los clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales. También puede usar un modelo generativo para crear campañas de correo electrónico personalizadas basadas en las preferencias de un cliente y su comportamiento de compra.

¿Por qué traer su propio modelo?

Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Amazon SageMaker con datos de Data Cloud en Einstein Studio.

  • Acceda a datos altamente seleccionados, armonizados y casi en tiempo real en Customer 360 en SageMaker.
  • Elimina la necesidad de trabajos ETL tediosos, costosos y propensos a errores. Este enfoque de federación de copia cero para los datos reduce la sobrecarga para administrar las copias de datos, los costos de almacenamiento y mejora la eficiencia.
  • Crea modelos rápidamente en SageMaker y conecta los modelos en Data Cloud para consumir predicciones para la optimización de procesos comerciales.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real, en streaming y por lotes para impulsar los resultados de IA relevantes.
  • Permite el uso sin inconvenientes de modelos y predicciones de SageMaker en Salesforce mediante Flow, un paquete de automatización de flujos de trabajo. Flow permite la toma de decisiones impulsada por IA que puede evolucionar en función de actualizaciones de datos en tiempo real.

Casos de uso

Estos son algunos casos de uso en los que Einstein Studio puede mejorar la experiencia del cliente y agregar un toque personal.

Caso de uso minorista

Un minorista puede crear un modelo de IA personalizado para predecir la probabilidad de que un cliente compre atuendos específicos en función de los datos de compromiso, como su historial de compras o actividad en línea. Luego pueden implementar el modelo y utilizar Einstein Studio para ofrecer recomendaciones de productos hiperpersonalizados a los clientes a través del canal más apropiado, incluido el correo electrónico, una aplicación móvil o las redes sociales.

Caso de uso de viaje

Una agencia de viajes puede conectar los datos de CRM, como el historial de reservas del cliente y las preferencias de viaje, con datos que no son de CRM, como reseñas de destinos y previsiones meteorológicas. Luego pueden implementar modelos de IA predictivos y generativos para predecir qué destinos atraen a clientes específicos y generar recomendaciones de correo electrónico personalizadas para ellos.

Caso de uso automotriz

Una marca automotriz puede usar inteligencia artificial predictiva para determinar cuándo es probable que un automóvil necesite mantenimiento y detectar reclamos de seguros fraudulentos. Luego, la IA generativa se puede utilizar para personalizar las campañas de marketing de los clientes en función de las necesidades y preferencias individuales.

Flujo de trabajo de la aplicación para usar Einstein Studio con AWS SageMaker

En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación con Einstein Studio.

En este flujo de trabajo, el conector de Python otorga a SageMaker acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar los datos, y realizar tareas de ingeniería de funciones para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA mediante la interfaz visual interactiva de SageMaker Data Wrangler .

El flujo de trabajo anterior es específico de Data Wrangler. Pero, ¿qué sucede si es un científico de datos y planea usar los cuadernos de SageMaker Studio para desarrollar y preparar sus modelos personalizados? Una vez que se aprueba un modelo en el registro de SageMaker, simplificamos el proceso con una plantilla de proyecto de SageMaker para Salesforce para automatizar la implementación en un extremo de invocación.

Este extremo de invocación se configura como destino en Einstein Studio y se integra con las aplicaciones de Salesforce Customer 360. Para obtener más información sobre este flujo de trabajo, consulte el blog de AWS .

Cómo consumir predicciones de su modelo en Salesforce

Hay dos formas de consumir predicciones. Usando acciones invocables en Flow y Apex, o con análisis ad hoc.

Use Flow Builder y Apex para obtener predicciones

Aquí hay un flujo que usa una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente.

En este ejemplo, un administrador usa Flow Builder para separar los registros de individuos unificados para verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Einstein Studio y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.

Esta acción invocable también se puede llamar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.

<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('variable2', '20');
action.setInvocationParameter('variable3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} “>

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .

Utilice análisis ad hoc para obtener predicciones

Query API es otra forma rápida de obtener puntajes de predicción para los datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede usar el punto final de inferencia y funciones de predicción de llamadas para probar el punto final.

Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .

Conclusión

Einstein Studio es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ciencia e ingeniería de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas externas y datos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Amazon SageMaker, Google Cloud Vertex AI y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, puede utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras en Salesforce.

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Daryl Martis es el Director de Producto de Salesforce para Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en la planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático y en la nube. Anteriormente trabajó en la industria de servicios financieros en la ciudad de Nueva York. Síguelo en LinkedIn o Twitter .

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta ☁️

Cargue datos mediante programación con la API de ingesta ☁️

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta | Blog de desarrolladores de Salesforce

Salesforce Data Cloud ofrece varios conectores predefinidos para la importación de datos. Estos le permiten conectar otra organización de Salesforce, una instancia de Marketing Cloud, almacenamientos de datos como Amazon S3 o cualquier otra fuente admitida por MuleSoft Salesforce Data Cloud Connector . Para conectarse a un sistema de terceros, puede utilizar la API de ingesta .

La API de ingesta es una interfaz RESTful que facilita la carga de datos mediante programación en Data Cloud. Admite patrones de interacción masiva y de transmisión. El patrón de transmisión usa JSON como su formato, cargando datos en micro lotes a través de la API REST. El patrón masivo, por otro lado, emplea el formato CSV y carga datos usando trabajos.

En esta publicación de blog, analizaremos cómo configurar el conector de la API de ingesta y comenzar a cargar datos mediante programación utilizando los patrones Streaming y Bulk.

Cuándo usar la ingestión Streaming vs Bulk

Ingestión de transmisión Ingestión a granel
Al actualizar pequeños microlotes de registros casi en tiempo real Al mover grandes volúmenes de datos en un programa diario, semanal o mensual
Cuando se utilizan sistemas de origen de datos que se basan en arquitecturas de transmisión modernas Al usar sistemas heredados, donde solo puede exportar datos durante las horas de menor actividad
Al crear eventos de captura de datos modificados Al usar una nueva organización de Data Cloud que desea rellenar con 30, 60 o más de 90 días de datos
Al consumir datos de webhooks

Para configurar la API de ingesta, deberá seguir cuatro pasos de requisitos previos:

  • Crear un conector de API de ingesta
  • Crear e implementar un flujo de datos
  • Crear una aplicación conectada
  • Solicitar un token de acceso a la nube de datos

Veamos el proceso de creación y configuración de un conector de ingesta para comenzar a cargar datos en Data Cloud.

Creación de un conector de API de ingesta

Supongamos que tiene acceso a Data Cloud. Para conectar una nueva fuente de API de ingesta mediante el conector de API de ingesta, vaya a Configuración de nube de datos y seleccione API de ingesta .

Aquí encontrará todos los conectores disponibles en su organización. Para crear uno nuevo, haga clic en Conectar y proporcione un nombre. Para nuestra aplicación de muestra, trabajaremos con una empresa de energía solar ficticia. Estamos interesados en recibir eventos de métricas relacionadas con el rendimiento energético de sus paneles solares.

Una vez que se haya creado el conector, necesitaremos decirle a Data Cloud qué tipo de datos estamos esperando. Para esto, necesitaremos cargar un archivo de esquema utilizando la especificación OpenAPI. Este archivo de esquema tiene requisitos específicos, así que asegúrese de consultar la documentación para obtener más información.

A continuación se muestra un ejemplo del archivo de esquema que cargaremos, que representa un solar_panel_event . Los campos clave a tener en cuenta incluyen event_id , que será único para cada evento y luego se asignará en Data Cloud como clave principal. Otro es customer_id , que nos será útil para mapear el evento con un cliente de nuestra organización. Finalmente, date_time representa la hora del evento.

panel_solar_event.yaml

Una vez que carguemos el esquema, podremos obtener una vista previa de sus campos y tipos de datos, y luego guardarlo en nuestro conector.

Ahora que nuestro conector tiene un esquema, podemos decir que está creado. Sin embargo, aún no está listo para comenzar a recibir datos. Necesitamos crear un flujo de datos para este propósito.

Nota: Dado que los esquemas pueden evolucionar con el tiempo, también puede usar la interfaz del conector de la API de ingesta para actualizar el esquema y agregar nuevos campos a su objeto de datos según sea necesario.

Creación e implementación de un flujo de datos

Ya tenemos listo nuestro conector API de ingesta. Ahora es el momento de establecer una conexión para comenzar a importar datos. Para eso, necesitamos crear un flujo de datos . Una vez que el flujo de datos está activo, podemos comenzar a ingerir datos en Data Cloud y almacenarlos como un objeto de Data Lake.

Para crear un nuevo flujo de datos, vaya a su pestaña en la aplicación Data Cloud, haga clic en Nuevo , seleccione Ingestion API y luego haga clic en Siguiente .

Nota: La opción API de ingesta está deshabilitada si no tiene ninguna fuente de ingesta conectada.

A continuación, verá los diferentes objetos que están asociados con su esquema. En nuestro caso, seleccione el objeto solar_panel_event y haga clic en Siguiente .

Al crear un flujo de datos, deberá seleccionar una categoría o tipo de datos en ese flujo de datos. Hay tres categorías: Compromiso , Perfil y Otro .

Compromiso Un conjunto de datos que representa un compromiso basado en series de tiempo, como un evento, interacción con el cliente, interacción web, etc.

Cuando se selecciona, el menú desplegable Campo de hora del evento aparece en la interfaz de usuario.

Perfil Un conjunto de datos que representa:

– Una lista de consumidores con identificadores, como identificaciones de consumidores, direcciones de correo electrónico o números de teléfono

– Una lista de empresas o cuentas con ID de cuenta

– Una lista de empleados o cualquier otra población por la que desee segmentar o utilizar como población inicial del segmento

Otro Un conjunto de datos que no es un compromiso o un perfil, como información de productos o tiendas.

Para nuestro ejemplo, dado que estamos planeando recibir eventos, seleccionaremos Compromiso . Mapearemos el event_id como la clave principal y la date_time como el campo de hora del evento.

Ahora que nuestros datos están configurados, es hora de implementarlos. Después de revisar los flujos de datos que se van a crear, hagamos clic en Implementar para activarlos.

Ahora, echemos un vistazo a la página de detalles del flujo de datos. Aquí podemos ver el objeto Data Lake que se ha creado en Data Cloud. Puede identificar un objeto de Data Lake por su sufijo __dll . Desde esta misma interfaz, puede comenzar a asignar sus datos a los objetos de su organización para crear objetos de modelo de datos (parte del proceso de armonización de Data Cloud). Sin embargo, no cubriremos ese tema en esta publicación de blog, pero tenemos un excelente video con Danielle Larregui que le muestra cómo hacerlo.

Nuestro conector API de ingesta está listo para comenzar a recibir datos de sistemas de terceros. Para confirmar, regresemos a la interfaz de configuración de la API de ingesta, donde puede ver que el estado del conector es En uso .

Creación de una aplicación conectada

La API de ingesta admite todos los flujos de OAuth 2.0 admitidos por otras API REST de Salesforce. Para cargar datos mediante la API de ingesta, su aplicación conectada requiere los siguientes ámbitos:

Ámbitos de OAuth requeridos

cdp_ingest_api Acceda y administre sus datos de API de ingesta de nube de datos
API Accede y administra tus datos
refresco_token, acceso_sin conexión Realizar solicitudes en su nombre en cualquier momento

Además, nuestra aplicación conectada requerirá un certificado digital. Para crear uno, puede ejecutar el siguiente comando usando el comando openssl :

Este comando creará dos archivos, salesforce.key , que es la clave privada, y salesforce.crt , que es la clave pública.

Nota : si no tiene instalado el comando openssl , puede instalarlo desde el sitio web de OpenSSL .

Para saber cómo crear una aplicación conectada, consulte la documentación oficial.

Solicitud de un token de acceso a la nube de datos

Para este ejemplo, usaremos el flujo de soporte JWT de OAuth 2.0 . Primero, necesitaremos crear un JWT (JSON Web Token) para solicitar un token de acceso.

Para crear un JWT, configurará el encabezado para usar el algoritmo RSA256 .

Encabezado JWT

Luego, configure las siguientes notificaciones, teniendo en cuenta algunas notificaciones importantes:

  • iss: la clave de consumidor de OAuth/ID de cliente de su aplicación conectada
  • sub: el nombre de usuario de su organización de Data Cloud
  • exp: el tiempo de vencimiento del token, expresado como una marca de tiempo de época

reclamos JWT

Nota : La época de Unix (o la hora de Unix o la hora POSIX o la marca de tiempo de Unix) es la cantidad de segundos que han transcurrido desde el 1 de enero de 1970 (medianoche UTC/GMT).

A continuación, deberá utilizar el algoritmo JWT para obtener el token completo y verificado.

Pero seamos honestos, no queremos crear un JWT manualmente. Para esto, utilizaremos el sitio web JWT.io para simplificar el proceso. Asegúrese de que el mensaje Firma verificada aparezca a continuación, lo que indica que nuestro JWT es válido.

O puede crearlo programáticamente usando el lenguaje de programación de su elección. Más adelante en este artículo, compartiré un práctico script de Node.js para generar el token de acceso a la nube de datos.

Antes de que podamos autenticarnos usando el JWT que generamos, debemos aprobar este consumidor. Puede hacerlo abriendo la siguiente URL en su navegador.

<dx-code-block title language code-block="https://login.salesforce.com/services/oauth2/authorize?response_type=token&client_id=&redirect_uri=”>

Y luego, inicie sesión y permita el acceso:

Ahora que hemos aprobado nuestro JWT, necesitamos autenticarnos. Este es un proceso de dos pasos. Primero, necesitamos obtener un token de acceso usando el JWT. Para hacer esto, realicemos una solicitud POST HTTP con la siguiente información.

<dx-code-block title language code-block="POST https://login.salesforce.com/services/oauth2/token
Content-Type : x-www-form-urlencoded
grant_type=urn:ietf:params:oauth:grant-type:jwt-bearer
&assertion=”>

Nota: asegúrese de reemplazar <JWT> con el token que creamos anteriormente.

Esta solicitud nos dará un token de acceso central y la URL de la instancia de Data Cloud, utilizando nuestra aplicación conectada. Como se muestra en el alcance , se nos otorgan los alcances cdp_ingest_api y api .

A continuación, debemos cambiar el token de acceso principal por un token de nube de datos. Para hacer eso, realicemos la siguiente solicitud POST.

<dx-code-block title language code-block="POST /services/a360/token Content-Type : x-www-form-urlencoded grant_type=urn:salesforce:grant-type:external:cdp &subject_token= &subject_token_type=urn:ietf:params:oauth:token-type:access_token”>

Ahora, estamos autenticados. El token de acceso a la nube de datos resultante es lo que usaremos para realizar solicitudes a la API de ingesta.

Para simplificar el proceso, he creado un script Node.js. Crea el JWT y realiza la autenticación en dos pasos. Para usarlo, necesitará la clave privada que creó anteriormente, así como un archivo de configuración similar al siguiente.

config.js

Además, instale la dependencia jsonwebtoken desde npm ejecutando:

credenciales.js

console.log(auth)) .catch((err) => console.error(err)); “>

El método generateAccessToken devolverá el objeto de autenticación de Data Cloud, incluido el access_token y la instance_url necesarios para comenzar a ingerir datos en Data Cloud.

Ingesta de datos

Tenemos toda la información necesaria para comenzar a ingerir datos en la nube de datos. Esto se puede lograr utilizando los patrones Streaming o Bulk.

Transmisión

Para comenzar a transmitir datos en el conector de Ingestión de nube de datos, primero obtenga el nombre del conector y el nombre del objeto de la configuración del conector de la API de Ingestión. Para hacer esto, puede realizar una solicitud POST como la siguiente.

<dx-code-block title language code-block="POST https:///api/v1/ingest/sources/Solar_Panel_Events/solar_panel_event
Authorization: Bearer
Content-Type: application/json
{ "data": [ {"event_id": "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479","customer_id": "003R00000123456789","battery": 75.2,"dc_current": 9.8,"dc_voltage": 35.6,"mpp_energy": 120.5,"ac_voltage": 220.1,"ac_current": 5.3,"date_time": "2023-07-07T10:15:30.05Z"} ] }”>

Nota : asegúrese de reemplazar <token de acceso a la nube de datos> y <url de instancia> con los valores respectivos que obtuvo del proceso de autenticación.

Si todo va bien, recibirás la siguiente respuesta:

Esto indica que nuestros datos han sido aceptados con éxito.

Nota : también puede validar los datos con el esquema antes de enviarlos agregando /actions/test al punto final de la API.

A granel

La ingestión masiva implica varios pasos, lo que agrega un nivel de complejidad al proceso:

  • Crear un trabajo: este paso implica crear un trabajo para especificar el tipo de objeto de los datos que se procesan y la operación que se realizará, que puede ser upsert o delete.
  • Cargar los datos en CSV: Después de crear el trabajo, el siguiente paso es cargar los datos en formato CSV. El archivo CSV debe contener los datos que se procesarán, con cada fila representando un registro y las columnas que contienen los valores de campo.
  • Indicar la preparación de los datos: una vez que se cargan los datos, deberá indicar que los datos están listos para ser procesados.
  • Cerrar o cancelar el trabajo: después de procesar los datos, puede cerrar el trabajo para marcarlo como completado o cancelar el trabajo si es necesario.

Para obtener más información sobre cómo usar los puntos de conexión masivos, puede consultar la documentación oficial .

Puede consultar los datos entrantes utilizando el Explorador de datos en Data Cloud. Allí, seleccionará el objeto Data Lake correspondiente al conector de ingesta que creó anteriormente.

Si desea probarlo usted mismo, siempre puede utilizar nuestra colección Postman de desarrolladores de Salesforce, que incluye las API de Salesforce Data Cloud .

Conclusión

Ahora, está listo para comenzar a cargar datos mediante programación en Data Cloud mediante la API de ingesta. Siguiendo los pasos anteriores, puede conectarse sin problemas a varias fuentes de datos e importar datos en tiempo real o en masa, y comenzar a aprovechar el poder y la magia de Salesforce Data Cloud.

Además, si prefiere aprender de un video, mi colega Aditya ha creado un video útil que explica lo que hemos cubierto en esta publicación de blog . Asegúrese de ver también los otros excelentes videos de la serie Data Cloud Decoded .

Recursos

Sobre los autores

Julián Duque es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en Node.js, JavaScript y desarrollo backend. Le apasiona la educación y el intercambio de conocimientos y ha estado involucrado en la organización de comunidades tecnológicas y de desarrolladores desde 2001.

Sígalo @julianduque en Threads, @julian_duque en Twitter, @julianduque.co en Bluesky social o LinkedIn .

Aditya Naag Topalli es una defensora de desarrolladores líder certificada 14 veces en Salesforce. Capacita e inspira a los desarrolladores dentro y fuera del ecosistema de Salesforce a través de sus videos, seminarios web, publicaciones de blog y contribuciones de código abierto, y también habla con frecuencia en conferencias y eventos en todo el mundo. Sígalo en Twitter o LinkedIn y vea sus contribuciones en GitHub .

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