Salesforce の公式ガイド 1 によると、データ分類メタデータは、管理者が機密レベル、制限付き、または一般などの機密レベルに基づいてデータ フィールドを分類できるようにする機能です。データ分類メタデータを使用すると、機密データ フィールドをフィルタリングして識別し、暗号化、マスキング、監査などの適切なセキュリティ対策を適用できます。選択肢 D は、データ分類メタデータを使用して機密データをフィルタリングして識別する方法を提供することを提案しているため、正解です。データのグループ化メタデータは Salesforce の機能ではないため、選択肢 A は不正解です。オプション B は不正解です。フィールド レベルのセキュリティは、ユーザー プロファイルまたは権限セットに基づいてフィールドの表示と編集可能性を制御する機能ですが、機密データをフィルタリングして識別する方法は提供されません。オプション C は不正解です。機密データを示すカスタム チェックボックスの作成は、手動メンテナンスが必要であり、セキュリティ対策も強制されないため、拡張性や信頼性の高いソリューションではありません。

正解は B です。頻繁に検索されるアカウントおよび連絡先オブジェクトのフィールドにカスタム インデックスを追加します。カスタム インデックスは、フィルターや結合でよく使用される特定のフィールドにインデックスを作成することにより、クエリやレポートのパフォーマンスを向上させる方法です。頻繁に検索されるアカウントおよび連絡先オブジェクトのフィールドにカスタム インデックスを追加すると、レポートとリスト ビューの応答時間を短縮できます。ユーザがアクセスを許可されているデータのみをロードする、データのロードを最新の 2000 レコードに制限する、またはスキニーテーブルを作成するなどの解決策も考えられますが、これらは実行不可能であるか、スケーラブルではないか、Salesforce でサポートされていません。

ワークフロー、検証ルール、Apex コードを使用して重要なビジネス プロセスを強制すると、データの入力と更新にルールとロジックを適用することで、データの品質と一貫性を確保できます3。情報が不足しているレコードを表示するダッシュボードを週次でスケジュールし、レビューのためにマネージャーに送信すると、可視性と説明責任が提供されるため、データ品質の問題を特定して修正するのに役立ちます4。

Einstein Analytics は、ユーザーが複数のソースからデータを探索し、インタラクティブな視覚化を作成し、AI を活用した機能を適用できるようにすることで、ネイティブのレポートやダッシュボードよりも多くの分析洞察を提供できます5。AppExchange アプリケーションは、Salesforce6 のレポート機能と分析機能を強化できる事前構築されたソリューションや外部ツールとの統合を提供することで、より多くの分析洞察を提供することもできます。