類似した製品を複数作成し、それらの製品間で偏りを分散させることで、ルックアップの偏りに関連する問題を軽減できます。この記事では、ルックアップオブジェクト内の単一のレコードに非常に多くのレコードが関連付けられている場合にルックアップの偏りが発生し、レコードのロックやパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があると説明しています。記事では、同じ製品レコードの複数のコピーを作成し、各コピーに異なる子レコードを割り当てることで、親レコードあたりの子レコードの数を減らすことを提案しています。

データアーキテクトがデータ品質基準を定義する際に考慮すべき3つの重要な要素は、データ重複の標準とルールを定義すること、データの適時性と一貫性を測定すること、そしてデータの完全性と正確性を測定することです。データ重複の標準とルールを定義することで、重複レコードの識別と統合のための基準とアクションを指定し、組織内の重複レコードを防止または削減できます。データの適時性と一貫性を測定することで、データが最新で信頼性が高く、さまざまなソース間で同期されていることを確認できます。データの完全性と正確性を測定することで、データが意図した目的に対して十分で関連性があり、正しいことを保証できます。

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、制限付き、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。オプション 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ように提案しているため、正解です。オプション A は、データ グルーピング メタデータが Salesforce の機能ではないため、誤りです。オプション B は、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しないため、誤りです。オプション C は、機密データを示すカスタム チェックボックスを作成することは、手動でのメンテナンスが必要でセキュリティ対策を強制しないため、拡張性や信頼性に欠けるソリューションであるため、誤りです。