Salesforceのドキュメントによると、ハブアンドスポークモデルとは、中央組織（ハブ）と1つ以上の二次組織（スポーク）を使用して複数のSalesforce組織を接続できる統合アーキテクチャパターンです。ハブ組織はマスターデータソースとして機能し、スポーク組織間のデータフローを調整します。
スポーク組織はデータの消費者または生産者として機能し、ハブ組織と通信します。
ハブ組織とスポーク組織間でデータを調整するために、データアーキテクトは以下を使用する必要があります。
* ハブとスポークの両方にデータを抽出して配信するミドルウェアソリューション（オプションA）。これは、APIまたはコネクタを使用して複数のSalesforce組織に接続し、ハブ組織とスポーク組織間でデータの抽出、変換、配信操作を実行できる外部サービスまたはツールを使用することを意味します。これにより、複数の組織間でデータをオーケストレーションするための、拡張性、柔軟性、信頼性に優れた方法が実現できます。
ハブ組織から変更データをポーリングしてスポーク組織にプッシュするカスタム API を開発する (オプション B) 方法は、複雑でコストがかかり、保守が困難なため、良い解決策ではありません。また、大量のデータや複雑な変換を効率的に処理できない可能性もあります。スポーク組織から変更データをポーリングしてハブ組織にプッシュするカスタム API を開発する (オプション C) 方法も、オプション B と同様の欠点があるため、良い解決策ではありません。また、競合やエラーを効果的に処理できない可能性もあります。組織間でデータを抽出および復元するバックアップおよびアーカイブ ソリューションを使用する (オプション D) 方法も、追加のコストや依存関係が発生する可能性があるため、良い解決策ではありません。また、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータ オーケストレーション要件に対応できない可能性もあります。

永続化とは、データアーキテクトが要件を満たしつつ、制限事項も考慮に入れることを可能にするデータパターンです。永続化とは、外部ソースからのデータをSalesforceオブジェクト（標準オブジェクトまたはカスタムオブジェクト）に保存することを意味します。これにより、Salesforce内でデータにアクセスし、レポート作成、分析、ワークフロー、その他の機能に利用できるようになります。また、永続化によって、外部システムから大量のデータにアクセスする際に、API制限やパフォーマンスの問題に遭遇するのを防ぐことができます。接続されたデバイスからのIoTデータをSalesforceのクラウドデータベースに永続化するには、データローダー、バルクAPI、プラットフォームイベントなどのさまざまなツールを使用できます。

Salesforceのドキュメント4によると、Marketing Cloudは、メール、モバイル、ソーシャルメディア、Webなど、複数のチャネルにわたるマーケティングキャンペーンの作成と管理を可能にするプラットフォームです。
Marketing Cloudは、Sales Cloudやその他のSalesforce製品と連携して、データやインサイトを共有できます。Marketing CloudとSales Cloudを連携させる方法の一つとして、Marketing Cloud Connect 5を使用する方法があります。Marketing Cloud Connect 5は、同期されたデータソースを使用して、両プラットフォーム間でデータを同期することを可能にします。
しかし、UCがマーケティング目的でサードパーティソースからCSVファイルとして見込み客リストを時折入手する場合、まずSales CloudにロードしてからMarketing Cloudと同期させるのは、必ずしも必要または効率的ではない可能性があります。これは、ライセンスタイプに基づいて制限があるSales Cloudのストレージを大量に消費する可能性があり、重複や古い情報などのデータ品質の問題を引き起こす可能性もあります。
UCにとってより良い選択肢は、インポート定義を使用して連絡先をMarketing Cloudに直接ロードすることです。インポート定義を使用すると、外部ファイルやデータベースからMarketing Cloudのデータ拡張機能にデータをインポートできます。データ拡張機能は、Marketing Cloudにマーケティングデータを保存するカスタムテーブルです。この方法により、UCはSales Cloudのストレージの問題を回避し、Marketing Cloudから直接マーケティングコミュニケーションを送信することでマーケティングプロセスを最適化できます。
顧客へと転換した見込み客を追跡するために、UCはMarketing Cloudの連絡先とSales Cloudのアカウントまたは連絡先を比較する照合プロセスを実行できます。これは、SQLクエリまたはAPI呼び出しを使用して両プラットフォームのデータにアクセスし、比較することで実現できます。あるいは、UCはMarketing Cloud Connectを使用して、同期されたデータソースからSales CloudからMarketing Cloudへ、転換された連絡先を同期することもできます。
Einstein AnalyticsにCSVファイルを読み込み、マーケティングコミュニケーションを送信する前にMarketing Cloudと同期させる方法（オプションA）は、プロセスに不要な複雑さと遅延をもたらす可能性があるため、お勧めできません。Einstein Analyticsは、インタラクティブなダッシュボードとレポートを使用してデータを作成および分析できるプラットフォームです。マーケティング目的でデータをインポートおよびエクスポートするようには設計されていません。
CSVファイルを外部データベースにロードし、マーケティングコミュニケーションを送信する前にMarketing Cloudと同期させる方法（オプションB）も、外部データベースの追加コストやメンテナンス費用が発生する可能性があるため、良い選択肢とは言えません。また、データがSalesforceによって暗号化または保護されていない可能性があるため、データセキュリティとプライバシーのリスクも生じます。
リードオブジェクトを使用してマーケティングクラウドと同期し、同期完了後にセールスからリードレコードを削除するという既存のプロセス（オプションD）を継続して使用することは、パフォーマンスの問題やデータ損失を引き起こす可能性があるため、推奨されません。セールスからリードレコードを削除すると、レポート作成や監査に影響が出るだけでなく、意図しないワークフローや検証がトリガーされる可能性があります。また、セールスクラウドとマーケティングクラウド間でデータの不整合や同期エラーが発生する可能性もあります。

Salesforceへのインポート前にデータをクリーンアップすることと、Salesforceのマッチングルールと重複ルールを使用することは、2つの古いシステムからSalesforceにレガシーアカウントデータを移行する際に、データ重複を最小限に抑えるためにアーキテクトが考慮すべき2つの設計上の事項です。インポート前にデータをクリーンアップするとは、ソースシステムから不正確、不完全、または矛盾したデータを削除または修正し、潜在的な重複を特定して解決することです。これにより、高品質で一意のデータのみがSalesforceにインポートされることが保証されます。Salesforceのマッチングルールと重複ルールを使用すると、アーキテクトは、インポート中にSalesforceが重複レコードをどのように識別するか、およびユーザーがそれらをどのように処理するかを定義できます。これにより、Salesforceでの重複レコードの作成を防止または削減し、データ品質を向上させることができます。その他のオプションは、データ重複を最小限に抑えるには効果的ではなく、推奨されません。