説明
Event Time フィールドは、データ ストリーム内のイベントのタイムスタンプをキャプチャする特別なフィールド タイプです。これは、イベントの時系列順序を追跡し、時間ベースのセグメント化とアクティブ化を可能にするために使用されます。ケースデータを取り込む場合、イベント時間フィールドに関連付ける推奨フィールドは最終変更日フィールドです。このフィールドはケースの最新の更新を反映しており、ケースの期間、解決時間、顧客満足度を測定するために使用できます。解決日、エスカレーション日、作成日などの他のフィールドは、ケースの最新のステータスを取得できなかったり、すべてのケースに適用できるわけではないため、イベント時間フィールドにはあまり適していません。参考資料: データストリームフィールドタイプ、Salesforce Data Cloud 試験問題

顧客生涯価値 (CLV) に基づいてユーザーのセグメントを作成するには、コンサルタントが従うべき一連の手順は、データの取り込み > データをデータ モデルにマップ > 計算されたインサイトの作成 > セグメンテーションでの使用です。これは、最初のステップがデータ ストリームを使用してソース データをデータ クラウドに取り込むことであるためです1。2 番目のステップでは、ソース データをデータ モデルにマッピングし、データの構造と属性を定義します2。3 番目のステップは、計算されたインサイトを作成することです。これは、ソース データまたは統合データ 3 に基づいて計算される派生属性です。この場合、計算される洞察は CLV になります。CLV は、販売注文データに基づく数式またはクエリを使用して計算できます4。4 番目のステップは、計算された洞察をセグメンテーションで使用することです。これは、属性や行動に基づいて個人またはエンティティのグループを作成するプロセスです。CLV で計算された洞察を使用することで、コンサルタントはブランドとの関係の存続期間から予測される収益に基づいてユーザーをセグメント化できます。他のオプションは、要件を達成するための正しい手順に従っていないため、正しくありません。オプション B は不正解です。計算された洞察はデータ モデル オブジェクトに依存するため、データを取り込んでマッピングする前に計算された洞察を作成することはできません3。オプション C は不正解です。計算された洞察はデータ モデル オブジェクトに依存するため、データをマッピングする前に計算された洞察を作成することはできません3。オプション D は不正解です。計算されたインサイトは正しいデータ モデルの構造と属性を反映していない可能性があるため、データをマッピングする前に計算されたインサイトを作成することはお勧めできません3。参考資料: データストリームの概要、データモデルオブジェクトの概要、計算されたインサイトの概要、Salesforce を使用した顧客生涯価値 (CLV) の計算、[セグメンテーションの概要]

説明
正解は A. セグメントを非アクティブ化します。セグメントが不要になった場合は、Data Cloud を通じて非アクティブ化することができ、選択したすべてのターゲットに適用されます。非アクティブ化されたセグメントは公開されなくなりますが、いつでも再アクティブ化できます1。このオプションを使用すると、ユーザーはセグメントを再度使用する目的でセグメントのアクティブ化を一時停止できます。
他のオプションは次の理由により正しくありません。
* B. セグメントを削除します。このオプションはデータ クラウドからセグメントを永久に削除し、元に戻すことはできません2。このオプションでは、ユーザーがセグメントを再度使用することはできません。
* C. アクティベーションをスキップします。このオプションは、セグメントの現在のアクティブ化サイクルをスキップしますが、将来のアクティブ化サイクルには影響しません3。このオプションは、セグメントのアクティブ化を無期限に一時停止しません。
* D. 公開スケジュールを停止します。このオプションは、選択したターゲットへのセグメントの公開を停止しますが、セグメントは非アクティブ化されません4。このオプションは、セグメントのアクティブ化を完全に一時停止しません。
参考文献:
*1: Salesforce ヘルプの非アクティブ化されたセグメントの記事
※2：Salesforceヘルプのセグメント記事の削除
* 3: Salesforce ヘルプのアクティベーション記事をスキップする
* 4: Salesforce ヘルプの「公開スケジュールの停止」記事

説明
データ クラウドは、指定された個人と、その個人に関連するデータ モデル オブジェクト/データ レイク オブジェクトからレコードを削除することで、個人の忘れられる権利を処理します。これは、データ クラウドが、ソース オブジェクト、統合された個人プロファイル、および関連オブジェクトからのデータを含む、個人に関連付けられたすべてのデータをデータ空間から削除することを意味します。Data Cloud は、個人をソース レコードにリンクする統合個人リンク レコードも削除します。Data Cloud は、Consent API を使用して忘れられる権利のリクエストを処理します。リクエストは 30 日、60 日、90 日後に再処理され、確実に完全に削除されます。
他のオプションは、Data Cloud が個人の忘れられる権利をどのように処理するかを正しく説明していません。データ クラウドは、ソース システムのデータの整合性と可用性に影響を与えるため、すべてのデータ ソース オブジェクトからレコードを削除しません。また、Data Cloud は、ソース レコードと関連レコードがそのまま残るため、指定された個人レコードとその統合された個人リンク レコードのみを削除しません。また、Data Cloud は、指定された個人と、個人データ モデル オブジェクトにマップされたデータ ソース オブジェクトからのレコードのみを削除しません。これは、関連するレコードがそのまま残るためです。
参考文献:
* データ削除または忘れられる権利の要求
* データクラウドのデータ削除
* Data Cloud で同意 API を使用する
* データクラウドのデータとアイデンティティ

ID 解決は、さまざまなソースからのデータを顧客または個人の統一されたプロファイルにリンクするプロセスです。ID 解決では、一致ルールを使用して、異なるレコードの属性を比較し、それらが同じ人物に属しているかどうかを判断します。一致ルールは、名前、電子メール、電話番号、住所、カスタム識別子などのさまざまな属性の正確またはあいまい一致に基づいて行うことができます。ID 解決を使用したいが、名前や電子メールなどの特定の個人識別情報 (PII) を共有する可能性のあるプロファイルを統合するリスクを負いたくない医療クライアントは、一意で信頼できる ID に基づく一致ルール基準を使用する必要があります。それはヘルスケア領域に特有のものです。このような識別子の 1 つが患者 ID です。これは、医療提供者またはシステムによって各患者に割り当てられる固有の番号です。患者 ID の当事者 ID を照合ルール基準として使用することにより、ヘルスケア クライアントは、同じ患者 ID を持つレコードのみが照合および統合されることを保証し、共通または類似の名前または名前によって発生する可能性のある誤検知または誤検知を回避できます。メール。患者 ID 上の当事者 ID は、データ保護規制や標準の対象となる可能性のある PII を公開または共有しないため、機密医療データを扱うための安全かつ準拠した方法でもあります。参考資料: ID 解決ルールセットの構成、ID 解決のフレームワーク: ID 属性とメソッドの評価