Data Cloudは、Salesforceや外部の様々なソースにまたがるデータの接続、準備、ハーモナイズ、統合、クエリ、分析、そしてそれらに基づいたアクションの実行を支援するデータプラットフォームです。Data Cloudで対応できる一般的なユースケースには、以下のようなものがあります。
* 顧客データを理解し、それに基づいて行動することで、より関連性の高いエクスペリエンスを提供できます。Data Cloudは、さまざまなソースからのデータを統合し、チャネルをまたいでIDを解決することで、お客様が顧客を360度ビューで把握できるよう支援します。また、オーディエンスのセグメント化、パーソナライズされたエクスペリエンスの創出、インサイトとAIを活用したあらゆるチャネルでのデータの活用も支援します。
* 標準化され拡張可能なデータモデルを用いて、複数のソースからデータを統合します。Data Cloudは、お客様がデータを使用する前に変換・クレンジングし、拡張・カスタマイズ可能な共通データモデルにマッピングするお手伝いをします。また、Data Cloudは、お客様が計算されたインサイトや関連属性を作成することで、データを拡充し、ID解決を最適化するお手伝いもします。
他の2つのオプションは、Data Cloudの一般的なユースケースではありません。Data Cloudはデータガバナンスやバックアップ、ディザスタリカバリ機能を提供していません。これらの機能は通常、他のSalesforceソリューションや外部ソリューションによって処理されます。
参考文献:
* データクラウドの仕組みを学ぶ
* Salesforce Data Cloudについて
* プラットフォームのユースケースを発見する
* 一般的なデータ分析のユースケースを理解する

顧客データをData Cloudに取り込む際には、適切なセグメンテーションと活用を実現するために、適切なデータタイプを使用することが重要です。コンサルタントは、提供されたデータポイントをどのように処理すべきでしょうか。
購入傾向:
これは可能性または確率の値を表し、通常はパーセンテージ（例: 75%）で表されます。
このフィールドに適したデータ型はパーセントであり、これにより簡単に解釈してセグメンテーションで使用することができます。
アクティブなメンバーシップ:
これは、顧客がアクティブなメンバーシップを持っているかどうかを示すバイナリ値です (例: 「はい」または「いいえ」)。
このフィールドの正しいデータ型は、true/false 値をサポートする Boolean です。
勤務先メールアドレス:
これは標準の電子メール アドレス フィールドです。
適切なデータ型は Email であり、これにより適切な検証と書式設定が保証されます。
他の選択肢はないのでしょうか?
A. 数値、テキスト、URL: これらのデータタイプは正しくありません。「購入傾向」は一般的な数値ではなくパーセンテージで表すべきです。同様に、「勤務先メールアドレス」はURLではなくメールアドレスで表すべきです。
C . 数値、ブール値、テキスト: 「数値」は傾向スコアには適していますが、パーセンテージのような意味的意味を欠いています。また、「テキスト」はメールアドレスには適していません。
D . パーセント、数値、電子メール: 「アクティブなメンバーシップがある」に「数値」を使用するのは、数値ではなくバイナリ値であるため、正しくありません。
コンサルタントは、パーセント、ブール値、電子メールを選択することで、データが正しくフォーマットされ、セグメンテーションと分析の準備ができていることを確認できます。

データクラウドの依存関係:
* データ ソースを切断する前に、データの整合性の問題を防ぐためにすべての依存関係を削除する必要があります。

データ権利主体リクエストツールは、データクラウドユーザーがデータへのアクセス、削除、またはポータビリティに関する顧客のリクエストを管理できる機能です。このツールは、データ権利リクエストの作成、追跡、および対応のためのユーザーインターフェースとAPIを提供します。また、顧客の個人データとリクエストへの対応状況を含むレポートも生成します。コンサルタントは、このツールを使用して、データクラウドにおける顧客のデータ削除リクエストに対応する必要があります。参考資料：データ権利主体リクエストツール、データ権利主体リクエストの作成

Cumulus Financialは、法的な理由から事業用ローンと個人用ローンの記録を分けて管理しながら、同じContact DLOを活用しなければならないというビジネス要件に対応しています。最適なソリューションは、2つのデータスペースを使用することです。その理由と仕組みは以下のとおりです。
Salesforce Data Cloud のデータスペースについて：データスペースは、Salesforce Data Cloud 内の論理コンテナであり、組織は特定のビジネスニーズ、コンプライアンス要件、またはプライバシー規制に基づいてデータをセグメント化できます。これにより、データ処理と ID 解決ルールを分離しながら、連絡先 DLO などの共有データオブジェクトへのアクセスが可能になります。
なぜ 2 つのデータ スペースが必要なのでしょうか?
2 つのデータ スペース (たとえば、ビジネス ローン用と個人ローン用) を作成することにより、Cumulus Financial は 2 つのグループ間の分離を維持し、法令遵守を維持できます。
両方のデータ スペースは同じ連絡先 DLO を参照できるため、個々の顧客データは重複されず、両方のコンテキストでアクセス可能になります。
ID 解決ルールは各データ スペース内で個別に構成できるため、セグメンテーションが法的要件に準拠していることを確認できます。
このソリューションを実装する手順:
ステップ 1: Salesforce Data Cloud の「データ スペース」セクションに移動します。
ステップ 2: 2 つの新しいデータ スペースを作成します。1 つは「ビジネス ローン」用、もう 1 つは「個人ローン」用です。ステップ 3: 適切なセグメンテーションを確保するために、各データ スペースに対して ID 解決ルールを個別に構成します。
ステップ4：既存の連絡先DLOを両方のデータスペースにリンクします。これにより、両方のコンテキストで同じ連絡先データが重複なく利用できるようになります。
ステップ 5: あるデータ スペースのデータが他のデータ スペースと誤って混在しないように、アクティベーション ルールとアクセス許可を設定します。
他の選択肢はないのでしょうか?
A) 個々のDMOを複製する：これはデータの不要な重複につながり、ストレージコストの増加につながります。また、重複したレコード間の一貫性を維持するのが複雑になります。
B). 連絡先 DLO を複製する: DMO を複製する場合と同様に、このアプローチでは、法的分離という根本的な問題を解決せずに、ストレージとメンテナンスのオーバーヘッドが増加します。
C). 同じデータ スペースに 2 つの ID 解決ルールを作成する: これは実行可能なオプションのように見えますが、両方のグループが同じデータ スペース内に存在するため、必要な法的分離は提供されません。
Cumulus Financial は 2 つのデータ スペースを使用することで、効率性を維持し、データの冗長性を回避しながら、必要な法的分離を実現します。