Data Cloud 組織内で各セグメントが最後に公開された日時を確認したいお客様は、ダッシュボードとレポート機能を使用してこの要件を満たすことができます。ダッシュボードは、主要な指標、傾向、比較を表示できるデータの視覚的な表現です。レポートは、詳細、要約、計算を表示できる表形式またはマトリックス形式のデータビューです。ダッシュボードとレポートの両方の機能により、ユーザーはニーズや好みに応じてデータビューを作成、カスタマイズ、共有できます。各セグメントが最後に公開された日時を確認するには、セグメントオブジェクトのセグメント名、公開日、公開ステータスフィールドを表示するダッシュボードまたはレポートを作成できます。また、これらのフィールドでデータをフィルタリング、並べ替え、グループ化、またはグラフ化して、より多くの洞察と分析を得ることもできます。必要に応じて、ダッシュボードまたはレポートデータをスケジュール、更新、またはエクスポートすることもできます。参考資料: ダッシュボード、レポート

説明
データスペースは、データクラウドユーザーがフィルターと権限に基づいてデータのサブセットを作成できる機能です。データスペースは、地域、事業部門、製品ラインなどのさまざまな基準に基づいてデータを分離するために使用できます。この場合、コンサルタントはデータスペース機能を使用して、アカウントデータレイクオブジェクトに国に基づいてフィルタリングを適用できます。これにより、データクラウドユーザーはそれぞれの国に属するアカウントデータのみにアクセスできるようになります。参考資料：データスペース、データスペースの作成

説明
この結果を実現するには、AとCの2つの方法があります。アクティベーション名にキャンペーン識別子を含める方法と、ファイル名の指定にキャンペーン識別子を含める方法です。これらの2つのオプションにより、ユーザーはAmazon S3にエクスポートされるファイル名にSalesforce CRMキャンペーンIDを指定できます。アクティベーション名とファイル名の指定はどちらもアクティベーションウィザードで設定可能で、ユーザーはキャンペーン識別子をテキストまたは変数として入力できます。アクティベーション名はファイル名のプレフィックスとして使用され、ファイル名の指定はファイル名のサフィックスとして使用されます。例えば、アクティベーション名が
「Campaign_123」でファイル名の指定が「{segmentName}_{date}」の場合、結果のファイル名は次のようになります。
「Campaign_123_SegmentA_2023-12-18.csv」。これにより、ユーザーはキャンペーンに対応するファイルを簡単に識別し、Salesforce CRMにインポートできます。
その他の選択肢は正しくありません。選択肢Bは、キャンペーンIDをキャンペーンアクティベーションの新しい属性としてハードコーディングできないため、正しくありません。キャンペーンアクティベーションには属性はなく、設定のみがあります。選択肢Dは、セグメント名にキャンペーンIDを含めるだけでは不十分であるため、正しくありません。
セグメント名は、ファイル名の指定で指定されない限り、エクスポートされたファイルのファイル名には使用されません。そのため、ユーザーはファイル名に含まれるキャンペーン識別子を確認できません。

統合率は、Data Cloud で統合プロファイルを作成するためにソースプロファイルが統合される量を測定する指標であり、1 - (統合プロファイルの数 / ソースプロファイルの数) で計算されます。統合率が高いほど、より多くのソースプロファイルが一致して統合プロファイルに統合され、統合プロファイルの数が少なくなることを意味します。一方、統合率が低いほど、一致するソースプロファイルが少なくなり、統合プロファイルの数が増えることを意味します。最近、お客様の統合率が上昇した理由としては、以下の2つが考えられます。
Data Cloud には、既存のプロファイルと大部分が重複する新しいデータソースが追加されました。つまり、新しいデータソースには、既存のデータソースのプロファイルと類似または同一のプロファイルが多数含まれることになります。例えば、お客様が新しい CRM システムを追加し、そのシステムが古い CRM システムと同じ顧客レコードを持っている場合、新しいデータソースは既存のデータソースと重複することになります。Data Cloud は新しいデータソースを取り込む際に、ID 解決ルールセットを使用して重複するプロファイルを照合し、統合されたプロファイルに統合します。これにより、統合率が向上します。
一致するプロファイルの数を増やすため、ルールセットにアイデンティティ解決ルールが追加されました。これは、お客様がアイデンティティ解決ルールセットを変更し、より多くの一致ルールまたは一致基準を追加することで、より多くのプロファイルを同一個人に属するものとして識別できるようにすることを意味します。例えば、お客様がメールアドレスだけでなく、メールアドレスと電話番号に基づいてプロファイルを一致させる一致ルールを追加した場合、ルールセットは同じメールアドレスと電話番号を持つより多くのプロファイルを一致させることができるため、統合率が向上します。
アイデンティティ解決の計算された洞察: 統合プロファイルの統合率、アイデンティティ解決ルールセットの構成

新しくインポートしたデータがどのセグメントでも使用可能であることを確認するには、以下の順序でプロセスを実行する必要があります：データストリームの更新 > Identity Resolution > Calculated Insight。その理由は次のとおりです。
要件を理解する
Northern Trail Outfitters は、毎日新しい顧客データを Amazon S3 バケットにアップロードし、それが Data Cloud に取り込まれます。
過去 30 日間の顧客あたりの総支出を表示するために計算されたインサイトが作成されます。
目標は、データがセグメントで使用される前に適切に更新、解決、および処理されるようにすることです。
なぜこのシーケンスなのでしょうか?
ステップ1: データストリームを更新する
処理を実行する前に、データストリームを更新して、Amazon S3 バケットから最新のデータを取り込む必要があります。
これにより、最新の顧客データが Data Cloud で利用できるようになります。
ステップ2: アイデンティティ解決
データ ストリームを更新した後、関連するレコードを統合プロファイルにマージするために ID 解決を実行する必要があります。
このステップにより、顧客データが統合され、分析の準備が整います。
ステップ3：計算された洞察
ID 解決が完了すると、計算された洞察が生成され、過去 30 日間の顧客あたりの総支出を計算できるようになります。
これにより、洞察は最新かつ最も正確なデータに基づくものになります。
その他のオプションが間違っています:
B. データ ストリームの更新 > 計算されたインサイト > ID 解決: 計算されたインサイトは統合プロファイルに依存しているため、ID 解決の前に生成することはできません。
C . 計算されたインサイト > データ ストリームの更新 > ID 解決: 計算されたインサイトには最新のデータと解決済みの ID の両方が必要なので、このシーケンスは無効です。
D . ID 解決 > データ ストリームの更新 > 計算された洞察: 最初にデータ ストリームを更新して最新のデータを取り込まなければ、ID 解決は実行できません。
結論
正しい順序は、「データ ストリームの更新」>「アイデンティティ解決」>「計算されたインサイト」であり、セグメントで使用される前にデータが適切に更新、解決、および処理されることが保証されます。