Salesforce Data Cloud の典型的なユースケースは、複数のプラットフォーム間でのデータの調和です。その理由は次のとおりです。
Salesforce データクラウドを理解する
Salesforce Data Cloud は、CRM、Marketing Cloud、外部システム、サードパーティ プラットフォームなどの複数のソースから顧客データを集約、統合、分析するように設計されています。
その主な目的は、パーソナライズされたエクスペリエンスと実用的な洞察のために顧客データの統合ビューを提供することです。
複数のプラットフォーム間でデータを調和させる理由
データの調和：
Data Cloud は、さまざまなソースからのデータを標準化およびクレンジングすることで、データを調和させます。
これにより、プラットフォーム間の一貫性と正確性が確保され、組織は顧客データの唯一の信頼できるソースを作成できるようになります。
ユースケースの調整:
データの調和は Data Cloud のコア機能であり、提供されるオプションの中で最も関連性の高いユースケースとなります。
その他のオプションはあまり重要ではありません:
A . Salesforce エコシステム全体でのデータ同期: Data Cloud は Salesforce 製品と統合されますが、主な焦点は Salesforce だけでなく複数のプラットフォームからのデータを統合することにあります。
B. CRM データをオンプレミスで保存: Data Cloud はクラウドベースのソリューションであり、オンプレミスのストレージをサポートしていません。
D. パーソナライズされたメールを大規模に送信する: これは、Data Cloud ではなく Marketing Cloud のユースケースです。
データの調和を実現するための手順
ステップ1: データの取り込み
複数のソース (CRM、Marketing Cloud、外部システムなど) から顧客データを Data Cloud に取り込みます。
ステップ2: データの標準化とクレンジング
バッチ変換またはストリーミング変換を使用して、形式を標準化し、重複を削除し、データをクレンジングします。
ステップ3: 統合プロファイルを作成する
ID 解決を使用して、関連するレコードを 1 つの統合プロファイルにマージします。
ステップ4: インサイトを有効にする
調整されたデータを活用して、セグメンテーション、パーソナライゼーション、分析を行います。
結論
Salesforce Data Cloud の最も一般的な使用例は、複数のプラットフォーム間でのデータの調和であり、組織が顧客データを効果的に統合して活用できるようにします。

Marketing Cloud の購読者プロファイル属性を Data Cloud に日々簡単に取り込むソリューションが、Marketing Cloud データ拡張機能「データストリーム」です。Marketing Cloud データ拡張機能「データストリーム」は、Marketing Cloud データ拡張機能から Data Cloud データスペースにデータをストリーミングできる機能です。ストリーミングするデータ拡張機能を選択すると、Data Cloud がデータスペース内に対応するデータモデルオブジェクト (DMO) を自動的に作成し、更新します。
お客様は、ユーザーインターフェースまたはAPIを使用して、データ拡張フィールドをDMO属性にマッピングすることもできます。Marketing Cloudデータ拡張のデータストリームを使用すると、コードを記述したり複雑な統合を設定したりすることなく、Marketing CloudからData Cloudにサブスクライバープロファイル属性などのデータを取り込むことができます。
その他のオプションは、Marketing Cloud の購読者プロファイル属性を Data Cloud に日常的に簡単に取り込むことができるソリューションではありません。Automation Studio と Profile file API は、Marketing Cloud から外部システムにデータをエクスポートするために使用できるツールですが、スクリプトの作成、ファイル転送の設定、自動化のスケジュール設定など、お客様自身で行う必要があります。Marketing Cloud Connect API は、Sales Cloud や Service Cloud などの他の Salesforce ソリューションで Marketing Cloud のデータにアクセスするために使用できる API ですが、Data Cloud へのデータのストリーミングはサポートしていません。Email Studio Starter Data Bundle は、Email Studio 用のサンプルデータとセグメントを含むデータキットですが、購読者プロファイル属性は含まれておらず、Data Cloud へのデータのストリーミングもサポートされていません。
参考文献:
* マーケティングクラウドデータ拡張データストリーム
* データクラウドデータ取り込み
* [Marketing Cloud データ拡張データストリーム API]
* [マーケティングクラウドコネクトAPI]
* [Email Studio スターター データ バンドル]

Amazon S3 バケットからデータを取り込む場合、コンサルタントは次のオプションを設定する必要があります。
更新モードは「Upsert」に設定する必要があります。これは、新規レコードと更新されたレコードがData Cloudに追加または更新され、既存のレコードは保持されることを意味します。これにより、データは常に最新の状態になり、ソースとの整合性が確保されます。
ファイル名には、タイムスタンプに対応するワイルドカードを含める必要があります。つまり、ファイル名のパターンには、タイムスタンプの形式に一致する変数部分を含める必要があります。例えば、ファイル名がstore_transactions_2023-12-18.csvの場合、ワイルドカードはstore_transactions_*.csvとなります。これにより、取り込みプロセスは毎日正しいファイルを識別して処理できるようになります。
その他のオプションは、このシナリオには必要ありません。
古いファイルの削除はAmazon S3バケットの機能であり、Data Cloudの取り込みプロセスではありません。Data Cloudはソースからファイルを削除することはなく、取り込み後にソースファイルを削除する必要もありません。
フルリフレッシュは、Data Cloud 内の既存のレコードをすべて削除し、ソースファイルのレコードに置き換えるリフレッシュモードです。このモードは、特にソースファイルに過去 24 時間のトランザクションの概要のみが含まれている場合、データの損失と不整合が発生する可能性があるため、このシナリオには適していません。参考：Amazon S3 からのデータの取り込み、リフレッシュモード

B2C Commerceスターターバンドルは、B2C Commerceから注文データと商品データをData Cloudに取り込むための事前定義されたデータストリームです。ただし、スターターバンドルはデフォルトで過去90日間のデータのみを取得します。2年間の取引履歴を取り込むには、NTOはB2C Commerceから履歴データを含むカスタム抽出を使用し、そのカスタム抽出をソースとして使用するようにデータストリームを設定する必要があります。他の方法では、以下の理由により、この目的を達成できません。
A. B2C Commerce スターターバンドルは、デフォルトでは過去 90 日間のデータのみを取り込みま す。
B. 直接販売注文エンティティの取り込みは、B2C CommerceデータをData Cloudに接続するためのサポートされていない方法です。Data CloudはB2C Commerceデータへの直接アクセス接続を提供しておらず、データの取り込みのみを提供しています。
C. 直接販売商品エンティティの取り込みは、B2C CommerceデータをData Cloudに接続するためのサポートされていない方法です。Data CloudはB2C Commerceデータへの直接アクセス接続を提供しておらず、データの取り込みのみを提供しています。参考：B2C Commerceデータバンドルの作成 - Salesforce、B2C Commerceコネクタ - Salesforce、Salesforce B2C Commerceの料金プランと費用

ストリーミングインサイトは、Interaction SDK または Mobile SDK を介して収集されたデータに対して、15 分間隔で集計を実行できる手法です。ストリーミングインサイトは、Web、モバイル、IoT デバイスなど、さまざまなソースからのストリーミングデータに基づいて、リアルタイムの指標とインサイトを作成できる機能です。ストリーミングインサイトを使用すると、カウント、合計、平均、最小、最大、パーセンタイルなどの集計ルールを定義し、15 分間隔でストリーミングデータに適用できます。例えば、ストリーミングインサイトを使用して、ウェブサイトまたはアプリの訪問者数、平均セッション継続時間、コンバージョン率を 15 分間隔で計算できます。また、ストリーミングインサイトを使用すると、集計データをダッシュボード、グラフ、または表で視覚化して調査することもできます。参考：ストリーミングインサイト、ストリーミングインサイトの作成