Data Cloud は、Salesforce アプリケーションやその他のシステム全体ですべての顧客データを活用できるプラットフォームです。CRM、マーケティング、コマース、サービス、外部データプロバイダーなど、さまざまなソースからデータを取得、変換、リンクすることで、各顧客の統合プロファイルを作成できます。また、顧客の行動、嗜好、ニーズに関するインサイトと分析に加え、顧客とのインタラクションをセグメント化、ターゲティング、パーソナライズするためのツールも提供します。Data Cloud が顧客に提供する主な価値は、顧客と関連データの統合ビューを提供することです。これにより、顧客体験の向上、ロイヤルティの向上、成長の促進に役立ちます。参考資料: Salesforce Data Cloud、「データが競争優位性を生み出すとき」

Salesforce Data Cloud のドキュメントによると、属性とはアクティベーションで使用できるディメンションまたはメジャーです。ディメンションとは、支店、地域、製品など、データをグループ化またはフィルタリングするために使用できるカテゴリ変数です。メジャーとは、収益、利益、件数などの指標を計算するために使用できる数値変数です。フィルターとは、計算されたインサイトで使用されるデータを制限するために適用できる条件です。例えば、高純資産額、年齢層、性別などです。この質問では、計算されたインサイトは「銀行取引額」をメジャーである指標として、「支店」をディメンションとして使用しています。したがって、ディメンションである「支店」のみがアクティベーションの属性として含めることができます。その他の選択肢は、属性ではないメジャーまたはフィルターです。参考：Data Cloud 権限セット、Salesforce Data Cloud 試験問題

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、これにより組織は顧客データを効果的に統合して活用できるようになります。

統合された個人の生涯価値 (LTV) を識別する多次元メトリックを作成するには、計算されるインサイト内で必要なデータ モデル オブジェクト (DMO) の結合の順序は、統合個人 > 統合リンク個人 > 販売注文です。これは、統合個人 DMO が、アイデンティティ解決によって作成された個人またはエンティティの統合プロファイルを表すためです1。統合リンク個人 DMO は、統合された個人とソース システムの個人との間のリンクを表します2。販売注文 DMO は、ソース システムからの販売注文情報を表します3。これら 3 つの DMO を結合することにより、異なるソース システムからの販売注文データに基づいて、統合された個人の LTV を計算できます。その他のオプションは、LTV 計算を可能にするために正しい DMO を結合していないため、正しくありません。オプション B は、個人 DMO が、統合プロファイルではなく、ソース システムからの個人またはエンティティのソース プロファイルを表すため、正しくありません4。オプション C は、結合順序が逆であるため、正しくありません。選択肢Dは不正解です。統合プロファイルとソースプロファイルをリンクするために必要な統合リンク個別DMOが欠落しています。参照：統合個別データモデルオブジェクト、統合リンク個別データモデルオブジェクト、販売注文データモデルオブジェクト、個別データモデルオブジェクト