* オプション2: 「SUM」関数を使用して、各「サイトキー」の「サイト収益」を集計することを提案します。これは、日付別に集計した際に、「サイト収益」が全サイトの最高収益の合計を返すようにするために必要です。
* オプション #4: データ ストリーム C 内で収益の集計関数を「MAX」に変更することを示します。
これにより、特定の「サイトキー」に対して、最も高い収益値が選択されるようになります。
* 個々のサイトの収益の決定。
オプション 2 とオプション 4 を組み合わせると、目的の結果が得られます。
* 個々の「サイト キー」の場合、最も高い収益が得られます (オプション #4 の MAX 集計を使用)。
* すべての「サイト キー」を日付別に集計すると、最も高い収益が合計されます (オプション #2 の SUM 関数を使用)。

LiteConnectは、Salesforce Marketing Cloud Intelligenceの機能で、ユーザーが外部データをプラットフォームに迅速かつ簡単に取り込むことができます。LiteConnectに関する正しい記述は以下のとおりです。
* A.LiteConnect は、エンティティ、キー、カテゴリの詳細な識別を必要としないため、迅速なセットアップが可能です。ユーザーは標準データモデルに準拠することなくファイルをアップロードできるため、データ統合プロセスが迅速化されます。
* B. LiteConnectでは、データセットはネイティブ形式でアップロードされ、Marketing Cloud Intelligenceの標準データモデルに準拠しません。つまり、データセットの元の構造が維持され、最初のデータインポート時に大規模な変換やマッピングを行う必要はありません。
C および D の場合: LiteConnect データセットは最初は標準データ モデルに準拠していない可能性がありますが、Marketing Cloud Intelligence には、必要に応じてこのデータをさらに分類および調整する機能があります。
したがって、C は完全に正しいわけではなく、D は後のステップで調和が行われる可能性があるため誤りです。

3つのデータストリームで構成されるクライアントのデータにおいて、データストリームAを親として設定することで、その属性と階層を子データストリームに継承できます。これにより、データストリーム間の一貫性が確保され、親データストリームで定義された構造と属性を使用して、データを統合的に分析することが可能になります。

Google Campaign ManagerとIASデータソース間の親子関係設定のQAを行うには、両方のソースに共通し、関係に関連するフィールドをクエリすることが不可欠です。「メディア購入タイプ」と「メディア購入名」は、2つのデータセットに共通する識別子です。Google Campaign Managerの「インプレッション数」とIASデータの「分析されたインプレッション数」は、親子関係に基づいて期待どおりに一致または相関していることを確認するために比較する必要がある指標です。QAプロセスでは、データが正しく整列していること、親ソース（Google Campaign Manager）の指標が子ソース（IAS）の指標に適切に関連付けられていることを確認します。参考：Salesforce Marketing Cloud Intelligenceのデータ統合、親子関係、およびデータ設定のQA手順に関するドキュメント。

ピボットテーブルが1月11日にフィルタリングされている場合、商談ファイルを参照すると、1月11日のレコードがないことがわかります。したがって、その日付の「Confirmed Interest」ステージにある商談はゼロになります。Salesforce Marketing Cloud Intelligenceのピボットテーブル機能では、フィルタリングされた条件に基づいてエンティティの数を表示できますが、このシナリオでは、フィルタリングされた日付のレコードが存在しないため、ゼロが表示されます。
参考: ピボット テーブル機能に関する Salesforce Marketing Cloud Intelligence ドキュメント。