Data 360 基礎

・Salesforce Data 360 の実装支援を担当する管理者やビジネスアナリスト
・「認定 Data Cloud コンサルタント」資格の取得を目指している方

・Salesforce CRM におけるデータ管理、データセキュリティの基礎知識
より学習効果を高めていただくためには、ご受講前に以下の Trailhead を学習することをお勧めします（必須ではありません）
　・Salesforce CRM
　・データセキュリティ

【事前学習】
下記の事前学習を完了して、コースの準備をしてください
Discover Salesforce Data Cloud Fundamentals (SDC101) Prework

なお、Trailhead、及び事前学習にはTrailblazer IDが必要となります。詳しくは「重要事項」ー「その他」をご参照ください

このトレーニングを完了すると、次のことができるようになります。
・Data 360 を使用する主な機能とメリットの説明
・Data 360 の主要な機能および特徴の理解
・正規化および非正規化データ構造、プライマリおよび外部キーを含むデータモデリングオブジェクト、フィールド、リレーションシップなど、さまざまな手法に基づくデータモデルタイプの区別
・データディクショナリを活用したデータの記録および取り込みの準備
・Data 360 への接続とデータの取り込み
・Data 360 Data Model にマッピングすることによるデータのハーモナイズ
・ID 解決ルールセット、一致ルール、調整ルールの構成による、複数データソースと統合プロファイルのリンク
・計算済みインサイトとストリーミングインサイトを使用した、リアルタイムで包括的なデータ主導型インサイトの生成
・特定オーディエンスをターゲットにするための Data 360 でのデータセグメントとデータアクションの作成

Data 360 の紹介
・Data 360 の中核機能と利点について説明する
・Data 360 のユースケースを確認する
・Data 360 のプロビジョニングと構成のオプションを確認する
・Data 360 のロールと権限を特定する

データモデリングの基礎の理解
・データモデリングの重要用語を定義する
・正規化データと非正規化データの構造を見分ける
・Salesforce の標準データモデル (Data Cloud Data Model) を紹介する
・Data 360 で使用されるさまざまなタイプのデータモデルを区別する
・Data 360 オブジェクトのカテゴリを定義する
・Data 360 におけるプライマリキーと外部キーの用途を説明する

Data 360 へのデータの取り込み
・データ取り込みのプロセスを説明する
・データスペースのユースケースを検討する
・Data 360 コネクタとデータソースを説明する
・Data 360 のデータ取り込み機能を調べる
・一括処理データ変換とストリーミングデータ変換を説明する

Data 360 のデータの文書化
・データの倫理的な使用について話し合う
・データソースを特定する
・データディクショナリでデータを文書化する

Data 360 のデータのハーモナイズ
・ハーモナイゼーションの重要性を理解する
・ハーモナイゼーションの主な概念を説明する
・Data 360 のマッピング機能を調べる

プロファイルの統合
・ID 解決とプロファイル統合のプロセスを定義する
・統合プロファイルとゴールデンレコードを区別する
・ID 解決ルールセット、一致ルール、調整ルールを構成する
・ID 解決の結果を検査する

インサイトの実現
・計算済みインサイトとストリーミングインサイトを識別して区別する
・インサイトを構築するためのさまざまなオプションを理解する
・数式、計算済みインサイト、ストリーミングインサイト、セグメント演算子のユースケースを理解する

データのセグメント化とデータアクション
・Data 360 でセグメントを作成する方法を説明する
・重要なセグメンテーション用語を定義する
・セグメンテーションで計算済みインサイトと推奨値を使用する
・Data 360 のデータアクションのさまざまな方法を説明する
・Salesforce 組織を Data 360 のデータで強化する