| オブジェクト | 説明 | 注意 |
|---|---|---|
| データレークオブジェクト (DLO) | Data Cloud に取り込まれるデータのコンテナ。 | DLO は、Data Cloud に取り込まれたデータから自動的に作成されますが、手動で作成することもできます。 |
| 非構造化データレイクオブジェクト (UDLO) | Data Cloud で参照される非構造化データのコンテナ。 | エイリアムLO は手動で作成されます。 |
| データモデルオブジェクト (DMO) | データストリーム、インサイト、その他のソースから作成されたデータのハーモナイズされたグルーピング。 | DLO は DMO にマッピングされます。 |
| 非構造化データモデルオブジェクト (UDMO) | 非構造化データソースから作成されたデータのグループ。 | 1 つの ID は、既存の ID または新しい ID に自動的にマッピングされます。 |
| 外部データレイクオブジェクト | 外部データソースから統合されたデータのメタデータを含むストレージコンテナ。 | 外部 DLO は参照として機能し、外部データソースに物理的に保存されているデータにポイントします。 |
変換されたデータを保存するデータ レイク オブジェクト (DLO) を編集し、それをデータ モデル オブジェクト (DMO) にマップします。データ レイク オブジェクトは、Data Cloud に取り込まれるデータのコンテナーです。
DLO:Contact_Home
検索するとこの取引先Idがありますね。
データレイクオブジェクト（DLO）
DLOはData Cloud に取り込まれたデータを格納するコンテナです。
データストリーム（データソースとの接続）が作成されると、Data Cloudによって自動的に作成されます。（手動で作成することも可能）
DLOには、未加工のソースデータに加え、取り込みの際やバッチ処理などで変換がされたデータが格納されるケースもあります。
データモデルオブジェクト（DMO）
DMOは、データソースから作成されたデータのグループです。
DLOからDMOにデータをマッピングすることで、様々なデータソースから取り込んだデータをData Cloudで定義したデータモデルに統合し、セグメント化やデータ分析などにデータを活用することが可能となります。
データ クラウドの 3 つのデータ ストリーム カテゴリとは何ですか?
データ取り込み用に Data Cloud で新しいデータ ストリームを作成する場合は、6 つの手順に従う必要があります。3 番目の手順では、スキーマ レビュー ダイアログ ページに移動し、左側のパネルでデータ ストリームの「カテゴリ」プロパティを定義します (フィールドの選択と、右側でオプションで数式フィールドの作成を行う)。
データ カテゴリは、このデータ ストリームのデータが Data Cloud データ モデルでどのように使用されるかを定義します。これは簡単な作業ではないので注意してください。選択すると、このデータ ストリームのカテゴリは変更できなくなります。(その場合は、データ ストリームを削除して最初からやり直す必要があります。)
データ ストリーム カテゴリ
選択できるデータ ストリーム タイプは、プロファイル、エンゲージメント、その他という3 つです。それぞれをいつ使用するかを見てみましょう。
注:このガイドでは「attributes(属性)」という用語が使われます。これらは基本的に、Data Cloud がデータを保存するフィールドです。データ ストリームを作成するときは、データ ストリーム オブジェクト (DSO) を作成します。ストリームがアクティブになると、ストリームからのデータがデータ レイク オブジェクト (DLO) に到着します。
取り込んだら、データ ストリーム オブジェクト (DSO) をデータ モデル オブジェクト (DMO) にマッピングして、つまり、属性をリレーショナル データ モデルにマッピングして、ニーズに合わせてデータをモデル化します。
プロフィールデータ
データ ストリーム スキーマのレビュー ダイアログ ページに到達すると、プロファイルがデフォルトで選択されます。
プロファイルを選択し続けるための「経験則」は次のとおりです。
- データは人口統計データであり、連絡先（電子メール、電話、住所など）やプロフィール属性（靴のサイズ、性別など）が含まれます。
- データ セットには、CRM レコード ID など、各データ行を一意に識別できる ID を持つ個人が含まれます。これが個人 ID 値となり、後の段階でデータ モデル オブジェクト (DMO) を他の DMO にリンクするために使用されます。
- 本質的に、プロファイル カテゴリ データは、プロファイルの統合 (「ゴールデン レコード」のコンパイル) の出発点として適しており、その後は、エンゲージメント (およびその他の) データと組み合わせることができる「人」レコードを扱うため、セグメンテーションに適しています。
なんとなくマスターデータみたいな感じがしますね。
エンゲージメントデータ
エンゲージメント データは行動に基づくもので、Web サイトのアクティビティ、オンライン購入など、個人がブランドとやり取りする際に生成されます。取り込んでモデル化すると、この一連のエンゲージメント ポイントをつなぎ合わせて、時間の経過に伴う個人の行動 (好みや、製品やサービスを購入する可能性) を判断できます。
行動的であるということは、エンゲージメントが特定の時点で発生することを意味します。データセットの DateTimeフィールドがこれを表します。
エンゲージメント データ ストリームの特徴は、次のようにまとめられます。
- データセットにはDateTimeフィールドが存在します。これは、データ ストリーム スキーマのイベント日付フィールドとして定義されます。つまり、このフィールドはエンゲージメントの識別子 (つまり、データテーブル内の 1 つの行を別の行と区別する値) になります。
- データ ストリームを設定した後は、イベント日付フィールドを変更することはできません。代わりに、データ ストリームを削除して最初からやり直す必要があります。
- DateTimeフィールドを有効なイベント日付値にするには、時刻部分とタイム ゾーンを含める必要があります。タイム ゾーンを含めないと、デフォルトで UTC ゾーンに設定され、非常に不正確になる可能性があります。
トランザクションデータのような
ただし、何よりも重要な概念が 1 つあります。イベント日付の値は不変 です。つまり、この DateTime 値は変更されず、時間的に固定されます。不変の値は、エンゲージメントが発生した時点を表します。
- 不変の値の例:取引日、サブスクリプション登録日。
- 変更可能な値の例:最終更新日、ファイル抽出日。
不変値と可変値の違いを理解することで、「その他」データ カテゴリの目的を理解するのに役立ちます。
その他のデータ
「その他」カテゴリは、次のシナリオに対応します。
- データタイプのミックスとマッチ:プロフィールデータとエンゲージメントデータを組み合わせたデータセットがあるかもしれません
- 変更可能なエンゲージメント データ:変更可能な日付フィールド (つまり、変更可能な DateTime フィールド) を含むエンゲージメント データがあります。
- その他のデータ:人口統計データでも行動データでもないデータ (例: 空港の場所やコード)。
追加の事実と考慮事項
-
選択すると、データ ストリームのカテゴリを変更することはできません (データ ストリームを削除して、最初からやり直す必要があります)。
-
エンゲージメント データ ストリームのイベント日を決定する場合も同様です(削除して最初からやり直します)。
-
スキーマ レビュー ダイアログ ページでカテゴリを選択すると、次のステップでは、エンゲージメント データ ストリームのイベント日付を選択する場所を含む、データ ソース オブジェクト (DSO) のフィールドとその推奨データ型のリストが表示されます。DSO はデータ ストリームの基盤として機能することに注意してください。
-
データのモデリング (つまり、データ モデル オブジェクトの操作) に関しては、DMO のカテゴリは、それにマップされている最初の DSO から継承されます。
ヘルプ ドキュメントの カテゴリには、 Data Cloud で新しく作成されたデータ ストリームに選択できるカテゴリの概要が示されています。これらは、プロファイル、エンゲージメント、その他です。このヘルプ ドキュメントで説明されているように、データ モデル オブジェクト (DMO) にはカテゴリという第一級の概念はありません。代わりに、DMO は、マップされた最初の DLO からカテゴリを継承します。
また、このヘルプ ドキュメントでは、「DMO がカテゴリを継承した後は、同じカテゴリの DLO のみがマップできます」とも説明されています。ただし、これは正しくありません。プロファイルデータ ストリームをその他のDMO に、その他のデータ ストリームをプロファイルDMO にマップすることは可能です。エンゲージメントデータ ストリームをエンゲージメントDMO にのみマップできます。 ヘルプ ドキュメント チームは、この点を明確にするためにヘルプ ドキュメントのこの行を修正する更新に取り組んでいます。
注:その他とプロファイルのデータ ストリームは両方とも同じ DMO にマップできるため、DMO のカテゴリは、最初にマップされたデータ ストリームによって決まります。たとえば、最初にその他カテゴリのデータ ストリームを作成してそれを DMO にマップし、その後プロファイルカテゴリのデータ ストリームを作成してそれらを同じ DMO にマップすると、最初のその他カテゴリのデータ ストリームがマップされていなくても、DMO はその他の ままになります。この構成の結果、セグメント作成中にセグメント化する DMO を選択するときに、この DMO はリストされません。ヘルプ ドキュメントのカテゴリで説明されているように 、カテゴリを変更するには、DMO へのすべてのマッピングを削除する必要があります。
DMO のカテゴリを変更するには、DMO への既存のフィールド マッピングを削除します。オブジェクト カテゴリが UNASSIGNED に設定されると、DMO は非アクティブになります。これで、DMO を新しいカテゴリの DLO に再マップでき、DMO は新しい DLO のカテゴリを継承します。
今後のリリースでは、製品チームは DMO のカテゴリを「その他」から「プロファイル」 へ、またはその逆へ変更するサポートを追加する予定です。ただし、この機能はまだ設計段階にあり、いつ提供されるかの ETA は現在不明です。
まとめ
Data Cloud で新しいデータ ストリームを設定するときは、スキーマ レビュー プロセス中に選択するデータ カテゴリを慎重に検討することが重要です。プロファイル カテゴリは個人またはアカウントに関する説明データに最適で、エンゲージメント カテゴリはインタラクションや動作を記録するのに最適です。データがこれらのカテゴリのいずれにも当てはまらない場合は、[その他] オプションを使用できます。
データ ストリームのカテゴリは一度選択すると変更できないため、慎重に選択することが重要です。適切なカテゴリを選択することで、データを効果的に構造化し、Salesforce Data Cloud の潜在能力を最大限に活用して、洞察力を高め、顧客体験をパーソナライズすることができます。