リテイク２観点

・時間はかりながら90分のシナリオを解く
・時間かかりそうなものはスキップしてQAでリカバリ
・どう解釈したからこう回答したというプレゼン
・データモデルと移行要件、ガバナンスは飛ばし、アクセス要件は少し読む。（たまにトランスレーションワークベンチなどあるため）
・Orgをどう決めたか、ざっくりER、俯瞰図、ソリューションに回答を書く
・「どう解釈したから、こう回答したよ」と話すこと。

Org戦略の観点

Chatterの利用

・組織が分かれるとChatterでやり取りできない。
・代替はSlack、Teamsなど

標準レポートの利用

・その組織のデータを参照する。マルチだとレポートに含められない。

規制要件

・国ごとの権限が厳しく１Orgにできない、セキュリティ上Orgを分ける必要があるケース

データ件数（顧客も数十万件程度）

・データ件数が多すぎるとマルチオルグも検討（そうするとガバナに抵触しづらくなる）

データ連携や認証

・マルチオルグだとマスタの持ち方やSSO、ルーティングなど、複雑なポイントが増える

ガバナンス

・1Orgのほうが移送難易度が高い（ほかのアプリへの影響を考慮）、マルチのほうがシンプル。

その他

・トランスレーションワークベンチやマルチ通貨を使い、他言語・他通貨対応する。（1Orgの理由に利用）
　※マルチ通貨は商談の完了予定日でその時点の価格が決まる。

オブジェクト（簡易）※最終試験ではもっと細かく理解必要　

SalesCloud/ServiceCloud/FieldService

・1→N
・赤：主従関係

分析要件のPros／Cons：要有識者確認

しっかり、XXだからCRM Analyticsにしました、という説明をすること。

#	実装方針	適応要件
1	標準レポート	組織内のデータを分析する場合。サマリレポート、リストなど。
2	分析スナップショット	定期的に別テーブルに断面を保持するので、トレンドレポートを見たいケース。※2,000件までしか1度にスナップショットできないなどの制限あり。
3	CRM Analytics	標準レポートではタイムアウトしかねないLDVデータの分析、外部システムのデータソース含めた分析、アドホックな分析など高度なユーザビリティを求めているケース、断面の明細をドリルダウンしたいケース、すべての（大量）データの傾向分析をしたい、BIツールのユースケース
4	Einsteinディスカバリー	ビジネスデータに関するインサイトを識別し、表面化して視覚化するための統計モデリングと機械学習により、ビジネスインテリジェンスを増強するものです