book

Salesforce Data Cloud práctico

Name: Salesforce Data Cloud práctico
Author: Joyce Kay Avila
ISBN: 9781098188948

by Joyce Kay Avila

September 2024

Intermediate to advanced

450 pages

13h 45m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

Read now

Unlock full access

Prólogo
Prefacio
El año de la nube de datos¿A quién va dirigido este libro?Objetivos del LibroNavegar por el LibroEjemplos de códigosConvenciones utilizadas en este libroAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
1. Orígenes de Salesforce Data Cloud
Evolución de la plataforma Data Cloud de SalesforceDónde encaja Salesforce Data Cloud en la pila tecnológica de SalesforceDónde encaja la plataforma de datos de clientes en la pila MartechLa pila Martech moderna de hoyEl futuro de la pila MartechEl problema de los datos de los clientesDatos de clientes conocidosDatos de audiencia desconocidosEncajar las piezasCookies de marketing digitalCookies de primera, segunda y tercera parteEl futuro de las cookiesConstruir una estrategia de datos de primera parteAmpliación de la Estrategia de Datos de Primera ParteSalas limpias de datos y plataformas de datos de clientes trabajando juntosEnfoques de adquisición de plataformas de datos de clientes¿Construir, comprar o componer?Limitar el enfoquePlataformas componibles de datos de clientes frente a una suite de plataformas de datos de clientesOtras consideraciones sobre costes y rendimientoResumen
2. Fundamentos de Salesforce Data Cloud
Consideraciones especiales para los arquitectosCasos prácticos de patrones basados en datosConsideraciones para crear una plataforma basada en datosRecursos bien diseñados de SalesforceMapa de Capacidades Técnicas de la Nube de DatosAspectos funcionales clave de la Nube de DatosConceptos generales de datos claveCómo funciona la Nube de DatosConectar Nubes MúltiplesEspacios de datosGestión del ciclo de vida de las aplicaciones con SandboxesSalesforce AppExchange y Kits de datosBajo el capó: detalles técnicos de la Nube de DatosCómo está diseñada la nube de datos en Amazon Web ServicesAlmacenamiento por capasIngestión y procesamiento de datos casi en tiempo realCaracterísticas únicas del almacén de datosNube de datos Entidades de datosPaquetes de datos de inicioResumen
3. Actividades de valor empresarial
Conseguir objetivos con la democratización de los datos y la IAConstruir tu vocabulario de la Nube de DatosProceso de creación de valorActividades de Valor Clave de la Nube de DatosEnriquecimiento de la Nube de DatosGran recurso de base de modelos lingüísticos para datos estructuradosAumentar la búsqueda de grandes modelos lingüísticos con grafos de datos y bases de datos vectorialesAcciones de datos y flujos activados por la nube de datosActivación de segmentosInteligencia Artificial Inteligencia PredictivaAnalítica y visualización inteligente de datosRepositorio Unificado de ConsentimientoExtracción programática de datosCompartir datos bidireccionalmente con plataformas de datos externasEnlazar modelos lingüísticos grandes personalizadosOtras actividades de valor claveQué no es la Nube de DatosValor por funcionesValor al más alto nivel granularValor a nivel agregadoOtras funciones críticasProceso de Gestión del Cambio: Un ingrediente necesarioValor de un socio de implementación de SalesforceHistorias de usuarios y gestión de proyectos¿Quién decide?Valor en acción: Enfoque industrialIndustria de viajes, transporte y hosteleríaOtras industriasResumen
4. Conceptos básicos de administración y aprovisionamiento por primera vez
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberUsuarios de la Nube de DatosAdministrador de Nube de Datos y Usuario de Nube de DatosAdministradores de Marketing en la Nube de DatosResponsables de Marketing de la Nube de DatosEspecialistas en marketing de la nube de datosEspecialistas en marketing de la nube de datosConfigurar por primera vez la Plataforma de Datos en la NubeConfigurar el usuario administradorAprovisionamiento de la Plataforma en la Nube de DatosCrear perfiles y configurar usuarios adicionalesConexión a las nubes relevantes de SalesforceMás allá de lo básico: Gestionar el acceso a las funcionesCreación de conjuntos de permisos personalizados de Data CloudAprovechar las normas de uso compartido de la nube de datosResumen
5. Opciones del menú Nube de Datos
Capacidades básicasObjetivos de activaciónActivacionesIdeas calculadasTarjetas de consumoCuadros de mandoDatos Objetivos de acciónAcciones de datosExplorador de datosGráficos de datosObjetos del lago de datosModelo de datosObjetivos de la cuota de datosDatos compartidosEspacios de datosFlujos de datosTransformaciones de datosEstudio Einstein (también conocido como Model Builder)Resoluciones de identidadExplorador de perfilesEditor de consultasInformesÍndice de búsquedaSegmentosResumen
6. Ingestión y almacenamiento de datos
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberVer objetos de la Nube de Datos mediante el Explorador de DatosIngesta de fuentes de datos mediante flujos de datosConectores de ingesta casi en tiempo realConectores de ingesta de fuentes de datos por lotes: Nubes de SalesforceFuentes de datos por lotes Conectores de ingesta: Almacenamiento en la nubeConectores de plataforma externaOtros conectores para la ingesta por lotesBorrar Registros Ingeridos de la Nube de DatosVer objetos del lago de datosAcceder a Fuentes de Datos mediante la Federación de DatosResumen
7. Modelización de datos
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberPerfiles de datosClasificación de los datos de origenDescriptores de datosCategorías de datosCampos inmutables de fecha y fecha-horaCategorización de datosModelo estándar de Salesforce Data CloudMaterias principalesAmpliación del modelo de datos estándar de Nube de DatosModelo de datos de consentimiento de SalesforceConsentimiento GlobalCanal de compromiso ConsentimientoPunto de contacto ConsentimientoUso de los datos Finalidad ConsentimientoGestión del consentimiento por marcaAPI de consentimientoResumen
8. Transformaciones de datos
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberTransformaciones de datos en flujoCasos de uso de la transformación de datos en flujoConfigurar y gestionar transformaciones de datos en flujoFunciones y operadores de transformación de datos en flujoTransformaciones en flujo frente a transformaciones por lotesTransformación de datos por lotesCasos prácticos de transformación de datos por lotesConfigurar y gestionar transformaciones de datos por lotesTipos de nodos de transformación de datos por lotesLimitaciones y buenas prácticas de la Transformación de Datos por LotesTrabajos de transformación de datosResumen

9. Mapeo de datos
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberMapeo de datosAsignaciones necesariasEl Lienzo de Mapeo de CamposRelaciones entre los objetos del modelo de datosUtilizar el Explorador de datos para validar los resultadosResumen
10. Resolución de identidad
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberConjuntos de reglas de resolución de identidadesCrear conjuntos de reglas de identidadBorrar conjuntos de reglas de identidadEstados del conjunto de reglas para el trabajo actualEstados del conjunto de reglas para el último trabajoConfiguraciones de conjuntos de reglas mediante reglas coincidentesTipos de reglas de concordanciaConfigurar reglas de concordancia de resolución de identidadReglas de concordancia por defectoUso de identificadores de partes en las reglas de emparejamientoConfiguraciones de conjuntos de reglas mediante reglas de reconciliaciónReglas de conciliación por defectoEstablecer una regla de conciliación por defectoAplicar una regla de conciliación diferente a un campo específicoAdvertencias de la Regla de ConciliaciónPerfiles anónimos y conocidos en la resolución de identidadesResumen de la Resolución de IdentidadValidar y optimizar la resolución de identidadesResumen
11. Consumir y actuar con datos Datos en la nube
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberPerspectivas de la Nube de DatosCrear ideasUtilizar InsightsEnriquecimiento de la Nube de DatosLista de enriquecimientos relacionadosCopiar enriquecimientos de campoAcciones de datos y flujo desencadenado por la nube de datosDefinir un objetivo de acción de datosSeleccionar el objeto principal de la acción de datosEspecificación de las reglas de eventos de acción de datosDefinir las reglas de acción para la acción de datosEnriquecer las acciones de datos con gráficos de datosExtraer datos mediante programaciónResumen
12. Segmentación y activación
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberExplicación de la segmentación y la activaciónDefinición de los objetivos de activaciónCrear un segmentoInterfaz de usuario del Constructor de SegmentosCreación de segmentos EinsteinSegmentos creados mediante APISegmentación avanzadaPublicar un segmentoActivar un segmentoPuntos de contactoActivar atributos directos y relacionadosFiltros de activaciónIdeas calculadas en la activaciónTipos de actualización de activaciónSolución de errores de activaciónObjetos del Modelo de Datos Específicos de SegmentoObjetos del modelo de datos de pertenencia a segmentos de los segmentos publicadosActivación Audiencia Modelo de Datos Objetos de Segmentos ActivadosConsulta e informes de segmentosBuenas prácticas de segmentación y activaciónResumen
13. La Plataforma Einstein 1 y la Red de Socios de Copia Cero
Cómo empezarTrabajo previoLo que debes saberSalesforce EinsteinPlataforma Einstein 1Modelador EinsteinEinstein Prompt BuilderConstructor de Copilotos EinsteinAumentar la búsqueda de grandes modelos lingüísticosUso de gráficos de datos para búsquedas casi en tiempo realUtilización de bases de datos vectoriales para datos no estructuradosRed de Socios de Copia CeroMétodos tradicionales para compartir datosSocios tecnológicos de Copia CeroTrae tu propio lagoTrae tu propio modeloResumenEl camino por recorrerContinuar el viaje de aprendizaje Sigue abriendo camino
A. Orientaciones para la implantación de la Nube de Datos
Directrices generalesFase de evaluaciónFases de descubrimiento y diseñoAplicación y pruebas
B. Compartir externamente los datos de la Nube de Datos con otras herramientas y plataformas
Glosario
Índice
Sobre el autor

Overview

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Aprende a implementar y gestionar una moderna plataforma de datos de clientes (CDP) a través de la plataforma Salesforce Data Cloud. Este práctico libro proporciona una visión global que muestra a arquitectos, administradores, desarrolladores, ingenieros de datos y profesionales del marketing cómo ingerir, almacenar y gestionar datos de clientes en tiempo real.

La autora Joyce Kay Avila demuestra cómo utilizar los conectores nativos de Salesforce, el modelo de datos canónico y la capa de confianza integrada de Einstein para acelerar la obtención de valor. Aprenderá a aprovechar la funcionalidad de bajo código/sin código de Salesforce para construir de forma experta una base de Data Cloud que libere el poder de los datos estructurados y no estructurados. Utiliza las herramientas de Data Cloud para crear tus propios modelos predictivos o aprovecha las plataformas de aprendizaje automático de terceros como Amazon SageMaker, Google Vertex AI y Databricks.

Este libro te ayudará:

Desarrollar un plan para ejecutar un proyecto de CDP con eficacia y eficiencia
Conectar Data Cloud a fuentes de datos externas y construir un Modelo de Datos Cliente 360
Aprovechar las capacidades de intercambio de datos con Snowflake, BigQuery, Databricks y Azure
Utiliza las funciones de Salesforce Data Cloud para la resolución de identidades y la segmentación
Crea perspectivas calculadas, de flujo continuo, de visualización y predictivas
Utiliza gráficos de datos para potenciar las funciones de Salesforce Einstein
Aprende las mejores prácticas de Data Cloud para todas las fases del ciclo de vida de desarrollo

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.

Read now

Unlock full access

More than 5,000 organizations count on O’Reilly

O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.

Julian F.

Head of Cybersecurity

I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.

Addison B.

Field Engineer

I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.

Amir M.

Data Platform Tech Lead

I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.

Mark W.

Embedded Software Engineer

Publisher Resources

ISBN: 9781098188948

Cloud Computing

Data Engineering

Data Science

AI & ML

Programming Languages

Software Architecture

IT/Ops

Security

Design

Business

Soft Skills