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Qlik資訊|如何通過現代云數據倉庫來擴大Salesforce?

翻譯|行業(yè)資訊|編輯:況魚杰|2021-01-12 11:15:45.813|閱讀 304 次

概述:十多年來,Salesforce客戶關系管理(CRM)解決方案一直是幾乎所有業(yè)務的中心。 但是,盡管它非常適合提高運營效率,但許多人發(fā)現將其用于多維數據分析具有挑戰(zhàn)性。這篇文章描述了如何通過現代云數據倉庫來擴大您的Salesforce足跡來彌合這種差距。

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十多年來,Salesforce客戶關系管理(CRM)解決方案一直是幾乎所有業(yè)務的中心。 但是,盡管它非常適合提高運營效率,但許多人發(fā)現將其用于多維數據分析具有挑戰(zhàn)性。這篇文章描述了如何通過現代云數據倉庫來擴大您的Salesforce足跡來彌合這種差距。


Salesforce位于您的業(yè)務中心

Salesforce無疑是軟件即服務的先驅,如今您很難找到不使用它的企業(yè)。 此外,當前的Salesforce產品已經超越了傳統CRM的范圍,幾乎涵蓋了客戶交互過程的每個方面,如下圖所示。

但是,并非每家公司都使用所有Salesforce模塊來運行其業(yè)務,并且找到不同解決方案的組合并不少見。 在那種情況下,傳統觀點認為,每個系統都會將客戶數據輸入到Salesforce中,從而使該平臺成為運營洞察力的“重心”。

因此,使用Salesforce回答常見的操作問題相對容易:

  • “本季度歐洲的銷售預測是什么?”
  • “本月售出了多少產品?”
  • “哪些客戶有客戶支持票?”
  • “營銷活動產生了多少線索?”


存儲在Saleforce有什么問題?

如果所有的業(yè)務數據都存儲在Salesforce中,會有什么問題?

  • 首先,并非您的所有業(yè)務數據都屬于或需要存在于Salesforce中。在沒有特定業(yè)務原因的情況下復制不必要的數據只會使Salesforce實例的大小膨脹,并增加存儲成本。
  • 其次,Salesforce是針對交易而非分析進行優(yōu)化的應用程序。每個“數據庫表”都是一個具有字段和參考數據的對象。例如,“帳戶”對象可以具有許多其他對象的引用。因此,執(zhí)行復雜的分析非常困難且執(zhí)行緩慢。
  • 最后,Salesforce數據模型并不總是包含完整的記錄歷史記錄,這意味著幾乎不可能進行多維歷史記錄報告。在維建模中,數字和文本數據作為事實和屬性存儲在星型模式中。每個維度在事務數據上提供了不同的視角或軸。

例如,假設我們決定記錄零售商店中的銷售交易。在Salesforce模型中,在寄存器處進行的每筆交易都記錄為銷售或退貨“訂單”對象。該對象可以標識產品,客戶,帳戶和交易日期。在維模型中,您可以輕松地按產品,客戶,日期或它們的某種組合檢查所有交易。產品,客戶和日期被視為交易數據的維度。

總而言之,這是關于何時使用在線事務處理(OLTP)以及何時使用在線分析處理(OLAP)的古老討論。


使用Salesforce數據增強您的倉庫

翻版腳本并將數據倉庫放在決策中心的最佳時機再合適不過了。 這是因為有幾種出色的云數據倉庫產品可供選擇。 諸如Amazon Redshift,Azure Synapse,Google BigQuery和Snowflake Cloud Data Platform的解決方案都是彈性的,按需付費的自助服務選項。因此,現在您可以將團隊完成工作所需的數據導入Salesforce,同時讓相關的分析系統處理專業(yè)報告。


數據映射方法

許多從業(yè)人員會告訴您,Salesforce數據模型非常靈活并且易于定制。但是,每個實施倉庫的公司通常都定義一個數據模型以適合其整個組織的報告需求。因此,將Salesforce數據添加到組織數據模型中的效率要比其他方法(即上圖中的黑線)高得多。


將Salesforce與數據倉庫同步

使用Salesforce數據填充和更新數據倉庫需要幾個階段。 第一階段稱為“初始加載”,它提取大量Salesforce數據并將其放入倉庫。第二階段著重于通過增量Salesforce更改使數據倉庫保持最新狀態(tài)。


初始負荷

毫不奇怪,有很多選擇可以用Salesforce數據加載數據倉庫。 最常見的情況如下:

  • 手動CSV提取和加載–這是使用Salesforce數據加載器將對象導出到CSV文件的最基本和手動的技術。
  • 批量API –如果您有一位熟悉Salesforce批量API的開發(fā)人員,則這是另一種選擇。 開發(fā)人員編寫查詢,以JSON或XML格式返回Salesforce數據集,然后可以將其手動或以編程方式加載到數據倉庫中。
  • ETL – ETL工具在可靠性,功能性,可伸縮性,可用性和價格方面差異很大。 但是,它們都以批處理方式工作,并且需要成功加載數據表中的目標表。
  • CDC –許多變更數據捕獲(CDC)解決方案將提供“初始加載”功能,該功能為Salesforce對象生成DDL,在數據倉庫中創(chuàng)建表并加載初始Salesforce數據集。


增量更新

毫不奇怪,還有多種方法可以使倉庫保持最新數據。 它們如下:

  • 批處理ETL –此過程按計劃執(zhí)行ETL流程,以查找自上次運行該過程以來對Salesforce對象的更改。
  • “ Salesforce事件” –最簡單的事件是“工作流規(guī)則”,可以在創(chuàng)建,刪除或更新對象時觸發(fā)。 然后,規(guī)則可以調用出站消息,該出站消息配置為通過Heroku應用程序更新外部數據倉庫。
  • CDC流-在過去的幾年中,Salesforce提供了本機CDC選項,其工作方式與工作流規(guī)則類似。 Salesforce發(fā)布更改事件,這些更改事件可以實時同步到外部數據存儲。

CDC的優(yōu)點是可以實時更新外部系統,從而使目標數據保持最新狀態(tài)。


將Salesforce CDC與Qlik Replicate一起使用

可以說,最好的數據移動方法是將Qlik Replicate與Salesforce CDC一起使用,因為這使您能夠在各種各樣的異構數據庫,數據湖和數據倉庫平臺之間流傳輸數據更改,而不僅僅是Salesforce。另外,Qilk Replicate的無代理解決方案可輕松高效地移動數據,而不會影響生產數據系統的性能。 


使用Qlik數據集成平臺的數據倉庫自動化

要考慮的另一個重要問題是倉庫自動化。數據倉庫自動化(DWA)可以加速和簡化數據倉庫的生命周期,從而更快地獲得洞察力。

盡管DWA的范圍超出了本文章的范圍,但這里提一下,Qlik Data Integration平臺可自動執(zhí)行整個數據倉庫生命周期,以加快可用于分析的數據的可用性,Qlik的模型驅動方法通過自動化數據倉庫流水線的每個步驟(從數據建模和實時提取到數據集市的創(chuàng)建和受控制的數據使用),來幫助數據工程師兌現敏捷數據倉庫的承諾。

簡而言之,通過將Salesforce數據與DWA相結合,您可以提高數據倉庫的準確性和效率,從而為業(yè)務帶來可觀的增長。

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Qlik的愿景是一個數據素養(yǎng)的世界,每個人都可以使用數據來改善決策并解決他們最具挑戰(zhàn)性的問題。只有Qlik提供端到端的實時數據集成和分析解決方案,以幫助組織訪問所有數據并將其轉化為價值?;鄱甲鳛镼lik官方的中國合作伙伴,我們?yōu)镼lik的中國用戶提供產品授權與實施、定制分析方案、技術培訓等服務,旨在讓中國企業(yè)的每個Qlik用戶都能探索出數據的價值,讓企業(yè)形成分析文化。了解更多信息,請咨詢


標簽:數據倉庫

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文章轉載自:Qlik

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