作为 Salesforce Winter '24 版本的一部分,Salesforce 宣布了其新的数据共享功能。数据不是复制,而是在 Snowflake 和 Salesforce Data Cloud 之间“共享”,无需 ETL(提取转换加载)。这消除了查询时间和数据同步延迟等缺点,并使数据的使用和分析变得即时。
简而言之,该集成允许用户和 Einstein 等 AI 功能实时访问数据。一旦即将推出的 Bring-Your-Own-Lake (BYOL) 数据联合启动,这将是完全双向的。
Salesforce Data Cloud 和 Snowflake 的用例
显然,由于各行各业的企业都可以获得广泛的数据,因此将数据云和 Snowflake 结合起来的用例是无穷无尽的。其中最明显的几个是:
使用数据云中的交易客户数据以及通过 POS 或电子商 乌干达电报购物数据 务平台收集并存储在 Snowflake 中的产品数据。深入了解购买行为和产品类别,为报告和机器学习提供信息。
使用“雪花市场”中的第三方数据分析存储在数据云中的销售云数据;雪花市场是包含来自第三方提供商的实时数据集的用户资源。第一方数据和第三方数据的结合可以为战略、销售策略提供信息,并最终带来更多的销售和收入。
使用数据云中的客户数据点审查 Snowflake 中的高级网站数据,以运行明智、复杂且由人工智能驱动的细分并实现更好的营销转化率。
希望这篇博客文章清楚地表明,这不是“Salesforce Data Cloud 与 Snowflake”,而是“Salesforce Data Cloud和Snowflake”!
作为真正能够将数据仓库和激活提升到新水平的互补软件,任何有抱负的企业都应该探索这两种选择。
如果您想讨论Salesforce Data Cloud或如何将其与 Snowflake 集成和使用,请联系我们。我们拥有数据科学家和经过认证的 Salesforce 开发人员,随时准备为您提供帮助!
对于新账户,在连接平台(无论是 Salesforce 还是第三方平台)之前,仍有许多基础工作要做。如果仓促行事,就像任何新软件实施一样,您最终可能会遇到由不准确的数据、不可靠的分析以及现有平台的其他问题引起的问题,这些问题会破坏您闪亮的新工具。
从积极的一面来看,如果您一直遵循以下方面的最佳做法:
平台集成和同步
数据收集
数据库卫生
潜在客户管理
活动跟踪和报告
营销自动化和客户旅程
业务部门配置(如果相关)
你应该已经准备好了。
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