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Data-Con-101 Prüfungen & Data-Con-101 Fragen&Antworten
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Salesforce Data-Con-101 Prüfungsplan:
| Thema | Einzelheiten |
|---|---|
| Thema 1 |
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| Thema 2 |
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| Thema 3 |
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| Thema 4 |
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| Thema 5 |
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Salesforce Certified Data Cloud Consultant Data-Con-101 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q103-Q108):
103. Frage
A company wants to test its marketing campaigns with different target populations.
What should the consultant adjust in the Segment Canvas interface to get different populations?
- A. Direct attributes and related attributes
- B. Segmentation filters, direct attributions, and data sources
- C. Direct attributes, related attributes, and population filters
- D. Population filters and direct attributes
Antwort: C
Begründung:
Segmentation in Salesforce Data Cloud:
The Segment Canvas interface is used to define and adjust target populations for marketing campaigns.
Reference: Salesforce Segment Canvas Documentation
Elements for Adjusting Target Populations:
Direct Attributes: These are specific attributes directly related to the target entity (e.g., customer age, location).
Related Attributes: These are attributes related to other entities connected to the target entity (e.g., purchase history).
Population Filters: Filters applied to define and narrow down the segment population (e.g., active customers).
Reference: Salesforce Segmentation Guide
Steps to Adjust Populations in Segment Canvas:
Direct Attributes: Select attributes that directly describe the target population.
Related Attributes: Incorporate attributes from related entities to enrich the segment criteria.
Population Filters: Apply filters to refine and target specific subsets of the population.
Example: To create a segment of "Active Customers Aged 25-35," use age as a direct attribute, purchase activity as a related attribute, and apply population filters for activity status and age range.
Reference: Salesforce Segment Canvas Tutorial
Practical Application:
Navigate to the Segment Canvas.
Adjust direct attributes and related attributes based on campaign goals.
Apply population filters to fine-tune the target audience.
Reference: Salesforce Marketing Cloud Segmentation Best Practices
104. Frage
Which two common use cases can be addressed with Data Cloud?
Choose 2 answers
- A. Harmonize data from multiple sources with a standardized and extendable data model.
- B. Understand and act upon customer data to drive more relevant experiences.
- C. Govern enterprise data lifecycle through a centralized set of policies and processes.
- D. Safeguard critical business data by serving as a centralized system for backup and disasterrecovery.
Antwort: A,B
Begründung:
Data Cloud is a data platform that can help customers connect, prepare, harmonize, unify, query, analyze, and act on their data across various Salesforce and external sources. Some of the common use cases that can be addressed with Data Cloud are:
Understand and act upon customer data to drive more relevant experiences. Data Cloud can help customers gain a 360-degree view of their customers by unifying data from different sources and resolving identities across channels. Data Cloud can also help customers segment their audiences, create personalized experiences, and activate data in any channel using insights and AI.
Harmonize data from multiple sources with a standardized and extendable data model. Data Cloud can help customers transform and cleanse their data before using it, and map it to a common data model that can be extended and customized. Data Cloud can also help customers create calculated insights and related attributes to enrich their data and optimize identity resolution.
The other two options are not common use cases for Data Cloud. Data Cloud does not provide data governance or backup and disaster recovery features, as these are typically handled by other Salesforce or external solutions.
Learn How Data Cloud Works
About Salesforce Data Cloud
Discover Use Cases for the Platform
Understand Common Data Analysis Use Cases
105. Frage
Northern Trail Outfitters uploads new customer data to an Amazon S3 Bucket on a daily basis to be ingested in Data Cloud. Based on this, a calculated insight is created that shows the total spend per customer in the last
30 days.
In which sequence should each process be run to ensure that freshly imported data is ready and available to use for any segment?
- A. Calculated Insight > Refresh Data Stream > Identity Resolution
- B. Refresh Data Stream > Calculated Insight > Identity Resolution
- C. Identity Resolution > Refresh Data Stream > Calculated Insight
- D. Refresh Data Stream > Identity Resolution > Calculated Insight
Antwort: D
Begründung:
To ensure that freshly imported data is ready and available for use in any segment, the processes should be run in the following sequence: Refresh Data Stream > Identity Resolution > Calculated Insight . Here's why:
Understanding the Requirement
Northern Trail Outfitters uploads new customer data daily to an Amazon S3 bucket, which is ingested into Data Cloud.
A calculated insight is created to show the total spend per customer in the last 30 days.
The goal is to ensure that the data is properly refreshed, resolved, and processed before being used in segments.
Why This Sequence?
Step 1: Refresh Data Stream
Before any processing can occur, the data stream must be refreshed to ingest the latest data from the Amazon S3 bucket.
This ensures that the most up-to-date customer data is available in Data Cloud.
Step 2: Identity Resolution
After refreshing the data stream, identity resolution must be performed to merge related records into unified profiles.
This step ensures that customer data is consolidated and ready for analysis.
Step 3: Calculated Insight
Once identity resolution is complete, the calculated insight can be generated to calculate the total spend per customer in the last 30 days.
This ensures that the insight is based on the latest and most accurate data.
Other Options Are Incorrect :
B). Refresh Data Stream > Calculated Insight > Identity Resolution : Calculated insights cannot be generated before identity resolution because they rely on unified profiles.
C). Calculated Insight > Refresh Data Stream > Identity Resolution : Calculated insights require both fresh data and resolved identities, so this sequence is invalid.
D). Identity Resolution > Refresh Data Stream > Calculated Insight : Identity resolution cannot occur without first refreshing the data stream to bring in the latest data.
Conclusion
The correct sequence is Refresh Data Stream > Identity Resolution > Calculated Insight , ensuring that the data is properly refreshed, resolved, and processed before being used in segments.
106. Frage
Which statement about Data Cloud's Web and Mobile Application Connector is true?
- A. Any data streams associated with the connector will be automatically deleted upon deleting the app from Data Cloud Setup.
- B. The connector schema can be updated to delete an existing field.
- C. The Tenant Specific Endpoint is auto-generated in Data Cloud when setting the connector.
- D. A standard schema containing event, profile, and transaction data is created at the time the connector is configured.
Antwort: C
Begründung:
The Web and Mobile Application Connector allows you to ingest data from your websites and mobile apps into Data Cloud. To use this connector, you need to set up a Tenant Specific Endpoint (TSE) in Data Cloud, which is a unique URL that identifies your Data Cloud org. The TSE is auto-generated when you create a connector app in Data Cloud Setup. You can then use the TSE to configure the SDKs for your websites and mobile apps, which will send data to Data Cloud through the TSE. References: Web and Mobile Application Connector, Connect Your Websites and Mobile Apps, Create a Web or Mobile App Data Stream
107. Frage
Cumulus Financial is currently using Data Cloud and ingesting transactional data from its backend system via an S3 Connector in upsert mode. During the initial setup six months ago, the company created a formula field in Data Cloud to create a custom classification. It now needs to update this formula to account for more classifications.
What should the consultant keep in mind with regard to formula field updates when using the S3 Connector?
- A. Data Cloud will update the formula for all records at the next incremental upsert refresh.
- B. Data Cloud does not support formula field updates for data streams of type upsert.
- C. Data Cloud will only update the formula on a go-forward basis for new records.
- D. Data Cloud will initiate a full refresh of data from $3 and will update the formula on all records.
Antwort: D
108. Frage
......
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