データ クラウドの 3 つのデータ ストリーム カテゴリとは何ですか?

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+ [Changing type of a DMO from Engagement to Other](https://trailhead.salesforce.com/trailblazer-community/feed/0D5KX00000PWCcD)

削除してからでないと変更できないかもしれない

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+ [Data Cloud のデータオブジェクト](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.c360_a_data_lake_objects.htm&type=5)

|オブジェクト	|説明	|注意|
|:------------------------------|:-------------------------------|:-------------------|
|データレークオブジェクト (DLO)	|Data Cloud に取り込まれるデータのコンテナ。	|DLO は、Data Cloud に取り込まれたデータから自動的に作成されますが、手動で作成することもできます。|
|非構造化データレイクオブジェクト (UDLO)	|Data Cloud で参照される非構造化データのコンテナ。	|エイリアムLO は手動で作成されます。|
|データモデルオブジェクト (DMO)	|データストリーム、インサイト、その他のソースから作成されたデータのハーモナイズされたグルーピング。|	DLO は DMO にマッピングされます。|
|非構造化データモデルオブジェクト (UDMO)	|非構造化データソースから作成されたデータのグループ。	|1 つの ID は、既存の ID または新しい ID に自動的にマッピングされます。|
|外部データレイクオブジェクト	|外部データソースから統合されたデータのメタデータを含むストレージコンテナ。	|外部 DLO は参照として機能し、外部データソースに物理的に保存されているデータにポイントします。|


変換されたデータを保存するデータ レイク オブジェクト (DLO) を編集し、それをデータ モデル オブジェクト (DMO) にマップします。データ レイク オブジェクトは、Data Cloud に取り込まれるデータのコンテナーです。

DLO:Contact_Home

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/c1449a61-52ba-51db-7779-544ff53f18fd.png)

検索するとこの取引先Idがありますね。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/101001ef-a422-e1b0-adc7-923d911cb973.png)


https://successjp.salesforce.com/article/NAI-001019

**データレイクオブジェクト（DLO）**
DLOはData Cloud に取り込まれたデータを格納するコンテナです。

データストリーム（データソースとの接続）が作成されると、Data Cloudによって自動的に作成されます。（手動で作成することも可能）

DLOには、未加工のソースデータに加え、取り込みの際やバッチ処理などで変換がされたデータが格納されるケースもあります。

**データモデルオブジェクト（DMO）**
DMOは、データソースから作成されたデータのグループです。
DLOからDMOにデータをマッピングすることで、様々なデータソースから取り込んだデータをData Cloudで定義したデータモデルに統合し、セグメント化やデータ分析などにデータを活用することが可能となります。

# データ クラウドの 3 つのデータ ストリーム カテゴリとは何ですか?

+ [What Are the 3 Data Stream Categories in Data Cloud?](https://www.salesforceben.com/what-are-the-data-stream-categories-in-data-cloud/)

データ取り込み用に Data Cloud で新しいデータ ストリームを作成する場合は、6 つの手順に従う必要があります。3 番目の手順では、スキーマ レビュー ダイアログ ページに移動し、左側のパネルでデータ ストリームの「カテゴリ」プロパティを定義します (フィールドの選択と、右側でオプションで数式フィールドの作成を行う)。

データ カテゴリは、このデータ ストリームのデータが Data Cloud データ モデルでどのように使用されるかを定義します。これは簡単な作業ではないので注意してください。選択すると、このデータ ストリームのカテゴリは変更できなくなります。(その場合は、データ ストリームを削除して最初からやり直す必要があります。)

# データ ストリーム カテゴリ 

選択できるデータ ストリーム タイプは、**プロファイル、エンゲージメント、その他**という3 つです。それぞれをいつ使用するかを見てみましょう。

注:このガイドでは「attributes(属性)」という用語が使われます。これらは基本的に、Data Cloud がデータを保存するフィールドです。データ ストリームを作成するときは、データ ストリーム オブジェクト (DSO) を作成します。ストリームがアクティブになると、ストリームからのデータがデータ レイク オブジェクト (DLO) に到着します。

取り込んだら、データ ストリーム オブジェクト (DSO) をデータ モデル オブジェクト (DMO) にマッピングして、つまり、属性をリレーショナル データ モデルにマッピングして、ニーズに合わせてデータをモデル化します。 

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/40eddab6-7ac8-065e-883a-6222b64b6a9a.png)


# プロフィールデータ 
データ ストリーム スキーマのレビュー ダイアログ ページに到達すると、プロファイルがデフォルトで選択されます。 

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/c92057d3-2f31-62c7-541e-2618b53e2f8c.png)


プロファイルを選択し続けるための「経験則」は次のとおりです。

+ データは人口統計データであり、連絡先（電子メール、電話、住所など）やプロフィール属性（靴のサイズ、性別など）が含まれます。 
+ データ セットには、CRM レコード ID など、各データ行を一意に識別できる ID を持つ個人が含まれます。これが個人 ID 値となり、後の段階でデータ モデル オブジェクト (DMO) を他の DMO にリンクするために使用されます。
+ 本質的に、プロファイル カテゴリ データは、プロファイルの統合 (「ゴールデン レコード」のコンパイル) の出発点として適しており、その後は、エンゲージメント (およびその他の) データと組み合わせることができる「人」レコードを扱うため、セグメンテーションに適しています。 

:::note
なんとなくマスターデータみたいな感じがしますね。
:::

# エンゲージメントデータ 

エンゲージメント データは行動に基づくもので、Web サイトのアクティビティ、オンライン購入など、個人がブランドとやり取りする際に生成されます。取り込んでモデル化すると、この一連のエンゲージメント ポイントをつなぎ合わせて、時間の経過に伴う個人の行動 (好みや、製品やサービスを購入する可能性) を判断できます。  

行動的であるということは、エンゲージメントが特定の時点で発生することを意味します。データセットの DateTimeフィールドがこれを表します。

エンゲージメント データ ストリームの特徴は、次のようにまとめられます。 

+ データセットにはDateTimeフィールドが存在します。これは、データ ストリーム スキーマのイベント日付フィールドとして定義されます。つまり、このフィールドはエンゲージメントの識別子 (つまり、データテーブル内の 1 つの行を別の行と区別する値) になります。 
+ データ ストリームを設定した後は、イベント日付フィールドを変更することはできません。代わりに、データ ストリームを削除して最初からやり直す必要があります。 
+ DateTimeフィールドを有効なイベント日付値にするには、時刻部分とタイム ゾーンを含める必要があります。タイム ゾーンを含めないと、デフォルトで UTC ゾーンに設定され、非常に不正確になる可能性があります。 

:::note
トランザクションデータのような
:::

ただし、何よりも重要な概念が 1 つあります。イベント日付の値は不変 です。つまり、この DateTime 値は変更されず、時間的に固定されます。不変の値は、エンゲージメントが発生した時点を表します。 

+ 不変の値の例:取引日、サブスクリプション登録日。   
+ 変更可能な値の例:最終更新日、ファイル抽出日。 

不変値と可変値の違いを理解することで、「その他」データ カテゴリの目的を理解するのに役立ちます。 

# その他のデータ 
「その他」カテゴリは、次のシナリオに対応します。 

+ データタイプのミックスとマッチ:プロフィールデータとエンゲージメントデータを組み合わせたデータセットがあるかもしれません
+ 変更可能なエンゲージメント データ:変更可能な日付フィールド (つまり、変更可能な DateTime フィールド) を含むエンゲージメント データがあります。 
+ その他のデータ:人口統計データでも行動データでもないデータ (例: 空港の場所やコード)。 


# 追加の事実と考慮事項

+ 選択すると、データ ストリームのカテゴリを変更することはできません (データ ストリームを削除して、最初からやり直す必要があります)。
+ エンゲージメント データ ストリームのイベント日を決定する場合も同様です(削除して最初からやり直します)。 
+ スキーマ レビュー ダイアログ ページでカテゴリを選択すると、次のステップでは、エンゲージメント データ ストリームのイベント日付を選択する場所を含む、データ ソース オブジェクト (DSO) のフィールドとその推奨データ型のリストが表示されます。DSO はデータ ストリームの基盤として機能することに注意してください。
+ データのモデリング (つまり、データ モデル オブジェクトの操作) に関しては、DMO のカテゴリは、それにマップされている最初の DSO から継承されます。 


+ [【ヘルプ】データ クラウド: データ ストリームをデータ モデル オブジェクトにマッピングする際のカテゴリへの依存関係](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000699085&type=1)


[ヘルプ ドキュメントの カテゴリ](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.c360_a_category.htm&type=5&language=ja)には、 Data Cloud で新しく作成されたデータ ストリームに選択できるカテゴリの概要が示されています。これらは、プロファイル、エンゲージメント、その他です。このヘルプ ドキュメントで説明されているように、**データ モデル オブジェクト (DMO) にはカテゴリという第一級の概念はありません。代わりに、DMO は、マップされた最初の DLO からカテゴリを継承します。**

また、このヘルプ ドキュメントでは、**「DMO がカテゴリを継承した後は、同じカテゴリの DLO のみがマップできます」とも説明されています。ただし、これは正しくありません。プロファイルデータ ストリームをその他のDMO に、その他のデータ ストリームをプロファイルDMO にマップすることは可能です。エンゲージメントデータ ストリームをエンゲージメントDMO にのみマップできます。** ヘルプ ドキュメント チームは、この点を明確にするためにヘルプ ドキュメントのこの行を修正する更新に取り組んでいます。


注:その他とプロファイルのデータ ストリームは両方とも同じ DMO にマップできるため、DMO のカテゴリは、最初にマップされたデータ ストリームによって決まります。たとえば、最初にその他カテゴリのデータ ストリームを作成してそれを DMO にマップし、その後プロファイルカテゴリのデータ ストリームを作成してそれらを同じ DMO にマップすると、最初のその他カテゴリのデータ ストリームがマップされていなくても、DMO はその他の ままになります。この構成の結果、セグメント作成中にセグメント化する DMO を選択するときに、この DMO はリストされません。ヘルプ ドキュメントのカテゴリで説明されているように 、カテゴリを変更するには、DMO へのすべてのマッピングを削除する必要があります。

>DMO のカテゴリを変更するには、DMO への既存のフィールド マッピングを削除します。オブジェクト カテゴリが UNASSIGNED に設定されると、DMO は非アクティブになります。これで、DMO を新しいカテゴリの DLO に再マップでき、DMO は新しい DLO のカテゴリを継承します。

今後のリリースでは、製品チームは DMO のカテゴリを「その他」から「プロファイル」 へ、またはその逆へ変更するサポートを追加する予定です。ただし、この機能はまだ設計段階にあり、いつ提供されるかの ETA は現在不明です。



# まとめ

Data Cloud で新しいデータ ストリームを設定するときは、スキーマ レビュー プロセス中に選択するデータ カテゴリを慎重に検討することが重要です。プロファイル カテゴリは個人またはアカウントに関する説明データに最適で、エンゲージメント カテゴリはインタラクションや動作を記録するのに最適です。データがこれらのカテゴリのいずれにも当てはまらない場合は、[その他] オプションを使用できます。

データ ストリームのカテゴリは一度選択すると変更できないため、慎重に選択することが重要です。適切なカテゴリを選択することで、データを効果的に構造化し、Salesforce Data Cloud の潜在能力を最大限に活用して、洞察力を高め、顧客体験をパーソナライズすることができます。