設計 / 構築時に必要な観点

※2022年4月7日より、DatoramaはMarketing Cloud Intelligenceに製品名が変更になりました。当面は移行期間として旧名称の使用や併記がある旨ご了承ください。この記事で学べること設計 / 構築時に必要な観点を理解する概要Intelligenceを設計 / 構築する上で必要な観点をご紹介します。マッピングの進め方データの特性や設計に応じて正しいデータモデルを選定するための3つのSTEPSTEP 1｜データの種類を確認STEP 2｜データモデルを確認STEP 3｜その他の考慮事項の確認データモデル同士の連結要素モデルフィールドのプロパティシステムカスタムメジャメントAPI コネクタの注意点マージン非公開や運用アカウントの構造によってAPIコネクタが利用できずTotalConnectを利用するケース計測ツールAPIコネクタで数値が一致しないケース学習ツール資料：Intelligence 設計_構築時に必要な観点.pdf

要件整理のテンプレート

※2022年4月7日より、DatoramaはMarketing Cloud Intelligenceに製品名が変更になりました。当面は移行期間として旧名称の使用や併記がある旨ご了承ください。この記事で学べることテンプレートを活用して、データの要件や設計について整理する方法を習得する概要Intelligenceの構築をするうえで、取得データ、連携頻度、連携方法、取得項目などの要件を整理することが重要です。要件を整理する際に役立つテンプレートを用意しましたので、学習ツールの添付資料からご確認ください。要件整理テンプレートのシート構成は、以下の通りです。ヒアリング項目一覧要件整理をするうえで、考慮すべき項目を記載したシートです。取り込みデータ一覧データソースごとのデータ管理担当、更新頻度、過去データ保持期間、連携方法、データ形式、取り込み頻度などを整理するためのシートです。データ設計書データソースごとに取得する項目とIntelligenceのフィールドの定義・設計を整理するためのシートです。課題管理表要件を整理するうえで発生する課題を管理するためのシートです。学習ツール資料：Intelligence オンボーディング用要件整理テンプレート.xlsx

パフォーマンス

※2022年4月7日より、DatoramaはMarketing Cloud Intelligenceに製品名が変更になりました。当面は移行期間として旧名称の使用や併記がある旨ご了承ください。この記事で学べることパフォーマンスの概要パフォーマンスとはデータ処理のパフォーマンスジョブとはデータ処理の流れデータ処理のパフォーマンス悪化要素と改善方法プロバイダ側の制約と改善方法画面表示のパフォーマンス画面表示までの流れ画面表示のパフォーマンスの制限画面表示のパフォーマンス悪化要素と改善方法その他の関連事項夕方にパフォーマンスが遅くなる事象についてサポート内容と問い合わせに必要な材料概要Intelligence を快適に使用していただくために、データ処理や画面表示において、処理の流れとパフォーマンスの制限を理解した上で、パフォーマンスに最適なソリューションを適用することをおすすめします。パフォーマンスの悪化要素や改善方法について、学習ツールの添付資料からご確認ください。学習ツール資料：Intelligence パフォーマンス.pdf