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Salesforce Data-Cloud-Consultant 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	データに基づいた行動: このトピックでは、アクティベーションとその基本的なユースケースを定義し、属性と関連属性を使用して、データクラウドのライフサイクルに影響を与えるタイミングの依存関係を特定して分析します。さらに、アクティベーションに関する一般的な問題のトラブルシューティング、およびデータアクションの使用 (その要件と想定されるユースケースを含む) に焦点を当てています。
トピック 2	ソリューションの概要: このトピックでは、データクラウドの機能、主要な用語、ビジネス価値、典型的な使用例、データクラウドのライフサイクル、依存関係、データ倫理の原則について説明します。これらのサブトピックでは、Data Cloud の機能とアプリケーションの概要を説明します。
トピック 3	セグメンテーションとインサイト: このトピックでは、セグメンテーションとユースケースの基本概念を定義し、セグメントメンバーシップの分析、データクラウド内のセグメントの構成、調整、維持、および計算インサイトとストリーミングインサイトの区別のためのシナリオを特定します。
トピック 4	データクラウドのセットアップと管理: このトピックには、データクラウドの権限、権限セット、組織全体の設定の適用が含まれます。データストリームタイプとデータバンドルを説明および構成します。さらに、データスペースの使用例、データスペースの作成、レポート、ダッシュボード、フロー、パッケージ化、データキットを使用したデータクラウドの管理、データエクスプローラー、プロファイルエクスプローラー、API を使用したデータの診断と探索についても説明します。
トピック 5	ID 解決: マッチングとそのルールセットがどのように適用されるかについて説明します。さらに、データとそのルールセットの調整、ID 解決の結果、および使用例についても説明します。

Salesforce Certified Data Cloud Consultant 認定 Data-Cloud-Consultant 試験問題 (Q35-Q40):

質問 # 35
Which configuration supports separate Amazon S3 buckets for data ingestion and activation?

A. Separate user credentials for data stream and activation target
B. Dedicated S3 data sources in activation setup
C. Multiple S3 connectors in Data Cloud setup
D. Dedicated S3 data sources in Data Cloud setup

正解：D

解説：
To support separate Amazon S3 buckets for data ingestion and activation, you need to configure dedicated S3 data sources in Data Cloud setup. Data sources are used to identify the origin and type of the data that you ingest into Data Cloud1. You can create different data sources for each S3 bucket that you want to use for ingestion or activation, and specify the bucket name, region, and access credentials2. This way, you can separate and organize your data by different criteria, such as brand, region, product, or business unit3. The other options are incorrect because they do not support separate S3 buckets for data ingestion and activation. Multiple S3 connectors are not a valid configuration in Data Cloud setup, as there is only one S3 connector available4. Dedicated S3 data sources in activation setup are not a valid configuration either, as activation setup does not require data sources, but activation targets5. Separate user credentials for data stream and activation target are not sufficient to support separate S3 buckets, as you also need to specify the bucket name and region for each data source2. References: Data Sources Overview, Amazon S3 Storage Connector, Data Spaces Overview, Data Streams Overview, Data Activation Overview

質問 # 36
A Data Cloud consultant tries to save a new 1-to-l relationship between the Account DMO and Contact Point Address DMO but gets an error.
What should the consultant do to fix this error?

A. Change the cardinality to many-to-one to accommodate multiple contacts per account.
B. Map Account to Contact Point Email and Contact Point Phone also.
C. Map additional fields to the Contact Point Address DMO.
D. Make sure that the total account records are high enough for Identity resolution.

正解：A

解説：
Relationship Cardinality: In Salesforce Data Cloud, defining the correct relationship cardinality between data model objects (DMOs) is crucial for accurate data representation and integration.
1-to-1 Relationship Error: The error occurs because the relationship between Account DMO and Contact Point Address DMO is set as 1-to-1, which implies that each account can only have one contact point address.
Solution:
* Change Cardinality: Modify the relationship cardinality to many-to-one. This allows multiple contact point addresses to be associated with a single account, reflecting real-world scenarios more accurately.
* Steps:
* Go to the data model configuration in Data Cloud.
* Locate the relationship between Account DMO and Contact Point Address DMO.
* Change the relationship type from 1-to-1 to many-to-one.
Benefits:
* Accurate Representation: Accommodates real-world data scenarios where an account may have multiple contact points.
* Error Resolution: Resolves the error and ensures smooth data integration.
References:
* Salesforce Data Cloud Documentation: Relationships
* Salesforce Help: Data Modeling in Data Cloud

質問 # 37
A customer has multiple team members who create segment audiences that work in different time zones. One team member works at the home office in the Pacific time zone,that matches the org Time Zonesetting.
Another team member works remotely in the Eastern time zone.
Which user will see their home time zone in the segment and activation schedule areas?

A. Neither team member; Data Cloud showsall schedules in GMT.
B. Both team members; Data Cloud adjusts the segment and activation schedules to the time zone of the logged-in user
C. The team member in the Eastern time zone.
D. The team member in the Pacific time zone.

正解：B

解説：
Explanation
The correct answer is D, both team members; Data Cloud adjusts the segment and activation schedules to the time zone of the logged-in user. Data Cloud uses the time zone settings of the logged-in user to display the segment and activation schedules. This means that each user will see the schedules in their own home time zone, regardless of the org time zone setting or the location of other team members. This feature helps users to avoid confusion and errors when scheduling segments and activations across different time zones. The other options are incorrect because they do not reflect how Data Cloud handles time zones. The team member in the Pacific time zone will not see the same time zone as the org time zone setting, unless their personal time zone setting matches the org time zone setting. The team member in the Eastern time zone will not see the schedules in the org time zone setting, unless their personal time zone setting matches the org time zone setting. Data Cloud does not show all schedules in GMT, but rather in the user's local time zone. References:
* Data Cloud Time Zones
* Change default time zones for Users and the organization
* Change your time zone settings in Salesforce, Google & Outlook
* DateTime field and Time Zone Settings in Salesforce

質問 # 38
Which method should a consultant use when performing aggregations in windows of 15 minutes on data collected via the Interaction SDK or Mobile SDK?

A. Batch transform
B. Calculated insight
C. Streaming insight
D. Formula fields

正解：C

解説：
Streaming insight is a method that allows you to perform aggregations in windows of 15 minutes on data collected via the Interaction SDK or Mobile SDK. Streaming insight is a feature that enables you to create real-time metrics and insights based on streaming data from various sources, such as web, mobile, or IoT devices. Streaming insight allows you to define aggregation rules, such as count, sum, average, min, max, or percentile, and apply them to streaming data in time windows of 15 minutes. For example, you can use streaming insight to calculate the number of visitors, the average session duration, or the conversion rate for your website or app in 15-minute intervals. Streaming insight also allows you to visualize and explore the aggregated data in dashboards, charts, or tables. References: Streaming Insight, Create Streaming Insights

質問 # 39
A customer is concerned that the consolidation rate displayed in the identity resolution is quite low compared to their initial estimations.
Which configuration change should a consultant consider in order to increase the consolidation rate?

A. Change reconciliation rules to Most Occurring.
B. Increase the number of matching rules.
C. Reduce the number of matching rules.
D. Include additional attributes in the existing matching rules.

正解：B

解説：
The consolidation rate is the amount by which source profiles are combined to produce unified profiles, calculated as 1 - (number of unified individuals / number of source individuals). For example, if you ingest
100 source records and create 80 unified profiles, your consolidation rate is 20%. To increase the consolidation rate, you need to increase the number of matches between source profiles, which can be done by adding more match rules. Match rules define the criteria for matching source profiles based on their attributes. By increasing the number of match rules, you can increase the chances of finding matches between source profiles and thus increase the consolidation rate. On the other hand, changing reconciliation rules, including additional attributes, or reducing the number of match rules can decrease the consolidation rate, as they can either reduce the number of matches or increase the number of unified profiles. References: Identity Resolution Calculated Insight: Consolidation Rates for Unified Profiles, Identity Resolution Ruleset Processing Results, Configure Identity Resolution Rulesets

質問 # 40
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