Salesforce Wave Analytics in Jitterbit Design Studio

Jitterbit Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics)

Salesforce Einstein Analytics ermöglicht es jedem Salesforce-Endbenutzer, Daten zu analysieren und personalisierte Diagramme und Dashboards zu erstellen. Die Lösung ist für Mobilgeräte optimiert und bietet eine Plattform zum Erstellen leistungsstarker Analyse-Apps.

Jitterbit Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics) ermöglicht es jedem Salesforce-Jitterbit-Kunden, Daten außerhalb von Salesforce zu analysieren – wie SAP, Microsoft AX oder benutzerdefinierte lokale Datenbanken – durch die Nutzung von Jitterbit-Konnektoren, des Transformation Wizard und der Unterstützung für Standardprotokolle. Jitterbit Salesforce Wave Analytics nutzt alle vorhandenen Komponenten von Jitterbit. Jitterbit-Benutzer, die Jitterbit-Projekte und -Operationen entwerfen, können ihre bestehenden Projekte problemlos erweitern und die erforderlichen externen Daten in Salesforce Einstein Analytics einspeisen.

Wichtigste Komponenten

Die wichtigsten Komponenten von Jitterbit Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics) sind:

Jitterbit Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics)

• Salesforce Wave Analytics ermöglicht es, mehrere Struktur-/Formatkonfigurationen für das Salesforce Einstein Analytics-Datenformat zu generieren, auch als Dataset bekannt.
• Weitere Informationen zum Dataset-Format finden Sie in der Salesforce Analytics External Data Format Reference.

Transformation Wizard: Zieltyp Salesforce Wave Analytics Dataset

• Der Zieltyp Salesforce Wave Analytics Dataset wird verwendet, um eine Dataset-Datei in eine Salesforce-Organisation zu übertragen.
• Jitterbit-Benutzer führen den Jitterbit Transformation Wizard aus, um eine Dataset-Zieldatei zu erstellen.
• Die Dataset-Zieldatei wird mit einer von Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics) generierten Dataset-Struktur/Format erstellt.

Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics) Dataset

Die Struktur und der Inhalt der in Salesforce Wave Analytics (Einstein Analytics) verwendeten Daten werden in Jitterbit Design Studio mit dem Dateiformat Salesforce Wave Analytics Dataset definiert, wie in diesem Beispiel gezeigt:

Sie können diese Eigenschaften für jedes Element im Format eines Datasets definieren:

• Type: Jitterbit unterstützt diese Datentypen:

  • String

  • Boolean

  • Date

  • Numeric

• Label: Das Label ist eine optionale Eigenschaft und wird nur beim Ausführen von Berichten in Salesforce nach der Generierung und dem Upload des Datasets verwendet. Wenn kein Label festgelegt ist, wird stattdessen der Feldname verwendet.

• Default Value: Es kann ein Standardwert festgelegt werden, der bei der Generierung der Dataset-Datendatei verwendet wird. Beachten Sie, dass numerische Datentypen bei der Generierung einer Dataset-Datei nicht null oder leer sein können. Das Festlegen eines Standardwerts stellt sicher, dass ein Dataset erfolgreich generiert und hochgeladen wird. Date-Typen können null sein, aber es kann ein Standardwert bereitgestellt werden, um einen null-Wert zu überschreiben. Standarddatumswerte müssen im Format YYYY-MM-DD vorliegen.

• Format: Das Format ist eine optionale Eigenschaft und wird nur beim Ausführen von Berichten in Salesforce nach der Generierung und dem Upload des Datasets verwendet.

• Scale: Die Scale ist nur für numerische Datentypen verfügbar und stellt die Anzahl der Dezimalstellen dar. Beachten Sie, dass die Angabe einer Scale, die kleiner als die tatsächliche Anzahl der Dezimalstellen in einem Datenwert ist, zu einer Kürzung des Datenwerts führt. Wenn beispielsweise der Datenwert in einem Feld 3,1415 ist und die Scale auf 3 festgelegt ist, enthält das generierte Dataset diesen Datenwert auf 3,141 gesetzt.

• ID: Das ID-Flag zeigt an, ob ein Feld der Primärschlüssel für den Datensatz ist. Dies ist erforderlich, um in einen Datensatz einzufügen (oder aus einem Datensatz zu löschen).

• JSON: Zur Laufzeit wird eine JSON-Darstellung der Datensatz-Metadaten generiert und an die Daten angehängt. Die JSON-Darstellung kann vor der Ausführung des Vorgangs überprüft und heruntergeladen werden.

Salesforce Wave Analytics-Datensatztransformation

Ein Transformationszieltyp Salesforce Wave Analytics Datasets ermöglicht es dir, die Harmony-Transformations-Engine zu nutzen und einen Salesforce Einstein-Datensatz zu generieren. Du verwendest den Transformation Wizard, um dich durch den Prozess zur Erstellung des Datensatzes zu führen:

Hier wird ein Quelltextdokument angegeben und seine Definition angezeigt:

Der Wizard bietet die Möglichkeit, eine neue Datensatzstruktur/ein neues Format basierend auf der ausgewählten Quellstruktur oder einem vorhandenen Datensatz zu erstellen:

Die Datensatzstruktur ist wiederverwendbar, ähnlich wie die Harmony File Format-Funktion, und kann über mehrere Vorgänge hinweg wiederverwendet werden. Der Datensatz enthält die Metadaten-JSON, die beim Hochladen des Datensatzes zu Salesforce angehängt werden.

Eine Transformation ordnet die Quelldatei dem Datensatzziel zu. Nach Abschluss der Automatisierung fügst du manuell alle erforderlichen zusätzlichen Zuordnungen hinzu:

Salesforce Wave Analytics-Datensatzziel

Ein Salesforce Wave Analytics-Datensatzziel wird verwendet, wenn Daten in einen Datensatz transformiert werden, der in Salesforce Einstein Analytics verwendet wird.

Das Ziel bietet diese Eigenschaften:

• Salesforce Org: Der Salesforce-Endpunkt, auf den der Datensatz hochgeladen werden soll. Beachte, dass für die Salesforce Org das Salesforce Einstein Analytics Cloud-Produkt aktiviert sein muss.

• Vorgang: Gib den Vorgang zum Hochladen in einen Datensatz an; einer von Überschreiben, Anfügen, Upsert oder Löschen.

• Fiscal Month Offset: Wenn Datensätze mit Datumsfeldern hochgeladen werden, werden Geschäftsmonatfelder generiert. Dies gibt die Differenz in Monaten zwischen dem Geschäftsjahr und dem Kalenderjahr an.

• Is Year End Fiscal Year: Wenn ausgewählt, zeigt an, ob das Geschäftsjahr das Jahr ist, in dem das Geschäftsjahr endet oder beginnt.

• Salesforce Wave Analytics-Datensatzname: Gib den Namen des Datensatzes in Salesforce an.

• App-Name (ehemals Container): Gib einen App-Namen für den Datensatz an. Diese helfen dabei, mehrere Datensätze zu organisieren, indem sie ähnlich wie Ordner oder Verzeichnisse in einem Dateisystem fungieren.