A. 필드가 사용되는 이유를 설명하는 설명 필드를 추가하고 필드를 필수로 표시합니다.

B. 보고서를 작성하여 사용자가 공백으로 남겨둔 필드를 식별하고 외부 데이터 소스를 사용하여 누락된 데이터를 보강합니다.

C. 데이터 사전을 생성 및 관리하고 공통 개체에 대한 변경 사항에 대해 거버넌스 프로세스를 사용합니다.

D. 필드가 사용되는 이유를 설명하기 위해 오류 메시지가 있는 유효성 검사 규칙을 만듭니다.

A. Opportunity 데이터를 보내는 Outbound Messaging을 사용하여 워크플로 규칙을 만듭니다.

B. ERP에서 매일 밤 Salesforce에 설문조사를 실시하고 원하는 기회를 가져옵니다.

C. Salesforce Opportunities를 ERP 시스템으로 보내는 시간별 통합을 구현합니다.

D. 기록 시스템을 결정하기 위해 마스터 데이터 관리 시스템을 구현합니다.

A. 사례 기록을 저장하고 이에 대한 보고서를 실행할 사용자 지정 개체를 만듭니다.

B. 빅 개체를 활용하여 케이스 데이터를 보관하고 Lightning 구성 요소를 활용하여 보관된 데이터를 표시합니다.

C. 온프레미스 데이터 보관을 활용하고 보관된 데이터를 보기 위한 통합 구축

D. Salesforce에서 데이터 내보내기 및 외부 시스템의 플랫 파일에 저장

A. 엔터티 관계 다이어그램을 사용합니다.

B. Salesforce Metadata API를 사용합니다.

C. 데이터 정의 언어를 사용합니다.

D. Salesforce 개체 쿼리 언어를 사용합니다.

A. 배송되는 각 항목에 대해 5개의 사용자 정의 필드 조회를 사용하여 배송 요청을 추적하는 사용자 정의 개체를 만듭니다. 3년 후에 데이터를 플랫폼 밖으로 이동하는 보관 프로세스를 구현합니다.

B. 배송 요청을 추적하는 사용자 정의 개체와 배송 항목을 추적하는 하위 사용자 정의 개체를 만듭니다.
3년 후에 데이터를 플랫폼 외부로 옮기는 아카이빙 프로세스를 구현합니다.

C. 배송되는 각 항목에 대해 5개의 조회 사용자 정의 필드를 사용하여 배송 요청을 추적하는 외부 사용자 정의 개체를 만듭니다. 외부 개체는 플랫폼 외부에서 Heroku의 Postgres 데이터베이스에 저장됩니다.

D. 배송 요청을 추적하는 외부 사용자 정의 개체와 배송 항목을 추적하는 하위 외부 개체를 만듭니다. 외부 개체는 플랫폼 외부에서 Heroku의 Postgres 데이터베이스에 저장됩니다.