무료 온라인 액세스 Salesforce.Data-Cloud-Consultant.v2024-05-01.q74 모의 시험 (Page 12)

Data-Cloud-Consultant 문제 51

Amazon S3를 활성화할 때 .csv 파일에 어떤 정보가 제공됩니까?

A. 세그먼트를 활성화한 사용자와 활성화 시기를 보여주는 감사 로그

B. 활성화된 데이터 페이로드

C. 세그먼트 정의에 관한 메타데이터

D. Data Cloud 내의 원본 소스 매니페스트

Data-Cloud-Consultant 문제 52

컨설턴트는 Data Cloud에서 새로운 잠재고객을 구축하려고 합니다.
세그먼트를 구축할 때 컨설턴트가 포함할 수 있는 세 가지 기준은 무엇입니까?
답변 3개 선택

A. 직접 속성

B. 데이터 스트림 속성

C. 계산된 통찰력

D. 관련 속성

E. 스트리밍 통찰력

정답: A,C,D

설명
세그먼트는 속성과 행동을 기반으로 특정 기준을 충족하는 개인의 하위 집합입니다. 컨설턴트는 Data Cloud에서 세그먼트를 구축할 때 다음과 같은 다양한 유형의 기준을 사용할 수 있습니다.
* 직접 속성: 이름, 이메일, 성별, 나이 등 개인의 특성을 설명하는 속성입니다. 이러한 속성은 Profile 데이터 모델 객체(DMO)에 저장되며, 개인의 특성을 기준으로 개인을 필터링하는 데 사용할 수 있습니다. 프로필 데이터.
* 계산된 인사이트: 데이터 공간의 데이터에 대해 계산을 수행하고 그 결과를 데이터 확장에 저장하는 인사이트입니다. 이러한 통찰력은 고객 평생 가치, 이탈 위험, 충성도 등급 등과 같은 데이터에서 파생된 지표 또는 점수를 기반으로 개인을 분류하는 데 사용될 수 있습니다.
* 관련속성 : 개인과 다른 DMO와의 관계를 기술하는 속성으로,
* 이메일, 참여, 주문, 제품 등과 같은 속성은 이메일 열기, 클릭, 구매 등과 같은 다양한 엔터티와의 상호 작용 또는 거래를 기반으로 개인을 분류하는 데 사용될 수 있습니다.
다른 두 가지 옵션은 Data Cloud에서 세그먼트를 구축하기 위한 유효한 기준이 아닙니다. 데이터 스트림 속성은 Marketing Cloud, Commerce Cloud, Service Cloud 등과 같은 다양한 소스에서 Data Cloud로 수집되는 스트리밍 데이터를 설명하는 속성입니다. 이러한 속성은 세분화에 직접 사용할 수 없지만 변환되어 저장될 수 있습니다. 스트리밍 데이터 변환을 사용한 데이터 확장.
스트리밍 인사이트는 스트리밍 데이터를 실시간으로 분석하고 사전 정의된 조건에 따라 작업을 트리거하는 인사이트입니다. 이러한 통찰력은 세분화가 아닌 활성화 및 개인화에 사용됩니다. 참고 자료: Data Cloud에서 세그먼트 생성, Data Cloud에서 Insights 사용, Data Cloud 데이터 모델

Data-Cloud-Consultant 문제 53

데이터 스트림이 삭제되는 것을 방지하는 두 가지 종속성은 무엇입니까?
답변 2개 선택

A. 기본 데이터 레이크 개체가 활성화에 사용됩니다.

B. 기본 데이터 레이크 개체가 데이터 변환에 사용됩니다.

C. 기본 데이터 레이크 개체가 데이터 모델 개체에 매핑됩니다.

D. 기본 데이터 레이크 개체가 분할에 사용됩니다.

Data-Cloud-Consultant 문제 54

고객은 고객평생가치를 기반으로 사용자 세그먼트를 만들고 싶어합니다.
그러나 Data Cloud로 가져올 소스 데이터에는 해당 KPI(핵심성과지표)가 포함되지 않습니다.
이 요구 사항을 달성하려면 컨설턴트가 따라야 하는 일련의 단계는 무엇입니까?

A. 데이터 수집 > 데이터 모델에 데이터 매핑 > 계산된 통찰력 생성 > 분할에 사용

B. 계산된 통찰력 생성 > 데이터 모델에 데이터 매핑 > 데이터 수집 > 분할에 사용

C. 계산된 통찰력 생성 > 데이터 수집 > 데이터 모델에 데이터 매핑 > 분할에 사용

D. 데이터 수집 > 계산된 통찰력 생성 > 데이터 모델에 데이터 매핑 > 세분화에 사용

정답: A

CLV(고객 생애 가치)를 기반으로 사용자 세그먼트를 생성하기 위해 컨설턴트가 따라야 하는 일련의 단계는 데이터 수집 > 데이터 모델에 데이터 매핑 > 계산된 통찰력 생성 > 세분화에 사용입니다. 첫 번째 단계는 데이터 스트림을 사용하여 소스 데이터를 Data Cloud로 수집하는 것이기 때문입니다1. 두 번째 단계는 데이터2의 구조와 속성을 정의하는 데이터 모델에 소스 데이터를 매핑하는 것입니다. 세 번째 단계는 소스 또는 통합 데이터를 기반으로 계산된 파생 속성인 계산된 통찰력을 생성하는 것입니다3. 이 경우 계산된 통찰력은 판매 주문 데이터를 기반으로 하는 수식이나 쿼리를 사용하여 계산할 수 있는 CLV가 됩니다4. 네 번째 단계는 계산된 통찰력을 세분화에 사용하는 것입니다. 이는 속성과 행동을 기반으로 개인 또는 개체 그룹을 만드는 프로세스입니다. 컨설턴트는 CLV 계산 통찰력을 사용하여 브랜드와의 관계 기간 동안 예상 수익을 기준으로 사용자를 분류할 수 있습니다. 다른 옵션은 요구 사항을 달성하기 위한 올바른 단계 순서를 따르지 않기 때문에 올바르지 않습니다. 계산된 통찰력은 데이터 모델 개체에 따라 달라지므로 데이터를 수집하고 매핑하기 전에 계산된 통찰력을 생성할 수 없기 때문에 옵션 B는 올바르지 않습니다3. 계산된 통찰력은 데이터 모델 개체에 따라 달라지므로 데이터를 매핑하기 전에 계산된 통찰력을 생성할 수 없기 때문에 옵션 C는 올바르지 않습니다3. 옵션 D는 올바르지 않습니다. 계산된 통찰력이 올바른 데이터 모델 구조 및 속성을 반영하지 않을 수 있으므로 데이터를 매핑하기 전에 계산된 통찰력을 생성하는 것은 권장되지 않기 때문입니다3. 참고 자료: 데이터 스트림 개요, 데이터 모델 개체 개요, 계산된 통찰력 개요, Salesforce를 사용하여 고객 평생 가치(CLV) 계산, [분할 개요]

Data-Cloud-Consultant 문제 55

고객에게는 Salesforce CRM의 표준 연락처 개체와 관련된 사용자 정의 고객 이메일 c 개체가 있습니다.
이 사용자 정의 개체
활성화에 사용하려는 연락처의 이메일 주소를 저장합니다.
어떤 데이터 엔터티가 매핑되나요?

A. 연락처

B. 연락처_이메일

C. 사용자 정의 고객 Email__c 개체

D. 개인

다른 버전: 479Salesforce.Data-Cloud-Consultant.v2026-02-09.q128; 1001Salesforce.Data-Cloud-Consultant.v2024-12-24.q103; 585Salesforce.Data-Cloud-Consultant.v2024-06-03.q77

최근 업로드: 118NLN.NEX.v2026-06-04.q54; 133Microsoft.AZ-500-KR.v2026-06-04.q213; 115Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-04.q98; 170Microsoft.AZ-204-KR.v2026-06-04.q237; 144Microsoft.PL-600-KR.v2026-06-04.q112; 204Microsoft.SC-300-KR.v2026-06-03.q151; 167Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-03.q70; 949PMI.PMP-KR.v2026-06-01.q1069; 254Microsoft.MS-102-KR.v2026-06-01.q252; 188Microsoft.AZ-104-KR.v2026-06-01.q197