Salesforce Data 360 객체 이해: 통합 고객 프로필의 핵심

Source: Dev.to

Introduction

Salesforce Data 360 (이전 명칭 Data Cloud)은 대부분의 새로운 Salesforce 혁신을 위한 기본 레이어가 되고 있습니다. 실시간 데이터 오케스트레이션과 엔터프라이즈급 아키텍처를 결합하여 고객 데이터를 통합하고 인사이트를 활성화합니다. 공통 코어 플랫폼과 관계형 데이터베이스에 의존하는 기존 Salesforce Cloud와 달리, Data 360은 페타바이트 규모 데이터를 위해 구축된 별도 기술 스택을 사용하며, 핫 스토리지를 위해 DynamoDB, 콜드 스토리지를 위해 Amazon S3와 같은 서비스를 활용합니다.

플랫폼 아키텍처는 데이터가 어떻게 수집되고, 조화되고, 최종적으로 활성화되는지를 관리하는 일련의 계층형 객체들로 구성됩니다.

Data Object Hierarchy in Salesforce Data Cloud

데이터는 외부 소스에서 통합된 Customer 360 프로파일로 이동하면서 정의된 객체 순서를 따라 흐릅니다.

Data Source (The Origin)

원시 데이터를 제공하는 외부 시스템 또는 서비스(예: Sales Cloud, Commerce Cloud)입니다.

Data Stream (The Entity Path)

Data Stream은 특정 Data Source에서 추출된 엔터티이며, 예를 들어 Sales Cloud의 “Contacts” 또는 Commerce Cloud의 “Orders”가 이에 해당합니다. Data Stream을 설정할 때는 Profile, Engagement, Other 중 하나의 카테고리를 지정해야 합니다. 하나의 Data Source에 여러 Data Stream이 포함될 수 있습니다.

Data Source Object (DSO: The Raw Staging Area)

**Data Source Object (DSO)**는 Data Stream이 처음으로 수집되는 곳입니다. 원시 파일 형식(CSV 등) 그대로 데이터를 임시 저장하는 스테이징 영역이며, 수집 시점에 필드에 대한 간단한 변환을 수식으로 적용할 수 있습니다.

Data Lake Object (DLO: The Prepared Data Store)

**Data Lake Object (DLO)**는 다음 단계이며, 검토와 준비가 가능한 최초의 객체입니다. DSO와 적용된 변환을 합친 결과물이며, Amazon S3에 Apache Parquet 파일 형태(컬럼 지향)로 저장됩니다. 타입이 지정되고 스키마 기반이며, 물리화된 뷰(view)입니다.

Data Spaces—보안 및 조직을 위한 논리적 파티션—를 사용하면 관리자가 DLO를 필터링하고 특정 사용자 그룹에 할당하여 각 그룹이 관련 데이터만 접근하도록 할 수 있습니다.

Data Model Object (DMO: The Canonical View)

**Data Model Object (DMO)**는 데이터 레이크에 대한 가상, 비물리화 뷰를 제공하며 조화와 활성화에 핵심적인 역할을 합니다.

• Canonical Model: DMO는 Customer 360 Data Model에 맞춰 표준 사전 정의 속성(표준 객체)을 제공하며, 커스텀 DMO도 생성할 수 있습니다.
• Virtual Nature: DMO에 대한 쿼리는 저장되지 않으며, 항상 기본 DLO의 현재 스냅샷을 반영합니다.
• Inheritance and Relationships: DMO는 처음 매핑된 DLO의 카테고리를 상속합니다. 다른 DMO와는 표준 객체와 유사하게 일대일 또는 다대일 관계(표준 또는 커스텀)를 가질 수 있습니다. 현재 89개의 표준 DMO가 다양한 엔터티 사용 사례를 지원합니다.

Implementation Best Practices

• Focus on Traits, Not Raw Events
  “CRM 객체에 방대한 데이터를 억지로 넣는” 방식을 피하세요. 고카디널리티 이벤트(예: 클릭스트림 데이터)는 Data 360(DLO 레이어)에 보관하고, 요약된 특성만 Salesforce CRM 객체(예: Opportunity 또는 Case)로 발행해 보고 및 코칭에 활용합니다.

• Unification vs. Golden Record
  Data 360의 통합은 여러 소스의 데이터를 활성화를 위한 통합 뷰로 병합하지만 원본 데이터를 변경하지는 않습니다. 이는 기존 시스템을 덮어쓰는 전통적인 “골든 레코드”와 다릅니다.

• Start Small and Model Wisely
  성공은 보고만이 아니라 활성화를 위한 데이터 모델링에 달려 있습니다. 크롤‑워크‑런 접근법을 채택하세요: 먼저 단일 사용 사례로 수집, 통합, 활성화를 학습한 뒤 점차 확장합니다.

Data Cloud의 계층형 객체 모델—Source → Stream → DSO → DLO → DMO—을 이해하는 것은 제조 공정과 유사합니다. 각 단계가 원자재를 정제해 최종적으로 개인화와 비즈니스 행동을 구동하는 사용 가능한 형태로 만드는 과정이라고 볼 수 있습니다.