# تنظيف بيانات Salesforce لـ Agentforce: دليل كائنًا بكائن

> دليل عملي لتنظيف بيانات Salesforce على مستوى الحقل لـ Agentforce. أي الكائنات والحقول تنظّف أولًا لعملاء الخدمة والمبيعات، مُرتبطة بـ DQS.

Source: https://dataqualitysense.com/ar/resources/ai-readiness/salesforce-data-cleanup-for-agentforce/
Last updated: 2026-07-15

---

أي كائنات Salesforce تنظّفها أولًا يعتمد على أي عملاء تنشر. يقرأ عملاء الخدمة Case وKnowledge؛ ويقرأ عملاء المبيعات Lead وOpportunity وAccount وContact. يغطّي هذا الدليل «أين» تنظيف بيانات Salesforce لـ Agentforce — الكائنات والحقول المحدّدة التي يجب تنظيفها، والبُعد المعرّض للخطر في كلٍّ منها، وإجراءات التنظيف التي تُشغّلها.

أما «متى» — الجدول الزمني المؤلّف من أربع مراحل الذي يحيط بهذا العمل — فراجع [جودة بيانات Agentforce: تجهيز بيانات Salesforce للذكاء الاصطناعي](/ar/resources/ai-readiness/agentforce-preparation/). تندرج هذه المقالة ضمن المرحلة 2 من ذلك الجدول الزمني، حيث تعالج كائنًا بكائن. شغّل [فحص DQS](/ar/resources/using-dqs/running-scans/) على كل كائن قبل أن تبدأ حتى تعرف أي الحقول يرسب فعلًا، بدلًا من تنظيف حقول هي أصلًا على ما يرام.

التنظيف على هذا المستوى ليس عمل تحضيري اختياريًا. في [بحث Salesforce حول State of Data and Analytics](https://www.salesforce.com/news/stories/data-analytics-trends/)، قال 84% من قادة البيانات والتحليلات بأن استراتيجية البيانات لديهم بحاجة إلى إعادة هيكلة كاملة قبل أن تنجح طموحاتهم في الذكاء الاصطناعي. المعالجة الكائن بكائن هي كيفية بدو تلك الإعادة الهيكلية عمليًا داخل CRM.

## Account

يقرأ عملاء المبيعات Account لتأسيس ردود عن صناعة العميل وموقعه وعلاقته. عندما يجيب العميل عن «ماذا نعرف عن هذا الحساب»، فإنه يستقي من هذه الحقول.

| الحقل ذو الأولوية | البُعد المعرّض للخطر | ما تفعله البيانات الرديئة بالعميل |
|---|---|---|
| `Name` | التفرّد | الحسابات المكرّرة تقسم التاريخ، فيسترجع العميل سجلًا جزئيًا |
| `Industry` | الاتّساق | «Tech» و«Technology» و«IT» تُقرأ كثلاثة قطاعات، فتكسر الإجابات المؤسَّسة |
| `BillingCountry` | الاتّساق | «US» و«USA» و«United States» تجزّئ السياق الجغرافي |
| `Phone` / `Website` | الصحة | القيم المشوّهة تنتج تفاصيل اتصال غير صالحة للاستخدام في الردود |

إجراءات التنظيف:

- شغّل فحص تفرّد للعثور على Accounts المكرّرة قبل النشر. تعلّم المكرّرات العميل حقائق متناقضة عن العميل نفسه. راجع [التفرّد](/ar/resources/data-quality/uniqueness/).
- استخدم Import from Field على `Industry` و`BillingCountry` لاكتشاف كل اختلاف موجود، ثم عرّف القيم المرجعية في [Definition Builder](/ar/resources/using-dqs/definition-builder/) ووحّدها.
- شغّل فحص صحة على `Phone` و`Website` لالتقاط الإدخالات المشوّهة. استهدف الحقول التي يكون فيها Validity Rate أقل من 90%.

## Contact

يقرأ العملاء Contact لتحديد من يتعاملون معه وكيفية الوصول إليه. عميل مبيعات يصوغ رسالة تواصل يسحب الاسم واللقب والبريد الإلكتروني من هنا.

| الحقل ذو الأولوية | البُعد المعرّض للخطر | ما تفعله البيانات الرديئة بالعميل |
|---|---|---|
| `Email` | الصحة | العناوين غير الصالحة تجعل التواصل الذي يقترحه العميل يفشل |
| `Phone` | الصحة | الأرقام المشوّهة تظهر بوصفها تفاصيل اتصال معطوبة |
| `Title` | الاكتمال | الألقاب الفارغة تزيل سياق الدور الذي يستخدمه العميل للتخصيص |
| `MailingCountry` | الاتّساق | قيم الدولة غير المتّسقة توجّه الإجابات الخاصّة بالمنطقة خطأً |

إجراءات التنظيف:

- شغّل فحص صحة على `Email` و`Phone`. هذه هي الحقول التي يتصرّف العميل بناءً عليها، فتتحوّل أخطاء التنسيق إلى إجراءات فاشلة. راجع [الصحة](/ar/resources/data-quality/validity/).
- شغّل فحص اكتمال على `Title` وقِس Completeness Rate. الألقاب المفقودة تجرّد العميل من سياق الدور الذي يحتاجه لتخصيص رسالة.
- وحّد `MailingCountry` بـ Import from Field، مطابقًا القائمة المرجعية التي عرّفتها على Account حتى يتّفق الكائنان.

## Case

يعمل عملاء الخدمة بشكل أساسي من Case. يقرأ العميل Subject وDescription لفهم المشكلة، ثم يؤسّس ردّه على ذلك السياق. هذا هو الكائن الأعلى رافعةً لنشر خدمة.

| الحقل ذو الأولوية | البُعد المعرّض للخطر | ما تفعله البيانات الرديئة بالعميل |
|---|---|---|
| `Description` | الاكتمال | Description فارغ يترك العميل دون سياق، فيُرجع ردًا عامًا |
| `Subject` | الاكتمال | المواضيع المفقودة تضعف تصنيف Case وتوجيهه |
| `Status` / `Origin` | الاتّساق | القيم المختلفة تجزّئ رؤية العميل لحالة Case وقناتها |
| `Description` / Comments | كشف PII | أرقام SSN والبطاقات المُلصقة من البريد الإلكتروني تدخل سياق الذكاء الاصطناعي |

إجراءات التنظيف:

- شغّل فحص اكتمال على `Description`. اكتمال Description يساوي سياق العميل؛ حقل فارغ هو السبب الأكثر شيوعًا لإجابة عميل الخدمة بإبهام. راجع [الاكتمال](/ar/resources/data-quality/completeness/).
- وحّد `Status` و`Origin` باستخدام Import from Field لإظهار كل قيمة موجودة، ثم وحّدها إلى picklist المرجعي.
- شغّل فحص PII على `Description` وCase Comments. يلتقط email-to-case رسائل العملاء التي تحتوي على PII، ويمكن للعميل أن يُظهر ذلك PII في رد. راجع [كشف PII](/ar/resources/ai-readiness/pii-detection/) و[دليل امتثال PII في Agentforce](/ar/resources/ai-readiness/agentforce-pii-compliance/).

## Lead

يقرأ عملاء المبيعات Lead لتأهيل الاهتمام الوارد وتوجيهه. يقرّر العميل الإجراءات التالية من الشركة والمصدر والحالة، فالفجوات هنا ترسل العملاء المحتملين في المسار الخطأ.

| الحقل ذو الأولوية | البُعد المعرّض للخطر | ما تفعله البيانات الرديئة بالعميل |
|---|---|---|
| `Email` | الصحة | العناوين غير الصالحة تكسر المتابعة التي يقودها العميل |
| `Company` | الاكتمال | بيانات الشركة المفقودة تعرقل منطق التأهيل |
| `LeadSource` | الاتّساق | المصادر غير المتّسقة تشوّه قرارات التوجيه لدى العميل |
| `Status` | الاتّساق | الحالات المختلفة تربك موضع العميل المحتمل في القمع |

إجراءات التنظيف:

- شغّل فحص صحة على `Email` وفحص اكتمال على `Company`. هذان الحقلان يحدّدان ما إذا كان العميل يستطيع التصرّف بشأن عميل محتمل من الأساس.
- استخدم Import from Field على `LeadSource` و`Status` للعثور على الانحراف، ثم قيّدها إلى مجموعة قيم محدّدة. راجع [الاتساق](/ar/resources/data-quality/consistency/).
- شغّل فحص PII على أي حقول ملاحظات أو وصف حيث يُلصق المندوبون الرسائل الواردة الخام.

## Opportunity

يقرأ عملاء المبيعات Opportunity للإجابة عن أسئلة خطّ الأنابيب والتوقّعات. مرحلة قديمة أو مبلغ مفقود ينتج إجابة خاطئة بثقة عن حالة الصفقة.

| الحقل ذو الأولوية | البُعد المعرّض للخطر | ما تفعله البيانات الرديئة بالعميل |
|---|---|---|
| `StageName` | الاتّساق | المراحل غير القياسية تُحرّف موضع الصفقات |
| `CloseDate` | الحداثة | تواريخ الإغلاق الماضية على الصفقات المفتوحة تعلّم العميل حقائق خطّ أنابيب قديمة |
| `Amount` | الاكتمال | المبالغ المفقودة تشوّه أي توقّع يُبلّغ عنه العميل |

إجراءات التنظيف:

- شغّل فحص حداثة لتمييز Opportunities المفتوحة التي `CloseDate` الخاص بها في الماضي. التواريخ القديمة تجعل العميل يُبلّغ عن خطّ أنابيب لم يعد موجودًا. راجع [الحداثة](/ar/resources/data-quality/timeliness/).
- شغّل فحص اكتمال على `Amount`. عميل يلخّص قيمة خطّ الأنابيب لا يستطيع ذلك بموثوقية عندما تكون المبالغ فارغة.
- تأكّد من أن `StageName` يطابق عملية المبيعات المحدّدة لديك بفحص اتّساق.

## Knowledge

يؤسّس عملاء الخدمة الإجابات على مقالات Knowledge. يسترجع العميل مقالًا ويقدّم محتواه بوصفه الإجابة الموثوقة، فمقال قديم أو ضعيف يصبح إجابة خاطئة تُقدَّم بثقة.

| الحقل ذو الأولوية | البُعد المعرّض للخطر | ما تفعله البيانات الرديئة بالعميل |
|---|---|---|
| تاريخ آخر تعديل | الحداثة | المقالات القديمة تنتج إجابات بالية يقدّمها العميل بوصفها حالية |
| `Title` / `Summary` | الاكتمال | البيانات الوصفية الضعيفة تُضعف الاسترجاع، فيستشهد العميل بالمقال الخطأ |
| متن المقال | كشف PII | بيانات العملاء المُضمَّنة يمكن أن تتسرّب إلى إجابة مُولَّدة |

إجراءات التنظيف:

- شغّل فحص حداثة مقابل تاريخ آخر تعديل لإظهار المقالات التي تجاوزت عتبة حداثتك. المقالات البالية هي المصدر الرائد لإجابات الخدمة الخاطئة بثقة.
- شغّل فحص اكتمال على `Title` و`Summary`. يستخدم العميل هذين للاسترجاع، فالبيانات الوصفية الضعيفة تقوده إلى المصدر الخطأ.
- شغّل فحص PII على متن المقال للتأكّد من أن لا بيانات خاصّة بعميل قد لُصقت في مقال منشور.

## أي الكائنات ينبغي أن تنظّف أولًا؟

نظّف الكائنات التي يقرؤها عملاؤك فعلًا، بالترتيب الذي تعتمد عليه إجاباتهم. تربط المصفوفة أدناه أولوية التنظيف بنوع العميل.

| الكائن | عميل الخدمة | عميل المبيعات | عميل موجّه للموظّفين |
|---|---|---|---|
| Case | الأولوية 1 | منخفض | متوسط |
| Knowledge | الأولوية 1 | منخفض | الأولوية 1 |
| Account | متوسط | الأولوية 1 | متوسط |
| Contact | متوسط | الأولوية 1 | متوسط |
| Lead | منخفض | الأولوية 1 | منخفض |
| Opportunity | منخفض | الأولوية 2 | متوسط |

لنشر خدمة، ابدأ باكتمال Case Description وحداثة Knowledge، لأن هذين الحقلين يحدّدان ما إذا كان لدى العميل سياق صحيح ليجيب منه. لنشر مبيعات، ابدأ بـ Account وContact، ثم انتقل إلى Lead وOpportunity. عبر كل نوع عميل، شغّل فحوصات PII أولًا على الحقول النصية التي يقرؤها العميل، لأن اكتشاف PII قضية امتثال وليس قضية جودة. تسرد [قائمة التحقّق من جاهزية بيانات Agentforce](/ar/resources/ai-readiness/agentforce-data-readiness-checklist/) العتبات قبل النشر التي يجب بلوغها على كل كائن.

## الخطوات التالية

- [جودة بيانات Agentforce: تجهيز بيانات Salesforce للذكاء الاصطناعي](/ar/resources/ai-readiness/agentforce-preparation/): الجدول الزمني المؤلّف من أربع مراحل الذي يندرج هذا التنظيف ضمنه
- [لماذا يفشل عملاء Agentforce](/ar/resources/ai-readiness/why-agentforce-agents-fail/): مشكلات البيانات وراء مخرجات العميل غير الموثوقة
- [قائمة التحقّق من جاهزية بيانات Agentforce](/ar/resources/ai-readiness/agentforce-data-readiness-checklist/): العتبات قبل النشر لكل كائن
- [كيف تحسّن جودة البيانات في Salesforce](/ar/resources/salesforce/improve-data-quality-in-salesforce/): حلقة الكشف والإصلاح والوقاية والمراقبة
- [الأسئلة الشائعة حول جودة بيانات Agentforce](/ar/resources/ai-readiness/agentforce-data-quality-faq/): إجابات عن الأسئلة الشائعة
- [تقييم الجاهزية للذكاء الاصطناعي](/ar/ai-readiness/): احصل على درجة جاهزيتك الحالية