지식 베이스
리소스 및 문서
데이터 품질에 대해 알아보고, 모범 사례를 탐색하고, Salesforce 데이터를 개선하는 방법을 발견하세요.
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데이터 품질의 기본을 배우고 DQS를 시작하세요.
3 기사
- 데이터 품질 소개
- 데이터 품질이 중요한 이유
- 빠른 시작 가이드
데이터 품질
데이터 품질 차원을 깊이 탐구하세요: 완전성, 유효성, 고유성, 적시성, 일관성.
8 기사
- 데이터 품질이란 무엇인가?
- 데이터 품질 점수란 무엇인가?
- 데이터 품질의 다섯 가지 차원
AI 준비
Agentforce 및 AI 이니셔티브를 위해 Salesforce 데이터를 준비하세요.
7 기사
- PII 탐지
- Agentforce 데이터 품질: Salesforce 데이터를 AI용으로 준비하기
- Agentforce 데이터 준비도 체크리스트
모범 사례
데이터 거버넌스, 측정 및 데이터 품질 문화 구축을 위한 전략적 가이드.
4 기사
- 데이터 거버넌스 프레임워크 구축
- 데이터 품질 측정
- 데이터 품질 문화 구축
DQS 사용하기
Data Quality Sense 사용을 위한 단계별 가이드.
4 기사
- DQS 개요
- Definition Builder 가이드
- 스캔 실행
사용 사례
데이터 품질 차원을 깊이 탐구하세요: 완전성, 유효성, 고유성, 적시성, 일관성.
6 기사
- 완전성: 구성 시나리오
- 일관성: 구성 시나리오
- 유효성: 구성 시나리오
Salesforce
4 기사
- Salesforce의 데이터 품질
- Salesforce에서 데이터 품질을 측정하는 방법
- Salesforce에서 데이터 품질을 개선하는 방법
전체 기사
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데이터 품질 소개
데이터 품질의 기본 개념을 이해하고, DQS가 Salesforce 데이터의 상태를 측정하고 개선하는 방법을 알아봅니다.
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데이터 품질이 중요한 이유
낮은 데이터 품질의 비즈니스 영향을 이해하고, 조직들이 지금 데이터 품질에 투자하는 이유를 알아봅니다.
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빠른 시작 가이드
10분 안에 첫 번째 데이터 품질 인사이트를 얻는 방법. 시작을 위한 단계별 가이드.
데이터 품질
데이터 품질이란 무엇인가?
데이터 품질의 의미, 측정 방법, 그리고 보고, 자동화, AI 이니셔티브의 성공을 결정하는 이유를 알아봅니다.
데이터 품질
데이터 품질 점수란 무엇인가?
데이터 품질 점수는 데이터의 상태를 하나의 숫자로 바꿉니다. 어떻게 계산되는지, 무엇이 좋은 점수인지, 그리고 시간에 따라 어떻게 추적하는지 알아봅니다.
데이터 품질
데이터 품질의 다섯 가지 차원
데이터 품질 차원이란 무엇인가? DQS가 측정하는 다섯 가지 핵심 차원(완전성, 유효성, 고유성, 적시성, 일관성)을 알아봅니다.
데이터 품질
완전성
DQS가 측정하는 10가지 완전성 메트릭, 누락 데이터를 찾기 위한 진단 단계, 완전성 분석 구성 방법.
데이터 품질
유효성
DQS가 측정하는 6가지 유효성 메트릭, 형식 오류 및 노이즈를 찾기 위한 진단 흐름, 패턴 기반 유효성 검사 구성 방법.
데이터 품질
고유성
DQS가 측정하는 6가지 고유성 메트릭, 중복 및 반복 내용을 찾기 위한 진단 흐름, 고유성 분석 구성 방법.
데이터 품질
적시성
데이터 신선도와 적시성을 측정하는 방법. DQS의 6가지 적시성 메트릭, 오래되거나 이상한 날짜를 찾는 진단 흐름, 신선도 분석 구성 방법을 알아봅니다.
데이터 품질
일관성
DQS가 측정하는 6가지 일관성 메트릭, 값 분산을 찾기 위한 진단 흐름, 적합성 분석 구성 방법.
AI 준비
PII 탐지
DQS가 사용하는 8가지 PII 탐지 패턴, 일반적인 스캔 시나리오를 위한 세 가지 사전 설정, 패턴 기반 탐지 구성 방법.
AI 준비
Agentforce 데이터 품질: Salesforce 데이터를 AI용으로 준비하기
Agentforce 데이터 품질과 데이터 준비도를 높이세요. DQS로 Salesforce 데이터를 AI 에이전트용으로 준비하는 실용 가이드: 완전성, 일관성, PII 탐지.
AI 준비
Agentforce 데이터 준비도 체크리스트
실용적인 Agentforce 데이터 준비도 체크리스트. 완전성, 일관성, PII 등 전반에 걸쳐 Salesforce 데이터가 AI 에이전트를 위해 준비되었는지 평가하십시오.
AI 준비
Agentforce 에이전트가 잘못된 답을 주는 이유: 데이터 품질 근본 원인
Agentforce가 잘못된 답을 주는 이유: 부정확한 응답과 할루시네이션 뒤에 있는 6가지 데이터 품질 근본 원인, 각각을 진단하는 DQS 메트릭, 그리고 해결책.
AI 준비
Agentforce와 PII: AI 배포 전에 민감한 데이터 보호하기
Agentforce는 Salesforce 텍스트 필드에 숨은 PII를 읽습니다. 컴플라이언스 위험을 줄이기 위해 배포 전에 민감한 데이터를 찾고 해결하는 방법을 알아보세요.
AI 준비
Agentforce를 위한 Salesforce 데이터 정리: 오브젝트별 가이드
Agentforce를 위한 필드 수준 Salesforce 데이터 정리 플레이북. 서비스 및 영업 에이전트를 위해 어떤 오브젝트와 필드를 먼저 정리할지, DQS에 매핑하여 설명합니다.
AI 준비
Agentforce 데이터 품질: 자주 묻는 질문
Agentforce 데이터 품질에 관한 흔한 질문에 대한 답변: Agentforce에 깨끗한 데이터가 필요한지, 어떤 데이터를 읽는지, 준비도 기준, PII 위험, 그리고 준비 방법.
모범 사례
데이터 거버넌스 프레임워크 구축
조직 전체에서 데이터 품질을 관리하기 위한 거버넌스 역할, 정책, 기준을 수립합니다.
모범 사례
데이터 품질 측정
KPI를 정의하고, 스코어카드를 구축하고, 데이터 품질을 벤치마킹하여 지속적인 개선을 이끌어냅니다.
모범 사례
데이터 품질 문화 구축
변화 관리, 교육, 조직 정렬을 통해 채택과 지속 가능성을 이끌어내는 방법.
모범 사례
10가지 일반적인 데이터 품질 함정
데이터 품질 이니셔티브를 망치는 실수를 피하고 복구 전략을 배웁니다.
DQS 사용하기
DQS 개요
Data Quality Sense가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 Salesforce 네이티브 아키텍처가 데이터에 왜 중요한지 알아봅니다.
DQS 사용하기
Definition Builder 가이드
5단계 마법사를 사용해 DQS Definition을 생성하는 단계별 가이드입니다. 객체, 필드, 임곗값, 차원 가중치를 구성합니다.
DQS 사용하기
스캔 실행
DQS 스캔을 실행하고, 진행 상황을 모니터링하고, 대규모 데이터셋을 처리하고, 반복 스캔을 예약하는 방법을 알아봅니다.
DQS 사용하기
결과 이해하기
DQS 스캔 결과를 해석하고, 차원 점수를 읽고, 영향을 받은 레코드까지 드릴다운하고, 정리 작업을 위해 데이터를 내보내는 방법을 알아봅니다.
사용 사례
완전성: 구성 시나리오
다양한 비즈니스 요구에 맞게 DQS 완전성 분석을 구성하는 방법을 보여주는 세 가지 실용적인 워크스루.
사용 사례
일관성: 구성 시나리오
다양한 비즈니스 요구에 맞게 DQS 일관성 분석을 구성하는 방법을 보여주는 세 가지 실용적인 워크스루.
사용 사례
유효성: 구성 시나리오
다양한 비즈니스 요구에 맞게 DQS 유효성 분석을 구성하는 방법을 보여주는 세 가지 실용적인 워크스루.
사용 사례
적시성: 구성 시나리오
다양한 비즈니스 요구에 맞게 DQS 적시성 분석을 구성하는 방법을 보여주는 세 가지 실용적인 워크스루.
사용 사례
고유성: 구성 시나리오
다양한 비즈니스 요구에 맞게 DQS 고유성 분석을 구성하는 방법을 보여주는 세 가지 실용적인 워크스루.
사용 사례
PII 탐지: 구성 시나리오
다양한 스캔 요구에 맞게 DQS PII 탐지를 구성하는 방법을 보여주는 세 가지 실용적인 워크스루.
Salesforce
Salesforce의 데이터 품질
Salesforce 내부에서 데이터 품질이 의미하는 바, CRM 데이터가 저하되는 이유, 중요한 여섯 가지 차원, 그리고 이를 네이티브 환경에서 측정하고 개선하는 방법을 설명합니다.
Salesforce
Salesforce에서 데이터 품질을 측정하는 방법
Salesforce에서 데이터 품질 점수(데이터 신뢰도 점수)가 작동하는 방식: 가중치가 부여된 차원, 필드 수준의 분해, 그리고 시간에 따른 품질 추적.
Salesforce
Salesforce에서 데이터 품질을 개선하는 방법
Salesforce에서 데이터 품질을 개선하고 유지하기 위한 실용적이고 반복 가능한 워크플로: 탐지, 우선순위 지정, 수정, 예방, 모니터링.
Salesforce
Salesforce 데이터 품질 대시보드: 정말 중요한 지표
Salesforce 데이터 품질 대시보드가 추적해야 할 것: 데이터 품질 점수, 차원별 분해, 필드 상태, 추세, 그리고 PII 노출.