Salesforce Sales Cloud 가중치 적용 파이프라인용 Tableau 액셀러레이터를 사용하면 영업 기회를 기반으로 영업 파이프라인에 대한 데이터 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

영업 관리자는 이 액셀러레이터를 사용하여 **각 기회의 성사 확률**을 더 잘 이해할 수 있으며, 이는 예측을 개선하기 위한 가중치 적용 파이프라인의 개념도 암시합니다.


### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변
- 영업 파이프라인의 규모는 어떻게 됩니까(기한 지남, 단기, 중기, 장기)?
- 기회를 전환하는 능력은 어떠했습니까?
- 영업 파이프라인에 있는 기회는 무엇입니까? 가장 많이 성사시킨 기회는 무엇입니까?
- 영업 파이프라인은 어떻게 구성되어 있습니까?
- 기회 전환 능력은 어느 계정에 의해 결정됩니까?


### KPI 모니터링 및 개선

- 열린 기회 수
- 파이프라인 가치
- 가중치 적용 파이프라인 가치
- 영업 주기
- 총 영업 가치
- 기회 수
- 종결된 기회 수
- 확보한 기회 수
- 상실한 기회 수
- 총 종결된 기회 금액
- 평균 거래 크기(성사)
- 평균 기회 크기
- 계정 수
- 소유자 수
- 신규 계정 수
- 평균 확률
- 총 기회 금액
- 영업 주기(성사)
- 영업 주기(상실)
- 성사/상실 비율
- 전환율
- 계정당 기회 수
- 소유자당 기회 수
- 영업 속도


### 필수 특성

- 기회 ID(문자열)
- 계정(문자열)
- 기회 소유자(문자열)
- 기회 유형(문자열)
- 기회 설명(문자열)
- 기회 단계(문자열)
- 열린 플래그(문자열)  ← 예상 값: 'Y', 'N'. 'Y'는 기회가 열렸음을 의미합니다.
- 성사한 플래그(문자열) ← 예상 값: 'Y', 'N'. 'Y'는 기회를 종결하고 성사했음을 의미합니다.
- 만든 날짜(날짜)
- (예상) 종결 날짜(날짜)
- 금액(숫자)
- 확률 %(숫자)



### 데이터 모델 요구 사항 이해

#### 액셀러레이터는 다음 개체의 데이터를 표시합니다.

- 기회(사용자 지정 필드 기회 생성 날짜(CreatedDate__c))
- 계정
- 사용자


Salesforce Sales Cloud Weighted Pipeline

영업 기회를 기반으로 영업 파이프라인에 대한 유용한 개요를 얻을 수 있습니다.

데스크톱

제작자: Tableau + Salesforce

전문가

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ERP & CRM

Salesforce Sales Cloud 영업 파이프라인용 Tableau 액셀러레이터는 영업 파이프라인의 전체 상태에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공합니다. 

영업 관리자는 이 액셀러레이터를 사용하여 영업 기회를 더 잘 파악할 수 있으므로 효율성을 높이고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.


### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

- 영업 파이프라인의 규모는 어떻게 됩니까(기한 지남, 단기, 중기, 장기)?
- 기회를 전환하는 능력은 어떠했습니까?
- 영업 파이프라인에 있는 기회는 무엇입니까? 가장 많이 성사시킨 기회는 무엇입니까?
- 영업 파이프라인은 어떻게 구성되어 있습니까?
- 기회 전환 능력은 어느 계정에 의해 결정됩니까?



### KPI 모니터링 및 개선

- 열린 기회 수
- 파이프라인 가치
- 영업 주기
- 총 영업 가치
- 기회 수
- 종결된 기회 수
- 확보한 기회 수
- 상실한 기회 수
- 총 종결된 기회 금액
- 평균 거래 크기(성사)
- 평균 기회 크기
- 계정 수
- 소유자 수
- 신규 계정 수
- 총 기회 금액
- 영업 주기(성사)
- 영업 주기(상실)
- 성사/상실 비율
- 전환율
- 계정당 기회 수
- 소유자당 기회 수
- 영업 속도


### 필수 특성

- 기회 ID(문자열)
- 계정(문자열)
- 기회 소유자(문자열)
- 기회 유형(문자열)
- 기회 설명(문자열)
- 기회 단계(문자열)
- 열린 플래그(문자열) ← 예상 값: 'Y', 'N'. 'Y'는 기회가 열렸음을 의미합니다.
- 성사한 플래그(문자열) ← 예상 값: 'Y', 'N'. 'Y'는 기회를 종결하고 성사했음을 의미합니다.
- 만든 날짜(날짜)
- (예상) 종결 날짜(날짜)
- 금액(숫자)

### 데이터 모델 요구 사항 이해

#### 액셀러레이터는 다음 개체의 데이터를 표시합니다.

- 기회(사용자 지정 필드 기회 생성 날짜(CreatedDate__c))
- 계정
- 사용자


Salesforce Sales Cloud Sales Pipeline

고급

가중 영업 파이프라인용 Tableau 액셀러레이터를 사용하면 영업 기회를 기반으로 영업 파이프라인에 대한 데이터 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다. 

영업 관리자는 이 액셀러레이터를 사용하여 **각 기회의 성사 확률**을 더 잘 이해할 수 있으며, 이는 예측을 개선하기 위한 가중치 적용 파이프라인의 개념도 암시합니다.


### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변
- 영업 파이프라인의 규모는 어떻게 됩니까(기한 지남, 단기, 중기, 장기)?
- 기회를 전환하는 능력은 어떠했습니까?
- 영업 파이프라인에 있는 기회는 무엇입니까? 가장 많이 성사시킨 기회는 무엇입니까?
- 영업 파이프라인은 어떻게 구성되어 있습니까?
- 기회 전환 능력은 어느 계정에 의해 결정됩니까?


### KPI 모니터링 및 개선

- 열린 기회 수
- 파이프라인 가치
- 가중치 적용 파이프라인 가치
- 영업 주기
- 총 매출
- 기회 수
- 종결된 기회 수
- 확보한 기회 수
- 상실한 기회 수
- 총 종결된 기회 금액
- 평균 거래 크기(성사)
- 평균 기회 크기
- 계정 수
- 소유자 수
- 신규 계정 수
- 평균 확률
- 총 기회 금액
- 영업 주기(성사)
- 영업 주기(상실)
- 성사/상실 비율
- 전환율
- 계정당 기회 수
- 소유자당 기회 수
- 영업 속도


### 필수 특성

- 기회 ID(문자열)
- 계정(문자열)
- 기회 소유자(문자열)
- 기회 유형(문자열)
- 기회 설명(문자열)
- 기회 단계(문자열)
- 열린 플래그(문자열) ← 예상 값: 'Y', 'N'. 'Y'는 기회가 열렸음을 의미합니다.
- 성사한 플래그(문자열) ← 예상 값: 'Y', 'N'. 'Y'는 기회를 종결하고 성사했음을 의미합니다.
- 만든 날짜(날짜)
- (예상) 종결 날짜(날짜)
- 금액(숫자)
- 확률 %(숫자)


Weighted Sales Pipeline

**Salesforce CDP 고객 참여**에 대한 이 Tableau 액셀러레이터는 마케팅 및 영업 팀에 영업, 이메일, 메시지(SMS), 웹 사이트 및 푸시 알림이라는 5개 채널 전반의 고객 참여 수준을 전체적으로 보여주는 포괄적인 탐색 대시보드입니다. 이 액셀러레이터를 사용하면 고객과의 상호 작용에 가장 적합한 채널을 선택하고 관련된 메시징을 개발하며 긍정적인 고객 경험을 창출하여 충성도 및 고객 유지율을 높일 수 있습니다.

## 시작하기 단계


1. Tableau Desktop 버전 2022.3 이상이 설치되어 있고 라이선스가 있는지 확인합니다.
2. Tableau에 CDP의 데이터를 가져올 수 있는 액세스 권한이 프로비저닝되었는지 확인합니다. [CDP의 도움말 사이트](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.c360_a_tableau_connector.htm&type=5)에서 이 작업을 수행하는 방법에 대한 설명서를 찾을 수 있습니다.
3. 이 페이지의 오른쪽 위에 있는 다운로드 단추를 사용하여 Tableau 통합 문서를 다운로드합니다.
4. 두 번 클릭하여 다운로드된 통합 문서를 엽니다. 통합 문서를 처음 다운로드하면 데모 데이터가 표시됩니다.
5. 통합 문서를 연 후 Tableau 대시보드의 왼쪽 아래에서 데이터 원본 탭을 클릭합니다.
6. CDP 계정으로 인증합니다. 지침에 따라 CDP에 로그인하여 Tableau에서 연결을 설정할 수 있도록 합니다.
7. 참고: "추출" 모드에서 쿼리를 실행하는 것이 좋습니다. CDP 데이터에서 추출을 만들려면 CDP의 데이터 볼륨에 따라 시간이 조금 걸릴 수 있습니다.
8. 이 액셀러레이터는 5개의 대시보드로 구성됩니다. 각 대시보드는 개별 데이터 원본을 기반으로 구축되었습니다. 예를 들어 푸시 참여 데이터가 없는 경우 푸시 알림이라는 대시보드 페이지를 삭제할 수 있습니다. 그렇게 해도 다른 대시보드는 영향을 받지 않습니다.
9. 이 액셀러레이터는 다음 CDP(Customer Data Platform) 표준 개체의 데이터를 보여줍니다. 이러한 개체가 CDP의 데이터로 채워진 후 고객은 CDP에서 ID 확인을 실행해야 합니다.

* 메시지 참여(sms):

1. "메시지 참여" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_MessageEngagement\_\_dlm"
2. "개별 ID 링크" 개체 → 개체 API 이름 "IndividualIdentityLink\_\_dlm"
3. "통합된 개인" 개체 → 개체 API 이름 "UnifiedIndividual\_\_dlm"

* 푸시 알림:

1. "기기 응용 프로그램 참여"→ 개체 API 이름 "ssot\_\_DeviceApplicationEngagement\_\_dlm"
2. "개별 ID 링크" 개체 → 개체 API 이름 "IndividualIdentityLink\_\_dlm"
3. "통합된 개인" 개체 → 개체 API 이름 "UnifiedIndividual\_\_dlm"

* 이메일 참여:

1. "이메일 참여" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_EmailEngagement\_\_dlm"
2. "참여 항목" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_EngagementTopic\_\_dlm"
3. "캠페인" 개체 → 개체 API 이름 "Campaign\_\_dlm"
4. "개별 ID 링크" 개체 → 개체 API 이름 "IndividualIdentityLink\_\_dlm"
5. "통합된 개인" 개체 → 개체 API 이름 "UnifiedIndividual\_\_dlm"

* 직접 참여 - 영업:

1. "영업 주문 제품" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_SalesOrderProduct\_\_dlm"
2. "영업 주문" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_SalesOrder\_\_dlm"
3. "상품 제품" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_GoodsProduct\_\_dlm"
4. "개별 ID 링크" 개체 → 개체 API 이름 "IndividualIdentityLink\_\_dlm"
5. "통합된 개인" 개체 → 개체 API 이름 "UnifiedIndividual\_\_dlm"

* 웹 사이트 참여:

1. "웹 사이트 참여" 개체 → 개체 API 이름 "ssot\_\_WebsiteEngagement\_\_dlm"
2. "개별 ID 링크" 개체 → 개체 API 이름 "IndividualIdentityLink\_\_dlm"
3. "통합된 개인" 개체 → 개체 API 이름 "UnifiedIndividual\_\_dlm"

## 참여 수준:

마케팅 팀은 참여 수준을 사용하여 상호 작용의 수준과 고객 관계의 강도를 가늠할 수 있습니다.
이 Tableau 액셀러레이터에서는 영업, 이메일, 웹 사이트, 메시지 및 푸시 알림이라는 5개 채널의 참여 수준을 계산합니다. 각 채널에 대해 페이지 왼쪽 위의 KPI 선택기를 사용하여 가장 관련이 있다고 생각되는 측정값을 선택하고 참여 수준을 계산할 수 있습니다. 예를 들어 직접 참여(영업)에서는 다음과 같은 계산된 측정값을 기준으로 참여 수준을 계산할 수 있습니다.

* 생애 가치
* 생애 매출
* 주문 번호
* 구매 빈도
* 평균 주문 가치

위 목록의 계산된 측정값 중 하나를 사용하여 모든 개인을 내림차순으로 그룹화하고 서로 다른 세그먼트에 추가합니다.
100명의 개인이 있고 주문 수를 선택한다고 가정합니다.
이 100명의 개인의 순위를 지정합니다. 주문 수가 가장 많은 개인이 1위입니다. 그런 다음 이러한 개인을 세그먼트에 할당합니다.

* 참여도 아주 높음: 1~20위
* 참여도 높음: 21~40위
* 참여도 중간: 41~60위
* 참여도 낮음: 61~80위
* 참여도 아주 낮음: 81~100위

Tableau에서 참여 수준을 계산해 보았습니다. 고객은 비즈니스 요구 사항에 맞게 이를 조정할 수 있습니다.

## 이 액셀러레이터의 일부로 대시보드를 조정하는 팁

* 모든 데이터 원본은 사용자 지정 쿼리를 사용하여 작성되었습니다. 이를 편집하고 사용자 지정 계산을 추가할 수 있습니다.

일부 선택적 필드는 귀하의 조직에 없을 수 있습니다. 이 경우 새로 고침이 실패하므로 쿼리를 편집하여 ‘해당 없음’을 “필드명”으로 추가해야 합니다.

* 로드되는 레코드 수를 줄이면 새로 고침 성능이 개선됩니다. 예를 들어 최근 2년만 로드하도록 쿼리에 필터를 추가할 수 있습니다. 다음과 같은 where 절을 추가하면 됩니다. WHERE YEAR(WE."ssot\_\_EngagementDateTm\_\_c")>=(YEAR(CURRENT\_DATE)-1)

## 대시보드 탐색: 직접 참여 - 영업

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 고객 생애 중에 고객이 회사의 수익에 직접 기여한 금액은 얼마입니까?
* 마케팅 전략을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?
* 고객의 가치를 극대화하려면 캠페인에서 어느 RFM 세그먼트를 목표로 삼아야 합니까?
* 고객은 누구입니까? 보다 효과적으로 상호 작용하려면 어떻게 해야 합니까?
* 고객 기반은 시간대별로 얼마나 증가하고 있습니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 생애 가치
* 총 매출
* 생애 매출
* 활성 고객 수
* 신규 고객 수
* 유지 기간
* RFM 분석
* 반복 구매율
* 평균 주문 가치
* 주문 번호
* 구매 빈도
* 반복 고객별 총 매출 %
* 신규 고객별 총 매출 %
* 참여 수준별 고객 수
* 참여 수준별 고객 %

## 대시보드 탐색: 이메일 참여

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 이메일 캠페인은 얼마나 효과적입니까?
* 열린 비율이 가장 높은/가장 낮은 고객 그룹은 무엇입니까?
* 적절한 고객 그룹에 이메일을 보내고 있습니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 캠페인 수
* 배달된 이메일
* 열린 이메일
* 열린 비율
* 고유 클릭수
* 클릭률
* 구독 취소
* 구독 취소율
* 참여 수준별 구독자 수
* 참여 수준별 구독자 %

### 필수 특성

* 필드 API 이름 “ssot\_\_EngagementChannelActionId\_\_c”: 예상 값: 보내기, 열기, 클릭, 반송, 동의 철회
* 필드 API 이름 “Loyalty\_Member\_Tier\_\_c”: 이 필드는 선택적 필드이므로 기본적으로 ‘해당 없음’으로 설정됩니다.
    Salesforce Loyalty Cloud를 사용하는 경우 데이터 원본을 편집하고 쿼리를 수정하여 이 필드를 활성화할 수 있습니다. "충성도 멤버"로 '해당 없음'을 검색하고 '해당 없음'을 "Loyalty\_Member\_Tier\_\_c"로 바꿉니다.

## 대시보드 탐색: 웹 사이트 참여

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 당사의 브랜드/제품에 대해 사용자는 얼마나 관심을 보입니까?
* 제품 참여도 가장 높은/낮은 사용자 그룹은 무엇입니까?
* 사용자는 얼마나 자주 웹 사이트를 방문합니까?
* 웹 사이트 트래픽 피크 시간은 언제입니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 고착률
* 일별 활성 사용자
* 월별 활성 사용자
* 총 행동
* 등록 사용자 수
* 참여 사용자 수
* 전환율
* 참여 수준별 등록 사용자 수
* 참여 수준별 등록 사용자 %
* 필수 특성
* 필드 API 이름 “ssot\_\_EngagementChannelActionId\_\_c”
* 예상 값: 콘텐츠 참여
* 대시보드 탐색: 메시지 참여

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 참여도가 가장 높은 고객은 누구입니까?
* 열린 비율이 가장 높은 시간은 언제입니까?
* 가장 성공적인 사용자 그룹은 무엇입니까?
* 배달율을 최대화하기 위해 주당 각 개인에게 보내야 하는 최적의 메시지 수는 몇 개입니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 보낸 메시지 수
* 수신 동의 수
* 배달률
* 주별 개인당 보낸 메시지 수
* 수취인 번호
* 참여 수준별 수취인 수
* 참여 수준별 수취인 %

### 필수 특성

* 필드 API 이름 “ssot\_\_EngagementChannelActionId\_\_c”
* 예상 값: 배달됨, 배달되지 않음, 동의, 동의 철회
* 대시보드 탐색: 푸시 알림
* 주요 비즈니스 질문에 대한 답변
* 사용자 참여에 대한 알림의 비율은 얼마입니까?
* 열린 비율이 가장 높은 시간은 언제입니까?
* 보낸 알림의 양은 얼마이고 캠페인의 성공률은 얼마입니까?
* 열린 비율을 최대화하기 위해 보내야 하는 최적의 푸시 알림 수는 몇 개입니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 보낸 수
* 조회율
* 열린 비율
* 수신자 수
* 주당 수신자별 보낸 알림 수
* 참여 수준별 수신자 수
* 참여 수준별 수신자 %

### 필수 특성

* 필드 API 이름 “ssot\_\_EngagementChannelActionId\_\_c”: 예상 값: 보냄, 열림, 표시

Salesforce CDP Customer Engagement

여러 채널의 고객 참여 평가: 영업, 이메일, 웹 사이트, 메시지 및 푸시.

Salesforce CDP

마케팅

CDP ID 확인 대시보드는 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 일련의 차트로 변환하여 CDP의 ID 확인이 비즈니스에 어떤 효과가 있는지 탐색하는 데 도움이 됩니다.  수집된 원본의 스냅샷, 통합된 개인에 대한 기여, 통합된 개인의 구성 방식 및 일반적인 시나리오를 확인하여 일치 규칙 및/또는 데이터 품질이 ID 확인 결과에 미치는 영향을 탐색할 수 있습니다.

## 시작하기 단계
1. Tableau에 CDP의 데이터를 가져올 수 있는 액세스 권한이 프로비저닝되었는지 확인합니다.  [CDP의 도움말 사이트](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.c360_a_tableau_connector.htm&type=5)에서 이 작업을 수행하는 방법에 대한 설명서를 찾을 수 있습니다.
2. 이 페이지의 오른쪽 위에 있는 다운로드 단추를 사용하여 Tableau 통합 문서를 다운로드합니다.  일련의 데모 데이터와 함께 통합 문서가 다운로드되며 자체 데이터를 사용하려면 통합 문서를 약간 업데이트해야 합니다.
3. 다운로드된 통합 문서를 엽니다.  통합 문서 이름은 **Salesforce CDP Identity Resolution.twbx**입니다.
4. 통합 문서가 열리면 Tableau 대시보드의 왼쪽 아래에서 데이터 원본 탭을 클릭합니다.
5. 이제 CDP 계정으로 인증하라는 메시지가 표시됩니다.  Tableau에서 연결을 설정할 수 있도록 지침에 따라 CDP에 로그인하십시오.
6. 다음으로, 이 통합 문서의 두 데이터 원본인 **Unified Profiles**와 **Source Profiles**를 업데이트해야 합니다.
7. Unified Profiles를 업데이트하려면 먼저 페이지의 오른쪽 위에서 편집을 클릭합니다.  이 통합 문서에는 성능 이유로 설정된 필터가 한 개 있는데 이 필터를 제거해야 합니다.
8. 편집을 클릭하면 팝업 창이 나타나고 설정된 필터가 표시됩니다.  사전 설정으로 포함된 이 필터를 삭제해야 합니다.  필터를 클릭한 다음 제거를 클릭합니다.
9. 필터를 제거한 후 페이지 오른쪽 위에서 새로 고침을 클릭합니다.
    1. 참고: CDP 계정에 있는 데이터의 양에 따라 이 프로세스는 10분 이상 걸릴 수 있습니다.
10. Source Profiles에 대해 동일한 지침(7~9단계)을 따릅니다.
11. 필요한 업데이트를 수행하고 CDP 계정에서 필요한 데이터를 Tableau로 가져온 후 ID 확인 - 콕핏 탭으로 이동합니다. 그러면 통합 문서가 새로 고쳐지고 데이터가 표시됩니다.
    1. 참고: 통합 문서 새로 고침은 CDP 계정에 있는 데이터의 양에 따라 몇 분이 걸릴 수 있습니다.

## 대시보드 탐색

### 콕핏

콕핏은 CDP ID 확인 대시보드에 대한 홈페이지입니다.  몇 가지 개괄적인 요약과 함께 데이터를 추가로 탐색할 수 있는 시작 지점을 제공합니다.

* 수집된 원본 개인 인원수에 대한 간략한 요약을 보고 ID 확인 프로세스 중에 통합된 개인이 어떻게 만들어졌는지 확인 **(1)**
* 각 원본에서 수집된 원본 개인 인원수에 대한 분류 보기 **(2)**
* 각 원본이 기여한 통합된 개인 인원수 보기 **(3)**
* 각 원본이 기여한 통합된 개인의 백분율 보기(이 예에서는 S3_Mobile_Individual 원본이 기여한 비율이 총 660만 중에서 500만으로, 76%에 해당하는 것을 알 수 있음) **(4)**
* 각 통합된 개인에 포함된 원본 개인 인원수에 대한 평균과 이들이 원래 있었던 원본 수에 대한 평균을 파악하여 통합된 개인이 만들어진 방식을 빠르게 이해 **(5)**
* **통합된 개인: 통합된 개인은 어떻게 구성되어 있습니까?**에 사용된 차트는 처음에 보기에는 다소 어려울 수 있지만 매우 유용하게 사용될 수 있습니다.  이 차트를 해석하는 방법을 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.
    * 이 차트는 원본에서 구성된 통합된 개인 인원수(최상위 축)와 원본 개인 인원수(왼쪽 축)가 교차하는 지점을 보여줍니다.  이 예제에서는 590만 명의 통합된 개인이 1개의 원본 개인 레코드와 1개의 원본에서 나온 것을 알 수 있습니다.  이 말은 본질적으로 이 레코드가 CDP의 전체 데이터 집단에서 다른 어떤 레코드와도 일치할 수 없다는 것을 의미합니다. **(6)**
    * 이 차트에 표시된 다른 예제는 2개의 원본과 2명의 원본 개인이 교차하는 지점입니다.  이 교차점은 32만 6,400명의 통합된 개인이 개별 원본의 레코드 2개로 구성되었음을 말해줍니다.  Service Cloud의 레코드가 Marketing Cloud의 레코드와 일치하는 것을 예로 들 수 있습니다. **(7)**
* **일치 규칙: 일치 규칙이 예상된 결과로 이어집니까?**에 표시된 마지막 차트는 통합된 개인 전체의 이메일 주소, 전화 번호 및 이름의 수에 대한 유용한 시나리오를 보여줍니다.  이 3가지 특성은 잘못된 일치의 선행 지표인 경우가 많기 때문에 특별히 선택되었습니다.  이 차트를 클릭하면 클릭 기준을 충족하는 레코드의 미리 보기가 이 대시보드의 두 번째 탭에 표시됩니다.  
    * 이 차트에서 잠재적으로 문제가 될 수 있는 예제는 1명의 통합된 개인에게 6~10개의 전화 번호가 있다는 사실로 하이라이트됩니다.  아시다시피 한 사람이 2~3개의 전화 번호를 갖는 일은 흔하지 않습니다.  차트의 이 부분을 클릭하면 해당하는 통합된 개인과 레코드를 구성하는 데 기여한 원본 개인을 정확하게 볼 수 있습니다.  email@email.com과 같은 잘못된 이메일이 이러한 레코드에 대한 바인딩 링크가 될 수 있는 데이터 품질과 같은 문제가 자주 발생합니다. **(8)**

ID 확인 대시보드의 *콕핏* 아래에 있는 이미지를 참조하십시오. 위의 설명에 해당하는 참조가 이미지에 숫자로 표시되어 있습니다.

### 통합된 개인 세부 정보

통합된 개인 세부 정보 탭은 ID 확인 결과에 대한 세분화된 인사이트를 탐색하고, 통합된 개인을 형성하기 위해 레코드가 결합된 방식을 이해하고, ID 규칙 집합이 비즈니스에 효과가 있는지 여부에 대한 가설을 세우며, 데이터 품질 문제가 결과에 영향을 미칠지 여부에 대한 가설을 세울 수 있는 위치입니다.

* 대시보드의 이 탭은 이동 시 사용하는 클릭 경로에 따라 동적으로 조정됩니다.  이 예에서는 3~5개의 이름이 있는 통합된 개인을 클릭하여 탭으로 이동했습니다. **(1)**
* 진입 조건과 일치하는 통합된 개인 50명에 대한 미리 보기 확인 **(1)**
* 맨 위 차트의 레코드를 클릭하고 통합된 개인에 대한 간략한 개요(예: 이름, UIID, 생일, 성별 및 원본 레코드 세부 정보)를 확인합니다. **(2)**
* 통합된 개인을 구성하는 모든 원본 개인을 확인합니다.  이렇게 하면 레코드가 예기치 않은 방식으로 일치되는 이유를 결정하는 데 도움이 되는 정확한 데이터를 볼 수 있습니다. **(3)**

ID 확인 대시보드의 *통합된 개인 세부 정보* 아래에 있는 이미지를 참조하십시오. 위의 설명에 해당하는 참조가 이미지에 숫자로 표시되어 있습니다.



Salesforce CDP Identity Resolution 

CDP ID 확인 대시보드는 데이터를 쉽게 이해 가능한 일련의 차트로 변환합니다.

Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)는 확장성 및 내구성이 뛰어난 완전관리형 데이터베이스 서비스로, 미션 크리티컬 MongoDB 워크로드의 운영을 지원합니다.

SQL은 데이터 및 분석을 위한 표준이며 데이터 엔지니어와 데이터 분석가에게 가장 인기있는 언어 중 하나입니다. Amazon DocumentDB JDBC 드라이버는 SQL 기반 도구에서 Amazon DocumentDB에 저장된 JSON 데이터에 손쉽게 액세스할 수 있게 하는 SQL 인터페이스입니다. Amazon DocumentDB JDBC 드라이버를 사용하면 Tableau Desktop에서 JSON 데이터를 시각화하고 DbVisualizer와 같은 개발자 도구로 JSON 데이터에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Amazon DocumentDB

Amazon DocumentDB JDBC 드라이버는 Amazon DocumentDB에 액세스할 수 있게 하는 SQL 인터페이스를 제공합니다.

새로운 Sharepoint 목록(JDBC) 커넥터를 설치하면 최신 JDBC 드라이버를 사용하여 Sharepoint에 저장된 유용한 비즈니스 데이터에 액세스할 수 있습니다.  Azure AD 최신 인증 및 Microsoft Graph REST API와 같은 기능을 지원하므로 인사이트를 보다 쉽게 분석하고 공유할 수 있습니다.

Sharepoint Lists (JDBC)

JDBC를 통해 Sharepoint 목록에 연결하는 Tableau 커넥터


[Exasol]([https://www.exasol.com/](https://www.exasol.com/))은 분석용으로 구축된 가장 빠른 인메모리 데이터베이스입니다. 이 커넥터를 사용하면 TLS를 통해 Exasol 데이터베이스에 안전하게 연결하고 사용자 이름 및 비밀번호 또는 Kerberos롤 통해 인증할 수 있습니다.

Exasol JDBC

Tableau에서 JDBC를 통해 Exasol 데이터베이스에 액세스할 수 있도록 합니다.

이 커넥터는 Salesforce Marketing Cloud에 연결하는 원활하고 간편한 방법을 제공합니다. 이 커넥터를 통해 고객은 Salesforce의 API를 활용하여 Marketing Cloud 인스턴스에서 데이터를 추출하고 Tableau에서 분석에 사용할 수 있습니다.

Salesforce Marketing Cloud

Salesforce Marketing Cloud에 대한 Tableau 커넥터

**Firebolt의 Tableau**

Tableau용 Firebolt 커넥터는 라이브 연결에서 1초 미만의 쿼리 속도를 제공하여 데이터 볼륨, 최신 상태 또는 지연 시간 문제 없이 진정한 대화형 분석 경험을 지원합니다.

**Firebolt 정보**

Firebolt는 차세대 분석 경험을 구축하는 데 사용되는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 현대적 아키텍처의 이점과 사용 편의성을 바탕으로 테라바이트 규모에서 1초 미만의 성능을 제공하는 Firebolt는 데이터 및 개발 팀에서 최종 사용자의 만족도를 높이는 데이터 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

Firebolt는 스토리지와 컴퓨팅이 분리된 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 구축되었기 때문에 프로비저닝, 확장 및 리소스 사용률과 관련된 기존의 당면 과제가 해결됩니다. Firebolt의 최적화된 스토리지 형식과 긴밀하게 결합된 인덱싱 기술은 긴 시간에 걸쳐 사용자 지정해야 하는 엔지니어링 작업 없이 가장 까다로운 워크로드를 빠르고 효율적으로 처리합니다.

Firebolt

Firebolt는 차세대 분석 경험을 위한 클라우드 데이터 웨어하우스입니다.

HierarchyFilter 확장 프로그램은 Tableau Visionary [Merlijn Buit](https://twitter.com/merlijnbuit)과 Tableau 직원 [Russ Goldin](https://www.linkedin.com/in/russellsgoldin/)에 의해 작성되었습니다.

이 확장 프로그램은 일반 또는 재귀 데이터를 계층 필터로 시각화합니다. 대시보드에서 여러 필터를 사용하는 대신 단 하나로 계층 필터를 만들 수 있습니다.

### 기능

* 다중 선택(길게 누르기 명령/windows 키)
* 계층의 모든 수준에서 필터링
* 계층 검색
* 모두 선택/모두 지우기
* 필터/매개 변수 및 워크시트와 상호 작용
* 다수의 서식 지정 옵션

**필터 패널을 정리하고 사용자가 새로운 방식으로 대시보드와 상호 작용할 수 있도록 하십시오!**

### 시작하기

HierarchyFilter를 설정하고 실행하는 데 필요한 모든 정보:  <strong>[제품 가이드](https://appsfortableau.infotopics.com/support/documentation/hierarchyfilter-product-guide/)</strong>.
데모 통합 문서 다운로드: [데모 통합 문서](https://trial-appsfortableau.infotopics.com/download/gallery-workbooks/hierarchy-filter)

### 고지 사항

이 버전은 HierarchyFilter의 무료 버전입니다. 온프레미스에서 워터마크 없이 이 제품을 사용하고 싶으십니까?
지원 팀에 문의: [지원 문의](https://appsfortableau.infotopics.com/support/contact-support/).

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**최신 기능과 뉴스에 대한 소식을 받아보십시오!**

문의: [지원](https://appsfortableau.infotopics.com/support/contact-support/)

[https://appsfortableau.infotopics.com/](https://appsfortableau.infotopics.com/)

[LinkedIn](http://www.linkedin.com/company/appsfortableau/) – [Twitter](https://twitter.com/appsfortableau) – [Facebook](https://www.facebook.com/appsfortableau) - [Youtube](https://www.youtube.com/c/AppsforTableau)

HierarchyFilter

일반 또는 재귀 데이터를 아름다운 계층 필터로 시각화하십시오.

무료

사용자 지정 필터

필터 추가 확장 프로그램 기능을 사용하면 대시보드 작성자가 대시보드에 표시할 필터를 사용자 지정할 수 있습니다. 대시보드 사용자도 특정 요구 사항을 충족하는 필터를 추가하여 대시보드를 사용자 지정할 수 있습니다. 대시보드에 원하는 필터를 추가해달라는 변경을 요청하기 위해 작성자에게 연락할 필요 없이 데이터를 더 빠르게 탐색하고 관련 없는 필터를 줄여 정리할 수 있습니다. 

필터 추가는 작성자가 대시보드에 추가하는 개체이지만, 사용자도 이용할 수 있는 새로운 기능입니다. 최종 사용자는 필요에 맞게 필터를 구성한 후 사용자 지정 뷰를 만들어 작업을 저장할 수 있습니다.


Add Filters Extension

필터, 매개 변수, 페이지 및 시트를 표시하거나 숨겨서 맞춤형 대시보드를 제공할 수 있는 필터 추가 기능

샌드박스 적용됨

개체 패널에 표시

대시보드 개체 및 컨테이너에 대한 스타일 배경을 만들 수 있는 단순한 Tableau 확장 프로그램입니다. Bootstrap CSS, Tailwind CSS 색상 및 추가 확장 클래스를 활용합니다.

[Github 링크](https://github.com/FsuLauncherComp/BootstrapTableau)에서 추가 설명서 확인 가능 

Documentation

TabCSS

단순한 CSS 클래스를 사용하여 Tableau 개체 및 컨테이너 스타일 지정

Sunburst 차트를 사용하면 계층적 데이터를 시각화하고 빠른 요약을 제공할 수 있습니다. 

그러나 대부분의 경우 각 단계를 더 많이 세분화하면 추론이 더 힘들어집니다. 이것이 바로 드릴다운 기능을 추가하여 이 Dynamic Sunburst Chart로 해결하려는 문제입니다. 

확장 프로그램을 빠르게 구성한 후 데이터를 Sunburst Chart로 시각화할 수 있으며, 차트에서 상호 작용하여 그다음 수준으로 드릴다운할 수 있습니다. 
이를 통해 사용자는 동일한 차트 또는 위젯에서 개략적 정보뿐 아니라 개별 요소별 정보도 모두 얻을 수 있습니다. 

Dynamic Sunburst Chart

계층적 데이터를 즉시 시각화하고 드릴다운을 통해 탐색하는 데 도움이 되는 Dynamic Sunburst Chart

데이터에 대한 인사이트를 얻기 위해서는 사용자가 고성능 데이터 모델을 구축해야 합니다. 키 및 고유한 제약 조건은 데이터에 효율적으로 액세스할 수 있는 구조를 제공합니다. Key Finder는 데이터 원본을 마이닝하여 모든 유효한 키 및 고유한 제약 조건을 자동으로 찾습니다. 샘플 데이터 및 다양한 유효성 측정 방법을 사용하면 엔터티 및 참조 무결성 관리, 인덱스 구조 정의, 더티 데이터 식별, 동일한 엔터티를 참조하는 모든 ID 찾기 등의 작업에 유용한 키와 고유한 제약 조건을 선택할 수 있습니다.

### 사용 사례:
1. **데이터 통합:** Key Finder는 데이터 집합에 정확히 들어 있는 키를 자동으로 검색하여 키 역할의 다른 특성 조합이 어느 정도 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 이 정보는 올바른 외래 키를 찾고 테이블을 조인하기 위한 기초로 사용됩니다.
2. **데이터 품질:** 프로덕션 데이터베이스에서 발생하는 가장 일반적인 문제는 데이터 복제입니다. 동일한 엔터티가 다른 자동 생성 ID로 테이블에 두 번 이상 나타나는 경우가 많습니다. Key Finder를 사용하면 데이터에 이 문제가 있는지 빠르게 검색할 수 있습니다.
3. **성능 최적화:** 성능 데이터 모델을 구축할 때 가장 중요한 측면 중 하나는 데이터 액세스 속도를 높이기 위해 올바른 인덱스를 선택해야 한다는 것입니다. Key Finder는 인덱스 역할을 할 수 있는 모든 특성 조합을 빠르게 찾아 제안합니다.

또한 Key Finder는 원래 테이블에 있는 null 값 수 및 null이 아닌 고유 값의 수와 같은 샘플링된 테이블에 대한 메타데이터를 자동으로 계산합니다.

### 라이선스

**무료** – 확장 프로그램의 데모 버전이므로 Tableau Exchange를 통해 액세스할 때 사용할 수 있습니다. 정식 버전과 비교하여 몇 가지 제한 사항이 있으며, 테스트 및 평가 용도로만 사용할 수 있습니다. 데모 버전의 제한 사항은 샘플링되는 테이블에 1백만 개 이상의 행이 포함될 수 없고 샘플은 1시간 동안만 저장되고 이후 영구적으로 삭제된다는 것입니다. 또한 데모 버전은 서버에서 실행되며 관리하는 인프라에는 배포할 수 없습니다.

**유료** – 정식 버전에는 데모 버전의 제한 사항이 적용되지 않습니다. 정식 버전 구매에 관심이 있는 경우 문의해 주십시오.

**가격**에 대한 자세한 내용과 이 대시보드 확장 프로그램의 **데모 동영상**을 시청하려면 [웹 사이트](https://viadotto.tech)를 방문하십시오.

Key Finder

Key Finder는 지정된 데이터 원본에서 키와 고유한 제약 조건을 마이닝합니다.