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harmonizing-datacloud

harmonizing-datacloud

github.com/forcedotcomデータ・データベース1.1k2.5k 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

harmonizing-datacloud について

Salesforce Data Cloud の調和処理向けスキルです。データモデルオブジェクト、マッピング、ID 解決、統合プロファイル、データグラフを扱い、スキーマ確認と段階的な調和ワークフローを案内します。

主な機能

  1. 01データモデルオブジェクトの確認
  2. 02項目マッピングのワークフロー
  3. 03ID 解決ルールセット
  4. 04統合プロファイルのワークフロー
  5. 05データグラフの管理

活用シーン

  1. 01ソースとターゲットのスキーマ確認
  2. 02ソースデータの標準モデルへのマッピング
  3. 03ID 解決の実行

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/forcedotcom/sf-skills --skill harmonizing-datacloud

インストール後、Claude Code で/harmonizing-datacloudを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルCREDITS.mdREADME.md

詳細

harmonizing-datacloud：Data Cloud ハーモナイズフェーズ

次のようなスキーマの調和と統合作業が必要な場合に、このスキルを使用します。DMO、フィールドマッピング、リレーションシップ、ID 解決、統合プロファイル、データグラフ、ユニバーサル ID の検索などが対象です。

このスキルが担当するタスク

次の作業では harmonizing-datacloud を使用します。

  • sf data360 dmo *
  • sf data360 identity-resolution *
  • sf data360 data-graph *
  • sf data360 profile *
  • sf data360 universal-id lookup

次の作業は別のスキルに委任します。

  • ストリームの取り込みや DLO の構築中の場合 → preparing-datacloud
  • セグメントのロジックや計算済みインサイトの作業の場合 → segmenting-datacloud
  • SQL、describe、または検索インデックスのワークフローの場合 → retrieving-datacloud

最初に収集する必要があるコンテキスト

次の情報を確認するか、推測します。

  • ソース DLO とターゲット DMO の名前
  • 作業がスキーマの作成、マッピング、IR、データグラフのどれに関するものか
  • ターゲット組織のエイリアス
  • ルールセットがすでに存在するかどうか
  • ユーザーが希望する統合エンティティモデル

基本的な運用ルール

  • マッピングを作成する前に DMO スキーマを確認します。
  • ハーモナイズ資産を変更する前に、共通の準備状況分類を実行します。node ../orchestrating-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase harmonize --json
  • カタログを参照する場合は dmo list --all を優先します。ただし、準備状況をすばやく確認する場合は最初のページを表示する dmo list を使用します。
  • サポートされていない describe フローを作り上げるのではなく、query describe または dmo get --json を使用します。
  • ID 解決の実行は非同期として扱い、実行後に結果を確認します。
  • 統合プロファイルの作業と STDM／セッションのトレース作業は分けて行います。

推奨ワークフロー

1. ハーモナイズ作業の準備状況を分類する
node ../orchestrating-datacloud/scripts/diagnose-org.mjs -o <org> --phase harmonize --json
2. カタログを確認する
sf data360 dmo list --all -o <org> 2>/dev/null
sf data360 identity-resolution list -o <org> 2>/dev/null
3. マッピングの前にスキーマを確認する
sf data360 query describe -o <org> --table ssot__Individual__dlm 2>/dev/null
sf data360 dmo get -o <org> --name ssot__Individual__dlm --json 2>/dev/null
4. 意図を明確にしてマッピングを作成または確認する
sf data360 dmo mapping-list -o <org> --source Contact_Home__dll --target ssot__Individual__dlm 2>/dev/null
sf data360 dmo map-to-canonical -o <org> --dlo Contact_Home__dll --dmo ssot__Individual__dlm --dry-run 2>/dev/null
5. マッピングの信頼性を確認してから IR を実行する
sf data360 identity-resolution create -o <org> -f ir-ruleset.json 2>/dev/null
sf data360 identity-resolution run -o <org> --name Main 2>/dev/null

特に注意すべき点

  • dmo list では通常 --all を使用します。
  • query describe または dmo get --json を使用します。dmo describe コマンドはありません。
  • マッピングと関連コマンドは、API バージョンの違いに影響されることがあります。
  • 統合 DMO の名前は汎用的なものではなく、ルールセットごとに異なります。
  • データグラフの定義は、フィールドの選択とリレーションシップの形状に影響されます。
  • dmo list が機能しても identity-resolution list が制限される場合は、Data Cloud 全体の障害ではなく、フェーズ固有の制約として扱います。

出力形式

Harmonize task: <dmo / mapping / relationship / ir / data-graph>
Source/target: <dlo → dmo or ruleset/graph names>
Target org: <alias>
Artifacts: <json files / commands>
Verification: <passed / partial / blocked>
Next step: <segment / retrieve / follow-up>

参考資料

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