Data 360 (formerly Salesforce Data Cloud) Bewertungen & Produktdetails

Das Beste, was mir an Salesforce Data Cloud am meisten gefällt, ist seine Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen, was seine Fähigkeit zur Datenanalyse mit der Nutzung von Einstein AI verbessert, da es eine 360-Grad-Sicht auf Kundendaten zur Plattform bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Salesforce Data Cloud nicht mag, sind die hohen Kosten für kleine Unternehmen und die steile Lernkurve für weniger erfahrene Salesforce-Profis. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Salesforce Data 360 glänzt darin, Unternehmensdaten zu vereinheitlichen und Echtzeit-Intelligenz über Systeme hinweg zu fördern.

Integrationen: Reibungslose Zero-Copy-Datenfreigabe mit Datenbanken wie Snowflake und native Verbindungen über Salesforce-Anwendungen hinweg beseitigen komplexe Datenpipeline-Arbeiten.

UI / UX: Drag-and-Drop-Mapping-Tools ermöglichen es sowohl technischen als auch geschäftlichen Teams, Segmente schnell zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.

Leistung: Schnelle Verarbeitung großer Datenströme gewährleistet die Identitätsauflösung und die Aktualisierung von Kundenprofilen in Echtzeit.

KI / Intelligenz: Eingebaute Einstein-KI nutzt Echtzeit-vereinheitlichte Daten, um Aktionen zu automatisieren und prädiktive Einblicke zu ermöglichen.

Preisgestaltung / ROI: Starke Kapitalrendite durch Reduzierung des Speicheraufwands, Verringerung der Wartung und Steigerung der Konversionsraten.

Support / Onboarding: Detaillierte Trailhead-Module und strukturierte Anleitungen helfen Teams, die Plattform reibungslos einzuführen und zu übernehmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dokumentation und Implementierungsanleitung: Offizielle Dokumentationen können abstrakt und schwer zu navigieren sein. Es besteht Bedarf an klareren, einfacheren Schritt-für-Schritt-Anleitungen, realen Referenzarchitekturen und einfacheren Implementierungsanleitungen für Administratoren, anstatt hochtheoretischer Leitfäden.

Preispredictability und Kreditverbrauch: Das verbrauchsbasierte Kreditmodell kann schwer zu schätzen und zu verfolgen sein. Unerwartete Nutzungsspitzen während der Datenaufnahme oder der Identitätsauflösungsverarbeitung können die monatliche Abrechnung und die ROI-Prognosen unvorhersehbar machen.

Steile Lernkurve und Einrichtungskomplexität: Der Einstieg erfordert erhebliche Zeit und technisches Fachwissen. Das Einrichten von Datenmodellobjekten, Identitätsauflösungsregeln und berechneten Einblicken erfordert spezielle Schulungen, was oft dazu führt, dass Teams auf teure externe Berater angewiesen sind.

Starke Abhängigkeit von der Qualität der Upstream-Daten: Die Plattform deckt schlechte Altdaten schnell auf. Wenn doppelte Datensätze oder unordentliche Feldzuordnungen in verbundenen Quellen vorhanden sind, werden die Abgleichsregeln Schwierigkeiten haben und übermäßige Credits verbrauchen, um schlechte Daten zu bereinigen.

Einschränkungen bei der Fehlerbehebung und Fehlerberichterstattung: Das Beheben von fehlgeschlagenen Datentransformationen oder Stream-Ingest-Fehlern kann mühsam sein. Die Diagnoseprotokolldetails in der Benutzeroberfläche könnten viel klarer sein, wenn Datensynchronisierungen fehlschlagen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Salesforce Data 360 (früher Data Cloud) am meisten gefällt, ist, wie es Kundendaten aus mehreren Quellen zu einem einzigen, Echtzeit-Kundenprofil zusammenführt. Es integriert sich auch nahtlos mit Salesforce-Produkten wie Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud und Agentforce, was hilft, personalisierte Kundenerlebnisse zu ermöglichen und bessere Entscheidungen zu unterstützen. Funktionen wie Identitätsauflösung, Segmentierung, berechnete Einblicke und KI-gestützte Fähigkeiten erleichtern es, zielgerichtete Zielgruppen zu erstellen und Aktionen zu automatisieren. Insgesamt fühlt sich die Plattform skalierbar und sicher an und hat das Kundenengagement erheblich verbessert, während der manuelle Datenverarbeitungsaufwand reduziert wurde. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Plattform ist funktionsreich, kann jedoch komplex in der Implementierung und im Erlernen sein. Die anfängliche Einrichtung, Datenmodellierung und Identitätsauflösung erfordern oft erfahrene Ressourcen, um sie richtig zu gestalten. Die Preisgestaltung kann für kleinere Unternehmen hoch sein, und einige Integrationen benötigen noch zusätzliche Konfigurationen, bevor sie reibungslos funktionieren. Eine geführtere Einführung, ein einfacherer Einrichtungsprozess und stärkere Low-Code-Fähigkeiten würden das Gesamterlebnis verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was bei Salesforce Data 360 am meisten auffällt, ist seine Fähigkeit, riesige Mengen an Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen aufzunehmen, zu harmonisieren und zu vereinheitlichen, um eine einzige, Echtzeit-Wahrheitsquelle zu schaffen. Die Identitätsauflösungsfunktionen machen es mühelos, Kundeninteraktionen über Core CRM, Commerce und Marketing Cloud hinweg zu konsolidieren. Dieses einheitliche Datenmodell vereinfacht die cloudübergreifende Segmentierung drastisch und ermöglicht hochgradig personalisierte, Echtzeit-Kundenreisen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das anfängliche Setup und die Datenmodellierung erfordern eine steile Lernkurve. Das Zuordnen von Ingestion-Schemata zum Customer 360-Datenmodell und das ordnungsgemäße Einrichten von Identitätsauflösungsregeln erfordert spezielle Architekturkompetenz. Darüber hinaus kann das Debuggen von Datenströmen oder Zuordnungsproblemen während des Setups komplex und zeitaufwändig erscheinen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Native Salesforce-Konnektoren und Zero Copy/BYOL ermöglichen es uns, Snowflake, Databricks, Redshift und BigQuery zu verknüpfen, ohne Daten zu duplizieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Steile Lernkurve: Die Datenzuordnung und die Konfigurationsoberfläche für Datenströme können für Nicht-Experten übermäßig komplex und etwas schwer zu navigieren erscheinen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das absolut beste Merkmal von Salesforce Data Cloud (Data 360) ist die Zero-Copy-Datenarchitektur. Die Möglichkeit, Daten direkt aus externen Unternehmensdatenbanken wie Snowflake, Databricks oder BigQuery zu föderieren, ohne sie physisch zu verschieben, zu replizieren oder schwere benutzerdefinierte ETL-Pipelines auszuführen, ist ein architektonischer Durchbruch. Es reduziert drastisch den Speicheraufwand und die Integrationslatenz. In Kombination mit der Identity Resolution Engine ermöglicht es uns, unordentliche, disparate Quelldaten in ein einziges, hoch zuverlässiges 'Golden Record'-Profil zu konsolidieren, das sich dynamisch aktualisiert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während die nativen Integrationsfunktionen innerhalb des Salesforce-Kernstapels (Sales, Service, Marketing Cloud, Agentforce) nahtlos sind, erfordert die Handhabung von Datenintegrationspipelines für Randfälle mit komplexen, nicht-Salesforce-Drittsystemen immer noch eine erhebliche benutzerdefinierte Konfiguration. Die 'Zero-Copy'-Datenvirtualisierungsarchitektur ist erstaunlich für primäre Datenbanken wie Snowflake oder BigQuery, aber für sofort einsatzbereite native Konnektoren zu kleineren externen Geschäftstools ist die Auswahl im Vergleich zu langjährigen eigenständigen CDPs immer noch etwas begrenzt. Dies zwingt Teams oft dazu, wieder auf Standard-Ingestionspfade zurückzugreifen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfache Einrichtung von Verbindungen mit mehreren externen Systemen, Vereinheitlichung von Daten an einem Ort und schnelle Segmentierung und Aktivierung über mehrere Systeme hinweg. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zu viele Produktprobleme. Erstens, sobald Felder in einem Datenstrom erstellt wurden, können wir sie nicht löschen. Zweitens, die Fehlermeldungen sind nicht klar. Zum Beispiel, wenn versucht wird, ein Feld im DLO zu entfernen, wird eine Menge von Dingen aufgelistet, die überprüft werden sollen (z.B. IR, Segmente, Datagraph, etc.), aber stattdessen sollte es die spezifischen Orte anzeigen, an denen das Feld tatsächlich verwendet wird. Drittens, es tritt häufig ein Systemfehler ohne eine ordnungsgemäße Nachricht auf, wie: "Unerwarteter Fehler, kontaktieren Sie den Systemadministrator." Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Data 360 half uns geholfen, Kundenprofile zu vereinheitlichen und diese Daten sofort in Salesforce-Anwendungen zu aktivieren. Es stärkte unsere Fähigkeiten zur Identitätsauflösung, ermöglichte Zero-Copy-Datenzugriff und Datenföderation und bot eine solide Grundlage für KI-gestützte Einblicke und Erlebnisse. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es dauerte eine Weile, bis ich mich darauf eingelassen hatte, aber sobald ich es tat, war ich völlig gefesselt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die Zero-Copy-ETL-Funktion in Data 360 wirklich. Sie ermöglicht es mir, auf Daten von Data 360 zuzugreifen und Abfragen auf BigQuery auszuführen, ohne die Daten physisch speichern zu müssen. Dies erleichtert die Durchführung von Datenanalysen zwischen Salesforce und unseren Systemen auf der Google Cloud Platform erheblich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Bereitstellungsprozess in Data 360 ist für mich ein echtes Ärgernis. Es ist frustrierend, weil ich beim Erstellen eines Bundles durch eine Liste von 200 Objekten scrollen muss und die Auswahl von Objekten mühsam ist, da die Suchfunktion nicht richtig funktioniert. Dies scheint ein bekannter Fehler zu sein, den Salesforce kennt, aber er wurde seit fast einem Jahr nicht behoben. Darüber hinaus habe ich zahlreiche Fälle und Eskalationen zu diesem Problem erstellt, aber keiner wurde gelöst. Dies beeinträchtigt die allgemeine Benutzerfreundlichkeit von Data 360 bei Bereitstellungen und macht es für meine Bedürfnisse weniger effizient. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Data 360 am meisten mag, ist, wie es Kundendaten aus mehreren Quellen in eine einzige, einheitliche Plattform integriert. Alles an einem Ort zu haben, bietet einen umfassenderen Überblick über Kundeninteraktionen, hilft, die allgemeine Datengenauigkeit zu verbessern, und erleichtert die Bereitstellung personalisierterer Kundenerlebnisse. Ich schätze auch die Echtzeit-Einblicke, die eine bessere Entscheidungsfindung unterstützen und effektivere Vertriebs- und Marketingstrategien fördern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Data 360 nicht mag, ist, dass es kompliziert einzurichten und zu verwalten sein kann, insbesondere wenn Sie Daten aus mehreren Quellen integrieren. Die Datenzuordnung und die Aufrechterhaltung der Datenqualität können viel Aufwand erfordern, und die Plattform kann auch zusätzliche Kosten verursachen, wenn Sie erweiterte Funktionen benötigen. Darüber hinaus gibt es eine Lernkurve, sodass es einige Zeit dauern kann, bis die Benutzer das Tool verstehen und seine Funktionen vollständig nutzen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.