Salesforce Data Cloud 入門学習
Salesforce Data Cloud（2025年10月よりData 360へリブランド）は、顧客データをリアルタイムで統合・活性化する 顧客データプラットフォーム（CDP）です。本コースでは、Salesforce未経験〜中級の方が Data Cloudの全体像から実装・運用・AI連携までを体系的に理解できるよう、20の単元でやさしく解説します。
バッチ1（DC-01〜05）で全体像と基本アーキテクチャを押さえたあと、バッチ2（DC-06〜10）でデータモデルとセグメント設計、バッチ3（DC-11〜15）でCalculated Insights・Activation・ガバナンス、バッチ4（DC-16〜20）でAgentforce/Einstein Studio・Marketing Cloud連携・運用までを学びます。 認定資格「Salesforce Certified Data 360 Consultant」の学習準備としても活用できます。
1
Data Cloudとは？ — Salesforceが顧客データ分断を解く基盤Salesforce Data Cloudの位置付けとCDPとしての役割、従来のCRMとの違いを理解する。
2Data Cloudのアーキテクチャ — 5つのレイヤーで理解するデータ取り込みから活性化までの5段階（Ingest / Harmonize / Identify / Analyze / Activate）を整理する。
3データ取り込みとハーモナイゼーション — DLOとDMOの違いData Streamsの設計と、DLO/DMOによる正規化（ハーモナイゼーション）の仕組みを理解する。
4Identity Resolution入門 — 分断された顧客を1つのプロファイルにマッチングルールとReconciliationでUnified Individualを生成する仕組みを学ぶ。
5セグメント・アクティベーション・Calculated Insights — 施策につなぐセグメントからアクティベーションターゲットへの活性化、Calculated Insightsによる計算指標、Agentforce連携までを理解する。
6Unified Data Modelの設計 — カスタムDMOとリレーションシップSalesforceが提供する標準DMOの体系と、カスタムDMOを追加する判断基準、リレーションシップ設計の考え方を学ぶ。
7Data Streamの詳細設計 — Batch・Streaming・取り込み頻度の選択3種類のData Stream（Batch/Streaming/Profile）と取り込み頻度の選び方、Primary Keyの役割を理解する。
8コネクタとIngestion API — Salesforce製品・S3・カスタム連携主要コネクタ（Sales Cloud/Marketing Cloud/S3）とIngestion API・BYOLの特徴と使い分けを整理する。
9Identity Resolution詳細 — マッチルールとReconciliation設計Match Rule（Exact/Fuzzy/Normalize）とReconciliation Ruleの優先順位設計でUnified Individualを作り込む。
10セグメントの種類と設計 — Standard・Rapid・Streaming Segment3種類のセグメント（Standard/Rapid/Streaming）の更新頻度・制約・ユースケースの違いを理解する。
11Calculated Insightsを使いこなす — SQL・メトリクス設計・StreamingCalculated InsightsのSQL記述、Batch CIとStreaming CIの違い、RFM分析などのビジネス指標設計を学ぶ。
12Activationの設計と最適化 — Activation Target・Data Actions・パーソナライゼーションActivation Targetの詳細設定、Data Actionsによるイベントドリブン処理、Flowとの連携設計を理解する。
13Data Spacesによるマルチテナント設計 — 権限分離とデータ分割Data Spacesの概念・設計目的、デフォルト/カスタムData Spaceの違い、ビジネスユニット間のデータ分離を学ぶ。
14Data SharingとZero Copy — Snowflake・Databricks連携とBYOLZero Copy Partnershipによる外部DWHとの連携、BYOLとの違い、Snowflake/Databricks連携パターンを理解する。
15セキュリティとガバナンス設計 — Permission Set・PII管理・データアクセス制御Data Cloud固有のPermission Set、PIIフィールドの感度ラベル管理、Data Space権限の設計原則を整理する。
16Einstein StudioとAIモデル連携 — Prompt Builder・予測モデル活用Einstein StudioでのAIモデル登録（BYOM）、Prompt BuilderのGrounding機能、Data Cloudとの連携を学ぶ。
17Agentforce連携の設計 — Data Cloudをエージェント基盤として使うAgentforceのエージェントがData Cloudの顧客プロファイルを参照する仕組みと、RAGの位置づけを理解する。
18Marketing Cloud連携 — MC Growth・MC Engagement統合Marketing Cloud GrowthとMarketing Cloud Engagementの違い、Data Cloudとの統合方式とContact Point設計を整理する。
19運用・モニタリング — Data Explorer・Job Status・パフォーマンス管理Data Explorerによるデータ確認、Job Statusでの処理状況監視、エラーハンドリングと課金管理の考え方を学ぶ。
20実装ライフサイクル — 環境戦略・メタデータAPI・リリース管理Sandbox環境戦略、メタデータAPIで移行可能な設定、パッケージ化によるリリース管理のベストプラクティスを総括する。
Data Cloudの全体像を記事でチェック
5層アーキテクチャ・主要機能・認定資格までを体系的にまとめた解説記事もあわせてご覧ください。
Salesforce Data Cloudとは？ 解説記事を読むSalesforce関連の学習コンテンツ
Salesforce傘下のBI製品Tableauの学習コンテンツや認定試験対策も提供しています。
Salesforce 認定試験ハブへ