关于Salesforce数据架构与管理设计师认证
Salesforce数据架构与管理设计师认证用于评估架构环境和要求,并能在客户360平台上设计合理、可扩展和高性能的解决方案的设计师。
该设计师还需具有处理以下内容的经验:
数据建模与数据库设计
主数据管理
Salesforce数据管理
数据限制
大规模数据注意事项
数据迁移
该设计师还需具有与业务和IT利益相关者交流解决方案和设计折衷方案的经验。
适合人群
通过本认证的设计师,可以评估架构环境和要求,并在与企业数据管理有关的客户360平台上设计合理、可扩展和高性能的解决方案。
候选人对涵盖主要构建模块的信息架构框架有丰富的知识,例如数据源、集成/移动端、可持续性、主数据管理、元数据管理和语义协调、数据限制、安全性和交付实现。
候选人还需具有评估客户对数据质量的需求并创建解决方案以确保高质量数据(例如数据去重、数据准确性)的经验,并且还可以建议组织变更以确保适当的数据管理流程。候选人还需具有与业务利益相关者交流解决方案和设计折衷方案的经验。
Salesforce认证的数据架构与管理设计师应具有以下背景:
2至3年的Salesforce经验
5年以上支持或实施以数据为中心的解决方案的经验
典型的工作角色可能包括:
高级管理员
数据架构师
技术/解决方案架构师
高级平台开发人员
Salesforce认证的数据架构与管理设计师候选人具有以下方面的经验,技能和知识:
数据建模/数据库设计
自定义字段,主详/查找关系
客户需求和对数据库需求的匹配
销售云和服务云的标准对象结构
充分利用Salesforce标准和大型对象
标准对象和Salesforce许可证类型之间的关联
大规模数据注意事项
索引,LDV迁移,性能
Salesforce平台声明性和编程概念
使用数据工具(例如数据加载器、ETL平台)编写脚本
数据管理
数据质量技能(与清理数据有关)
该考试的候选人不需要掌握以下内容:
非Salesforce技术/数据库概念
集成工具的配置
具有MDM工具的经验(主数据管理)
闪电开发经验/专长
编程语言
推荐认证(非必须):Salesforce平台应用构建者,平台开发者 I和平台开发者 II。
本考试指南的目标
本考试指南旨在帮助您评估是否准备好通过Salesforce数据架构与管理设计师考试。本指南提供有关认证考试的适合人群、推荐的培训资料以及完整的考点列表的信息 ——所有这些都旨在帮助您获得及格分数。我们强烈建议将系统实操、参加培训课程和自学等多种方式结合起来,以提高通过考试的机会。
关于考试
考试内容:60个选择题(单项选择和多项选择)
考试时长:105分钟
及格分数:58%(即答对35道题)
考试注册费用:400美元
补考费用:200美元
考试方式:在指定的考试中心,或网络摄像头监管环境中考试。
参考资料:考试期间不得参考纸质或在线资料。
参加考试前提条件:无。
考试大纲
Salesforce数据架构与管理设计师考试主要考量候选人与以下目标相关的知识和技能。
数据建模/数据设计:25%(15题)
比较和对比各种技术和相关注意事项,以便为客户360平台设计数据模型。(例如对象、字段和关系、对象特征)。
在给定场景的情况下,推荐一些方法和技术来设计可扩展的数据模型,该模型应遵循当前的安全性和共享模型。
比较和对比用于获取和管理业务和技术元数据(例如业务词典、数据沿袭、分类法、数据分类)的各种技术、方法和注意事项。
比较并对比在生产环境中实现大对象与标准/自定义对象的不同原因,以及在Salesforce数据模型中利用大对象的特有利弊。
在给定客户场景的情况下,推荐避免数据误差的方法和技术(记录锁定、共享计算问题以及过多的子对父关系)。
主数据管理:5%(3题)
比较和对比实施主数据管理解决方案的各种技术、方法和注意事项(例如MDM实施样式,协调和整合来自多个来源的数据,建立数据生存规则,阈值和权重,利用外部参考数据进行充实,规范化建模技术,层次结构管理。)
给定客户场景,推荐并使用技术为单个组织中的客户域建立“黄金记录”或“真实数据系统”。
给定客户场景,推荐用于合并来自多个来源的数据属性的方法和技术。讨论挑选获胜属性的标准和方法。
给定客户场景,建议适当的方法和技术来获取和维护客户参考和元数据,以保持可追溯性并为业务规则建立通用背景描述。
Salesforce数据管理:25%(15题)
给定客户场景,建议适当组合Salesforce许可证类型以有效利用标准和自定义对象来满足业务需求。
给定客户场景,推荐一些技术以确保数据以一致的方式持续存在。
给定具有多个交互系统的场景,请描述在Salesforce平台上代表客户的单个视图的技术。
给定客户场景,推荐一种设计以有效整合和/或利用来自多个Salesforce实例的数据。
数据限制:10%(6题)
给定客户场景,建议一种设计符合GDPR的数据模型的方法。讨论识别,分类和保护个人和敏感信息的各种方法。
比较和对比设计和实施企业数据限制程序的各种方法和注意事项。
大规模数据注意事项:20%(12题)
给定客户场景,设计一个可以考虑大规模数据和解决方案性能进行扩展的数据模型。
给定客户场景,建议一个最适合客户数据存储管理需求的数据归档和清除计划。
给定客户场景,决定何时使用虚拟化数据并描述虚拟化数据选项。
数据迁移:15%(9题)
给定客户场景,建议适当的技术和方法以确保加载时的高数据质量。
在将大量数据迁移到Salesforce中时,比较并对比各种用于提高性能的技术。
比较和对比从Salesforce导出数据的各种技术和注意事项。
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