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質問 # 103
Universal Containers は、顧客に Web 注文フォームを提供していましたが、注文時に無効なデータが入ってくることに気付きました。
この問題を軽減するには何を使用する必要がありますか?
- A. 検証ルール
- B. フォーマットされたフィールド
- C. アペックストリガー
- D. ワークフロールール
正解：A
質問 # 104
Universal Containers には、Salesforce に 1 億件を超えるレコードを保存する要件があり、このビジネス要件をサポートするカスタム Big Object を作成する必要があります。
データ アーキテクトがカスタム オブジェクトを構築するために使用すべき 2 つのツールはどれですか?
- A. メタデータ API を使用してビッグ オブジェクトを作成します。
- B. セットアップで Big Object に移動し、新規を選択して Big Object を作成します。
- C. セットアップでオブジェクト マネージャーに移動し、新規を選択してビッグ オブジェクトを作成します。
- D. DX を使用して大きなオブジェクトを作成します。
正解：A、B
解説：
To build a custom big object to support storing more than 100 million records in Salesforce, a data architect should use Metadata API or Big Object in setup. Metadata API is an API that allows developers to create, retrieve, update, or delete metadata components in Salesforce programmatically. Big Object in setup is a user interface that allows admins to create big objects declaratively without writing code. Both tools can be used to define custom big objects and their fields, indexes, and relationships in Salesforce. Option A is incorrect because DX (Developer Experience) is a set of tools that allows developers to create and manage applications on Salesforce Platform, but it does not support creating big objects directly. Option D is incorrect because Object Manager in setup is a user interface that allows admins to create and manage standard and custom objects in Salesforce, but it does not support creating big objects declaratively.
質問 # 105
Universal Containers (UC) は、主要な販売自動化ツールとして Salesforce を採用しています。UC には 100,00 の顧客があり、年間成長率は 10% です。UC はオンプレミスの Web ベースの請求および請求書システムを使用しており、毎月の請求サイクルをサポートする年間 100 万件を超える請求書を生成しています。
UC 営業チームは、Salesforce の外部に移動せずに顧客レコードを取得し、アカウントのステータス、請求書履歴、商談を表示できる必要があります。
データ アーキテクトは、営業チームに必要な機能を提供するために何を使用する必要がありますか?
- A. カスタムオブジェクトを作成し、過去 12 か月の請求書データを Salesforce に移行して、取引先レイアウトに表示できるようにします。
- B. Salesforce 内の請求システム レコードを表示するマッシュアップ ページを作成します。
- C. Apex コールアウトを作成し、取引先レコードに表示する関連リストを入力します。
- D. iframe 内にカプセル化された請求システムを含む Visual Force タブを作成します。
正解：B
質問 # 106
Universal Containers (UC) は、次の Salesforce 製品を使用します。
顧客管理のための Sales Cloud。
マーケティングのための Marketing Cloud。
ビジネスレポート用の Einstein Analytics。
UC は、マーケティング目的でサードパーティのソースから見込み顧客のリストをカンマ区切り値 (CSV) ファイルとして取得することがあります。従来、UC は Salesforce に取引先責任者オブジェクトをロードし、Marketing Cloud に同期してマーケティング コミュニケーションを送信していました。Lead オブジェクトのレコード数は時間の経過とともに増加し、Sales Cloud のストレージを大量に消費しています。UC は、ストレージを削減するための推奨事項と、マーケティング コミュニケーションを送信するために Marketing Cloud を最適化する方法に関するアドバイスを求めています。Lead オブジェクトのレコード数は時間の経過とともに増加し、Sales Cloud の大量のストレージを消費しています。UC は、ストレージを削減するための推奨事項と、マーケティング プロセスを最適化する方法に関するアドバイスを求めています。
将来のストレージの問題を直ちに回避するには、データ アーキテクトは UC に何を推奨すべきですか?
- A. マーケティング コミュニケーションを送信する前に、CSV ファイルを外部データベースに読み込み、Marketing Cloud と同期します。
- B. マーケティングコミュニケーションを送信する前に、CSV ファイルを Einstein Analytics にロードし、Marketing Cloud と同期します。
- C. 連絡先を Marketing Cloud に直接ロードし、顧客に変換された見込み客を追跡するための調整プロセスを実行します。
- D. 既存のプロセスを引き続き使用して、潜在顧客オブジェクトを使用して Marketing Cloud と同期し、同期の完了後に Sales から潜在顧客レコードを削除します。
正解：C
解説：
According to the Salesforce documentation4, Marketing Cloud is a platform that allows creating and managing marketing campaigns across multiple channels, such as email, mobile, social media, web, etc. Marketing Cloud can integrate with Sales Cloud and other Salesforce products to share data and insights. One of the ways to integrate Marketing Cloud with Sales Cloud is using Marketing Cloud Connect5, which allows syncing data between the two platforms using synchronized data sources.
However, if UC occasionally gets a list of prospects from third-party sources as CSV files for marketing purposes, it may not be necessary or efficient to load them into Sales Cloud first and then sync them with Marketing Cloud. This can consume large amounts of storage in Sales Cloud, which has a limit based on the license type6. It can also cause data quality issues, such as duplicates or outdated information.
A better option for UC is to load the contacts directly to Marketing Cloud using Import Definition, which allows importing data from external files or databases into Marketing Cloud data extensions. Data extensions are custom tables that store marketing data in Marketing Cloud. This way, UC can avoid storage issues in Sales Cloud and optimize the marketing process by sending marketing communications directly from Marketing Cloud.
To track prospects that are converted to customers, UC can have a reconciliation process that compares the contacts in Marketing Cloud with the accounts or contacts in Sales Cloud. This can be done using SQL queries or API calls to access and compare data from both platforms. Alternatively, UC can use Marketing Cloud Connect to sync the converted contacts from Sales Cloud to Marketing Cloud using synchronized data sources.
Loading the CSV files in Einstein Analytics and syncing with Marketing Cloud prior to sending marketing communications (option A) is not a good option, as it can add unnecessary complexity and latency to the process. Einstein Analytics is a platform that allows creating and analyzing data using interactive dashboards and reports. It is not designed for importing and exporting data for marketing purposes.
Loading the CSV files in an external database and syncing with Marketing Cloud prior to sending marketing communications (option B) is also not a good option, as it can incur additional costs and maintenance for the external database. It can also introduce data security and privacy risks, as the data may not be encrypted or protected by Salesforce.
Continuing to use the existing process to use Lead object to sync with Marketing Cloud and delete Lead records from Sales after the sync is complete (option D) is not a good option, as it can cause performance issues and data loss. Deleting Lead records from Sales can affect reporting and auditing, as well as trigger workflows and validations that may not be intended. It can also cause data inconsistency and synchronization errors between Sales Cloud and Marketing Cloud.
質問 # 107
NTO には、25 年間にわたる 100 万件の顧客記録があります。新しい SF プロジェクトの一環として、NTO は顧客データの履歴と関連性を維持するためのマスター データ管理戦略を作成したいと考えています。
成功するマスターデータ管理戦略を特定するには、どの 3 つのアクティビティが必要ですか? 答えを 3 つ選択してください:
- A. ビジネス インテリジェンス ツールを選択します。
- B. データ アーカイブ戦略の作成
- C. 重要なデータの記録システムを定義する
- D. データ ウェアハウスをインストールする
- E. レプリケートするデータを特定します
正解：B、C、E
解説：
The three activities that will be required to identify a successful master data management strategy are:
Identify data to be replicated: This activity involves determining which data elements need to be copied from one system to another, and how frequently the replication should occur. This can help ensure data consistency and availability across systems.
Create a data archive strategy: This activity involves defining how historical data will be stored, accessed, and deleted over time. This can help optimize data storage, performance, and compliance.
Define the systems of record for critical data: This activity involves identifying which system owns and maintains the authoritative version of each data element. This can help avoid data conflicts and duplication across systems67.
Install a data warehouse is not a required activity, but rather a possible option for consolidating data from multiple sources for analytics purposes. Choose a Business Intelligence tool is not a required activity, but rather a possible option for visualizing and reporting on data from various sources.
質問 # 108
Cloud Kicks はパートナー コミュニティを立ち上げます。これにより、ユーザーは出荷リクエストを登録し、Cloud Kicks の従業員によって処理されるようになります。出荷リクエストにはヘッダー情報と、出荷される 5 個以下のアイテムのリストが含まれます。
まず、Cloud Kicks はそのコミュニティを北米の 6,000 の顧客に紹介し、その後、今後 2 年以内に世界中の 24,000 の顧客に紹介します。Cloud Kicks では、顧客あたり平均して週に 12 件の出荷リクエストが発生すると予想しており、顧客が最大 3 年間の出荷リクエストを表示し、Salesforce レポートを使用できるようにしたいと考えています。
Cloud Kicks Data Architect が要件に対処するために推奨されるソリューションは何ですか?
- A. 出荷される商品ごとに 5 つのルックアップ カスタム フィールドを使用して出荷リクエストを追跡する外部カスタム オブジェクトを作成します。外部オブジェクトは、プラットフォーム外の Heroku の Postgres データベースに保存されます。
- B. 出荷リクエストを追跡するための外部カスタム オブジェクトと、出荷アイテムを追跡するための子外部オブジェクトを作成します。外部オブジェクトは、プラットフォーム外の Heroku の Postgres データベースに保存されます。
- C. 出荷される商品ごとに 5 つのルックアップ カスタム フィールドを使用して出荷リクエストを追跡するカスタム オブジェクトを作成します。 3 年後にデータをプラットフォーム外に移動するアーカイブ プロセスを実装します。
- D. 出荷リクエストを追跡するためのカスタム オブジェクトと、出荷アイテムを追跡するための子カスタム オブジェクトを作成します。3 年後にデータをプラットフォーム外に移動するアーカイブ プロセスを実装します。
正解：D
解説：
The recommended solution for the Cloud Kicks Data Architect to address the requirements is to create a custom object to track shipment requests and a child custom object to track shipment items. Implement an archiving process that moves data off-platform after three years. This solution would allow Cloud Kicks to store and manage their shipment data on Salesforce, and use Salesforce reports to analyze it. However, since Cloud Kicks expects a large volume of data over time, they should implement an archiving process that moves data off-platform after three years to avoid hitting the Org data storage limit and maintain optimal performance3. External objects are not a good option for this scenario, because they are stored off-platform in an external system, such as Heroku's Postgres database, and they have limited functionality and performance compared to custom objects
質問 # 109
UC は患者管理のために販売クラウドを導入しており、ファイルに保存されている機密の患者記録を暗号化したいと考えています。
この要件を解決するには、データ アーキテクトはどのソリューションを推奨する必要がありますか?
- A. ファイルを暗号化するためにサードパーティの App Exchange アプリを実装します。
- B. シールド プラットフォーム暗号化を実装してファイルを暗号化します。
- C. 従来の暗号化を使用してファイルを暗号化します。
- D. Salesforce の外部にファイルを保存し、リアルタイムでアクセスします。
正解：B
解説：
Shield platform encryption is the recommended solution for encrypting sensitive patient records stored in files, as it provides encryption at rest for files and attachments, as well as standard and custom fields. Classic encryption only supports text fields with a maximum length of 175 characters, and does not encrypt files.
Third-party App Exchange apps may not provide the same level of security and compliance as shield platform encryption. Storing files outside of salesforce may introduce additional complexity and latency
質問 # 110
ノーザン トレイル アウトフィッターズ <NTO> は、接続されたデバイスからクラウド データベースに IoT データをストリーミングしています。24時間ごと。100,000 レコードが生成されます。NIO の従業員は、Salesforce 内でこれらの lol レコードを確認し、それに関する週次レポートを生成する
必要があります。開発者は、レコードを集約してワークフローに組み込むためのプログラム ロジックを作成する必要がある場合もあります。
データ アーキテクトが制限を考慮しながらこれらの要件を満たすことができるのは、どのデータ パターンでしょうか?
- A. 持続性
- B. 仮想化
- C. 一方向の統合
- D. 双方向統合
正解：B
質問 # 111
ノーザン トレイル アウトフィッターズ (NTO) には、製品情報と価格情報を Salesforce と同期する外部製品マスター システムがあります。ユーザーからは、NTO Web サイトと Salesforce に表示される製品情報と価格情報に矛盾があるとの苦情が寄せられています。
データ アーキテクトとして、データ同期の問題を回避するにはどのようなアクションが推奨されますか?
- A. Customer 360 データ マネージャーを使用して、製品マスター データベースから Salesforce に製品および価格情報を同期します。
- B. 製品マスターから Salesforce への製品および価格情報の一方向同期のためのカスタム統合を構築します。
- C. 製品マスターと Salesforce の間で製品および価格情報を双方向同期するためのカスタム統合を構築します。
- D. 毎週、製品マスターからの抽出から製品を更新する手動プロセスを実装します。
正解：A
質問 # 112
DreamHouse Realty の Order_c カスタム オブジェクトには 1,500 万件のレコードがあります。一括クエリを実行すると、クエリがタイムアウトになります。
この問題に対処するには何を考慮する必要がありますか?
- A. Streaming API
- B. PK Chunking
- C. Metadata API
- D. Tooling API
正解：B
解説：
PK Chunking is a feature of the Bulk API that allows splitting a large query into smaller batches based on the primary key of the object. This can improve the performance and avoid query timeouts when querying large data sets
質問 # 113
UC は、患者管理のためにセールス クラウドを実装しており、ファイルに保存されている機密性の高い患者記録を暗号化したいと考えています。
この要件を解決するために、データ アーキテクトはどのソリューションを推奨する必要がありますか?
- A. サードパーティの App Exchange アプリを実装してファイルを暗号化します。
- B. ファイルを暗号化するためのシールド プラットフォーム暗号化を実装します。
- C. 従来の暗号化を使用してファイルを暗号化します。
- D. Salesforce の外部にファイルを保存し、リアルタイムでアクセスします。
正解：B
質問 # 114
Universal Containers (UC) は、販売レポートのために機会と注文に関する月次および年次レポートを実行する必要があります。500 万の機会と 1,000 万の注文があります。営業ユーザーは、レポートが定期的にタイムアウトになると不満を抱いています。
データ アーキテクトがタイムアウトの問題を解決するための最も速くて効果的な方法は何ですか?
- A. 商談にカスタム フィールドを作成し、注文からそれらのカスタム フィールドにデータをコピーし、商談オブジェクトですべてのレポートを実行します。
- B. Salesforce でスキニー テーブルを作成し、注文フィールドと商談フィールドをスキニー テーブルにコピーして、必要なレポートを作成します。
- C. Salesforce から商談データと注文データを抽出し、サードパーティのレポート ツールを使用して Salesforce の外部でレポートを実行します。
- D. 月次値と年次値を必要なレポートに必要な形式に要約する集計カスタム オブジェクトを作成します。
正解：D
解説：
Creating an aggregate custom object that summarizes the monthly and yearly values into the required format for the required reports (option D) is the fastest and most effective way for a data architect to solve the time-out issue, as it reduces the amount of data that needs to be queried and processed by the reports. Creating custom fields on opportunity and copying data from order into those custom fields (option A) is not a good solution, as it may create data redundancy and inconsistency, and it does not address the large volume of data. Extracting opportunity and order data from Salesforce and using a third-party reporting tool (option B) is also not a good solution, as it may introduce additional complexity and cost, and it does not leverage the native reporting features of Salesforce. Creating a skinny table in Salesforce and copying order and opportunity fields into it (option C) is also not a good solution, as it may not support all the reporting requirements, and it does not reduce the number of records.
質問 # 115
Universal Containers は、フル コピー サンドボックスで 5,000 万件のレコードを 5 つの異なるオブジェクトに複数回移行することに成功しました。統合エンジニアは、運用環境に移行する 1 か月前にテストを再実行したいと考えています。テストを再実行するための推奨されるアプローチは何ですか?
- A. フル コピー サンドボックスを更新し、データ移行テストを再実行します。
- B. 5 つのオブジェクトのデータをすべて完全に削除し、データ移行テストを再実行します。
- C. 移行テストを実行する前に、5 つのオブジェクトをすべて切り詰めて完全に削除します。
- D. 5 つのオブジェクトすべてをすぐに切り捨て、データ移行テストを再実行します。
正解：A
質問 # 116
Universal Containers (UC) には 5,000 万人の顧客がおり、顧客の注文履歴を ERP システムに保存しています。UC はまた、Salesforce を使用して機会と顧客サポートを管理しています。
シームレスな顧客サポートを提供するために、UC は、販売またはサポートの通話中に顧客記録を表示するときに、顧客の注文履歴を確認したいと考えています。
ユーザーエクスペリエンスを維持しながらこの機能を提供するには、データアーキテクトは何をすべきでしょうか?
- A. 注文履歴をカスタム Salesforce オブジェクトにインポートし、毎晩更新します
- B. ERP システムを iframe に埋め込み、カスタム タブに表示します。
- C. Salesforce Connect と外部オブジェクトを使用して、Salesforce で注文履歴を表示します。
- D. Apex コールアウトを使用して、注文履歴を表示するためのテキスト領域フィールドに値を入力します。
正解：C
質問 # 117
Cloud Kicks は、請求書レコードをカスタム オブジェクトに保存します。請求書レコードが、州が欠落し、郵便番号の形式が正しくない状態で会計部門に送信されます。
データ品質を向上させるために Cloud Kicks が実行すべき 2 つのアクションはどれですか? (2つお選びください。)
- A. ページ レイアウト上の各アドレス フィールドを必須に変更します。
- B. 郵便番号の REGEX 演算子を使用した検証ルールを使用します。
- C. すべてのフィールドの入力を要求する Apex トリガーを作成します。
- D. 住所フィールドで CONTAINS 演算子を含む検証ルールを使用します。
正解：B、D
質問 # 118
データ分類機能により、顧客が Salesforce で分類できるデータ管理ポリシーを 2 つ選択してください。2つの答えを選択してください:
- A. データ機密ポリシー。
- B. コンプライアンス分類ポリシー。
- C. 参照データ ポリシー。
- D. データ ガバナンス ポリシー。
正解：A、B
質問 # 119
大手自動車会社は、販売員向けに SF を導入しました。見込み客は、SF でのバッチ統合を使用して、Web サイトから SF に流れます。バッチ ジョブは、リードを SF のアカウントに接続します。小売店を訪れる顧客も SF でアカウントとして作成されます。
同社は、SF に多数の重複アカウントがあることに気づきました。分析の結果、特定の顧客がその Web サイトを操作し、店舗を訪問する可能性があることが判明しました。営業担当者は、顧客を作成する前に、グローバル検索を使用して Salesforce で顧客を検索します。
重複を避けるために、データ アーキテクトはどのスケーラブルなオプションを実装することを選択する必要がありますか?
- A. SF で重複ルールを作成し、アカウント作成プロセス中に重複を検証します。
- B. アカウント作成プロセスをカスタマイズして、アカウントを作成する前に顧客が存在するかどうかを検索します。
- C. 顧客が来店したときに照合できるアカウントのフィールドに基づいてカスタム検索を構築します。
- D. SF でアカウントを作成する前に顧客情報を検証するための MDM ソリューションを実装します。
正解：A
解説：
The data architect should choose to implement duplicate rules in SF (Salesforce) to validate duplicates during the account creation process. Duplicate rules are a feature in Salesforce that allow users to define criteria and actions for detecting and preventing duplicate records. By creating duplicate rules for accounts, the data architect can ensure that any leads from the website or customers from the retail stores that match existing accounts in Salesforce are flagged or blocked before they are created as new accounts. This will help avoid duplicate accounts in Salesforce and maintain data quality. Option B is incorrect because implementing a MDM (Master Data Management) solution to validate the customer information before creating accounts in SF will require additional infrastructure cost and maintenance effort. Option C is incorrect because building custom search based on fields on accounts which can be matched with customer when they visit the store will require additional development effort and may not be accurate or user-friendly. Option D is incorrect because customizing account creation process to search if customer exists before creating an account will require additional configuration effort and may not be consistent or scalable.
質問 # 120
Universal Containers (UC) は、顧客に配送サービスを提供します。彼らは商談を使用して、顧客の出荷を追跡します。いつでも、配送状況は 10 個の値のいずれかになります。UC には 200,000 件の商談レコードがあります。商談の出荷ステータスを追跡するための新しいフィールドを作成する場合、アーキテクトはデータ品質を向上させ、データの偏りを避けるために何をすべきですか?
- A. カスタム オブジェクト ShippingStatus へのルックアップを作成します c.
- B. 選択リスト フィールドを作成し、値をアルファベット順に並べ替えます。
- C. カスタム オブジェクト ShippingStatus へのマスター - 詳細を作成します。
- D. テキスト フィールドを作成し、外部 I にします。
正解：B
質問 # 121
カスタム設定よりもカスタム メタデータ タイプを使用する利点は何ですか?
- A. カスタムメタデータレコードは Apex で編集可能です。
- B. カスタム メタデータ レコードは本番環境からサンドボックスにコピーされません。
- C. カスタム メタデータ レコードはパッケージを使用して展開できます。
- D. カスタム メタデータ タイプをレポートに使用できます。
正解：C
質問 # 122
Universal Container は salesforce を実装しており、2 つのレガシー システムからデータを移行する必要があります。UC は、Salesforce に移行する前にデータをクリーンアップして複製したいと考えています。
データ アーキテクトはクリーンな移行を推奨するソリューションはどれですか?
- A. Salesforce で重複ルールを定義し、両方のデータベースから Salesforce にデータをロードします。
- B. オブジェクトの外部 ID を定義し、1 つのデータベースからデータを挿入し、2 番目のデータベースに upsert を使用します。
- C. オブジェクトの外部 ID を定義し、2 番目のデータベースを 1 番目のデータベースに移行し、Salesforce にロードします。
- D. ステージング データベースを設定し、マージ、重複データの削除、Salesforce へのロードのための外部 ID を定義します。
正解：B
質問 # 123
UC には、従来の ERP アプリケーションから Salesforce プラットフォームに 1 億件の注文レコードを移行するという要件があります。UC には、移行されたデータに関するレポートに関する要件はありません。
プラットフォームのパフォーマンス低下を軽減するために、データ アーキテクトは何を推奨する必要がありますか?
- A. データを保存するカスタム Big Object を実装します。
- B. Salesforce によって定義された標準 Big Object を使用します。
- C. 標準の「Order」オブジェクトを使用してデータを保存します。
- D. データを保存するカスタム オブジェクトを作成します。
正解：A
解説：
Implementing a custom big object to store the data is the best recommendation to reduce the performance degradation of the platform, as it allows storing large volumes of data that do not need real-time access or reporting. Custom big objects can be defined using metadata API or developer console, and support up to 1 billion records per object. Creating a custom object or using the standard order object would consume a lot of storage space and impact the performance of queries and reports. Using a standard big object defined by salesforce would not be applicable for order records, as standard big objects are predefined for specific use cases such as audit trails or field history.
質問 # 124
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