Usar el complemento de fuente por lotes de Salesforce para analizar los datos de clientes potenciales en BigQuery

Usar el complemento de fuente por lotes de Salesforce para analizar los datos de clientes potenciales en BigQuery

Aprende a usar el complemento de fuente por lotes de Salesforce en Cloud Data Fusion para analizar los datos de clientes potenciales en BigQuery.

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Para seguir la guía paso a paso sobre esta tarea de forma directa en la consola de Google Cloud, haz clic en Guiarme:

Guiarme

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Situación

Imagina que un gerente de marketing planifica una campaña de marketing por correo electrónico altamente segmentada para promocionar un producto nuevo. Tienes una lista de clientes potenciales en Sales Cloud de Salesforce. Para comprender mejor a tu público objetivo, antes de crear una campaña orientada, debes usar el complemento de fuente por lotes de Salesforce en Cloud Data Fusion para extraer datos de clientes potenciales específicos.

Antes de comenzar

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

2. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

4. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

5. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

6. Habilita las API de Cloud Data Fusion, BigQuery, Cloud Storage, and Dataproc.

   Habilita las API

7. Crea una instancia de Cloud Data Fusion.
8. Configura una conexión a la API de Salesforce mediante la creación de una aplicación conectada de Salesforce para Cloud Data Fusion.

Administrar permisos

Crea y asigna los roles y permisos personalizados necesarios.

Crea un rol personalizado y agrega permisos

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Roles.

   Ir a Funciones

2. Haz clic en Crear rol.

3. En el campo Title, ingresa Custom Role-Tutorial.

4. Haz clic en Agregar permisos.

5. En la ventana Agregar permisos, selecciona los siguientes permisos y haz clic en Agregar:

   • bigquery.datasets.create
   • bigquery.jobs.create
   • storage.buckets.create

6. Haz clic en Crear.

Asigna un rol personalizado a la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine

1. Ve a la página de Instancias de Cloud Data Fusion.

   Ir a Instancias

2. Haz clic en el nombre de la instancia.

3. Toma nota de la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine. La página de detalles de la instancia contiene esta información.

   El formato del nombre de la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine de Cloud Data Fusion es [e-mail].

4. Ve a la página IAM:

   Ir a IAM

5. En la barra de Filtro, ingresa el nombre de tu cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.

6. Para la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine, haz clic en Editar.

7. Haz clic en Agregar otro rol.

8. En el campo Selecciona un rol, selecciona Rol personalizado - instructivo.

9. Haz clic en Guardar.

Configura el complemento de origen por lotes de Salesforce para Cloud Data Fusion

1. Ve a la página de Instancias de Cloud Data Fusion.

   Ir a Instancias

2. Para tu instancia, haz clic en Ver instancia. Se abrirá la interfaz web de Cloud Data Fusion.

3. Ve a la página de Studio.

4. Haz clic en Hub.

5. En la barra de búsqueda, ingresa Salesforce.

6. Haz clic en Salesforce plugins y, luego, en Deploy.

7. En la ventana Salesforce plugins deploy haz clic en Finish.

   Cuando se completa la implementación, se muestra un diálogo con un mensaje de éxito.

8. En ese diálogo, haz clic en Create a pipeline.

   Se mostrará la página Cloud Data Fusion Studio.

9. Selecciona Data Pipelines - batch como el tipo de canalización de datos.

10. En el menú Source, haz clic en Salesforce.

11. Ve al nodo de Salesforce y haz clic en Properties. Se abrirá la página de propiedades del complemento de Salesforce.

12. En el campo Reference name, ingresa un nombre para tu fuente. Por ejemplo, Leads_generated.

13. En la sección Connection, haz clic en el botón de activación Use connection.

14. Haz clic en Browse connections. Se abrirá la ventana Browse connections.

15. Haz clic en Add connection y selecciona Salesforce.

16. En la ventana Create a Salesforce connection, haz clic en la pestaña Configuration y haz lo siguiente:

    1. En el campo Name, ingresa un nombre para identificar la conexión, por ejemplo, Salesforce_connection.

    2. En la sección Credentials, ingresa los siguientes detalles de tu cuenta de Salesforce:

       • Nombre de usuario
       • Contraseña
       • Clave de consumidor
       • Secreto de consumidor
       • Token de seguridad

    3. Haz clic en Test Connection. Si los detalles ingresados son correctos, la prueba se realizará de manera correcta con el mensaje "Successfully connected".

    4. Haz clic en Crear.

    5. Selecciona Salesforce_connection y regresa a la página de propiedades del complemento de Salesforce.

Extrae datos del complemento de origen por lotes de Salesforce

1. En la página de propiedades del complemento de Salesforce, en la sección SOQL query, ingresa la siguiente consulta:

   Select LastName,FirstName,Company,Email,Phone,LeadSource,Industry,OwnerId,CreatedDate,LastModifiedDate,LastActivityDate from Lead where Status like '%Open%'
   

   Esta consulta recupera los detalles de un cliente potencial potencial que se necesita para publicar una campaña a partir del sObject Lead.

   Importante: Sigue las políticas de tu organización sobre el manejo de datos privados dentro de los campos extraídos antes. Para obtener más información sobre cómo ocultar datos privados en las canalizaciones de Cloud Data Fusion, consulta Oculta datos confidenciales.

2. Para determinar la validez del esquema de objetos, haz clic en Get shcema.

3. Si deseas filtrar los registros por una fecha o una hora específica para publicar la campaña, usa los siguientes campos:

   • Última modificación después del
   • Última modificación antes del
   • Duración
   • Desplazamiento

Transforma datos con el complemento Wrangler

Usa el complemento Wrangler en Cloud Data Fusion para limpiar y enriquecer tus datos:

1. Regresa a la página de Studio.

2. En el menú Transform, haz clic en Wrangler.

3. Conecta Wrangler al complemento de origen por lotes de Salesforce.

4. Ve al complemento Wrangler y haz clic en Properties. Se abrirá la página de propiedades del complemento Wrangler.

5. Asegúrate de que se propague el Esquema de entrada.

6. Haz clic en Wrangle.

7. En el panel Connections, selecciona una conexión válida.

8. Selecciona el sObject que deseas transformar, por ejemplo, Lead.

9. Transforma los datos con las directivas requeridas:

   keep :LastName,:FirstName,:Company,:Phone,:Email,:LeadSource,:OwnerId,
   :CreatedDate,:LastModifiedDate,:LastActivityDatemerge :FirstName :LastName :Name ' '
   fill-null-or-empty :Email 'no email found'
   mask-number :Phone ########xxxxxxxx
   format-date :LastActivityDate yyyy-MM-dd HH:mm:ss
   drop :LastName,:FirstName
   

   

Cargar datos en BigQuery

1. Regresa a la página de Studio.

2. En el menú Sink, haz clic en BigQuery.

3. Ve al nodo de BigQuery y haz clic en Properties. Se abrirá la página de propiedades del complemento de BigQuery.

4. En la sección Basic, en el campo Reference name, ingresa un nombre para identificar este receptor. Por ejemplo, Leads_generated.

5. En el campo Dataset, ingresa el conjunto de datos al que pertenece la tabla. Por ejemplo, Salesforce_Leads.

6. En el campo Table, ingresa la tabla en la que se deben almacenar los registros extraídos. Por ejemplo, Incoming_Open_Leads

7. Para validar el complemento, haz clic en Validate.

Implementa, programa y ejecuta la canalización

1. Para implementar la canalización, haz clic en Deploy.

2. Para establecer un programa de actualización adecuado mediante programadores, sigue estos pasos:

   1. Haga clic en Programar (Schedule).

   2. Ingresa los siguientes detalles:

      • Pipeline run repeats
      • Se repite cada
      • A partir de
      • Max concurrent runs
      • Compute profiles

   3. Haz clic en Save and start schedule.

   Nota: De forma predeterminada, las extensiones de datos se actualizan por completo una vez cada 24 horas. En una configuración, la frecuencia de programación hourly se refiere a la frecuencia con la que el complemento de origen por lotes de Salesforce busca datos incrementales de Sales Cloud de Salesforce.

   

3. Para ejecutar la canalización, haz clic en Run.

Verifica la extracción y transferencia de datos

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery:

   Ir a BigQuery

2. Busca el conjunto de datos Salesforce_Leads y el nombre de la tabla Incoming_Open_Leads para ver los registros extraídos.

3. Para ejecutar la consulta, haz clic en Consulta.

Analiza los datos de clientes potenciales para comprender mejor a tu público y publicar campañas personalizadas a gran escala.

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que se usaron en esta página.

Borra la instancia de Cloud Data Fusion

Sigue estas instrucciones para borrar tu instancia de Cloud Data Fusion.

Borra el proyecto

La manera más fácil de eliminar la facturación es borrar el proyecto que creaste para el instructivo.

Para borrar el proyecto, haz lo siguiente:

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.

   Ir a Administrar recursos

2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

¿Qué sigue?

• Explora los complementos de Cloud Data Fusion.