Usar el complemento fuente por lotes de Salesforce para analizar los datos de clientes potenciales en BigQuery
Aprende a usar el complemento fuente por lotes de Salesforce en Cloud Data Fusion para analizar datos de clientes potenciales en BigQuery.
Para seguir la guía paso a paso en esta tarea directamente en la consola de Google Cloud, haz clic en Guiarme:
Situación
Considera a un gerente de marketing que planifica un correo electrónico altamente segmentado para promocionar un producto nuevo. Tienes una lista de clientes potenciales en Sales Cloud de Salesforce. Antes de crear una campaña segmentada, para comprender tu un mejor público objetivo, te recomendamos usar el complemento de fuente por lotes de Salesforce en Cloud Data Fusion para extraer datos específicos de clientes potenciales.
Antes de comenzar
- 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.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
-
Enable the Cloud Data Fusion, BigQuery, Cloud Storage, and Dataproc APIs.
- Crea una instancia de Cloud Data Fusion.
- Crea un bucket de Salesforce para configurar una conexión a la API de Salesforce. app conectada para Cloud Data Fusion.
Administrar permisos
Crea y asigna los roles y permisos personalizados necesarios.
Crea un rol personalizado y agrega permisos
En la consola de Google Cloud, ve a la página Roles.
Haz clic en
Crear rol.En el campo Title, ingresa
Custom Role-Tutorial
.Haz clic en
Agregar permisos.En la ventana Agregar permisos, selecciona los siguientes permisos y haz clic en Agregar:
bigquery.datasets.create
bigquery.jobs.create
storage.buckets.create
Haz clic en Crear.
Asigna un rol personalizado a la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine
Ve a la página de Instancias de Cloud Data Fusion.
Haz clic en el nombre de la instancia.
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
CUSTOMER_PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com
.Ve a la página IAM:
En la barra de Filtro, ingresa el nombre de tu cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
Para la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine, haz clic en
Editar.Haz clic en
Agregar otro rol.En el campo Selecciona un rol, selecciona Rol personalizado - instructivo.
Haz clic en Guardar.
Configura el complemento de origen por lotes de Salesforce para Cloud Data Fusion
Ve a la página de Instancias de Cloud Data Fusion.
Para tu instancia, haz clic en Ver instancia. Se abrirá la interfaz web de Cloud Data Fusion.
Ve a la página de Studio.
Haz clic en Hub.
En la barra de búsqueda, ingresa
Salesforce
.Haz clic en Salesforce plugins y, luego, en Deploy.
En la ventana Salesforce plugins deploy haz clic en Finish.
Cuando se completa la implementación, se muestra un diálogo con un mensaje de éxito.
En ese diálogo, haz clic en Create a pipeline.
Se mostrará la página Cloud Data Fusion Studio.
Selecciona Data Pipelines - batch como el tipo de canalización de datos.
En el menú Source, haz clic en Salesforce.
Ve al nodo de Salesforce y haz clic en Properties. Se abrirá la página de propiedades del complemento de Salesforce.
En el campo Reference name, ingresa un nombre para tu fuente. Por ejemplo,
Leads_generated
.En la sección Connection, haz clic en el botón de activación Use connection.
Haz clic en Browse connections. Se abrirá la ventana Browse connections.
Haz clic en Add connection y selecciona Salesforce.
En la ventana Create a Salesforce connection, haz clic en la pestaña Configuration y haz lo siguiente:
En el campo Name, ingresa un nombre para identificar la conexión, por ejemplo,
Salesforce_connection
.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
Haz clic en Test Connection. Si los detalles ingresados son correctos, la prueba se realizará de manera correcta con el mensaje "Successfully connected".
Haz clic en Crear.
Selecciona Salesforce_connection y regresa a la página de propiedades del complemento de Salesforce.
Extrae datos del complemento de origen por lotes de Salesforce
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
.Para determinar la validez del esquema de objetos, haz clic en Get shcema.
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
![Consulta SOQL para extraer datos Consulta SOQL para extraer datos](https://cloud.google.com/static/data-fusion/docs/images/tutorials/salesforce-to-bq/extract-data.png?hl=es-419)
Transforma datos con el complemento Wrangler
Usa el complemento Wrangler en Cloud Data Fusion para limpiar y enriquecer tus datos:
Regresa a la página de Studio.
En el menú Transform, haz clic en Wrangler.
Conecta Wrangler al complemento de origen por lotes de Salesforce.
Ve al complemento Wrangler y haz clic en Properties. Se abrirá la página de propiedades del complemento Wrangler.
Asegúrate de que se propague el Esquema de entrada.
Haz clic en Wrangle.
En el panel Connections, selecciona una conexión válida.
Selecciona el sObject que deseas transformar, por ejemplo,
Lead
.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
Regresa a la página de Studio.
En el menú Sink, haz clic en BigQuery.
Ve al nodo de BigQuery y haz clic en Properties. Se abrirá la página de propiedades del complemento de BigQuery.
En la sección Basic, en el campo Reference name, ingresa un nombre para identificar este receptor. Por ejemplo,
Leads_generated
.En el campo Dataset, ingresa el conjunto de datos al que pertenece la tabla. Por ejemplo,
Salesforce_Leads
.En el campo Table, ingresa la tabla en la que se deben almacenar los registros extraídos. Por ejemplo,
Incoming_Open_Leads
Para validar el complemento, haz clic en Validate.
![Cargar datos Cargar datos](https://cloud.google.com/static/data-fusion/docs/images/tutorials/salesforce-to-bq/load-data.png?hl=es-419)
Implementa, programa y ejecuta la canalización
Para implementar la canalización, haz clic en Deploy.
Para establecer un programa de actualización adecuado mediante programadores, sigue estos pasos:
- Haga clic en Programar (Schedule).
Ingresa los siguientes detalles:
- Pipeline run repeats
- Se repite cada
- A partir de
- Max concurrent runs
- Compute profiles
Haz clic en Save and start schedule.
Para ejecutar la canalización, haz clic en Run.
Verifica la extracción y transferencia de datos
En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery:
Busca el conjunto de datos
Salesforce_Leads
y el nombre de la tablaIncoming_Open_Leads
para ver los registros extraídos.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 usaste 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, sigue estos pasos:
- En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.
- En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
- En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.