导读

在本次会议中，探讨与Salesforce数据云的安全、双向零拷贝集成，以解锁有价值的数据并激活AI/ML预测，从而更有效地帮助个性化客户体验。这种集成实现了实时数据访问，消除了手动复制的需求，并为可信赖的代理体验奠定了基础，提高了运营效率并支持明智的决策制定。本次演讲由亚马逊云科技合作伙伴Salesforce为您带来。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在数据统治一切的领域，Salesforce和亚马逊云科技之间出现了一种非凡的联盟，为组织铺平了通往统一数据格局的道路，让它们能够充分利用信息资产的潜力。这种开创性的合作关系在亚马逊云科技 re:Invent 2024活动上揭幕，承诺将彻底改变企业处理数据管理、分析和激活的方式。

主旨发言人Rajkumar(Raj)和Yogesh Dimare登台，展示了这一变革性解决方案，它无缝地将Salesforce的DataCloud与亚马逊云科技强大的服务套件相集成。他们的演讲阐明了组织在处理孤立数据时所面临的挑战，强调了陈旧信息、模式复杂性、治理障碍以及无法及时采取行动获取宝贵见解所带来的挫折。Raj巧妙地表示:“我们认为，在每一个组织中，都有超过一千个应用程序，或者只有2%的应用程序需要应对这个问题。”

Raj阐述了DataCloud的愿景，这是一项开创性技术，可以解放组织内被束缚的数据，使其摆脱不同系统的限制。通过革命性的零复制方法，DataCloud消除了数据复制或重复的需求，确保信息保留在原始的记录系统中。这种创新技术保证了数据的准确性和新鲜度，使实时行动在几秒钟内成为可能，这与传统数据管道的延迟和低效形成鲜明对比。Raj分享了一个金融客户面临的复杂挑战的有力例子:“他们拥有Sales Cloud、Service Cloud。他们是一家大型Snowflake商店。他们决定将Snowflake标准化，这意味着他们必须不断将所有这些数据带入Snowflake，但数据量如此之大，以至于他们需要花费数天，有时甚至数周的时间才能将所有数据导入Snowflake。”

DataCloud的设计理念是开放和可扩展性，支持数百种开箱即用的连接器，可以采用批量、流式和零复制的数据摄取方式。这种灵活性确保组织能够无缝集成现有的数据源，无论其来源或格式如何。一旦摄取，数据就会以数据湖对象的形式落入DataCloud，利用强大的Apache Iceberg表格式，并安全地驻留在Amazon S3存储桶中。

Raj详细地向观众阐述了将数据引入DataCloud的复杂过程，强调了简化数据管理和治理的创新功能。例如，数据空间使组织能够按部门、组织或品牌控制数据可见性，确保用户只能访问他们被授权查看的信息。Salesforce信息模型简化了数据映射，将不同的数据类型和格式统一为规范表示，从而形成统一的Data Model对象。

DataCloud的核心是一种强大的身份解析能力，它构建了所有可用数据的全面图形，使每个个体都能创建一个统一的身份。这一开创性功能为组织带来了无限机遇，使它们真正了解客户，个性化体验，并推动有针对性的激活。Raj强调:“你基本上拥有了所有数据的图形。”

Raj强调了DataCloud的易用性和无代码特性，用户只需简单点击即可创建见解、细分和激活，无需复杂编码或维护复杂管道。这种用户友好的方法延伸到数据操作，允许组织无缝集成外部系统、触发电子邮件活动或启动基于Webhook的激活。他说:“这全都是点击操作。无需编码，对吗?你不需要编写复杂的代码来从头开始维护这些管道。”

与亚马逊云科技服务的集成，尤其是与Amazon Redshift的集成，是演讲的重点。Raj概述了这种集成的两个阶段:查询联邦和文件联邦。查询联邦通过优化查询执行和谓词下推技术，实现对驻留在外部源(如Redshift)中的数据的实时访问。这种方法确保了高效的数据检索，无需物理数据移动。此外，DataCloud还提供了加速功能，可以缓存经常访问的数据，从而实现更快的访问速度。Raj强调:“我们今天管理着许多内部优化，包括查询下推和谓词下推等，因此您可以充分利用实时访问的优势，并借鉴我们多年来在构建这些方面的经验教训。”

第二阶段的文件联邦通过利用Iceberg目录(IRC)实现存储级别的集成，承诺带来更高的性能和效率。

将数据从DataCloud外部共享到Redshift是另一个重点，这得益于与Amazon Lake Formation和Glue Data Catalog的无缝集成。通过这种集成，DataCloud可以将元数据作为安全视图共享到Glue Data Catalog中，让Redshift用户直接访问共享的数据资产。值得注意的是，这种共享过程支持增量数据更新，确保只传播增量变化，从而最小化开销并优化性能。Raj表示:“我们在第一天进行数据访问和共享，因此您可以访问所有数据，但从第二天开始，只需共享增量部分即可。”

为了展示这一解决方案的强大功能，Yogesh Dimare登台，并向观众演示了两个引人入胜的演示。第一个演示展示了数据联邦过程，Yogesh将DataCloud连接到一家虚构公司的Redshift实例，选择了相关表格如“网络参与度评分、产品目录、购买历史记录”，将数据映射到Customer 360数据模型，并根据跨DataCloud和Redshift数据源的标准创建了细分。这种无缝集成使得能够创建有针对性的激活，如专注的营销活动，利用统一的数据格局。Yogesh强调:“在大约90万名总客户中，他有效地识别出了82，000名更有可能购买他们产品的客户。”

Yogesh进一步演示了一个用例，其中一家虚构公司Northern Trail Outfitters的数据云架构师旨在将来自Salesforce的Sales Cloud、Service Cloud和Marketing Cloud的数据与驻留在Redshift中的数据(如客户信息、网上购物、产品定价、产品描述和网站点击流数据)统一起来。通过将DataCloud连接到Redshift并映射相关数据源，该架构师可以创建统一的个人资料，并识别出有针对性外联的高倾向性客户，从而实现更加精准的细分和激活。

第二个演示重点展示了数据共享功能，Yogesh在DataCloud中为Redshift创建了一个数据共享目标，选择了要共享的对象，如“案例、个人、身份链接和统一个人”，并链接了数据共享。Yogesh无缝切换到亚马逊云科技用户Maya(一名数据分析师)的角色，演示了如何在Redshift查询编辑器中原生访问从DataCloud共享的数据。Maya可以查询共享的数据，将其与现有的Redshift模式和表格连接，并构建有见地的仪表板，如按产品类别预测流失率，利用DataCloud和Redshift数据的综合实力。这展示了亚马逊云科技用户如何利用Redshift、Athena、QuickSight和SageMaker来分析和从统一数据中获取见解，包括构建机器学习模型进行倾向性评分。

在整个演讲过程中，Raj和Yogesh强调了Salesforce-AWS合作伙伴关系的变革潜力，使组织能够打破数据孤岛，解放被束缚的信息，并充分利用数据资产的价值。通过统一来自不同来源的数据，组织可以推动智能决策、个性化客户体验，并通过高级分析和AI驱动的应用程序推动创新。

随着会议临近尾声，Raj邀请与会者访问Salesforce Bluethread并探索实践演示，进一步巩固这一开创性解决方案的影响力。通过Salesforce和亚马逊云科技的协同效应，通往统一数据格局的旅程已经开启，为企业在数字时代蓬勃发展、释放前所未有的机遇铺平了道路。

我们正处在 Agentic AI 爆发前夜。 2025 亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从 " 成本优化 " 转向 " 创新驱动 " ，通过完善的数据战略和 AI 云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入 1000 亿美元在 AI 算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助“中国企业出海“和”服务中国客户创新“的丰富经验，助力企业在 AI 时代突破。