一、认识数据图（Get to Know Data Graphs）
探索数据图（Explore Data Graphs）
数据图（data graph）提供了一种灵活的方式来建模数据集之间的关系，例如客户如何连接到他们的订单、订单明细、案例、产品和服务。这让快速、轻松地交互和探索互联数据变得更加容易。在 Data 360 中，数据图定义了数据模型对象（DMO）之间的这些连接，帮助你理解大型数据集中复杂的相互关系。
数据图针对快速访问互联数据集进行了优化，简化了组织查询和分析数据的方式。通过直接捕获关系，它们增强了决策能力，并带来更好的运营洞察。与传统关系型数据库中在查询时进行多表连接不同，数据图预先建模这些连接，使得关系遍历几乎是即时的。
用数据图构建数据结构（Build Data Structures with Data Graphs）
数据图允许你创建反映现实世界关系的模型，例如客户、产品和服务之间的关系。这些模型可以涵盖各种数据类型，包括来自内部系统以及外部数据湖或数仓的遥测数据和Web 互动数据。
通过这样组织数据，你让连接变得清晰。与其在分散的数据中搜索，你可以快速追踪信息是如何关联的，从而更容易找到你需要的内容并构建报表。数据图把分散、脱节的数据点，变成了一张你业务实体及其关系的可导航地图。
NTO 用例：客户支持与产品推荐（Northern Trail Outfitters Use Case）
Northern Trail Outfitters 想通过 WhatsApp 活动向回头客提供个性化的产品推荐。例如，如果客户买了登山靴，系统就推荐相关产品（如登山杖或背包）；购买户外装备 5 年以上的客户则会收到升级款或配件的优惠。这个活动不创建分段——当客户给 WhatsApp 机器人发消息时，系统实时拉取数据。
当客户与 WhatsApp 机器人互动时，后端会查询 NTO 的 Data 360 获取客户详情。这些数据需要以结构化、层次化的 JSON 格式组织，而这只有通过数据图才能实现。由于 Orders、Order Items 和 Cases 被建模为参与度 DMO（engagement DMO），一个月以前的销售订单会因近因限制（recency limits）被排除在外；客户可以用近因过滤选项调整这个时间窗口。
通过使用数据图，NTO 得以把客户历史与实时互动连接起来，让 WhatsApp 机器人能够提供及时、相关的产品推荐，从而改善了客户体验。
注册包含 Data 360 的自定义 Playground（Sign Up for a Custom Playground）
要完成本模块，你需要一个特殊的限时自定义 playground，其中包含 Data 360 和我们的样本数据。点击 Create Playground，新 org 会自动关联到你的 Trailhead 账户。请记下 org 的过期日期，并在那之前完成本徽章。该 playground 预置了 Data 360、已连接的 Sales Cloud 与 Service Cloud org，以及用于构建数据图的样本数据。
在 Data 360 中创建和管理数据图（Create and Manage Data Graphs）
Data 360 中的数据图可以可视化 DMO 之间的关系，甚至支持多个层级。它们让你通过数据图编辑器页面追踪相关字段，确保纳入恰当的字段数据。
这些字段会被聚合并转换为只读的数据图记录，把组合后的数据格式化为一个单一的 JSON blob。你可以使用 Data 360 的 Metadata API 和 Query API 直接查询图的元数据和 JSON 数据，也可以在其他应用和操作中使用这些数据。这样你就获得了数据的一个互联视图，更容易在全业务中处理与共享。
识别数据图的类型（Identify Types of Data Graph）
数据图可以分为标准数据图和实时数据图两类，各自根据数据更新的紧迫性和准确性要求服务于不同目的。两者的根本区别在于延迟（latency）：你的用例能否容忍几分钟的延迟，还是需要毫秒级的即时性？
标准数据图（Standard Data Graph）
标准数据图以短暂延迟处理并更新数据，通常从几分钟到几小时不等。当即时准确性不是关键、但及时更新仍然必要时，这类图是理想选择。典型用例包括：
- 批处理（Batch processing）：按固定间隔聚合数据，例如每晚的客户档案丰富。
- 数据同步（Data synchronization）：在最小延迟下保持跨系统一致性，例如每小时把更新后的产品目录同步到推荐引擎。
- 报表（Reporting）：生成无需即时更新的报表，例如每周销售业绩仪表板。
标准数据图在新鲜度与处理成本之间提供了最佳平衡，适合非实时场景。
实时数据图（Real-Time Data Graph）
实时数据图会即时更新数据，非常适合即时准确性至关重要的场景。它支持以下用例：
- 实时监控：当客服人员与客户通话时，显示客户当前的订单状态。
- 即时通知：在异常活动发生的瞬间提醒用户，例如欺诈检测立即触发账户冻结。
- 实时个性化：在活跃购物会话中提供产品推荐，例如 NTO 的 WhatsApp 机器人根据客户最近一次购买推荐登山配件。
通过始终提供最新信息，实时数据图帮助确保及时决策和无缝的客户体验。注意：实时数据图选项只有在购买了 Real-Time SKU 后才可用。
小结（Sum It Up）
数据图为建模和管理复杂的数据关系提供了强大工具，同时增强了数据可视化与实时决策。关键要点：数据图通过预建模关系来建模 DMO 之间的连接（客户→订单→产品→案例）；它们通过预先建模关系来提供对互联数据的快速访问；NTO 的 WhatsApp 机器人用数据图以结构化 JSON 格式提供实时个性化产品推荐；标准数据图按计划刷新（分钟到小时）用于批处理场景；实时数据图即时更新，用于实时监控、欺诈检测和实时个性化（需 Real-Time SKU）。
二、创建数据图（Create a Data Graph）
创建数据流（Create a Data Stream）
在把数据摄入 Data 360 之前，需要先配置要连接的数据源。在本项目中，Sales Cloud 和 Service Cloud org 已经连接到你的 Developer org。由于这些数据源连接已经建立，你现在可以向 Data 360 添加数据流了。
- 登录自定义 playground，从 App Launcher 搜索并选择 Data Cloud。
- 在 Data Cloud 中，点击 Data Streams 标签页，点击 New。
- 在 Connected Sources 下点击 Salesforce CRM，点击 Next。
- 注意 Salesforce Org 已预选。从 View Bundles 选择 Sales 数据包，点击 Next。
- 查看关联字段，点击 Next。
- 注意默认 Data Space 已预选，数据包中包含的所有字段都已列出。保持选择不变，点击 Deploy。
这一步可能需要几分钟处理。如果遇到问题，等几分钟再回到这些步骤。
在 Data 360 中创建数据图（Create a Data Graph in Data 360）
在开始构建数据图之前，你必须选择一个主数据模型对象（primary DMO）。主 DMO 是核心对象，其他相关 DMO 都链接到它。主 DMO 属于 Profile 类别，你可以添加与其关联的其他相关 DMO。
- 在 Data Cloud 的 More 菜单下选择 Data Graphs。
- 点击 New → Start from Scratch。
- 在 Data Graph Name 输入
my_test_dg（API Name 自动填充）。 - Data Space 保持 default。
- 从 Primary Data Model Object 点击搜索图标，选择 Individual，点击 Next。
- 选择字段：Birth Date、Created Date、First Name、Last Name。
- 点击 Individual 旁边的 + 按钮，选择 Contact Point Address。
- 再点击 Contact Point Address 旁边的 +，选择 Account Contact。
- 选择字段：Account、Contact Email、Last Activity Date。
- 点击 Save and Build，从可用刷新间隔中选择 Weekly（为节省成本，若更新不频繁可选更长时间间隔）。
- 再次点击 Save and Build。
数据图创建可能需要 15 分钟到几个小时，取决于主 DMO 和相关对象的规模与复杂度。你的新数据图 my_test_dg 会列在 Data Graphs 页面，等 Last Run Status 显示 Active 即可。你还可以用 data kit 快速创建数据图——它提供预构建、易部署和定制的数据图，修改不影响原始 data kit。
验证你的数据图（Verify Your Data Graph）
在 Developer org 中完成以上所有步骤，并且数据图处于 Active（而非 Processing 或 Creating）状态后，就可以通过 Check Challenge 来验证你的工作。
回顾你构建的内容：数据图名称 my_test_dg；主 DMO 为 Individual（含 Birth Date、Created Date、First Name、Last Name）；相关 DMO 1 为 Contact Point Address；相关 DMO 2 为 Account Contact（含 Account、Contact Email、Last Activity Date）；刷新间隔为 Weekly。
三、管理数据图（Manage a Data Graph）
管理数据图（Manage a Data Graph）
创建数据图后，真正的工作才开始。管理数据图意味着让它保持准确、最新、随时可用。你可以执行以下操作：Edit（编辑）、Delete（删除）、Clone（克隆）、Refresh（刷新）、Schedule（调度）、View Refresh History（查看刷新历史）。
要手动刷新数据图，在列表视图中数据图行旁边的下拉菜单选择 Refresh Now。刷新过程可能需要与初次创建同样长的时间（取决于数据量）。列表视图中的 Last Refreshed On 列显示最近一次更新的时间戳。
注意：草稿（draft）数据图不能被克隆或刷新——图必须先构建并处于 Active 状态，克隆和刷新操作才可用。
编辑数据图（Edit a Data Graph）
现在对已有的数据图做一个简单的编辑。在 Data Cloud 的 More 菜单选择 Data Graphs，找到之前创建的 my_test_dg，从下拉菜单选择 Edit。向 Individual DMO 添加 Primary Account 字段，点击 Save and Build，刷新间隔保持 Weekly，再次点击 Save and Build。
重要提示：更新数据图时，Last Run Status 可能已经显示 Active（来自之前的构建）。但点击 Save and Build 后，状态文字旁会出现一个旋转图标，表示 Data 360 正在积极重建数据图以纳入新字段。请等旋转图标完全消失后再验证——图标消失意味着更改已完全处理，图已就绪。
查看数据图属性（View Data Graph Properties）
你可以查看数据图属性的配置和状态，了解其元数据、源详情以及涉及的对象。在 Data Graphs 标签页导航到 my_test_dg，在数据图编辑器页面可以看到图中的 DMO 和字段。点击 View Properties 查看属性（如名称、API 名称、数据空间、状态、主 DMO、刷新计划等）；点击 Preview 查看数据图的 JSON 表示（即每个记录输出的完整层次化 JSON）。如果需要，点击 Copy 把 JSON 结构复制到剪贴板，粘贴到文件或 JSON 编辑器中进一步检查。
在 Data Explorer 中查看数据图（View Your Data Graph in Data Explorer）
你也可以在 Data Explorer 中查看数据图（需有相应权限，若应用列表里看不到它，请联系管理员启用）。步骤：在 Data 360 中进入 Data Explorer 标签页 → 从 Data Space 下拉选择你创建 my_test_dg 的数据空间 → 从 Object Type 下拉选择 Data Graphs → 在可用数据图列表中选择 my_test_dg → 点击记录旁的 View 查看 JSON → 点击 Copy 复制数据。
Data Explorer 是最终验证步骤：图构建并激活后，它展示每个记录的实际 JSON 输出，你可以确认图是否产出了预期结构、字段和关系。如果 JSON 不对，回去编辑图；如果正确，图就可以供外部应用通过 API 消费了。