Demo용 더미 데이터 제작시 주요 참고사항 (Salesforce Org & CRMA)

안녕하세요, 트레슬 데림이 입니다 ! ☁️

Demo 진행을 할 때에 가장 중요한 것 중 하나가 데이터 아닐까 싶습니다. 물론 아주 중요한 데이터는 하나씩 손수 입력하겠지만, Einstein Discovery 같은 경우에는 최소 500개의 행이 필요한데 이 데이터들을 모두 손으로 넣기엔 너무 벅차겠죠 😭

따라서, 이번 포스팅에서는 Demo를 위한 더미 데이터를 제작할 때 제가 가장 많이 사용하는 툴 및 사이트를 포함하여, 나름의 데모 데이터 생성 팁을 알려드리고자 합니다. 😄

Salesforce Inspector

---

⚒️ Tools

데이터 제작 용도

⛪️ Account : 공공 데이터로 한국 기업, 지역 데이터 수집 > 엑셀에서 타 required 필드 등 생성 및 수정 및 파일 저장 > Salesforce Inspector를 통해 Account Insert
🌟 Contact : 한국인 성씨/이름 데이터 수집 > Mockaroo로 이메일, 전화번호 등 더미 데이터 생성 or 엑셀 함수로 생성 > Salesforce Inspector에서 Account Id 불러오기 > 엑셀에서 세가지 데이터 합치기, 타 필드 생성 등 수행 및 파일 저장 > Salesforce Inspector를 통해 Contact Insert

• Excel 🌟 : 대부분 기업의 데이터 형식이기도 하고, 다양한 함수를 보유하고 있어 데이터 수집 후 편집, 저장까지 모든 과정에 반드시 사용 중인 도구입니다.
  • 이메일 랜덤 생성 :  =CONCATENATE(CHAR(RANDBETWEEN(97,122)) & CHAR(RANDBETWEEN(97,122)) & CHAR(RANDBETWEEN(97,122)) & CHAR(RANDBETWEEN(97,122)), "@demo.co.kr")
  • 타 셀 참조하기 :  =VLOOKUP(기준 값, 찾을 범위, 범위에서의 컬럼 인덱스, FALSE) 
• 한국인 아기이름 순위 & 한국 성씨별 인구 분포 🌟 : 두 데이터를 조합해 Contact, Lead 등에 사용할 한국 이름을 생성합니다.
  • 한국 성씨별 인구 분포
  • 한국인 아기 이름 순위
• 공공데이터포털 🌟 : Account 샘플 데이터를 만들 때 기업명 및 한국 지역 등을 참고하고자 주로 사용합니다.
  • 공공데이터포털
• Mockaroo 🌟 : dummy 데이터를 생성해주는 사이트로, 한글을 지원하지 않기 때문에 영문으로 이루어진 샘플 데이터를 만들 때 사용합니다. (1000개의 행부터 유료)
  • Mockaroo

• Kaggle : 전 세계의 데이터 사이언티스트들이 AI를 위한 데이터, 코드를 게시하는 사이트로 대용량 데이터를 만들 때 사용합니다.
  • Kaggle

 

Import 용도

• Salesforce Inspector 🌟 : Chrome Extension으로 Salesforce 데이터를 CRUD할 수 있습니다. 쿼리도 가능하고, 메타데이터 확인도 가능하기 때문에 가장 많이 사용하고, 선호하는 도구입니다.
  • Salesforce Inspector

• Data Loader : Salesforce에서 대량의 데이터(5만건 이상)를 가져오거나 내보낼 수 있는 도구입니다. Salesforce Inspector에서 지원되지 않는 필드 (ex : GenderIdentity 등)가 있을 경우 사용하는 편입니다.
  • Data Loader

• Data Import Wizard : Salesforce에서 간단히 데이터를 가져오는 도구입니다. 5만개의 레코드 리밋이 있고, Salesforce Inspector에 비해서는 더 많은 클릭을 수행해야 하기 때문에 Dummy 데이터 임포트용으로는 딱히 선호하지 않는 도구입니다.
  • Data Import Wizard

---

💡 Dummy Data 기본 사항

데이터 Format

• 엑셀과 csv가 둘 다 가능하지만, 추후 CRM Analytics의 원활한 작동을 위해 csv(utf-8)로 제작하는 것을 추천해드립니다.
  • Salesforce Org자체에 데이터가 너무 많아버리면 데모시 과부하가 올 수 있습니다. 반면 Einstein Discovery를 사용하려면 최소 500개 이상의 레코드가 필요합니다.
  • 따라서 저의 경우에는 Org에 데이터를 일부만 넣어두고, CRM Anlaytics에는 더 많은 레코드를 보유한 csv 파일의 데이터와 Org에 위치한 데이터를 Join하여 사용하는 편입니다.

데이터 세부 사항

• 컬럼명은 Api명과 일치하게 해주세요 ! 한국어로 할 경우 추후 각각 찾아서 매핑하기 힘들어요 🥲
• Id와 Name은 엄연히 다릅니다 ! 따라서 관계 필드의 경우 엑셀의 VLOOKUP 을 사용해서 Id를 넣어주세요.
  •  =VLOOKUP(Name필드, 찾을 범위, 범위에서의 컬럼 인덱스, FALSE) 

• picklist 필드에 active된 요소들만으로 구성되어있는지 다시 한번 확인해주세요 !
• currency 필드의 경우 엑셀에서 회계 타입으로 지정하면 이를 문자로 인식해서 타입 에러가 발생하기 때문에, Number 타입으로 지정해주셔야 합니다.
• 기본적으로 Account, Contact, Lead에 관해서는 duplicate rule에 의해 중복시 에러가 발생합니다. 중복에 유의하여 샘플레코드를 만들어주세요 👏🏻
  • Duplicate Rule

---

☢️ 주요 발생 에러 및 상황

데이터 넣으려는데 Inspector에서 CreatedDate 필드가 안보여요.

• 원인 : Audit Field에 대한 권한이 없어서 보이지 않는 것 입니다.
• 과정 : Permission Set 생성 > System Permission 클릭 > Set Audit Fields upon Record Creation 체크 > 유저에게 Permission Set 할당
• 주의 : 해당 과정으로 퍼미션셋 생성 시 Data Loader를 통해서는 Audit Field에 접근할 수 없게 될 수도 있습니다.

'2023-06-02' is not a valid value for the type xsd:dateTime

• 원인 : Date 형식이 아니라 DateTime 형식으로 넣어줘야하기 때문에 발생하는 에러입니다.
• 과정 : 엑셀에서 =CONCATENATE(TEXT(날짜 셀, "yyyy-mm-dd"), "T00:00:00.000+0000") 함수를 통해 형식을 맞춰주세요 !
• 참고 : Oppty CreateDate는 Date/Time(yyyy-mm-ddT00:00:00.000+0000) 형식이고, Oppty CloseDate는 Date 형태(yyyy-mm-dd)입니다.

REQUIRED_FIELD_MISSING: Required fields are missing

• 원인 : Required 필드 값이 없어서 발생하는 에러입니다.
• 과정 : Required 필드 값 확인 후 모두 넣어주세요!
  • Ex : Oppty : Name, StageName, CloseDate, …

MALFORMED_ID: Owner ID: id value of incorrect type: 고우림 [OwnerId]

• 원인 : Id 형태가 아닌 값을 넣어 발생하는 에러입니다.
• 과정 : Name이 아니라 Id를 넣어주어야 합니다 !