동영상 및 데모
Intro to Amazon AppFlow(Amazon AppFlow 소개)(3:33)
Copy data from Salesforce to Amazon S3 with AppFlow(AppFlow를 사용하여 Salesforce 데이터를 Amazon S3에 복사)(5:09)
Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce Marketing Cloud 데이터 전송(14:45)
How to Transfer Data from Google Analytics to Amazon S3 using Amazon AppFlow(Amazon AppFlow를 사용하여 Google Analytics에서 Amazon S3로 데이터를 전송하는 방법)(7:55)
Amazon AppFlow를 사용하여 Amazon S3에 데이터와 함께 새 Salesforce 레코드를 삽입하는 방법(7:20)
Amazon AppFlow를 사용하여 Slack에서 Amazon S3로 데이터를 전송하는 방법(9:06)
Amazon AppFlow를 사용하여 Zendesk Support에서 Amazon S3로 데이터를 전송하는 방법(9:47)
Amazon AppFlow를 사용하여 ServiceNow에서 Amazon S3로 데이터를 전송하는 방법(7:06)
Amazon AppFlow에서 기계 학습을 사용하여 Salesforce 데이터를 강화하는 방법(30:07)
Amazon Comprehend와 함께 Amazon AppFlow를 사용하여 Slack 데이터에 대한 감정 분석을 실행하는 방법(10:05)
Introduction to the Marketo Connector in Amazon AppFlow(Amazon AppFlow의 Marketo Connector 소개)(7:20)
AppFlow Introduction: Features & Use cases(AppFlow 소개: 기능 및 사용 사례)(27:23)
AppFlow를 사용하는 6단계
3. 데이터 플로우 트리거 선택
온디맨드 플로우는 즉시 한 번만 실행되고, 예약된 플로우는 일정 간격을 두고 실행되며, 이벤트 기반 플로우는 판매 기회 발생이나 지원 티켓의 상태 변화와 같이 비즈니스 이벤트가 발생하면 이에 대응하여 실행됩니다.
4. 소스 필드를 대상에 매핑
AppFlow에서 필드 매핑을 구성하거나 필드가 많은 데이터 세트의 경우에는 대량 필드 매핑이 포함된 csv 파일을 업로드합니다. 또는, 데이터 필드 변환을 추가합니다. 예를 들어 민감한 금융 정보를 마스킹하거나 성과 이름을 결합할 수 있습니다.
5. 데이터 필터 및 검증 추가
플로우에 새로운 또는 선택된 데이터 필드만 포함하는 등과 같이 선택적 데이터 필터를 추가합니다. 숫자 필드에 숫자가 포함되어 있는지 확인하는 등의 검증을 추가할 수도 있습니다.
6. 완료!
플로우 생성을 클릭하면 데이터가 설정한 트리거에 따라 이동하기 시작합니다. 대시보드를 살펴보면서 언제든 데이터 플로우를 검토하고 문제를 해결할 수 있습니다.
