מדריך לימוד לחלק 1: להפוך לארכיטקט נתונים

🌐 זמין גם ב-28 שפות

English · Español · 日本語 · Português (Brasil) · Français · Deutsch · Italiano · 한국어 · 简体中文 · Português (Portugal) · 繁體中文 · Bahasa Indonesia · Türkçe · Polski · Tiếng Việt · ไทย · Nederlands · العربية · Українська · हिन्दी · Русский · Svenska · Dansk · Norsk bokmål · Suomi · Español (México) · Français (Canada) · Deutsch (Schweiz)

התמונה נוצרה בבינה מלאכותית

תורגם בבינה מלאכותית. הקהילה עוד לא בדקה את התרגום. לקריאה באנגלית

מדריך הלימוד לחלק 1 של הקורס Data Architect: שישה פרקים, מלחשוב כמו ארכיטקט ועד נתוני אב, ונקודת ביקורת 1. לכל פרק יש מדריך לימוד משלו עם רשימת הבדיקה המלאה; הדף הזה מחבר אותם יחד לפי סעיפי המבחן.

על מדריך הלימוד הזה. הוא בנוי רק מהתוכן של הקורס הזה ומרשימת היעדים במדריך המבחן שפרסמה Salesforce. הוא אף פעם לא מבוסס על שאלות מבחן אמיתיות, והוא לא מתיימר לדעת מה יש במבחן. אם ניגשתם למבחן, בבקשה אל תשלחו לי שאלות ממנו: הסכם ההסמכה אוסר לשתף אותן, ושינון תשובות הוא בכל מקרה הדרך הלא נכונה להפוך לארכיטקט.

איך להשתמש בדף הזה

חלק 1 הוא היסודות, והוא מכסה יותר מהמבחן ממה שאולי הייתם מצפים. ארבעה מששת הסעיפים של המבחן נמצאים כאן ברובם; השניים האחרים, Large Data Volumes ו-Data Migration, הם בחלק 2. עברו עליו בסדר הזה:

1. סיימו כל פרק, ואז סמנו את מדריך הלימוד שלו.
2. חזרו לכאן ובדקו כל סעיף מבחן למטה. אם שורה מסוימת לא מרגישה יציבה, עקבו אחריה חזרה למדריך של הפרק שלה.
3. נסו את אתגר נקודת הביקורת 1 לפני שאתם קוראים את הפתרון שלי. זה המבחן הכי טוב לשאלה אם חלק 1 התחבר אצלכם.

לפי סעיפי המבחן

המשקלים מגיעים ממדריך המבחן שפורסם. בדקו את הגרסה העדכנית לפני שאתם קובעים מועד: Salesforce מעדכנת אותו.

Data Modeling and Database Design (25% מהמבחן)

ברובו בחלק 1. Data skew וקנה מידה (DM-5) מגיעים בחלק 2.

• DM-1, מודל הנתונים: מודלים מושגיים, לוגיים ופיזיים; סימון crow’s-foot; קרדינליות וחובה או רשות; אובייקטי צומת; מזהים ייחודיים, מפתחות טבעיים וחלופיים, External IDs; נרמול; רשימת בחירה או lookup; lookup או master-detail והצורה של הפלטפורמה (שלוש רמות לעומק, שני הורים לרוחב). פרקים 2 ו-3.
• DM-2, שיתוף וקנה מידה במודל: רשומות בת ב-master-detail יורשות גישה; parent-child skew ו-ownership skew מעבר לכ-10,000 רשומות; מי הבעלים של רשומות שאינטגרציות וסוכנים יוצרים. פרק 3.
• DM-3, מטא-דאטה: המילון העסקי, שושלת וסיווג, ושדות הסיווג שיש בכל שדה. פרק 5.
• DM-4, big objects: בבעלות, מופנה, בארכיון או תוכן; אובייקטים חיצוניים; big objects והאינדקס שלהם. פרק 3.

Salesforce Data Management (25% מהמבחן)

ברובו בחלק 1. שילוב נתונים מכמה orgs (SDM-4) מוצג בפרק 4 וחוזר בחלק 2.

• SDM-1, רישיונות ואובייקטים: רישיונות הם חלק ממודל הנתונים; במה משתמשי Platform ו-Customer Community לא יכולים להשתמש; דרגות הרישיונות החיצוניים; לפי חבר (member-based) מול לפי התחברות (login-based); רישיון Integration; משתמשים בנפח גבוה (high-volume) מחוץ למודל השיתוף. פרקים 3 ו-1.
• SDM-2, נתונים עקביים: סולם העקביות, רשימות בחירה מוגבלות וקבוצות ערכים גלובליות, כללי אימות שמוגבלים עם ISNEW() ו-ISCHANGED(), כללי כפילויות וכללי התאמה; רשומות זמניות ומאפיינים מנוהלים. פרקים 3 ו-5.
• SDM-3, תמונה אחת של הלקוח: זיהוי ישויות ב-Data 360, כללי התאמה וכללי יישוב, ולמה פרופיל מאוחד איננו רשומת זהב. פרק 6.
• SDM-4, כמה orgs: קודם כול org אחד; הגבולות האמיתיים שמצדיקים עוד אחד; מה עולים כמה orgs. פרק 4.

Data Governance (10% מהמבחן)

כולו בחלק 1.

• GOV-1, מידע אישי ורגיש: החוקים שצריך לזהות; הצפנה, מיסוך, פסאודונימיזציה ואנונימיזציה; מודל נתוני ההסכמה; הזכות להישכח; הפשרות של Shield Platform Encryption; היסטוריית שדות, Field Audit Trail ו-Event Monitoring. פרק 5.
• GOV-2, תוכנית ממשל נתונים: בעלי הרשומה מול בעלי הנתונים; בעלים, נאמן ואפוטרופוס; RACI; נקודת אכיפה לכל מדיניות. פרק 5.

Master Data Management (5% מהמבחן)

כולו בחלק 1.

• MDM-1 עד MDM-4: סמכות לכל מאפיין ומפת הסמכות; רישום, איחוד, דו-קיום ו-MDM מרכזי; האחדה, התאמה, איחוד; כללי שרידות והבעלים שלהם; מה מיזוג ב-Salesforce עושה; היררכיות, לעיתים קרובות בסמכות מפוצלת; נתונים דו-כיווניים כבקשות למקור האב. פרק 6.

Large Data Volumes (20%) ו-Data Migration (15%)

אלה בחלק 2: תכנון לקנה מידה, שאילתות ואחזור, טרנזקציות, אינטגרציה והסבה. חלק 1 מכין אותם עם מספר האפסים וצמיחה של 30 אחוז (פרק 1), איפה נתונים חיים ו-big objects (פרק 3), והתאמה של טעינה ש”הושלמה” (פרק 1).

החוטים שעוברים לאורך חלק 1

שישה פרקים, וכמה רעיונות שחוזרים שוב ושוב. אם אתם יכולים להסביר אותם במילים שלכם, חלק 1 עשה את שלו.

• מודל הנתונים הוא השלד. מדלו את העסק לפני Salesforce; קשרו כל החלטה פיזית חזרה לסיבה עסקית. פרקים 1, 2 ו-3.
• מבחן ההפיכות. כמה קשה להפוך את זה, וכמה יהיה תלוי בזה? הוא קובע כמה תשומת לב החלטה מקבלת, מסוג של שדה ועד מיזוג.
• ספרו את האפסים. נפח וצמיחה משנים את התכנון, וגם המקום שבו הנפח מתרכז (skew).
• לפלטפורמה יש צורה. הביטו אל ספינת האם; כל אובייקט הוא התחייבות; רישיונות הם חלק ממודל הנתונים.
• שרטטו קודם את מפת המערכות. Salesforce היא מערכת אחת מתוך רבות, ועותק איננו סמכות. פרק 4.
• הבעלים קובעים מדיניות; הארכיטקטים אוכפים אותה. כל מדיניות צריכה נקודת אכיפה. פרק 5.
• הסמכות שייכת למאפיין. פרופיל מאוחד הוא מפה; רשומת זהב היא החלטה. פרק 6.
• ה-AI מעלה את ההימור. הוא מאיץ את הבנייה, אז ההחלטות שמתחת חשובות יותר: סמכו, אבל תבדקו.

בדקו את עצמכם

לכל מדריך לימוד של פרק יש שאלות “בדקו את עצמכם” משלו. לחלק 1 כולו, המבחן הוא נקודת ביקורת 1: לשרטט ולהגן על תכנון הנתונים של Steve Trucking. נסו קודם את האתגר, ואז השוו את הנימוקים שלכם לפתרון שלי.

מדריכי הלימוד של הפרקים:

1. לחשוב כמו ארכיטקט נתונים
2. מידול נתונים למען המשמעות
3. ארכיטקטורת הנתונים של Salesforce
4. הבנת נתוני הארגון
5. איכות נתונים וממשל נתונים
6. נתוני אב וזהות

איפה אתם עכשיו

עבודה מצוינת שעברתם את חלק 1. אתם בשליש הדרך, ועכשיו אתם רואים נתונים כמו שארכיטקט רואה אותם. אם אתם אדמינים, זה החלק שמשנה את הדרך שבה אתם בונים כל יום. אבל המבחן נשען על כל שלושת החלקים: הבא בתור הוא חלק 2: ארכיטקטורה בקנה מידה, שבו אתם כמעט שם, ואז חלק 3 מעביר אתכם את קו הסיום. דף הקורס מראה את המסלול, והניוזלטר מודיע לכם כשכל חלק יוצא.

להרחבה

• Salesforce Certified Platform Data Architect Exam Guide (opens in a new tab), Salesforce Help (באנגלית, נבדק ב-2026-09-25): הרשימה הרשמית של היעדים והמשקלים שלהם.