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Conseils pour un déploiement réussi de Wave Analytics – Salesforce Sidekick6 minutes de lecture


Même si j’aime Wave Analytics, ce n’est pas très amusant de déployer à partir de Sandbox (pour le moment). Il y a beaucoup de choses à garder à l’esprit lors du déplacement de Wave d’un environnement à un autre (même s’il s’agit simplement de Sandbox vers Sandbox). Connaître ces lacunes avant votre déploiement en attente vous évitera un gros mal de tête, car vous pouvez planifier en conséquence. Il y a un bon morceau à discuter, alors allons-y!

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applications

Celles-ci sont simples et faciles à déployer, mais vous devez faire attention à la convention de dénomination du nom d’utilisateur que vous utilisez, si vous disposez d’un partage spécifique avec les utilisateurs sur votre application. Cela peut poser un problème si vous êtes consultant et que vous êtes installé dans un bac à sable séparément de l’environnement de production, et que la convention de dénomination de votre nom d’utilisateur a peut-être été modifiée. Ou bien, cela peut provenir de l’affectation de l’application à un utilisateur de communauté spécifique et que cet utilisateur de communauté n’a été créé que dans votre organisation source et non dans votre organisation cible. Les deux scénarios provoquent une erreur.

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Flux de données

C’est quelque chose avec lequel vous devez faire attention. Le flux de données que vous créez dans votre organisation source écrasera le flux de données existant dans votre organisation cible. Cela signifie que si vous avez quelque chose dans votre Dataflow (s’il existe déjà) dans l’organisation cible, vous devez vous assurer que vous l’avez toujours dans le Dataflow de l’organisation source, sinon il sera supprimé.

La clé avec les flux de données est de les exécuter immédiatement pour que tous vos ensembles de données soient remplis le plus rapidement possible. Assurez-vous que vous disposez de tous les champs de votre organisation cible auxquels le Dataflow fait référence et que l’utilisateur de l’intégration Analytics Cloud dispose de FLS. Vous pouvez déployer un Dataflow sans répondre à ces exigences, et il provoquera une erreur lorsque vous l’exécuterez si vous l’oubliez.

Ensembles de données

Je vais simplement dire que vous ne devriez déployer aucun de vos ensembles de données. Laissez votre Dataflow les créer lors de la première exécution. Vous courez le risque d’ajuster le nom du jeu de données si vous faites quelque chose dans le désordre. Et cela peut entraîner des problèmes supplémentaires lorsque vous déployez des tableaux de bord complexes (comme je vais en parler plus en détail sous peu).

Tableaux de bord et objectifs

Les tableaux de bord et les objectifs sont sur le point d’être terminés. Ceux-ci vous indiqueront une erreur lorsque vous les ouvrirez pour la première fois, car les ensembles de données qu’ils ciblent sont vides.

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Ce que vous devez faire est de vous assurer que votre Dataflow a correctement rempli les nouveaux ensembles de données, puis accédez au JSON de votre tableau de bord ou de votre objectif et effectuez les ajustements. Remarque sur l’erreur ci-dessus, cela vous fera appuyer sur Continuer pour chaque Ensemble de données dans votre tableau de bord … alors ne pensez pas qu’il est cassé si vous avez 10 ensembles de données, il vous suffit de cliquer 10 fois.

Le premier, tu l’as entendu un million de fois… Ne codez pas les ID en dur dans Salesforce !! Eh bien, dans Wave, vous n’avez pas d’autre choix. Lorsque vous déployez un nouvel ensemble de données, votre organisation cible aura un nouvel ID d’ensemble de données. Vos tableaux de bord et objectifs vont toujours faire référence à l’ancien ID de l’ensemble de données, et vous devez entrer et faire une «Rechercher et remplacer» pour l’ID de l’ensemble de données. Cela peut être assez facile si vous disposez d’un tableau de bord simple avec un ensemble de données, mais une fois que vous entrez dans les deux chiffres, vous rencontrez potentiellement certains des autres problèmes …

Le nom du jeu de données est également utilisé dans le Connecteur alias dataSourceLinks (comment vous liez les ensembles de données afin qu’ils filtrent dynamiquement) et dans tout PIGQL. Par conséquent, si vous avez déployé un ensemble de données de manière incorrecte et que le nom change, vous devrez également mettre à jour le nom à ces endroits, comme vous l’avez fait avec l’ID.

Recettes

Les recettes sont devenues GA au printemps 2017. Il est extrêmement puissant et devient encore plus fort avec la sortie Summer ’17. Dans la version Summer ’17, ils deviennent accessibles via l’API REST. Ce qu’ils vous permettent de faire, c’est de filtrer et de transformer un jeu de données existant extrêmement facilement. Vous pouvez effectuer des jointures avec d’autres ensembles de données, regrouper des champs, ajouter des filtres, etc. Le problème ici est qu’ils ne résident nulle part dans les métadonnées (pour le moment). Ainsi, quoi que vous créiez dans une recette, vous devrez le recréer manuellement dans votre organisation cible. Au rythme où ils améliorent tous les aspects de Wave, j’espère que cela deviendra déployable avec la version Winter ’18.

Prédicats de sécurité

Malheureusement, les prédicats de sécurité ne résident nulle part (pour le moment) où vous pouvez les déployer avec succès. Heureusement, ceux-ci sont généralement simples, ce qui signifie qu’il s’agit généralement d’un copier-coller rapide pour déplacer votre prédicat de sécurité dans le nouvel environnement. Lorsque vous ajoutez un prédicat de sécurité dans votre nouvel environnement, vous devez vous assurer de répondre aux exigences de base suivantes:

  1. L’utilisateur de la sécurité Analytics a un accès en lecture à tous les champs référencés
  2. L’utilisateur en cours d’exécution (vous) a un accès en lecture à tous les champs référencés

En bref, assurez-vous d’avoir correctement déployé le FLS pour les champs que vous aviez dans votre environnement précédent, sinon vous tournerez en rond.

RÉSUMER

Parfois, je me demande pourquoi je prends la peine de déployer cela. Il serait (au moment de cet article) presque autant d’efforts de simplement copier et coller le travail dans le nouvel environnement. Faites attention aux lacunes connues et planifiez en conséquence. En raison de ces problèmes, en fonction de la taille de votre déploiement, vous devez être conscient du temps supplémentaire qu’il faudra pour déployer.



Source de l’article traduit automatiquement en Français

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