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Salesforce CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Fragen und Antworten, Salesforce Certified CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant Prüfungsfragen

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Salesforce Certified CRM Analytics and Einstein Discovery Consultant CRM-Analytics-and-Einstein-Discovery-Consultant Prüfungsfragen mit Lösungen (Q114-Q119):

114. Frage
Universal Containers plans to upload target data from an external tool to CRM Analytics so it can calculate the sales team target attainments.
The target data changes every month, so the datasets need to be updated on a monthly basis. The target data is a CSV file that contains the Salesforce ID of the sales rep, the target amount, and the month of the target. For each sales rep, the file contains a target for every month of the current year as well as all previous years.
Based on this information, which operation should a consultant use with the Analytics External Data API to upload the file?

A. Update
B. Append
C. Overwrite

Antwort: C

Begründung:
For uploading target data that changes on a monthly basis and includes historical data (previous years' targets), the appropriate operation is "Overwrite." This ensures that each time the CSV file is uploaded, the existing data in the dataset is replaced with the new data. This is critical because the target data includes both current and historical data, and using "Overwrite" will update the entire dataset while maintaining historical accuracy.
"Append" would add new data without replacing the old records, leading to duplication, and "Update" is not suitable for completely replacing data in this context.

115. Frage
Why is it important to select the right root object when you use the dataset builder?

A. The root object determines what related objects you can add to the dataset.
B. The root object determines who can see the dataset.
C. The root object determines what app the dataset is saved in.
D. Only data from the root object can be included in the dataset.

Antwort: A

116. Frage
A consultant wants to understand what the important predictors are in the story.
What are two places where this information can be found?
Choose 2 answers

A. In the Model Deployment Wizard while selecting the actionable fields
B. In the Model Metrics section, where the top predictors are listed
C. In the Einstein Recommendations for story improvement. If there are no recommendation to remove strongest predictors, the story doesn't hold any Important predictors but only weak (probably unrelated) terms.
D. In the Story Settings, where the strength of predictor fields is calculated and visualized. The consultant can sort the list of predictor fields accordingly.

Antwort: B,D

117. Frage
Universal Containers uses CRM Analytics to build dashboards for different departments: Sales, Service, and Marketing. Users in the samedepartment have the same role and need to have access to the same dashboards.
Dashboards for different departments use some common datasets with the same row-level security.
How should a CRM Analytics consultant address this need?

A. Create one app for each department, put common datasets in the shared app, and use roles to share apps.
B. Create one app for each department, put common datasets in the shared app, and use profiles to share apps.
C. Create one app for each department, put common datasets in the shared app, and use permission sets to share apps.

Antwort: C

Begründung:
For managing access to department-specific dashboards while leveraging common datasets, the best approach involves the use of apps and permission sets. Here's why:
* App Segregation: Creating a separate app for each department (Sales, Service, Marketing) allows for tailored dashboards and datasets to be grouped by department, facilitating easier management and navigation.
* Shared Common Datasets: Placing common datasets in a shared app ensures that all departments can access necessary data without duplication, maintaining consistency and reducing storage requirements.
* Use of Permission Sets: Leveraging permission sets to control access to these apps is a flexible and scalable approach. Permission sets can be finely tuned to grant or restrict access based on user roles within the organization, and they can be easily adjusted as roles or organizational structures change.
This structure not only ensures data security and appropriate access but also enhances the efficiency of managing CRM Analytics resources across different departments.

118. Frage
A CRM Analytics administrator is working on deploying a dashboard and a dataset from a developer sandbox to a full sandbox. They have deployed the dataset via change set and manually copy-pasted the dashboard JSON into the target org. However, they notice that the conditional formatting and the widget-specific number formats have been lost in the target environment.
What is causing this issue?

A. Analytics Dataset XMD was NOT included as part of the deployment package,
B. The recipe that generated the dataset also needs to be included as part of the package.
C. Analytics Dashboard XMD was NOT included as part of the deployment package.

Antwort: A

Begründung:
When deploying a dataset and dashboard between environments in CRM Analytics, it's essential to include the Extended Metadata (XMD) file, which controls aspects such as conditional formatting and number formatting. In this case, the administrator manually copied the dashboard JSON but did not deploy the Analytics Dataset XMD, which leads to the loss of conditional formatting and widget-specific number formats in the target environment. Including the XMD ensures that all formatting and metadata are transferred correctly.

119. Frage
......

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