---
schema_version: "1"
id: b9a3f5e9dad28017f2d6a87a9bc32833bb39ded269b4731a3c6842b0644a8f41
title: การทําความเข้าใจข้อกําหนดของ Salesforce และ Data Cloud
collection: tableau
version: next
locale: th-th
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/th-th/tableau-next/tableau_next_sf_datacloud_terms.md
canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/tableau-next/th-th/tableau_next_sf_datacloud_terms.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 7b9a1f1b4988411c0a1ebae6153a37fc3f37a5c31d71998799330e033ec35097
description: Understand Salesforce and Data 360 terms for Tableau Next.
---
[ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content)

# การทําความเข้าใจข้อกําหนดของ Salesforce และ Data Cloud

> [!WARNING]
> 
> ตั้งแต่วันที่ 14 ตุลาคม 2025 Data Cloud ได้รีแบรนด์เป็น Data 360 ในระหว่างการเปลี่ยนแปลงนี้ คุณอาจเห็นการอ้างอิงถึงถึง Data Cloud ในแอปพลิเคชันและเอกสารประกอบของเรา แม้ว่าชื่อจะเป็นชื่อใหม่ แต่ฟังก์ชันการทํางานและเนื้อหายังคงไม่เปลี่ยนแปลง

เนื่องจาก [Tableau Next และ Tableau](https://help.tableau.com/current/online/th-th/tableau_next_tableau_product_overview.htm) สร้างการผสานรวมที่แข็งแกร่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง เราจึงเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ในตำแหน่งที่คุณต้องการ ไม่ว่าข้อมูลของคุณจะอยู่ที่ใดก็ตาม ซึ่งหมายความว่าคําศัพท์และหลักการของ Tableau และ Data 360 จะเริ่มสัมพันธ์กันมากขึ้น ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับระบบนิเวศใดระบบนิเวศหนึ่งอาจรู้สึกว่าระบบนิเวศอื่นสับสนหรือแปลกประหลาด แต่ในท้ายที่สุดแล้ว ทั้งหมดทั้งมวลนั่นก็คือข้อมูลทั้งหมด

หัวข้อนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยกําหนดทิศทางให้ผู้ใช้ ไม่ว่าผู้ใช้จะคุ้นเคยกับระบบใดหรือใช้ระบบใดอยู่ก็ตาม

## คำศัพท์และแนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลที่สำคัญ

มีคํามากมายที่ใช้อธิบายข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว **ชุดข้อมูล**คือข้อมูลที่รวบรวมเข้าไว้ด้วยกันซึ่งคุณกําลังใช้ทํางาน

- **ฐานข้อมูล** คือแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ใช้เก็บข้อมูลจริงๆ เช่น Amazon Redshift, Firebird, Google Sheets หรือ Oracle
- ข้อมูลมักถูกจัดเก็บในรูปแบบ**ตาราง**ข้อมูล ในฐานข้อมูล อาจมีหลายตารางหรือหลายมุมมอง ใน Excel หรือ Google Sheets ชีตแต่ละแท็บจะเป็นตาราง ในไฟล์ csv ทั้งไฟล์คือตาราง
- หากข้อมูลที่คุณต้องการกระจายนั้นอยู่ในหลายตาราง ก็จําเป็นต้องเชื่อมต่อข้อมูลเหล่านั้นไว้ใน**แบบจําลองข้อมูล** แบบจําลองข้อมูลคือการนำเสนอในรูปแบบแอบสแตรคว่าตารางเหล่านั้นเชื่อมโยงกันอย่างไร (ออบเจ็กต์ข้อมูลและวิธีการเชื่อมโยง)

## ข้อมูลใน Salesforce

ข้อมูลใน Data 360 จะแบ่งออกเป็นแนวคิดต่างๆ

<table class="table--plain" style="width: 100%;"><colgroup><col style="width: 25%;"><col style="width: 50%;"></colgroup><thead><tr><th>ประเภทข้อมูล</th><th>คำอธิบาย</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong><a href="https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_data_streams.htm&amp;type=5" target="_blank">สตรีมข้อมูล</a></strong></td><td><p>ข้อมูลการเชื่อมต่อ เช่น แหล่งที่มาต้นทาง (S3, Amazon, Google BigQuery ฯลฯ) ตลอดจนฟิลด์ที่นําเข้ามา ฟิลด์ใดเป็นคีย์หลัก ความถี่ในการรีเฟรชข้อมูล เป็นต้น</p></td></tr><tr><td><strong><a href="https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_data_lake_objects.htm&amp;type=5" target="_blank">ออบเจ็กต์ดาต้าเลค (DLO)</a></strong></td><td><p>ข้อมูลที่นําเข้ามาใน Data 360 หรืออ้างอิงจากระบบภายนอก เช่น Snowflake จะได้รับการจัดเก็บไว้ใน DLO ข้อมูลที่เก็บไว้ใน DLO จะได้รับการล้าง แปลงรูปแบบ และจัดเตรียมสำหรับการคํานวณและการวิเคราะห์</p><p>ตารางข้อมูลแต่ละรายการจะเป็น DLO ของตัวเอง</p></td></tr><tr><td><strong><a href="https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_data_model_objects.htm&amp;type=5" target="_blank">ออบเจ็กต์แบบจําลองข้อมูล (DMO)</a></strong></td><td><p>ออบเจ็กต์ Data 360 ที่อธิบายโครงสร้างและสคีมาของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในออบเจ็กต์ดาต้าเลคอย่างน้อยหนึ่งรายการ DMO คือตารางข้อมูล แต่อาจมาจากอย่างน้อยหนึ่ง DLO DMO นําข้อมูล DLO มาแมปในรูปแบบที่เชื่อถือได้ ชุดกฎการแก้ปัญหาข้อมูลประจำตัวและการจัดรูปแบบแบบเทมเพลตอื่นๆ จะถูกนํามาใช้ใน DMO โดย DMO มีทั้งแบบมาตรฐานและแบบกําหนดเอง</p><p><a href="https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_data_mapping.htm&amp;type=5" target="_blank">การแมปข้อมูล</a>จาก DLO ไปยัง DMO และลักษณะที่เป็นเทมเพลตของ DMO ส่วนใหญ่คือพลังการทำงานประสานกันของ Data 360</p></td></tr><tr><td><strong><a href="https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_calculated_insights.htm&amp;type=5" target="_blank">ออบเจ็กต์ข้อมูลเชิงลึกที่คํานวณ (CIO)</a></strong></td><td>ออบเจ็กต์แบบจําลองข้อมูลที่สร้างขึ้นหลังจากประมวลผลข้อมูลเชิงลึกที่คํานวณแล้ว ข้อมูลเชิงลึกที่คํานวณจะช่วยสร้างเมตริกแบบคิวบ์ด้วยการวัดผลและมิติข้อมูลใน Data 360 คุณสามารถเชื่อมต่อกับ CIO ที่มีอยู่ใน Data 360 และเพิ่มเป็นแอสเซทข้อมูลในพื้นที่ทํางานของคุณได้</td></tr><tr><td><strong>ค่าที่คั่นด้วยจุลภาค (.csv)</strong></td><td><p>ไฟล์ข้อความที่จัดเก็บข้อมูลในลักษณะตาราง ไฟล์ CSV มักใช้ในการย้ายข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชันและโปรแกรม</p><p><i>สำหรับ <span class="mc-variable Variables.TableauNext variable">Tableau Next</span></i>: ไฟล์ CSV สามารถนําเข้ามาในพื้นที่ทํางานของ <span class="mc-variable Variables.TableauNext variable">Tableau Next</span> และข้อมูลที่อัปโหลดและจัดเก็บไว้ใน Data 360 เป็น DLO ได้</p></td></tr></tbody></table>

### หมายเหตุเสริมสำหรับออบเจ็กต์ข้อมูลของ Salesforce สําหรับกลุ่มเป้าหมายของ Tableau

สตรีมข้อมูลคือข้อมูลการเชื่อมต่อ

DLO คือการถ่ายโอนข้อมูลดิบจากสตรีมข้อมูล แต่ละ DLO จะเป็นตารางเดียว

DMO ไม่มีแอนะล็อกโดยตรงใน Tableau สามารถแมป DMO ได้จากหลาย DLO (คล้ายกับ "มุมมอง" ในฐานข้อมูล) และแต่ละ DMO จะเป็นตารางเดียว

CIO ไม่มีแอนะล็อกใน Tableau โดยที่การคํานวณเป็นเพียงฟิลด์ในแหล่งข้อมูลเหมือนฟิลด์อื่นๆ

## ข้อมูลใน Tableau

[แหล่งข้อมูล](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/publish_datasources_about.htm) Tableau ประกอบด้วยข้อมูลการเชื่อมต่อฐานข้อมูล แบบจำลองข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึงข้อมูล (ข้อมูลเข้าสู่ระบบสำหรับการเข้าถึง ฯลฯ) หรือรีเฟรชข้อมูลเชิงความหมาย และแม้แต่ตัวข้อมูลเอง องค์ประกอบ UI หลัก 2 รายการสําหรับการสร้างและแก้ไขแหล่งข้อมูลคือแท็บแหล่งข้อมูลและแผงข้อมูล

**แท็บแหล่งข้อมูล:** แท็บแหล่งข้อมูลคือจุดที่สร้างการเชื่อมต่อข้อมูลไปยังฐานข้อมูลหรือไฟล์พื้นฐาน และสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยการรวมตารางจากฐานข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งฐานข้อมูลไว้ในแหล่งข้อมูลเดียวโดยใช้[ความสัมพันธ์ การรวม และการผนวก](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/datasource_plan.htm#methods-of-combining-data) หากข้อมูลยังคงอยู่ในฐานข้อมูลเดิม แสดงว่าเป็นการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์ สําเนาของข้อมูลยังสามารถนําเข้าสู่ Tableau เป็นการแยกข้อมูลที่สามารถรีเฟรชได้หากต้องการ

**แผงข้อมูล:** แผงข้อมูลเป็นจุดที่บันทึกข้อมูลเชิงความหมาย ซึ่งรวมถึงชื่อฟิลด์ ชื่อแทนขององค์ประกอบ ลําดับชั้น กลุ่ม เซต การคํานวณ การรวบรวมและสีเริ่มต้น และคําอธิบายฟิลด์

**แหล่งข้อมูล:** การแก้ไขที่ทำในแท็บแหล่งข้อมูลและแผงข้อมูลจะสร้าง_แหล่งข้อมูล_ร่วมกัน แหล่งข้อมูลอาจเป็นแอสเซทที่เผยแพร่ ไฟล์ หรืออยู่ในเวิร์กบุ๊กที่สร้างแหล่งข้อมูลนั้นขึ้นมา

- แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ (PDS) เป็นแอสเซทแบบสแตนด์อโลนใน Tableau Cloud หรือ Tableau Server
- คุณยังสามารถมีแหล่งข้อมูล Tableau ในรูปแบบไฟล์ในเครื่องได้อีกด้วย:
    - `.tds` เป็นนามสกุลไฟล์สําหรับแหล่งข้อมูล Tableau ซึ่งประกอบด้วยสารสนเทศที่ไม่ใช่ข้อมูล (การเชื่อมต่อและความหมายเพียงอย่างเดียว)
    - `.tdsx` เป็นนามสกุลไฟล์สําหรับแหล่งข้อมูล Tableau แบบแพ็กเกจ ซึ่งประกอบด้วยสารสนเทศที่ไม่ใช่ข้อมูล รวมถึงตัวข้อมูลเอง
    - `.hyper` เป็นนามสกุลไฟล์สําหรับการแยกข้อมูล (ก่อนหน้านี้คือ `.tde`) ซึ่งมีสําเนาของข้อมูล (ตัวข้อมูลเอง)

**หมายเหตุ**: แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่คือ Tableau ที่เทียบเท่ากับเลเยอร์เชิงความหมายหรือแบบจำลองเชิงความหมายที่ใกล้เคียงที่สุด

### หมายเหตุเสริมเกี่ยวกับข้อมูล Tableau สําหรับกลุ่มเป้าหมาย Salesforce

Tableau ทํางานร่วมกับข้อมูลจากฐานข้อมูลและเทคโนโลยีที่หลากหลาย ทั้งในเครื่องและบนระบบคลาวด์ เนื่องจากข้อมูลไม่ได้มาจากระบบคลาวด์ Salesforce ที่มีออบเจ็กต์ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงที่สื่อถึง จึงมีความยืดหยุ่นมากในการสร้างแบบจำลองและจัดรูปแบบข้อมูล และไม่มีแนวคิดที่แท้จริงสำหรับรูปแบบข้อมูลแบบเทมเพลต

แบบจําลองมาตรฐานและแบบจําลองเชิงความหมายส่วนใหญ่บันทึกด้วยแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ (PDS)

![](/tableau/next/th-th/tableau-next/th-th/Img/tab_next_data_flow_500x708.png)

## สาระสําคัญของความหมายของข้อมูล

- **ข้อมูล** คือข้อเท็จจริงดิบ (ตัวเลขและข้อสังเกตและการวัด)
- **สารสนเทศ** คือการตีความข้อมูลนั้นหรือความรู้ที่มาจากการประมวลผลและทําความเข้าใจข้อมูล
- **ความหมาย**เป็นก้าวสําคัญระหว่างข้อมูลทั้งหมดกับสารสนเทศที่ได้จากข้อมูลนั้น

คํานี้มาจากแนวคิดทางภาษาศาสตร์ของคำว่าความหมายกับไวยากรณ์ ไวยากรณ์คือวิธีที่คุณพูดอะไรบางอย่างออกมา ความหมายคือสิ่งที่คำพูดนั้นสื่อถึง แนวคิดของ _ความหมายคือสิ่งที่คำพูดนั้นสื่อถึง_ นั้นส่งต่อไปยังความหมายในบริบทของข้อมูล ความหมายรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น วิธีการรวมตารางในแบบจําลองข้อมูล ข้อมูลเกี่ยวกับฟิลด์หรือคอลัมน์ของข้อมูลและวิธีที่ตารางอาจโต้ตอบระหว่างกัน ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น การรวบรวมเริ่มต้น และการคํานวณที่ดําเนินการที่ด้านบนสุดของข้อมูลดิบ

ชุดข้อมูลอาจมีข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการ แต่[ถ้าคุณไม่สามารถหาวิธีหาความหมายจากข้อมูลนั้นได้ ก็ไม่มีประโยชน์](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/find_good_datasets.htm#4-a-good-data-set-has-metadata-or-a-data-dictionary) ข้อมูลต้องมีความหมาย จึงจะมีประโยชน์

กรณีการใช้งานทางธุรกิจไม่สามารถแยกออกจากรายละเอียดของความหมายได้ ความหมายคือคําอธิบายของข้อมูลหรือบริบททางธุรกิจ ความหมายสามารถแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ เช่น การสร้างแบบจําลองข้อมูล ข้อมูลเมตาและคําอธิบายของฟิลด์ การรวบรวมเริ่มต้น ลําดับชั้น กลุ่ม เซต และการคํานวณ

ตัวอย่างบางส่วน:

- **การสร้างแบบจำลองข้อมูล**
    - ตารางข้อมูลสามารถเชื่อมต่อกันได้อย่างไร ตารางยอดขาย 4 ไตรมาสควรผนวกเข้าด้วยกันหรือไม่ ตารางแพทย์ควรเกี่ยวข้องโดยตรงกับตารางผู้ป่วย หรือทั้งสองตารางควรเกี่ยวข้องกับตารางการนัดหมาย
- **เมตาดาต้าของฟิลด์** (ชื่อฟิลด์ ประเภทข้อมูล ชื่อแทนขององค์ประกอบ)
    - _ชื่อ_เป็นชื่อบัญชีหรือผู้ติดต่อ
    - _ส่วนลด_เป็นฟิลด์บูลีนที่กำหนดว่าจะนําส่วนลดไปใช้หรือไม่ ฟิลด์แบบสตริงของประเภทส่วนลด หรือการวัดผลแบบแยกกันของจํานวนส่วนลดหรือไม่
- **คำอธิบายฟิลด์**
    - เช่น ความคิดเห็นที่ _APR_ สําหรับชุดข้อมูลนี้คือ Adjusted Pitching Run ไม่ใช่ Annual Percent Return และคํานวณเป็น `APR = L * IP - R / pf(P)` โดยที่ L: ค่าเฉลี่ยของจำนวนรันต่ออินนิ่งที่ขว้างในลีก, IP: จำนวนอินนิ่งที่ขว้าง, R: จำนวนรันที่เสีย, pf(P): ค่าปัจจัยสนามสำหรับสนามเหย้าของผู้เล่น P
- **การรวบรวมเริ่มต้น**
    - ควรรวบรวมรายการเป็น COUNT (นับทุกอินสแตนซ์) หรือ COUNTD (นับเฉพาะค่าที่ไม่ซ้ำกัน)
    - การรวบรวมเริ่มต้นของการวัดผลควรเป็น SUM หรือ AVG
- **ลําดับชั้น เซต กลุ่ม**
    - ในกลุ่มแผนกต่างๆ ในมหาวิทยาลัย แผนกวิศวกรรมอาจเป็นวิทยาลัยของตัวเอง ซึ่งภาควิชาประวัติศาสตร์ วรรณคดี ปรัชญา และรัฐศาสตร์อาจรวมกันเป็นวิทยาลัยศิลปศาสตร์
- **การคำนวณ**
    - ฟิลด์ที่ได้มาจากฟิลด์ที่มีอยู่ในข้อมูลอยู่แล้ว แต่จําเป็นต้องจัดการหรือรวมเข้าด้วยกัน เช่น การกําหนดว่ากรณีสนับสนุนที่ล่าช้าเกินสมควรคือกรณีที่เปิดเป็นเวลา 10 วันสําหรับบัญชีมาตรฐาน แต่เพียง 2 วันสําหรับบัญชีพรีเมียม

## ความหมายใน Tableau และ Tableau Semantics

หากไม่มีเลเยอร์เชิงความหมายที่ใช้ซ้ำได้ แบบจําลองข้อมูล คําจํากัดความเชิงความหมาย และฟิลด์ที่คํานวณอาจถูกสร้างเป็นแบบใช้ครั้งเดียวซ้ำแล้วซ้ำอีก ซึ่งทําให้เกิดความไร้ประสิทธิภาพและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดหรือความคลาดเคลื่อนได้

### ความหมายใน Tableau

ความหมายไม่ใช่เรื่องใหม่สําหรับกลุ่มเป้าหมายของ Tableau ทว่า เป็นเพียงส่วนหนึ่งของแหล่งข้อมูล โดยเฉพาะแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ (PDS) แหล่งข้อมูลที่เผยแพร่เป็นที่ที่คุณควบคุมคำจำกัดความเชิงความหมายของข้อมูล

เนื่องจากหลักการของ Tableau เกี่ยวกับ[วงจรการวิเคราะห์ด้วยภาพ](https://help.tableau.com/current/blueprint/th-th/bp_cycle_of_visual_analysis.htm) ความหมายจึงไม่ได้ถูกแยกออกเป็นเลเยอร์ที่ชัดเจนในอดีต สภาพแวดล้อมการเขียนคือจุดที่พัฒนาแบบจำลองข้อมูล (แท็บแหล่งข้อมูล) และความหมาย (แผงข้อมูล) ขึ้นมาร่วมกัน

### Tableau Semantics

[อรรถศาสตร์ของ Tableau](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=analytics.semantics.htm&type=5) ใช้แนวทางในการแยกความหมายออกเป็นเลเยอร์ที่แตกต่างจากการวิเคราะห์ เพื่อให้สามารถสร้างแบบจำลองความหมายได้เพียงครั้งเดียวและใช้ในการวิเคราะห์ต่างๆ หรือแม้แต่ผลิตภัณฑ์ อรรถศาสตร์ของ Tableau เหมาะกับ Data 360 และสภาพแวดล้อม Tableau Next ที่เป็นขั้นตอนระหว่างข้อมูลและการวิเคราะห์ หน่วยของเลเยอร์เชิงความหมายคือ _แบบจำลองเชิงความหมาย_ แบบจำลองเชิงความหมายมีทั้งแบบจำลองข้อมูลและคำจำกัดความเชิงความหมายสำหรับข้อมูล ใน Tableau Semantics นั้น Semantic Model Builder คือ UI สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงความหมาย แบบจําลองเชิงความหมายเหล่านี้สามารถสร้างได้ใน Data 360 หรือ Tableau Next

## การทำงานร่วมกัน

ด้วย[ตัวเชื่อมต่ออรรถศาสตร์ของ Tableau](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/th-th/examples_tableau_semantics.htm) สำหรับ Tableau คุณสามารถทำการวิเคราะห์ใน Tableau โดยใช้แบบจำลองเชิงความหมายจาก Tableau Next หรือโดยการสร้าง[แบบจำลองเชิงความหมายจากแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ (PDS)](https://help.salesforce.com/s/articleView?id=analytics.c360_a_sl_data_models_create_from_pds.htm&type=5) คุณสามารถทำการวิเคราะห์ใน Tableau Next โดยใช้แหล่งข้อมูลจาก Tableau