¿Qué es una Definition?
Una Definition es su comprobación de calidad de datos configurada en DQS. Especifica qué objeto de Salesforce analizar, qué campos incluir, qué capacidades medir y qué umbrales aplicar.
Piense en una Definition como en una receta. Usted le indica a DQS qué ingredientes (campos) examinar y qué estándares (umbrales) aplicar. DQS sigue su receta cada vez que ejecuta un análisis.
El asistente de 5 pasos
El Definition Builder le guía a través de cinco pasos:
- Seleccionar capacidades - Elija qué medir
- Definir el alcance - Elija qué objeto y campos
- Añadir filtros - Acote el conjunto de registros (opcional)
- Configurar - Establezca umbrales y opciones
- Revisar - Valide y active
Cada paso se apoya en el anterior. Puede guardar el progreso en cualquier paso y volver más tarde.
Paso 1: seleccionar capacidades
En este paso, elige qué dimensiones de calidad de datos medir.
Capacidades disponibles
El asistente muestra dos paneles:
Data Quality (higiene operativa)
- Completeness - ¿Están cumplimentados los campos?
- Validity - ¿Los valores se ajustan a los formatos esperados?
- Uniqueness - ¿Son distintos los registros?
- Timeliness - ¿Están los datos al día?
- Consistency - ¿Son uniformes los valores?
AI Readiness (preparación para Agentforce)
- PII Detection - ¿Están protegidos los datos sensibles antes de exponerlos a la IA?
Seleccionar capacidades
- Haga clic en una tarjeta de capacidad para seleccionarla
- La tarjeta se resalta y aparece una marca de verificación
- Seleccione varias capacidades para un análisis completo
- Haga clic de nuevo para deseleccionar
Consejo: Empiece con 2 o 3 capacidades en su primera Definition. Puede añadir más después.
Buena práctica: empiece con un enfoque acotado
Seleccione las capacidades según su objetivo inmediato:
| Objetivo | Capacidades recomendadas |
|---|---|
| Mejorar la calidad de la entrada de datos | Completeness, Validity |
| Encontrar duplicados | Uniqueness |
| Limpiar registros obsoletos | Timeliness |
| Prepararse para la IA/Agentforce | Toda la dimensión AI Readiness |
| Auditoría completa de datos | Todas las capacidades |
Haga clic en Continue cuando haya seleccionado sus capacidades.
Paso 2: definir el alcance
En este paso, elige qué objeto y campos de Salesforce analizar.
Seleccionar un objeto
- Use el desplegable de selección de objeto
- Busque por nombre de objeto o por API name
- Haga clic para seleccionar el objeto
DQS admite objetos estándar y personalizados. El asistente muestra la etiqueta del objeto y el API name para ayudarle a elegir el correcto.
Consejo: Empiece con un objeto de alto valor como Contact, Lead o Account. Suelen ser los que más impacto tienen en la calidad de datos.
Seleccionar campos
Tras elegir un objeto, el asistente muestra los campos disponibles.
- Los campos se agrupan por tipo (texto, número, fecha, etc.)
- Haga clic en la fila de un campo para seleccionarlo
- Use el cuadro de búsqueda para encontrar campos concretos
- Seleccione varios campos para el análisis
El asistente muestra qué capacidades se aplican a cada campo según su tipo:
| Capacidad | Tipos de campo compatibles |
|---|---|
| Completeness | La mayoría de los tipos (texto, número, fecha, picklist, etc.) |
| Validity | Texto, email, teléfono, URL, picklist |
| Uniqueness | Todos los tipos |
| Timeliness | Solo Date y DateTime |
| Consistency | Texto, picklist, email |
Configuración por campo
Puede establecer umbrales distintos para campos individuales. Esto resulta útil cuando:
- Los campos críticos necesitan umbrales más estrictos
- Algunos campos tienen requisitos de formato propios
- Distintos campos tienen distintas expectativas de frescura
Haga clic en el icono de engranaje junto a un campo para acceder a su configuración por campo.
Haga clic en Continue cuando haya seleccionado sus campos.
Paso 3: añadir filtros (opcional)
Los filtros acotan qué registros analiza DQS. Este paso es opcional, pero resulta útil para conjuntos de datos grandes o casos de uso concretos.
Cuándo usar filtros
| Escenario | Ejemplo de filtro |
|---|---|
| Analizar solo accounts activos | Status = ‘Active’ |
| Centrarse en registros recientes | CreatedDate = LAST_90_DAYS |
| Excluir datos de prueba | Name does not contain ‘Test’ |
| Apuntar a regiones concretas | BillingCountry = ‘United States’ |
Construir un filtro
- Haga clic en Add Condition
- Seleccione un campo del desplegable
- Elija un operador (equals, contains, greater than, etc.)
- Introduzca un valor
- Repita para condiciones adicionales
Lógica de filtros
Use la lógica AND/OR para combinar condiciones:
- AND - Todas las condiciones deben cumplirse
- OR - Basta con que se cumpla cualquier condición
Ejemplo: (Status = 'Active') AND (Industry = 'Technology' OR Industry = 'Finance')
Vista previa del recuento de registros
El asistente muestra cuántos registros coinciden con su filtro. Úselo para verificar que el filtro funciona como espera.
- Un recuento de 0 significa que ningún registro coincide (revise su filtro)
- Un recuento muy alto puede requerir más filtrado en orgs grandes
Consejo: Omita los filtros en su primera Definition para obtener una visión completa. Añada filtros después para un análisis dirigido.
Haga clic en Continue para continuar (u omita este paso).
Paso 4: configurar
En este paso, establece los umbrales y las opciones de cada capacidad seleccionada.
Configuración global frente a por campo
La configuración se aplica en dos niveles:
- Global - Configuración predeterminada para todos los campos
- Por campo - Configuración que anula la global para campos concretos
Configure primero los ajustes globales y, después, personalice los campos individuales si es necesario.
Configuración de Completeness
| Opción | Descripción | Predeterminado |
|---|---|---|
| Treat blanks as incomplete | Cuenta como ausentes los valores con solo espacios en blanco | Yes |
| Treat placeholders as incomplete | Cuenta N/A, TBD, Unknown como ausentes | Yes |
| Custom placeholder values | Añada sus propios patrones de marcador de posición | None |
| Threshold | Porcentaje mínimo aceptable de completitud | 95% |
Ejemplo de configuración para Contact:
- Threshold: 90 % para campos opcionales
- Threshold: 99 % para campos obligatorios como Email
- Marcadores de posición: N/A, TBD, Unknown, -, .
Configuración de Validity
| Opción | Descripción | Predeterminado |
|---|---|---|
| Pattern type | Email, URL, Fixed Length, Custom Regex | |
| Custom regex | Su propio patrón de validación | None |
| Case sensitive | Coincidir respetando mayúsculas/minúsculas | No |
| Include blank values | Contar los valores en blanco como no válidos | No |
Patrones integrados:
- Email - Formato conforme con RFC 5322
- URL - Formato HTTP/HTTPS
- Fixed Length - Recuento exacto de caracteres
Configuración de Uniqueness
| Opción | Descripción | Predeterminado |
|---|---|---|
| Case sensitive | Tratar “ABC” y “abc” como distintos | No |
| Threshold | Porcentaje mínimo aceptable de unicidad | 95% |
Configuración de Timeliness
| Opción | Descripción | Predeterminado |
|---|---|---|
| Freshness window (days) | Días antes de considerar obsoletos los datos | 90 |
| Grace period (days) | Margen antes de marcar como obsoleto | 7 |
| Operational range | Límites mínimo/máximo de fecha esperados | None |
Ejemplo de configuración por campo:
- LastModifiedDate: ventana de frescura de 30 días
- LastActivityDate: ventana de 90 días
- BirthDate: no se necesita comprobación de frescura
Configuración de Consistency
| Opción | Descripción | Predeterminado |
|---|---|---|
| Expected values | Lista de valores válidos | None |
| Import from picklist | Rellenar automáticamente desde el picklist del campo | No |
| Case sensitive | Coincidir respetando mayúsculas/minúsculas | No |
| Top N dominant values | Mostrar los valores más frecuentes | 5 |
Configuración de PII Detection
| Opción | Descripción | Predeterminado |
|---|---|---|
| Pattern type | Qué patrones de PII analizar | All patterns |
| Custom patterns | Añada sus propios patrones regex para datos sensibles específicos de su org | None |
Indicador de coste de procesamiento
Cada capacidad muestra un coste de procesamiento:
| Coste | Capacidades | Impacto |
|---|---|---|
| LOW | Completeness, Validity | Rápido, recursos mínimos |
| MEDIUM | Timeliness, Consistency, PII Detection | Tiempo de procesamiento moderado |
| HIGH | Uniqueness | Procesamiento más largo, más comparaciones |
Tenga en cuenta el coste al seleccionar capacidades para conjuntos de datos grandes.
Haga clic en Continue cuando termine la configuración.
Paso 5: revisar
El paso final muestra un resumen de su Definition.
Lista de verificación de revisión
Verifique lo siguiente antes de activar:
- Object - Objeto correcto seleccionado
- Fields - Todos los campos importantes incluidos
- Capabilities - Comprobaciones adecuadas seleccionadas
- Filters - El recuento de registros parece correcto
- Thresholds - La configuración se ajusta a sus requisitos
Resumen de la Definition
El resumen muestra:
- Nombre de la Definition (editable)
- Objeto objetivo y recuento de registros
- Capacidades seleccionadas con sus variants
- Recuento de campos por capacidad
- Coste de procesamiento estimado
Cómo nombrar su Definition
Use nombres descriptivos que indiquen:
- El objeto que se analiza
- El propósito o el alcance
- El propietario (opcional)
Buenos nombres:
- “Contact Data Quality - Sales Team”
- “Lead AI Readiness Check”
- “Account Completeness - EMEA Region”
Malos nombres:
- “Definition 1”
- “Test”
- “My Definition”
Guardar y activar
Tiene dos opciones:
- Save as Draft - Guardar sin activar (editable más tarde)
- Activate - Guardar y dejar listo para el análisis
Las Definitions en borrador se pueden editar. Las Definitions activas quedan bloqueadas pero listas para ejecutarse.
Ejemplo: construir una Definition para Contact
Veamos cómo crear una Definition de calidad de datos para Contact.
Paso 1: seleccionar capacidades
Seleccione:
- Completeness (comprobar datos faltantes)
- Validity (verificar formatos de email y teléfono)
- Timeliness (encontrar registros de contacto obsoletos)
Paso 2: definir el alcance
Objeto: Contact
Campos:
- Email (text, email)
- Phone (phone)
- MailingCity (text)
- MailingState (text)
- MailingCountry (text)
- Title (text)
- LastActivityDate (date)
Paso 3: añadir filtros
Condición: AccountId != null (solo Contacts con Accounts)
Vista previa del recuento de registros: 15.234 registros
Paso 4: configurar
Completeness:
- Threshold: 90 %
- Treat blanks as incomplete: Yes
- Marcadores de posición: N/A, Unknown, TBD
Validity:
- Campo Email: patrón Email
- Campo Phone: patrón Phone (si está disponible)
Timeliness:
- LastActivityDate: ventana de frescura de 60 días
- Grace period: 14 días
Paso 5: revisar
Nombre: “Contact Data Quality - Active Accounts”
Resumen:
- 7 campos
- 3 capacidades
- 15.234 registros
- Coste estimado: LOW
Haga clic en Activate para completar.
Gestionar Definitions
Ver todas las Definitions
Desde la pantalla de inicio de DQS, verá:
- Todas sus Definitions
- El estado (Draft, Active, Archived)
- La fecha del último análisis
- Acciones rápidas
Editar Definitions
- Draft - Totalmente editable
- Active - Cree una nueva versión para editar
- Archived - Solo lectura
Archivar Definitions
Archive las Definitions que ya no necesite:
- Haga clic en el menú desplegable
- Seleccione Archive
- Confirme
Las Definitions archivadas siguen siendo visibles pero no pueden ejecutarse.
Resolución de problemas
“No fields available”
Causa: Las capacidades seleccionadas no coinciden con los tipos de campo disponibles.
Solución: Seleccione capacidades distintas o elija un objeto con tipos de campo compatibles.
“0 records match filter”
Causa: Las condiciones del filtro son demasiado restrictivas.
Solución: Ajuste los valores del filtro o elimine condiciones.
Próximos pasos
- Ejecutar análisis: ejecute su Definition
- Entender los resultados: interprete los resultados del análisis