Data Cloud

[quote="Den Brown"]з разных источников (интернет, эксел, другие системы) нужно собрать единую информацию по сервис провайдерам (организации). эти данные нужно очистить от дубликатов, привести к единому виду, плюс они не имеют единого ID чтоб можно было бы их сопоставить, то есть нужно использовать то телефон, то имя, то емейл.

и Data Cloud кажется подходящим вариантом для этой работенки. Но дело в том, что в конечном итоге эти провайдеры должны стать Эккаунт записями - со всем вытекающий функционалом вроде контакты, которые можно конвертировать к коммунити юзеров.
Или здесь проще использовать какой-то традиционный ETL тул, который создает/апдатирует Эккаунты?[/quote]

создал отдельную тему.
По поводу вопроса:
если это одноразово: Дата migration например, то нет смысла начинать с Data Cloud, можно кое как использовать ETL.

"Очистить от дубликатов, привести к единому виду" - DC Identity Resolution (Rulesets & Match types) + Data Transforms (Преобразования Данных) - созданы именно для этого.
также Data Transforms (Batch/Streaming Data Transform) позволяют изменить формат данных если надо (например сделать одинаковый формат телефонов).

в итоге создается Unified Profile (Unified Account DMO), где каждый профиль представляет собой единственную, очищенную запись, объединенную из всех исходных данных и на которою можно делать Business logic (actions).
все оригинальные данные остаются, получается иерархия где Unified Profile это Топ level.

По поводу возврата данных в SF, надо использовать Activation Targets и Data Actions. в некоторых случаях могут подойти Data Cloud-Triggered Flows (словить изменения в ДС и запустить action).

Скорей всего когда будут нормальные данные появится ещё идеи как их использовать (Marketing cloud target..., agentforce)