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Salesforce Analytics-Con-202 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: 可視化とダッシュボード15%- ダッシュボードアクション
  • 1. Tableau Next 内でアクションを設定する方法を説明する
    - 可視化とダッシュボードの設計
    • 1. 可視化とダッシュボードのベストプラクティスを適用して、ユーザーフレンドリーな Tableau Next アセットを設計する
      トピック 2: データセットアップ20%- Data 360
      • 1. データの統合、管理、準備、モデリングを含む、Data 360 の基本的な機能と機能性について理解する
        - セマンティックモデル
        • 1. セマンティックモデルのコンポーネント、設計、および適用について理解する
          - データアーキテクチャ
          • 1. 与えられたシナリオに対して、適切なデータアーキテクチャまたはデータ処理アプローチを決定する
            トピック 3: エージェント体験25%- 生成AI
            • 1. 生成AI機能が Tableau Next コンポーネントの作成をどのようにサポートするかを理解する
              - Analytics Agent
              • 1. Analytics Agent がプロアクティブなデータアラートや通知をどのように配信するかを理解する
                • 2. Analytics Agent がユーザーによるデータの探索とインサイトの生成をどのように可能にするかを理解する
                  - エージェント対応準備
                  • 1. エージェント対応準備(Agentic readiness)を評価し、確保する方法を説明する
                    トピック 4: 基本セットアップと管理10%- Agentic Analytics
                    • 1. ユーザーに対して Agentic Analytics を有効化する方法を説明する
                      - アクセス管理
                      • 1. ユーザーを有効にするための適切なアクセス権を特定し、適用する
                        - Tableau Next の有効化と管理
                        • 1. Tableau Next 機能を有効化および管理する方法を説明する
                          トピック 5: ワークスペースと組織の管理10%- アセットのデプロイ
                          • 1. Tableau Next アセットをデプロイする方法を理解する
                            - Personal Org
                            • 1. Personal Org をデプロイおよび管理する方法を理解する
                              - アセット管理と共有
                              • 1. Tableau Next アセットを管理および共有する方法を説明する
                                トピック 6: 埋め込み、クロスプラットフォーム、および相互運用性20%- 開発者ツールと API
                                • 1. 開発者が利用できるツールと API について説明する
                                  - Tableau Next アプリと Marketplace
                                  • 1. Salesforce 向けの Tableau Next アプリおよび Marketplace の提供機能が、価値実現までの時間をどのように短縮するかを理解する
                                    - Salesforce Analytics の統合
                                    • 1. Tableau Next が Salesforce の分析プラットフォームとどのように統合されるかを理解する
                                      - クロスプラットフォームのワークフロー
                                      • 1. Tableau Next のアセットが、プラットフォームをまたがるユーザーワークフロー内でどのように表示されるかを説明する

                                        Salesforce Certified Tableau Next Consultant 認定 Analytics-Con-202 試験問題:

                                        What is a prerequisite for using generative AI to create calculated fields using multi- turn, natural language?

                                        • A. Using the Draft with Einstein feature in Tableau Semantics
                                        • B. Activating Agent Optimization via Setup
                                        • C. An active Tableau Agent with the Data Connection and Analytics Creation Subagent
                                        解答を表示  ディスカッション  0

                                        正解:C  🗳️

                                        解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

                                        A Tableau Next Consultant is asked to configure proactive alerts for pipeline metrics. Which license type is required to set alerts?

                                        • A. Creator.
                                        • B. Consumer.
                                        • C. Viewer.
                                        解答を表示  ディスカッション  0

                                        正解:A  🗳️

                                        解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

                                        A Tableau Next Consultant is asked to configure semantic models for sales and service data. What is the benefit of semantic models?

                                        • A. Faster dashboard rendering only.
                                        • B. Unified definitions across dashboards and metrics.
                                        • C. Automatic RLS enforcement without configuration.
                                        解答を表示  ディスカッション  0

                                        正解:B  🗳️

                                        解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

                                        Cloud Kicks has built a highly curated semantic data model (SDM) in Tableau Next containing all of its business rules, metric definitions, and generative AI field descriptions. However, another team of analysts want to use this exact same business logic to build custom visualizations in Tableau Cloud. What should the Tableau Next Consultant recommend to this team?

                                        • A. They can connect to the Data 360 objects directly and rejoin them in the data model.
                                        • B. Export the semantic model as a data kit and deploy it to their Tableau Cloud instance.
                                        • C. Connect to the SDM directly from Tableau Cloud using the Tableau Semantics native connector.
                                        解答を表示  ディスカッション  0

                                        正解:C  🗳️

                                        解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

                                        The client wants AI-generated insights about Gross Margin % in Tableau Next. Where is the best place to define this context for the agent?

                                        • A. As a calculated field in the semantic model
                                        • B. As a Business Preference
                                        • C. As a scoped dashboard calculated field
                                        解答を表示  ディスカッション  0

                                        正解:B  🗳️

                                        解説: (PassTest メンバーにのみ表示されます)

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