Salesforce認定Dataアーキテクト100題 過去問+模擬問題集 全問解答解説付き(即わかる)
Salesforce認定Dataアーキテクトの過去問+模擬問題100題を全問解答＋全問解説しています。
この問題集では、正解、不正解の選択肢全てに解説を付けています。
初学者でもわかりやすく学習可能です。
Salesforce認定Dataアーキテクトとは
Salesforce認定Dataアーキテクトは、Salesforce認定プログラムの一環であり、Salesforceプラットフォーム上でのデータアーキテクチャと管理に関する専門知識を持つ個人に与えられる認定資格です。
データモデルの設計、データの管理とマイグレーション、データのセキュリティ、大量データ処理の最適化、およびSalesforceのデータエコシステム内でのデータの統合と連携に関する高度な知識と技能を認定します。
試験範囲は？
以下出題の範囲が公開されています
データモデリングとデータ管理
マスターとメタデータ管理
Salesforceのデータアーキテクチャ
データ移行と統合
データの品質管理
バックアップと復元戦略
セキュリティとコンプライアンス
ここから問題と解答/解説になります。
過去問と模擬問題がセットになっており、模擬試験としても活用できます。
初めの10題のみ無料、合計100題、全問解答＋全問解説付きになります。
1.
Salesforce組織で、大量のデータを持つカスタムオブジェクトのパフォーマンスを最適化する必要があります。データのパフォーマンスとアクセシビリティを改善するために、データアーキテクトはどの戦略を採用すべきですか？
A. カスタムインデックスを作成して、SOQLクエリの効率を向上させます。
B. カスタムオブジェクトの項目数を減らして、レコードのサイズを小さくします。
C. 大規模データボリューム（LDV）対応のために、アーカイブプロセスを実装します。
D. 外部システムにデータを移行して、Salesforce内のデータボリュームを減らします。
正解: C
解説: A. カスタムインデックスを作成して、SOQLクエリの効率を向上させます。この選択肢は有効ですが、大量のデータを持つオブジェクトのパフォーマンスを改善するためには、インデックスだけでは不十分な場合があります。
B. カスタムオブジェクトの項目数を減らして、レコードのサイズを小さくします。この選択肢はデータモデルの単純化に役立つかもしれませんが、既に大量のデータが存在する場合には、パフォーマンスの問題を直接的に解決するものではありません。
C. 大規模データボリューム（LDV）対応のために、アーカイブプロセスを実装します。正解です。アーカイブプロセスを実装することで、古いデータや頻繁にアクセスされないデータをシステムから移動させることができ、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。これは、大量のデータを持つオブジェクトの管理において最も効果的な戦略の一つです。
D. 外部システムにデータを移行して、Salesforce内のデータボリュームを減らします。この選択肢は、データのパフォーマンスを改善するための一つの方法として検討されるかもしれませんが、データを外部システムに移行することは、アクセシビリティや統合の複雑さを増す可能性があり、必ずしも最適な解決策とは限りません。
2.
Salesforce組織のデータアーキテクチャを設計する際に、関連する複数のオブジェクト間でデータ整合性を保証するために、データアーキテクトが検討すべきアプローチはどれですか？
A. カスタムApexトリガーを使用して、関連するオブジェクト間でのデータ同期を保証します。
B. カスタムビジュアルフローを作成して、関連オブジェクト間のデータ整合性を確保します。
C. 外部IDとSalesforce Connectを使用して、異なるオブジェクト間でのデータ整合性を保証します。
D. プラットフォームイベントと変更データキャプチャを活用して、リアルタイムでのデータ整合性を維持します。
正解: A
解説: A. カスタムApexトリガーを使用して、関連するオブジェクト間でのデータ同期を保証します。正解です。Apexトリガーは、レコードの挿入、更新、削除などのDML操作に応じて実行されるため、複数の関連オブジェクト間でのデータ整合性を維持するのに適しています。
B. カスタムビジュアルフローを作成して、関連オブジェクト間のデータ整合性を確保します。この選択肢は不正解です。ビジュアルフローはユーザー主導のプロセスや複雑なビジネスロジックの実装に適していますが、システムレベルでのデータ整合性の維持には最適ではありません。
C. 外部IDとSalesforce Connectを使用して、異なるオブジェクト間でのデータ整合性を保証します。この選択肢は不正解です。Salesforce Connectは外部データソースとの統合に使用され、外部IDはデータの統合と識別に役立ちますが、Salesforce内の複数のカスタムオブジェクト間でのデータ整合性の維持には直接的に関係していません。
D. プラットフォームイベントと変更データキャプチャを活用して、リアルタイムでのデータ整合性を維持します。この選択肢は不正解です。プラットフォームイベントと変更データキャプチャはリアルタイムのイベント処理やデータの変更を監視するために使用されますが、データ整合性を保証するための直接的なメカニズムではありません。
3.
Salesforce 組織でデータアーキテクチャを設計する際に、組織のデータモデルの効率的な管理とスケーラビリティを確保するために、データアーキテクトが検討すべき要素は何ですか？
A. オブジェクトと項目の命名規則の標準化
B. データの重複を避けるための正規化
C. 大量のレコードを処理するための非同期Apexの使用
D. 外部システムとの統合を容易にするための外部ID項目の実装
正解: B
解説: A. オブジェクトと項目の命名規則の標準化。この選択肢はデータモデルの管理において重要ですが、スケーラビリティに直接影響を与えるものではありません。命名規則の標準化は、組織内のクリアなコミュニケーションとメンテナンスの容易さに寄与します。
B. データの重複を避けるための正規化。正解です。データモデルの正規化は、冗長性を減らし、データの整合性を保つための重要なプロセスです。正規化されたデータモデルは、データの矛盾や重複を最小限に抑え、システムのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。
C. 大量のレコードを処理するための非同期Apexの使用。この選択肢は不正解です。非同期Apexはデータ処理のパフォーマンスを改善するために有効ですが、データモデルの設計とは直接関係ありません。
D. 外部システムとの統合を容易にするための外部ID項目の実装。この選択肢はシステム統合の観点から重要ですが、データモデルのスケーラビリティとは直接的な関連はありません。外部ID項目は、外部システムとSalesforce間のデータの一貫性を保つために使用されます。
4.
UC には、取引先に関連付けられた取引先責任者の数を計算するための積み上げ集計項目が取引先にあります。取引先の読み込み中に、SF は「行をロックできません」というエラーをスローします。
エラーを解決するために、データ アーキテクトはどのソリューションを推奨する必要がありますか?
A. データ ローダー プラットフォーム API を利用してデータをロードします。
B. バッチ ジョブを並列モードで実行し、バッチ サイズを小さくします
C. データ移行中の積み上げ集計項目の計算を延期します。
D. シリアル モードでバッチ ジョブを実行し、バッチ サイズを縮小します。
正解：D
解説:
A. データローダープラットフォームAPIを利用してデータをロードする方法は、大量のデータをSalesforceにインポートする際に有効ですが、行のロックエラーに直接対処するソリューションとは言えません。行のロックエラーは、多くのプロセスやトランザクションが同時に同一のレコードにアクセスしようとしたときに発生します。
B. バッチジョブを並列モードで実行し、バッチサイズを小さくする方法は、一見、データのロードを加速させる手段として考えられますが、並列処理は同時に多くのレコードにアクセスしようとするため、行のロックエラーの発生確率を高める可能性があります。そのため、この方法はエラー解決には適していない可能性が高いです。
C. データ移行中の積み上げ集計項目の計算を延期する提案は、ロードプロセスのパフォーマンスを向上させることはできますが、Salesforceでは直接的に積み上げ集計項目の計算を延期するオプションを提供していません。この方法は理論的には有効かもしれませんが、実装は複雑です。
D. シリアルモードでバッチジョブを実行し、バッチサイズを縮小する方法は、行のロックエラーを解決するための最適なアプローチです。シリアルモードでの実行は、一度に処理されるレコードの数を減らし、同時に同一のレコードにアクセスするプロセスの数を制限することで、行のロックの競合を減らすことができます。この方法は、データの一貫性を保ちつつ、エラーの可能性を最小限に抑えるために推奨されます。
5.
Universal Containers は、商談管理に Salesforce を使用し、注文管理にエンタープライズ リソース プランニング (ERP) を使用しています。営業担当者は ERP にアクセスできず、注文状況を確認できません。
営業チームが注文状況を把握できるようにするために、データ アーキテクトはどのソリューションを推奨する必要がありますか?
A. 注文品目を Salesforce にプッシュするバッチ ジョブを作成します。
B. Salesforce Connect を活用して、注文品目をレガシー システムから Salesforce に移動します。
C. Canvas を活用して、注文管理 UI を Salesforce タブに移動します。
D. リアルタイム統合を構築して、注文を表示するときに注文品目を Salesforce に取り込みます。
正解：B
A. 注文品目をSalesforceにプッシュするバッチジョブを作成する方法は、データを定期的にSalesforceに同期させる一方で、リアルタイムのデータアクセスは提供しません。このアプローチは、データの同期が頻繁に必要ない場合や、リアルタイムのデータアクセスが重要ではないシナリオに適しています。
B. Salesforce Connectを活用して、注文品目をレガシーシステムからSalesforceに移動する方法は、ERPシステム内のデータをリアルタイムでSalesforce内でアクセス可能にします。Salesforce Connectは外部データソースをSalesforceのオブジェクトとして表示することができ、営業チームがERPシステムにアクセスせずに注文状況を確認できるようにします。これは効率的でユーザーフレンドリーなソリューションを提供します。
C. Canvasを活用して、注文管理UIをSalesforceタブに移動する方法は、既存のERPシステムのUIをSalesforce内で直接利用できるようにします。これにより、ユーザーはSalesforce内から直接ERPシステムを操作できますが、このソリューションはUIの統合に焦点を当てており、データ統合の要件を直接解決しません。
D. リアルタイム統合を構築して、注文を表示するときに注文品目をSalesforceに取り込む方法は、注文データをリアルタイムでSalesforceに同期させることができます。これはデータが常に最新の状態を反映するようにするための強力なソリューションですが、実装の複雑さやコストが増加する可能性があります。
5.
一般データ保護規則 (GDPR) 要件への対処の一環として、UC は、セールスフォースを含む顧客情報を保存するすべての内部システムにデータ分類ポリシーを実装する予定です。
標準オブジェクトとカスタム オブジェクトの両方で Salesforce に保持されている消費者情報を UC が簡単に分類できるように、データ アーキテクトは何を推奨する必要がありますか?
A. 顧客情報のレポートを作成し、検証します。
B. カスタム選択リスト項目を作成して、顧客に関する情報の分類を取得します。
C. 項目定義で使用可能なデータ分類メタデータ項目を使用します。
D. App Exchange 製品を使用して、ポリシーに基づいて項目を分類します。
正解：C
A. 顧客情報のレポートを作成し、検証する方法は、既存のデータの分析には役立つかもしれませんが、データ分類ポリシーの実装に直接的に貢献するものではありません。レポートはデータの現状を把握するために有用ですが、GDPR要件に対応するためのデータ分類の実施には不十分です。
B. カスタム選択リスト項目を作成して、顧客に関する情報の分類を取得する方法は、一定の状況で有効かもしれませんが、Salesforce内のデータ分類ポリシーを管理するための包括的なアプローチとは言えません。選択リスト項目はユーザーがデータを手動で分類する際に使用することができますが、自動的な分類やシステム全体でのポリシー適用には向いていません。
C. 項目定義で使用可能なデータ分類メタデータ項目を使用する方法は、Salesforceに保持されている標準オブジェクトとカスタムオブジェクトの両方の消費者情報を分類するための最も効果的なアプローチです。Salesforceは、項目レベルでデータ分類メタデータをサポートしており、組織がGDPRなどの規制要件に対応するためのデータガバナンスポリシーを実装するのに役立ちます。
D. AppExchange製品を使用して、ポリシーに基づいて項目を分類する方法は、特定の要件や複雑な環境での追加の機能が必要な場合に検討すべきオプションです。しかし、Salesforceが既に提供しているデータ分類機能を活用することが、ほとんどの場合、初期段階では推奨されるアプローチです。
6.
Salesforce環境に大規模なデータセットを統合するプロジェクトを計画している際、データアーキテクトが検討すべき3つの重要な要素は何ですか？（3つ選択）
A. データセキュリティとプライバシーの要件
B. カスタムビジュアルフォースページの開発
C. データ品質とクレンジングの戦略
D. 組織内の既存のワークフローとプロセス
E. データモデルと関係性の最適化
正解: A, C, E
解説: A. データセキュリティとプライバシーの要件は、データ統合プロジェクトの計画と実施において非常に重要です。データアーキテクトは、データが安全に取り扱われ、適切なアクセス制御が行われるように、GDPRやその他のプライバシー規制に準拠していることを確認する必要があります。これにより、顧客情報の機密性と組織の評判が保護されます。
C. データ品質とクレンジングの戦略は、高品質なデータのみがシステムに統合され、ビジネスプロセスの効率と決定の正確性が向上するようにするために重要です。不正確または不完全なデータを識別し、修正または削除するプロセスを計画することが不可欠です。
E. データモデルと関係性の最適化は、データの整合性を保ち、将来的なスケーラビリティとパフォーマンスを確保するために重要です。データアーキテクトは、組織のビジネス要件を満たし、関連するデータ間の関係を効率的に管理できるデータモデルを設計する必要があります。
B. カスタムビジュアルフォースページの開発は、ユーザーインターフェイスのカスタマイズに関連していますが、データ統合プロジェクトの初期段階で検討すべき主要な要素ではありません。これは、データが統合された後のユーザーのインタラクションを改善するために検討されるかもしれません。
D. 組織内の既存のワークフローとプロセスは、データ統合プロジェクトの影響を受ける可能性がありますが、データアーキテクトが最初に検討すべき要素ではありません。初期段階では、データ自体とその統合方法に焦点を当てることが重要です。
7.
Universal Containers は、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) から Salesforce に 100,000 の取引先を移行しており、所有権の偏りとパフォーマンスを懸念しています。
所有権の偏りを防ぐためにデータ アーキテクトが提供する必要がある 3 つの推奨事項はどれですか? （3つ選んでください。）
A. 取引先の所有者として既定のユーザーを割り当て、既定のユーザーに役割を割り当てない
B. 取引先の所有者として既定のユーザーを割り当て、階層で役割を割り当てます
C. 共有ルールのソースとして使用できる公開グループからユーザーを除外します
D. デフォルトのユーザーを取引先の所有者として割り当て、階層の最上位のロールを割り当てます
E. 取引先へのアクセスを許可するために、プロファイルにすべてのビューのアクセス許可を割り当てます
正解：A,C,E
解説:
A. 取引先の所有者として既定のユーザーを割り当て、既定のユーザーに役割を割り当てない
この推奨事項は、データ移行時に一時的に特定の「既定のユーザー」に所有権を割り当て、そのユーザーに役割を割り当てないことで、所有権の偏りを防ぐためのものです。役割が割り当てられていないため、アクセスの偏りや階層に基づくアクセスの問題を避けることができます。
C. 共有ルールのソースとして使用できる公開グループからユーザーを除外します
共有ルールを使用してデータへのアクセスを増やす際、特定のグループのユーザーにアクセスを限定することで、所有権の偏りや不適切なデータアクセスを避けることができます。公開グループからユーザーを除外することで、不要な共有を防ぐことができます。
E. 取引先へのアクセスを許可するために、プロファイルにすべてのビューのアクセス許可を割り当てます
プロファイルを使用してユーザーに特定のオブジェクトへのアクセス許可を提供することで、データの可視性を制御します。この推奨事項は、すべてのユーザーが取引先にアクセスできるようにするためのものであり、特定の所有者やグループにアクセスが偏るのを避けることができます。
8.
Universal Containers (UC) は、顧客と注文のデータを Heroku Postgres データベースと共有する Heroku 上に B2C e コマース サイトを構築しました。UC は現在、Postgres を顧客と注文の両方の信頼できる唯一の情報源として利用しています。UC は、Salesforce が記録システムとして機能できるように、このデータを Salesforce にレプリケートするようデータ アーキテクトに依頼しました。
この要件を実装する前に、データ アーキテクトが考慮する必要がある 3 つの考慮事項は何ですか?
（3つ選んでください。）
A. 販売レポート、ダッシュボード、および KPI にデータが必要かどうかを検討します。
B. 注文データとエンタープライズ リソース プランニング (ERP) アプリケーションの間に密接な関係があることを確認します。
C. データが CRM 中心であり、標準またはカスタム オブジェクトを入力できることを確認します。
D. データの複製に必要なツールの選択。
E. データが Salesforce 内に実装された主要なプロセスの原動力であるかどうかを判断します。
正解：C,D,E
解説:
C. データが CRM 中心であり、標準またはカスタム オブジェクトを入力できることを確認します。 Salesforceでデータを効果的に利用するためには、データがCRM（顧客関係管理）の中心である必要があります。また、データがSalesforceの標準またはカスタムオブジェクトに適切にマッピングされていることも重要です。
D. データの複製に必要なツールの選択。 データをSalesforceにレプリケートするためには、適切なツールを選択することが重要です。ツールの選択により、データの整合性が保たれ、効率的なデータ同期が可能になります。
E. データが Salesforce 内に実装された主要なプロセスの原動力であるかどうかを判断します。 Salesforce内でのデータの利用方法を理解することで、データがビジネスプロセスにどのように貢献しているかを把握できます。これにより、データの重要性とその影響を評価するのに役立ちます。
9.
Universal Container では、すべての顧客が取引先登録時に電話番号または電子メール アドレスのいずれかを提供する必要があります。
この要件が満たされていることを確認するために、データ アーキテクトは何を使用する必要がありますか?
A. 必須項目
B. 入力規則
C. プロセスビルダー
D. Apexクラス
正解：B
解説：
解説: A. 必須項目は、項目が常に値を持つ必要がある場合に使用されます。しかし、このシナリオでは、顧客が電話番号または電子メールアドレスのいずれかを提供する必要があるため、単一の必須項目では要件を満たすことができません。必須項目は一つの項目に対してのみ適用され、複数項目間の条件付きロジックをサポートしていません。
B. 入力規則を使用することで、複数の項目にわたる条件を設定し、特定のビジネスロジックに基づいてレコードの保存を制御することができます。このケースでは、 入力規則を使用して「電話番号項目が空の場合、電子メールアドレス項目に値が存在する必要がある」というロジックを実装できます。これは、要件を満たすための最も適切な方法です。
C. プロセスビルダーは、レコードが特定の条件を満たしたときに自動化されたアクションを実行するために使用されます。これは主にワークフローの自動化に適しており、項目の入力要件を強制するためには適していません。
D. Apexクラスは、より複雑なビジネスロジックをカスタムコードで実装する場合に使用されます。このシナリオでは、標準機能を使用して要件を満たすことができるため、Apexクラスを使用する必要はありません。また、 入力規則で実現可能な要件に対してカスタムコードを書くことは、保守がより困難になる可能性があります。
正解のB選択肢は、Universal Containersが設定した要件を満たすために最も効率的で実装が容易な方法を提供します。 入力規則を使用することで、データの整合性を保ちながら、システムに入力される情報がビジネスルールに適合していることを保証できます。
10.
Universal Containers (UC) は、B2C の販売とカスタマー サービスに Salesforce Sales & Service Cloud を使用していますが、システム内で多くの顧客が重複しています。データの重複を回避し、データ品質のレベルを上げるために UC で推奨される 2 つのアプローチはどれですか?
A. 重複管理を使用します。
B. Enterprise Service Bus を使用します。
C. データ ウェアハウスを使用します。
D. Data. com Clean を使用します。
正解：A,D
正解の選択肢A「重複管理を使用します」の解説： 重複管理はSalesforceの機能の一つで、レコードが保存される際に重複を検知し、重複したレコードを防ぐか、警告を出すことができます。これにより、システム内に同じ顧客の情報が重複して保存されることを防ぎ、データ品質を保つのに役立ちます。
正解の選択肢D「Data.com Cleanを使用」の解説： Data.com CleanはSalesforceのデータクレンジング機能の一つで、システム内のデータを綺麗に整理し、正確性を向上させることができます。Data.com Cleanを利用することで、顧客の情報が正確で最新の状態に保たれ、重複が防げるため、データ品質が向上します。
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