Salesforce Data 360 (ehemals Data Cloud)
Salesforce Data 360, bis 2025 als Data Cloud bekannt, führt Daten aus CRM, ERP, Web, Apps und Data Warehouse zu einheitlichen Kundenprofilen zusammen. SALESFOUR plant Ihre Datenarchitektur, implementiert Data 360 und stellt erfahrene Salesforce Berater für Datenmodellierung, Integration und KI-Anwendungsfälle.
Salesforce Data 360 ist die Datenschicht der Salesforce Plattform. Salesforce hat das Produkt im Oktober 2025 von Data Cloud in Data 360 umbenannt, die Funktionen bauen auf der bisherigen Lösung auf. Data 360 nimmt Daten aus Salesforce Clouds, externen Systemen, Streaming-Quellen und Data Warehouses auf, harmonisiert sie in einem gemeinsamen Datenmodell und verknüpft Datensätze über Identity Resolution zu einheitlichen Profilen von Personen und Unternehmen.
Der Nutzen zeigt sich in den Anwendungen: Marketing segmentiert Zielgruppen in Echtzeit, Service sieht Nutzungsdaten und Bestellungen direkt am Fall, der Vertrieb erhält Signale aus Produktnutzung und Webverhalten. Besonders wichtig ist Data 360 für Agentforce, denn KI-Agenten liefern nur dann verlässliche Antworten, wenn sie auf aktuelle, vollständige und berechtigungsgeprüfte Daten zugreifen können. Über Zero-Copy-Integrationen bleiben Daten zudem dort, wo sie bereits liegen.
Eine Data 360 Einführung ist in erster Linie ein Datenprojekt. Es geht um Quellen, Datenqualität, Identitätsregeln, Einwilligungen und klare Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen. SALESFOUR unterstützt Sie dabei mit Salesforce Experten, die Datenarchitektur und Salesforce Plattform gleichermaßen beherrschen. Wir stellen einzelne Spezialisten für Ihr Datenteam oder ein komplettes Projektteam, das von der Architektur bis zum produktiven Betrieb Verantwortung übernimmt und Ihr internes Team dabei befähigt.
Was Data 360 (Data Cloud) mit SALESFOUR leistet
Datenanbindung und Ingestion
Konnektoren binden Salesforce Clouds, Cloud-Speicher, Datenbanken, Web- und App-Events sowie Streaming-Quellen an. Daten werden im Batch oder nahezu in Echtzeit aufgenommen und stehen anschließend allen Salesforce Anwendungen zur Verfügung.
Harmonisierung im Datenmodell
Quelldaten werden auf ein standardisiertes Datenmodell abgebildet. Dadurch sprechen alle Anwendungen dieselbe Sprache, und neue Quellen lassen sich später ohne aufwendige Umbauten an bestehenden Prozessen und Auswertungen ergänzen.
Identity Resolution
Abgleichs- und Zusammenführungsregeln erkennen, welche Datensätze zu derselben Person oder Firma gehören. Es entstehen einheitliche Profile, die E-Mail-Adressen, Kundennummern, Geräte-IDs und Konten aus unterschiedlichen Systemen nachvollziehbar verbinden.
Segmente und berechnete Merkmale
Aus vereinheitlichten Daten entstehen Segmente und berechnete Kennzahlen wie Kundenwert, Kaufhäufigkeit oder Abwanderungsrisiko. Diese lassen sich an Marketing Cloud, Werbeplattformen oder CRM-Prozesse übergeben und dort direkt nutzen.
Zero-Copy-Integration
Über Zero-Copy-Partnerschaften mit Plattformen wie Snowflake, Databricks oder Google BigQuery greift Data 360 auf Daten zu, ohne sie zu duplizieren. Das reduziert Datenbewegungen, Speicherkosten und Abstimmungsaufwand zwischen IT und Fachbereichen.
Grundlage für KI und Agenten
Agentforce, Prompt-Vorlagen und Analysen greifen auf Data 360 zu, einschließlich unstrukturierter Inhalte wie Dokumente oder Wissensartikel. So erhalten KI-Agenten den Kontext, den sie für präzise und vertrauenswürdige Antworten benötigen.
Von Anwendungsfällen zur Data 360 Architektur
Wir empfehlen, eine Data 360 Einführung nicht mit Technik, sondern mit zwei bis drei klar definierten Anwendungsfällen zu beginnen, etwa einem einheitlichen Kundenprofil im Service oder einer Echtzeitsegmentierung im Marketing. Daraus ergibt sich, welche Datenquellen zuerst benötigt werden, welche Aktualität erforderlich ist und welcher Nutzen sich messen lässt. So entsteht schnell ein sichtbares Ergebnis, das weitere Ausbaustufen rechtfertigt.
Auf dieser Grundlage entwerfen unsere Salesforce Architekten das Zielbild: Datenquellen, Datenströme, Mapping auf das Datenmodell, Identitätsregeln, Datenräume und Berechtigungen. Wir berücksichtigen den verbrauchsabhängigen Abrechnungsmodus von Data 360, denn Datenvolumen, Aktualisierungsfrequenz und Abfragen sind wesentliche Kostentreiber. Eine durchdachte Architektur hält diese Kosten planbar und vermeidet Überraschungen im laufenden Betrieb. Auch spätere Erweiterungen bleiben so kalkulierbar.
- Priorisierung von Anwendungsfällen mit messbarem Nutzen
- Quellsystem-Analyse und Datenqualitätsprüfung
- Mapping auf das Datenmodell und Identitätsregeln
- Kostenplanung für Verbrauch und Datenvolumen
- Governance, Datenräume und Berechtigungen
Implementierung, Integration und Datenqualität
In der Umsetzung richten wir Datenströme ein, bilden Quelldaten auf das Datenmodell ab, konfigurieren Identity Resolution und erstellen erste Segmente sowie berechnete Merkmale. Bei Bedarf binden wir externe Systeme über MuleSoft, APIs oder Zero-Copy an. Jede Ausbaustufe wird mit realen Daten getestet und durch die Fachbereiche abgenommen, bevor sie in Prozesse und Anwendungen einfließt.
Ein häufiger Stolperstein ist die Datenqualität in den Quellsystemen. Fehlende Schlüssel, Dubletten und uneinheitliche Formate lassen sich in Data 360 teilweise ausgleichen, sollten aber idealerweise an der Quelle behoben werden. Wir machen Qualitätsprobleme transparent, schlagen Maßnahmen vor und unterstützen bei der Bereinigung, damit die vereinheitlichten Profile wirklich belastbar sind und von den Fachbereichen akzeptiert werden.
Datenschutz, Betrieb und Weiterentwicklung
Data 360 verarbeitet häufig personenbezogene Daten in großem Umfang. Wir berücksichtigen Einwilligungen, Zweckbindung, Löschfristen und Betroffenenrechte von Beginn an und stimmen das Konzept mit Ihrem Datenschutz ab. Datenräume trennen Marken oder Regionen, Berechtigungen stellen sicher, dass jede Anwendung nur die Daten sieht, die sie wirklich benötigt. Diese Grundlagen sind auch für den späteren KI-Einsatz entscheidend.
Nach dem Go-live überwachen wir Datenströme, Verbrauch und Datenqualität und erweitern Data 360 schrittweise um neue Quellen und Anwendungsfälle. Wenn Ihnen intern Kapazitäten oder Spezialwissen fehlen, stellen wir erfahrene Salesforce Berater für Datenmodellierung, Integration oder KI bereit, die sich schnell in Ihr Datenteam einfügen und dort gezielt Verantwortung für einzelne Arbeitspakete übernehmen.
- Consent- und Löschkonzept nach DSGVO
- Monitoring von Datenströmen und Verbrauch
- Ausbau um neue Quellen und KI-Anwendungsfälle
Typische Einsatzszenarien
So setzen Unternehmen Data 360 (Data Cloud) gemeinsam mit unseren Salesforce Beratern ein.
- Ein Händler führt Online-Shop, Filialkassen und Kundenkarte zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammen und segmentiert in Echtzeit.
- Ein Versicherer stellt Servicemitarbeitenden und KI-Agenten Vertrags-, Schaden- und Kontaktdaten aus mehreren Bestandssystemen bereit.
- Ein Softwareanbieter nutzt Produktnutzungsdaten aus dem Data Warehouse per Zero-Copy, um Upsell-Chancen im Vertrieb sichtbar zu machen.
- Ein Konsumgüterhersteller verbindet Daten aus mehreren Markenshops und Kampagnen, um Kundenwerte markenübergreifend zu berechnen.
- Ein Energieversorger versorgt einen Service-Agenten mit Verbrauchsdaten und Vertragsinformationen, damit dieser Abschlagsfragen beantworten kann.
So läuft Ihr Salesforce Projekt mit SALESFOUR
Strukturiert, transparent und mit den passenden Salesforce Beratern für jede Phase.
Analyse & Zielbild
Wir verstehen Ihre Prozesse, Systeme und Ziele und leiten daraus ein belastbares Salesforce-Zielbild ab.
Team & Planung
Wir stellen das passende Projektteam aus erfahrenen Salesforce Beratern zusammen – meist innerhalb weniger Tage.
Umsetzung
Konfiguration, Entwicklung, Integration und Datenmigration in kurzen, iterativen Sprints mit klaren Ergebnissen.
Go-live & Betrieb
Schulung, Hypercare und kontinuierliche Weiterentwicklung, damit Salesforce im Alltag wirklich genutzt wird.
Häufige Fragen zu Data 360 (Data Cloud)
Was ist der Unterschied zwischen Data Cloud und Data 360?
Es handelt sich um dasselbe Produkt. Salesforce hat Data Cloud im Oktober 2025 im Zuge der Agentforce 360 Ankündigungen in Data 360 umbenannt und den Funktionsumfang weiterentwickelt. Bestehende Data Cloud Implementierungen laufen unter dem neuen Namen weiter. In Dokumentationen und Schnittstellen begegnet Ihnen teilweise noch die alte Bezeichnung, inhaltlich ist dasselbe gemeint.
Ist Data 360 eine Customer Data Platform?
Data 360 erfüllt die typischen Aufgaben einer Customer Data Platform, also Datenaufnahme, Identitätsauflösung, Profilbildung und Segmentierung. Darüber hinaus ist sie tief in die Salesforce Plattform integriert und dient als Datenbasis für CRM-Prozesse, Analysen und KI-Agenten. Damit geht sie über eine klassische, rein marketingorientierte Customer Data Platform deutlich hinaus.
Wie wird Data 360 abgerechnet?
Data 360 nutzt überwiegend ein verbrauchsbasiertes Modell. Kosten hängen unter anderem von aufgenommenen Datenmengen, Verarbeitungsschritten, Segmentierungen, Abfragen und gespeichertem Volumen ab. Konkrete Preise ändern sich regelmäßig. Wir helfen Ihnen, den Verbrauch Ihrer Anwendungsfälle realistisch abzuschätzen und die Architektur so zu gestalten, dass Kosten planbar bleiben.
Brauchen wir Data 360 für Agentforce?
Für viele Agentforce-Anwendungsfälle ist Data 360 die empfohlene oder notwendige Grundlage, etwa wenn Agenten auf Daten außerhalb des CRM, auf unstrukturierte Dokumente oder auf vereinheitlichte Kundenprofile zugreifen sollen. Einfache Agenten auf Basis vorhandener CRM-Daten lassen sich teilweise auch mit geringerem Data-360-Umfang umsetzen. Wir prüfen das für Ihre konkreten Szenarien.
Können Sie uns mit Data 360 Spezialisten unterstützen?
Ja. Wir stellen erfahrene Salesforce Berater mit Schwerpunkt Data 360, Datenmodellierung und Integration, die Ihr Team bei Architektur, Implementierung oder Betrieb verstärken. Das kann ein einzelner Data-360-Architekt für eine Konzeptphase sein oder ein komplettes Projektteam für die Einführung. Den Zuschnitt stimmen wir eng auf Ihre Ziele und vorhandenen Kompetenzen ab.
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