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प्रोडक्ट

एक ऐप। डेटा क्वालिटी का हर वह आयाम जो Agentforce के लिए मायने रखता है।

AgentforceSense, Data Quality Sense का Agentforce-केंद्रित रूप है — एक Salesforce-नेटिव डेटा प्रोफ़ाइलिंग और क्वालिटी एप्लिकेशन। इसे AppExchange से इंस्टॉल करें और मिनटों में नतीजे देखें। सभी क्षमताएँ शामिल हैं; उपयोग की एकमात्र सीमा प्रति-org स्कैन संख्या है।

Definition Builder

पाँच-चरणीय, नो-कोड विज़ार्ड: क्षमताएँ चुनें, दायरा तय करें (ऑब्जेक्ट और फ़ील्ड), वैकल्पिक फ़िल्टर जोड़ें, थ्रेशोल्ड सेट करें, रिव्यू करें और एक्टिवेट करें। एडमिन बिना डेवलपर के स्कैन बना लेते हैं।

Batch Apex पर स्कैन

स्केलेबल, गवर्न्ड बैकग्राउंड प्रोसेसिंग जो लाखों रिकॉर्ड संभालती है। नतीजे कस्टम ऑब्जेक्ट्स में सहेजे जाते हैं ताकि आप ट्रेंड ट्रैक कर सकें — और क्लीनअप के लिए CSV में एक्सपोर्ट कर सकें।

PII डिटेक्शन

पहले दिन से 8 पैटर्न — SSN, क्रेडिट कार्ड, ईमेल, US और अंतरराष्ट्रीय फ़ोन, IP एड्रेस, IBAN, जन्मतिथि — साथ ही org-विशिष्ट संवेदनशील डेटा के लिए कस्टम regex। तीन प्रीसेट: Standard, Critical, Extended।

Mentor Panel

हर स्कैन के नतीजों पर आधारित कॉन्टेक्स्चुअल, इन-प्रोडक्ट सिफ़ारिशें — ताकि सुधार सबसे ज़रूरी चीज़ से शुरू हो, न कि नतीजों की लंबी दीवार से।

रिज़ल्ट डैशबोर्ड

हर आयाम का स्कोर देखें, प्रभावित रिकॉर्ड तक ड्रिल-डाउन करें और कार्रवाई के लिए एक्सपोर्ट करें। ऐसे सबूत जो आप कंप्लायंस रिव्यू में पेश कर सकें।

आवर्ती शेड्यूल

स्कैन ऑटोमेट करें — PII साप्ताहिक, पूर्णता और एकरूपता मासिक, फुल स्वीप तिमाही — ताकि नए रिकॉर्ड आने पर भी डेटा क्वालिटी ऊँची बनी रहे।

प्रोडक्ट की पूरी जानकारी, प्राइसिंग और AppExchange लिस्टिंग चाहिए? dataqualitysense.com देखें ↗

अगली सुविधाएँ तय करने में मदद करें

आपकी Agentforce टीम को आगे क्या चाहिए?

हम इन सुविधाओं की ज़रूरत समझ रहे हैं। अपनी टीम की सबसे बड़ी समस्या बताकर प्राथमिकताएँ तय करने में मदद करें। ये प्रस्तावित सुविधाएँ हैं, अभी उत्पाद में उपलब्ध नहीं हैं।

उपयोग के अनुसार डेटा की तैयारी

किसी खास एजेंट के लिए आवश्यक रिकॉर्ड, फ़ील्ड और संबंधों का मूल्यांकन। प्रस्तावित रिपोर्ट आपकी टीम के लॉन्च मानदंडों के अनुसार गायब ऑर्डर स्टेटस, अधूरी ग्राहक जानकारी और अन्य डेटा बाधाएँ दिखाएगी।

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डुप्लिकेट रिकॉर्ड की पहचान

ईमेल, फ़ोन नंबर और नाम के लिए तय किए जा सकने वाले नियमों से लीड, संपर्क, अकाउंट और कस्टम ऑब्जेक्ट में एक जैसे या मिलते-जुलते रिकॉर्ड खोजें। संदिग्ध डुप्लिकेट को समूह में दिखाएँ और मर्ज करने से पहले मेल खाने वाले फ़ील्ड की समीक्षा करें, ताकि एजेंट अधिक सुसंगत ग्राहक इतिहास का उपयोग कर सकें।

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नॉलेज की गुणवत्ता और RAG की तैयारी

पुराने, विरोधाभासी या अधूरे Knowledge लेख खोजें, इससे पहले कि वे अविश्वसनीय उत्तरों का कारण बनें। अनुत्तरित ग्राहक प्रश्नों को सामग्री की कमियों से जोड़कर समीक्षा के लिए स्रोतों की प्राथमिकता तय करें।

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एजेंट की पहुँच और अनुमतियों का ऑडिट

देखें कि एजेंट कौन से ऑब्जेक्ट, फ़ील्ड और रिकॉर्ड पढ़ या बदल सकता है। कम या ज़रूरत से अधिक अनुमतियाँ पहचानें और लॉन्च से पहले अलग-अलग ग्राहक पहचान के साथ जाँच की योजना बनाएँ।

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डेटा आधारित रिग्रेशन परीक्षण

गायब फ़ील्ड, डुप्लिकेट ग्राहक और पुराने रिकॉर्ड को दोहराए जा सकने वाले एजेंट परीक्षणों में बदलें। Salesforce Testing Center के साथ डेटा या कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव के बाद नतीजों की तुलना करें।

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डेटा गुणवत्ता में गिरावट के अलर्ट

पूर्णता, डुप्लिकेट, ताज़गी और संवेदनशील डेटा के उजागर होने की स्थिति को शुरुआती मानकों से मिलाएँ। तय सीमा पार होने पर संबंधित डेटा और एजेंट के उपयोग की जानकारी जिम्मेदार टीम को दें।

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प्राथमिकता के अनुसार सुधार प्रक्रिया

मिली समस्याओं को कारोबारी प्रभाव, जिम्मेदार व्यक्ति और समय सीमा वाले सुधार कार्यों में बदलें। लागू करने से पहले बदलावों की समीक्षा करें और फिर डेटा जाँचकर पुष्टि करें कि समस्या हल हुई है।

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अपने डेटा को अपने AI की किरकिरी न बनने दें

अपने ही org पर AgentforceSense का 15-मिनट का वॉकथ्रू लें। अपना डेटा रेडीनेस स्कोर देखें और जानें कि Agentforce लाइव होने से पहले सबसे ज़रूरी तीन सुधार कौन-से हैं।