Distinguir entre estos diferentes objetos me resultó confuso al principio.

Creo que mi confusión comenzó cuando me lancé de lleno a la plataforma Tableau Next (y más en general, Salesforce) y empecé a construir cosas para ver qué funcionaba. Al crear un modelo semántico, noté que había tres categorías de objetos de datos que se podían agregar, pero yo solo tenía una:

• Data Lake Objects (DLOs) 
• Data Model Objects (DMOs) 
• Calculated Insights (CIOs) 

Solo tenía DLOs porque había ingerido los datos yo mismo en la plataforma y aún no había construido nada más sobre ellos. Pero eso me dejó preguntándome qué eran los otros…

Pero primero, ¿qué es un DLO?

Si quieres ingerir datos, necesitas cargarlos, y el objeto que creas al hacerlo es un DLO. Básicamente, son datos almacenados en algún lugar, como un bucket de S3. Si miras los detalles del flujo de datos (que crea el DLO), verás una dirección de bucket de S3.

Usa los DLOs para ingerir o almacenar temporalmente datos en Data Cloud sin realizar transformaciones.

Entonces, ¿qué es un Data Model Object?

Un DMO se encuentra por encima de uno o más DLOs, relacionándolos entre sí y agregando un poco de metadatos adicionales. El resultado es un objeto de datos reutilizable y gobernado que representa un concepto de negocio.

Los DMOs son las tablas de datos con las que interactuarán los usuarios de negocio.

¿Y qué es un Calculated Insight Object?

Piensa en resultados calculados reutilizables a partir de DMOs, o dicho de otro modo, los CIOs son cálculos materializados. Ayudan a optimizar los tiempos de cálculo al permitirte hacer referencia a ese resultado desde tableros, Concierge o Agents, sin tener que recalcularlo cada vez.

Los CIOs son cálculos materializados.

Resumen

• DLO – Almacenamiento bruto de datos ingeridos (tablas). 
• DMO – Objeto de datos listo para el negocio, creado a partir de DLOs. 
• CIO – Resultados o conocimientos calculados reutilizables construidos sobre DMOs.