Dieser erste Beitrag einer dreiteiligen Serie führt in die neue Datenplattform Salesforce Data Cloud ein, erklärt den Weg zur Data Cloud und diskutiert deren Bedeutung für die Entwicklung des Unternehmens und dessen Kunden. Der zweite Teil wird die zentralen Konzepte ihres Datenmodells beleuchten, bevor Teil drei in einem „Blick unter die Haube“ ihre technische Architektur erklärt und die Serie schließt.
Einführung
Die Notwendigkeit von (Trainings-)Daten im aktuellen AI-Wettrüsten macht deren Bedeutung sowohl greifbarer als auch dringlicher denn je. Salesforce präsentiert die Data Cloud nicht zuletzt wegen ihrer Fähigkeit, Datenmengen beliebiger Skalierung zu harmonisieren und Treibstoff für AI-Funktionalitäten rund um Agentforce bereitzustellen, als die wohl bedeutendste Innovation der Unternehmensgeschichte.
Eine kurze Geschichte der Data Cloud
Clara Shih, Salesforce AI CEO, sieht ihren Marktvorteil bei der Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz nämlich vor allem in einem – Daten. Hinter diesem Begriff der „Daten“ verbirgt sich allerdings zunehmend eine Dichotomie, die an Hand zentraler Punkte der Unternehmensgeschichte klar wird:
„Data“ – strukturiert und relational:
Zu Beginn des Milleniums macht sich Salesforce die Ausreifung relationaler Datenbanktechnologien zu Nutze, um sich als „System of Record“, also als die maßgebliche Datenquelle strukturierter Kundendaten in der Cloud zu etablieren.
So erklimmt das Unternehmen 2012 mit einem Jahresumsatz jenseits von 3 Milliarden USD den ersten Platz in Gartners CRM Rankings und befriedigt die hohen Wachstumsprognosen von Investoren mit einem steten Fluss von Unternehmensübernahmen und deren Integration in das eigene Ökosystem.
„Data“ – unstrukturiert und multimodal:
Die rasante Entwicklung von LLMs der 2010er kündigen allerdings mit zunehmender Lautstärke eine Zukunft der Vertriebsplattformen an, in der neuronale Netzwerke multimodale und unstrukturierte Daten heterogener Quellen flexibel integrieren und Vertriebsprozesse mit einer Kundensicht revolutionieren, die nicht allein auf Basis der strukturierten Daten relationaler Datenbanken realisierbar wäre.
Im Gespräch mit Fortune fasst Marc Benioff seine Reaktion auf diese Entwicklung mit den Worten „Oh fuck, AI is going to take over the world“ zusammen. Mit diesem Paradigmenwechsel beginnt der Wettlauf um die Etablierung einer zukunftsfähigen Datenbasis für die Ära autonomer Agenten.
Einen Grundstein der Data Cloud legt Salesforce spätestens 2018 mit Einführung der Customer 360 Plattform. Mit der Plattform zur Datenintegration über alle Clouds des Salesforce Ökosystems hinweg stößt das Unternehmen die Data Cloud Evolution über mehrere Vorgängertechnologien an, welche zuletzt 2022 in Salesforce Genie und dessen Erweiterung zur Data Cloud gipfelt.
Fundament des Pivots
Fokus Shift, Neuerfindung, harter Pivot – Begriffe wie diese hörten die 140.000 Teilnehmer der diesjährigen Hausmesse „Dreamforce“ häufig. Selbst wer alle 39 Nennungen von Agentforce im Earnings Call des zweiten Quartals überhört hatte, bekam auf der Dreamforce von Marc Benioff persönlich zu hören, dass Data Cloud und Agentforce gekommen sind, um zu bleiben. Als Gesicht und Stimme des Unternehmens signalisierte er damit klar, dass Salesforce dem aufstrebenden Innovationsdruck mit einer drastischen Neuausrichtung auf Agentforce und Data Cloud begegnet.
Salesforce etabliert die Data Cloud kurzum aktiv als neue Bedeutung des Begriffs „Data“, wie zum Beispiel unschwer an der neuen Data Cloud Homepage erkennbar.
Dementsprechend visualisiert Salesforce das Zusammenspiel des neuen aufstrebenden Triumvirats aus CRM, AI und Data neben der Kernkomponente „CRM“, unter der das gesamte bisherige Portfolio zusammengefasst wird auf gleicher Ebene auch mit den beiden neuen Komponenten „AI“ und der dafür notwendige Datenbasis „Data“. Gemeinsam umfassen diese drei Komponenten gemeinsam Salesforce als das „#1 AI CRM“ und sollen dem Unternehmen weiterhin die langfristige Marktführerschaft sichern.
“In this new era of AI and Agents, customer data and metadata are the new gold for the enterprise.” – Rahul Auradkar, EVP and GM for Data Cloud at Salesforce
Das enge Zusammenspiel aus Data Cloud und Agentforce kommuniziert Salesforce klar auf allen Kanälen, wie bspw. der aktuellen 29-teiligen Serie Agentforce & Data Cloud auf Salesforce+ oder regelmäßigen Press Releases zur Bedeutung von Data Cloud für den anstehenden Rollout der Agentforce.
Die enge Vermaschung von Data Cloud („Data“) und Agentforce („AI“) miteinander sowie mit allen bestehenden Systemen rund um die Customer 360 Plattform („CRM“) prägt allerdings auch die Präsentation der bestehenden Customer 360 Produkte – wer aktuell Marketing Cloud sucht, wird erst AI, dann Data Cloud und schlussendlich Marketing Cloud finden. Auf der eigenen Website präsentiert sich die Marketing Cloud in einem Kurzvideo, das mit einer Einstufung der Marketing Cloud als dem „#1 AI CRM for Marketing“ öffnet und danach in das Frontend der Data Cloud springt, bevor die Oberfläche der Marketing Cloud selbst gezeigt wird.
Die Etablierung der Data Cloud im Salesforce Ökosystem spiegelt sich aber auch bereits in Zahlen wider – zum Beispiel im Jahreswachstum um 130% oder über zwei Trilliarden (> 2.000.000.000.000.000.000.000) verarbeiteten Records alleine in Q2 2024.
Zwischenfazit
Salesforce baut auf die Data Cloud als zentralen Baustein für die Zukunft des Unternehmens, insbesondere in Verbindung mit der AI-Entwicklung rund um Agentforce. Denen, die sich den neuen Herausforderungen stellen, winkt die skalierbare Datenplattform allerdings mit einer Kundensicht in nie dagewesenem Umfang und entscheidenden Wettbewerbsvorteilen.
Zählt euch mit uns zu denen, die Teil dieser Zukunft sein wollen und „stay tuned“ für den zweiten Teil unserer Serie, in dem wir zentrale technische Konzepte der Salesforce Data Cloud beleuchten.
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