Salesforce_studio

1 INTRODUCCION - PROPÓSITO DE ESTA INICIATIVA

La presente iniciativa tiene como propósito poder compartir el conocimiento y como poder entender la plataforma Salesforce, de esta manera poder ser mas resolutivo y escalar el negocio.

2 SALESFORCE — STUDIO —

Creo que lo mejor es entender que salesforce es una plataforma hecha por “capas”, en donde cada una cumple un rol específic para el uso del usuario final.

Lightning Platform Technology Stack

3 SALESFORCE - ARQUITECTURA

AQQAQAAQAQ

3.1 INFRAESTRUCTURE - LAYER

La base de la infraestructura Salesforce, de puede resumir de la siguiente manera:

3.1.1 Org - Instance

Para mostrar algún ejemplo, veremos una instancia de Salesforce que se pueden utilizar en Trailhead.

library(salesforcer)
library(tidyverse)
library(shiny)
library(shinydashboard)
library(ggplot2)
library(shinyWidgets)
library(listviewer)
library(DT)
library(reactable)
library(png)
library(jsonlite)
## https://adeelk93.github.io/collapsibleTree/
library(collapsibleTree)
## ejemplso de shinywidgets -- shinyWidgetsGallery()
library(DBI)
library(purrr)
library(rsconnect)

Profundizando las bases de datos de salesforces, estas serían objetos, en los cuales se clasifican en “Standar” vs “Custom”.

¿ Cuales son los principales objetos Standar de Salesforce?

Lead

Opportunity

Order

Contract

Case

Product

Asset

Quote

Pricebook

### LOGIN SALESFORCE
login_sf <- rforcecom.login(
    username = "fgbahamondez@resilient-hawk-lctosl.com",
  password = "Poder.2025wtXPi2xObhHWTADnepHZfqqqQ",
  loginURL = "https://login.salesforce.com",
  apiVersion = "61.0"
)

¿Se puede leer todos los objetos (tablas) que tiene la Instancia ?

### LISTADO DE OBJETOS
listado_objetos <- salesforcer::sf_list_objects()

listado_objetos <- listado_objetos$sobjects

# Filtrar elementos que no estén vacíos
cleaned_list <- listado_objetos[map_lgl(listado_objetos, ~ length(.) > 0)]

### ahora transformar en data frame
objects_df <- map_dfr(cleaned_list, ~ as.data.frame(t(.)))


### SE MANTIENE LA LISTA EN COLUMNAS, AHORA ESAS LISTAS EXPANDIRLAS HACIA ABAJO.

expanded_df <- unnest(objects_df, where(is.list))


### cuantos son custom y cuales son standar?
expanded_df %>% 
  distinct(name, custom) %>% 
  group_by(custom) %>% 
  summarise(
    Total = n()
  )

# describe metadata for the organization associated with the session

Org_Metadata <- salesforcer::sf_describe_metadata(verbose = TRUE)

Org_Metadata_Info <- Org_Metadata$metadataObjects

Org_Metadata_Info <- data.frame(Org_Metadata_Info)

3.1.1.1 STANDAR - ACCOUNT

Necesito profundizar en el principal objeto

## DESCRIBIR COMO LISTA
Describe_Account <- salesforcer::sf_describe_objects(
  object_names = "Account"
)

## VER EL JSON
listviewer::jsonedit(
  listdata = Describe_Account
)


### VER LOS CAMPOS DE LA TABLA ACCOUNT
Account_fields <- sf_describe_object_fields(
  object_name = "Account"
)

### EXPANDO HACIA ABAJAO
Account_fields_expanded <- unnest(Account_fields, where(is.list), names_sep = "_")

### SEGUNDA EXPANSION
Account_fields_expanded <- Account_fields_expanded %>% 
  unnest_wider(defaultValue, names_sep = "_")

### DESCARGAR CAMPOS ACCOUNT
fecha_hora_actual <- format(Sys.time(), "%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
nombre_archivo <- paste0("Account/Account_fields_expanded", fecha_hora_actual, ".csv")
write.csv(Account_fields_expanded, file = nombre_archivo,  row.names = FALSE)


### RELACION CON OTROS OBJETOS
Account_Relacion_objects <- Account_fields_expanded %>%  
  select(name, referenceTo, label) %>% 
  filter(!is.na(referenceTo)) %>% 
  arrange(name)


### Represent this tree:




### Ver la METADATA de ACCOUNT
Metadata_Account <- salesforcer::sf_read_metadata(
  metadata_type = "CustomObject",
  object_names = "Account"
)

listviewer::jsonedit(Metadata_Account)

### DESCARGAR JSON
Metadata_Account_json <- toJSON(Metadata_Account, pretty = TRUE)
fecha_hora_actual <- format(Sys.time(), "%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
nombre_archivo <- paste0("Account/Metadata_Account", fecha_hora_actual, ".json")
write(Metadata_Account_json, file = nombre_archivo)

3.1.1.2 STANDAR - Lead

Necesito profundizar en el principal objeto

## DESCRIBIR COMO LISTA
Describe_Lead <- salesforcer::sf_describe_objects(
  object_names = "Lead"
)

## VER EL JSON
listviewer::jsonedit(
  listdata = Describe_Lead
)


### VER LOS CAMPOS DE LA TABLA Lead
Lead_fields <- sf_describe_object_fields(
  object_name = "Lead"
)


Lead_fields_expanded <- Lead_fields %>% unnest(cols = c(referenceTo), keep_empty = TRUE)


### SEGUNDA EXPANSION
Lead_fields_expanded <- Lead_fields_expanded %>% 
  unnest(cols = c(defaultValue), keep_empty = TRUE)

Lead_fields_expanded <-  Lead_fields_expanded %>% 
  unnest(cols = c(defaultValue), keep_empty = TRUE)

Lead_fields_expanded <- Lead_fields_expanded %>% 
  unnest(cols = c(picklistValues), keep_empty = TRUE, names_sep = "_")


### DESCARGAR CAMPOS Lead
fecha_hora_actual <- format(Sys.time(), "%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
nombre_archivo <- paste0("Lead/Lead_fields_expanded", fecha_hora_actual, ".csv")
write.csv(Lead_fields_expanded, file = nombre_archivo,  row.names = FALSE)


 ### RELACION CON OTROS OBJETOS
Lead_Relacion_objects <- Lead_fields_expanded %>%  
  select(name, referenceTo, label) %>% 
  filter(!is.na(referenceTo)) %>% 
  arrange(name)


### Represent this tree:
collapsibleTree::collapsibleTree(Lead_Relacion_objects,
                                 c("referenceTo","label","name"))


### Ver la METADATA de Lead
Metadata_Lead <- salesforcer::sf_read_metadata(
  metadata_type = "CustomObject",
  object_names = "Lead"
)

listviewer::jsonedit(Metadata_Lead)

### DESCARGAR JSON
Metadata_Lead_json <- toJSON(Metadata_Lead, pretty = TRUE)
fecha_hora_actual <- format(Sys.time(), "%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
nombre_archivo <- paste0("Lead/Metadata_Lead", fecha_hora_actual, ".json")
write(Metadata_Lead_json, file = nombre_archivo)