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Daten gibt es in jedem Unternehmen. Sie liegen im CRM, im ERP-System, im CMS und nicht selten noch in der ein oder anderen Excel-Tabelle. Das Problem ist selten, dass es zu wenig Daten gibt. Das Problem ist, dass diese Daten weder einheitlich sind und selten miteinander sprechen.
Hier bekommt Data 360 seinen Auftritt. Eine gute Datenbasis ist unerlässlich. Insbesondere im Zeitalter von KI. Denn KI-Agenten können nur so gut entscheiden, wie die Daten, auf die sie zugreifen. Lesen Sie in diesem Artikel, was Data 360 ist, wie es funktioniert und was Datenmanagement mit dem Agentic Enterprise zu tun hat.
1. Was ist der Data 360?
2. Von Data Cloud zu Data 360: Was hat sich geändert?
3. So funktioniert Data 360: Schritt für Schritt
4. Die wichtigsten Funktionen von Data 360
5. Praxischeck: Wie unterstützt Data 360 Ihre Teams?
6. Sicherheit und Datenschutz bei Data 360
7. Voraussetzungen und Einstieg in Data 360
Fazit
Häufig gestellte Fragen zu Data 360
Mehr Informationen rund um das gesamte Salesforce-Ökosystem finden Sie hier.
Autorin: Lea Schäfer, Junior Marketing Specialist
Veröffentlichung: November 2026
Lesedauer: 4 Minuten
Data 360 ist die Datenplattform von Salesforce. Bis vor kurzem war sie unter dem Namen Data Cloud bekannt. Am Grundprinzip hat sich trotz des neuen Namens nichts geändert: Data 360 führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und macht daraus ein einheitliches Bild von Kunden und dem gesamten Unternehmen.
Salesforce selbst bezeichnet Data 360 als Echtzeit-Data-Engine für die gesamte Salesforce Platform. Das bedeutet, dass Daten nicht nur gesammelt und gespeichert werden, sondern sie stehen direkt dort zur Verfügung, wo Ihre Teams arbeiten. In Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Agentforce und Slack.
Der entscheidende Punkt ist die Zero-Copy-Architektur. Data 360 kann auf Daten zugreifen, die in externen Systemen liegen, ohne sie zu kopieren oder zu verschieben. Die Daten bleiben also, wo sie sind, und werden trotzdem in Salesforce nutzbar.
Vereinfacht gesagt ist Data 360 also die Datengrundlage, auf der Analysen, Automatisierungen und AI Agents in Salesforce aufbauen.
Wer sich schon länger mit Salesforce beschäftigt, kennt das Produkt als Data Cloud, davor auch als Customer Data Platform (CDP). Seit Herbst 2025 heißt es offiziell Data 360. Ein reiner Namenswechsel ist es trotzdem nicht, denn die Plattform nimmt jetzt eine andere Rolle ein.
Verträge, die noch unter dem Namen Data Cloud abgeschlossen wurden, behalten bis zum Ende ihrer Laufzeit ihre Gültigkeit. Alle vertraglich vereinbarten Funktionen stehen weiterhin zur Verfügung. Wer verlängern möchte, klärt die Übergangsoptionen mit dem zuständigen Account Executive.
Data Cloud war lange vor allem ein Werkzeug für Marketing-Teams, um Zielgruppen zu bilden. Data 360 ist inzwischen die Basis für nahezu jede neue Salesforce-Innovation. Agentforce, Marketing Cloud Next und Tableau greifen auf die Daten aus Data 360 zu. Wer diese Produkte nutzt, nutzt Data 360 also bereits mit, ob bewusst oder nicht.
Neben klassischen Tabellen und Datensätzen verarbeitet Data 360 auch unstrukturierte Inhalte: Chatverläufe, PDFs, Wissensartikel oder Bilder. Diese Daten werden in einer Vektordatenbank abgelegt und sind so für KI-Agenten durchsuchbar.
Neu ist außerdem das agentenbasierte Setup. Teams können viele Schritte im Lebenszyklus von Data 360, vom Verbinden der Datenquellen bis zum Aktivieren von Erkenntnissen, per natürlicher Sprache anstoßen.
Zwischen „Daten verstehen“ und “Daten nutzen“ herrscht in vielen Unternehmen noch immer ein großer Unterschied. Laut Salesforce haben die meisten Unternehmen rund 1.000 Anwendungen im Einsatz, 70 % davon sind allerdings nicht miteinander verbunden. Data 360 schließt diese Lücke in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten.
Am Anfang steht die Frage, woher die Daten kommen. Data 360 bietet dafür verschiedene Wege:
Jedes System benennt und strukturiert seine Daten anders. Data 360 ordnet sie deshalb einem einheitlichen Datenmodell zu, das auf dem Salesforce-Metadaten-Framework basiert. Aus beliebigen Quelldaten werden so native Objekte und Felder, mit denen jede Salesforce-Anwendung arbeiten kann. Salesforce liefert dafür Referenzmodelle mit, die sich bei Bedarf anpassen lassen.
Dieselbe Kundin taucht im Webshop mit privater E‑Mail-Adresse auf, im Service-Ticket mit beruflicher und im CRM mit Telefonnummer. In der Identity Resolution legen Sie fest, wie Data 360 diese Datensätze zusammenführt:
Wichtig dabei: Das Ergebnis ist ein einheitliches Profil, kein bereinigter „Golden Record“. Die Originaldaten in den Quellsystemen bleiben unverändert.
Darüber hinaus ist er in der Lage, Inhalte direkt in ein Slack Canvas zu übertragen oder sogar in den bestehenden Dokumenten weiterzuarbeiten.
Auf Basis der einheitlichen Profile berechnet Data 360 Kennzahlen wie Customer Lifetime Value, Kaufbereitschaft oder Engagement-Scores. Diese Calculated Insights entstehen in einem Low-Code-Builder. Zusätzlich lassen sich Segmente bilden und prädiktive Modelle einsetzen, auch aus externen Plattformen wie Amazon SageMaker.
Erst jetzt entsteht der eigentliche Nutzen. Die Daten und Erkenntnisse erscheinen direkt auf Account‑, Kontakt- und Lead-Seiten in Salesforce. Flows starten automatisch, sobald sich im Datenmodell etwas ändert. Segmente gehen an Werbeplattformen wie Google, Meta oder Amazon und an Messaging-Dienste wie WhatsApp.
Erst jetzt entsteht der eigentliche Nutzen. Die Daten und Erkenntnisse erscheinen direkt auf Account‑, Kontakt- und Lead-Seiten in Salesforce. Flows starten automatisch, sobald sich im Datenmodell etwas ändert. Segmente gehen an Werbeplattformen wie Google, Meta oder Amazon und an Messaging-Dienste wie WhatsApp.
Salesforce gliedert Data 360 in fünf Bereiche: Vernetzung, Vereinheitlichung, Governance, Aktivierung und Datenfreigabe. Hinter diesen Begriffen stecken einige Funktionen, die für den Arbeitsalltag relevant sind.
Klassische Datenintegration funktioniert über ETL-Prozesse. Daten werden aus einem System extrahiert, umgewandelt und in ein anderes geladen. Das kostet Zeit, erzeugt Duplikate und sorgt dafür, dass die Kopie immer ein Stück hinter dem Original herhinkt.
Mit Zero Copy greift Data 360 direkt auf die Live-Daten in Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Amazon Redshift oder IBM zu. Der Austausch funktioniert in beide Richtungen: Auch Profile, Segmente und Erkenntnisse aus Data 360 lassen sich zurück in diese Plattformen spielen.
Ein großer Teil des Unternehmenswissens steckt nicht in Tabellen, sondern in Handbüchern, Verträgen, Protokollen oder E‑Mails. Data 360 extrahiert mit Intelligent Context Informationen aus PDFs, Bildern und Tabellen und macht sie für Agentforce zugänglich.
Ein Beispiel: Ein Servicemitarbeiter fragt Agentforce nach den Rückgabebedingungen eines Produkts. Der Agent findet die passende Stelle im Produkthandbuch und antwortet, ohne dass jemand die Information vorher manuell im CRM hinterlegt hat.
Aus einheitlichen Profilen bilden Marketing-Teams Zielgruppen nach beliebigen Attributen. Etwa alle Kundinnen und Kunden, die in den letzten 30 Tagen ein bestimmtes Produkt gekauft haben. Dieses Segment geht dann an die Marketing Cloud für eine E‑Mail-Kampagne und gleichzeitig an Google Ads für passende Werbung. Diesen Vorgang nennt Salesforce Aktivierung.
Die Data Graphs von Data 360 fassen die wichtigsten Beziehungen zwischen Datenobjekten in einer vorberechneten Ansicht zusammen. Weil die Daten nicht bei jeder Anfrage neu zusammengesucht werden müssen, liegen Antworten in unter einer Sekunde vor. Das ist die Voraussetzung für Personalisierung in Echtzeit, etwa auf einer Website oder in einem laufenden Kundengespräch.
Ändert sich etwas in den Daten, kann Data 360 automatisch einen Salesforce Flow starten. Steigt beispielsweise der Engagement-Score eines Leads über einen festgelegten Wert, wird er automatisch dem Vertrieb zugewiesen.
In Clean Rooms können Unternehmen Daten gemeinsam mit Partnern auswerten, ohne die eigenen Rohdaten offenzulegen. Das ist zum Beispiel für Kooperationen zwischen Marken und Handelspartnern interessant, die ihre Zielgruppen abgleichen möchten.
Daten sind vorhanden, werden aber oft nicht genutzt. Laut einer Salesforce-Studie haben 94 % der Führungskräfte weltweit das Gefühl, das Potenzial ihrer Daten nicht vollständig auszuschöpfen. Daher werfen wir einen Blick auf die Vorteile von Data 360.
Studien (z. B. der Harvard Business School) geben bereits Hinweise darauf, dass die Unterstützung durch KI dazu beitragen kann, dass Aufgaben um bis zu 25 % schneller erledigt werden.
Vertrieb, Service und Marketing schauen auf dasselbe Profil. Wer eine Kundin anruft, sieht nicht nur die letzten Opportunities, sondern auch offene Tickets, Kaufhistorie und Interaktionen auf der Website.
Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an fehlendem Kontext. Wenn Agentforce auf einheitliche, aktuelle Daten zugreift, werden Antworten und Aktionen deutlich verlässlicher.
Segmente, Calculated Insights und Flows lassen sich über Klick-Oberflächen erstellen. Damit können auch Fachabteilungen mit den Daten arbeiten, nicht nur die IT.
Funktionen und theoretische Vorteile sind das eine. Für Unternehmen ist aber vor allem relevant, was sich im Alltag der einzelnen Teams konkret durch Data 360 verändert.
„Welche Bestandskunden sind gerade kaufbereit?“
Data 360 verbindet CRM-Daten mit Informationen, die bisher außerhalb von Salesforce lagen: Kaufhistorie aus dem ERP, Nutzungsdaten aus dem Produkt oder Besuche auf der Website. Ein Calculated Insight wie die Kaufbereitschaft erscheint direkt auf dem Account. Ihr Vertrieb weiß also, wen er heute anrufen sollte und warum.
„Warum meldet sich dieser Kunde schon zum dritten Mal?“
Servicemitarbeitende sehen neben den bisherigen Tickets auch Produktinteraktionen oder Telemetriedaten von Geräten. Ein Problem lässt sich so schneller eingrenzen. Und weil Agentforce auf Handbücher und Wissensartikel zugreift, können viele Standardfragen auch ohne menschliches Zutun beantwortet werden.
„Welche Kundinnen haben das Produkt gekauft, aber das Zubehör noch nicht?“
Aus den einheitlichen Profilen entsteht ein Segment, das direkt an Marketing Cloud, Google, Meta oder WhatsApp geht. Weil das Segment dynamisch ist, fällt eine Kundin automatisch heraus, sobald sie das Zubehör gekauft hat. Streuverluste und doppelte Ansprache werden so reduziert.
„Müssen wir die Daten aus Snowflake wirklich noch einmal nach Salesforce kopieren?“
Nein. Über Zero Copy bleiben die Daten im bestehenden Data Warehouse und werden trotzdem in Salesforce nutzbar. Das spart Speicher, Wartungsaufwand und Abstimmungsschleifen. Für Entwicklerinnen und Entwickler stellt Salesforce zusätzlich APIs, SDKs und ein eigenes Developer Center mit Dokumentation bereit.
Wer Daten aus dem gesamten Unternehmen an einem Ort zusammenführt, muss besonders gut darauf aufpassen. Gerade in Deutschland und der DACH-Region ist Datenschutz bei der Auswahl einer Datenplattform oft das entscheidende Kriterium.
Data 360 bringt dafür eine Reihe eigener Governance-Funktionen mit:
Nutzungsrichtlinien, Einwilligungspräferenzen und Compliance-Regeln werden einmal festgelegt und automatisch für alle verbundenen Daten durchgesetzt. Das gilt auch für Daten, die über Zero Copy eingebunden sind.
Sensible Daten wie personenbezogene Informationen werden automatisch erkannt und markiert. So lassen sich passende Schutzmaßnahmen gezielt anwenden.
Sensible Felder können für bestimmte Nutzergruppen unkenntlich gemacht werden.
Verbindungen zwischen Ihrer AWS- oder Azure-Umgebung und Data 360 laufen über private Leitungen statt über das öffentliche Internet.
Unternehmen haben Spielraum bei der Verwaltung ihrer Verschlüsselungsschlüssel.
Für die Nutzung durch KI-Agenten kommt der Salesforce Trust Layer hinzu. Er sorgt dafür, dass Agentforce mit strukturierten und unstrukturierten Daten arbeiten kann, ohne dass Governance und Sicherheit dabei auf der Strecke bleiben.
Data 360 ist keine Plug-and-Play-Lösung. Datenmodell, Matching-Regeln und die Wahl der Integrationsart haben großen Einfluss auf Qualität und Kosten. Bewährt hat sich ein schrittweises Vorgehen:
Vor dem Start lohnt sich außerdem ein ehrlicher Blick auf die eigene Datenqualität. Data 360 führt Daten zusammen, bereinigt sie aber nicht von selbst. Für den Einstieg bietet Salesforce einen Kurzleitfaden auf Trailhead, eine Trailhead Journey vom Einsteiger- bis zum Fortgeschrittenenniveau und ein Developer Center mit technischer Dokumentation. Bei komplexeren Systemlandschaften ist ein erfahrener Salesforce-Partner eine sinnvolle Unterstützung.
Data 360 ist mehr als eine Customer Data Platform für das Marketing. Es ist die Datengrundlage, auf der Salesforce heute fast alle neuen Produkte aufbaut. Daten aus CRM, Data Warehouse, Webshop und Dokumenten fließen in einheitliche Profile, ohne dass sie dafür kopiert werden müssen.
Für Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen wollen, führt an dieser Frage kein Weg vorbei. Ein Agent kann nur so gute Entscheidungen treffen wie die Daten, auf die er zugreift. Gleichzeitig verlangt Data 360 eine durchdachte Einführung: Wer Datenmodell, Integrationsart und Verbrauchskosten von Anfang an mitdenkt, legt das Fundament für ein funktionierendes Agentic Enterprise.
Mehr Informationen rund um Data 360 finden Sie hier: https://www.salesforce.com/de/data/
Data 360 ist die Datenplattform von Salesforce und die Echtzeit-Daten-Engine der gesamten Salesforce Platform. Sie führt Daten aus Salesforce, externen Data Warehouses, Websites, Apps und Altsystemen zu einheitlichen Kundenprofilen zusammen. Diese Profile stehen dann in Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud und Agentforce zur Verfügung.
Es handelt sich weitestgehend um dasselbe Produkt. Salesforce hat Data Cloud im Herbst 2025 in Data 360 umbenannt. Bestehende Verträge laufen zu den vereinbarten Konditionen bis zum Ende ihrer Laufzeit weiter.
Praktisch jede. Salesforce Clouds werden über native Konnektoren angebunden, für Drittanbieter wie Amazon S3 oder Google Cloud Storage gibt es vorgefertigte Konnektoren. Data Warehouses und Data Lakes werden über Zero Copy eingebunden, alles Weitere über APIs und SDKs.
Data 360 hat keinen festen Lizenzpreis pro Nutzer. Die Abrechnung erfolgt verbrauchsabhängig und setzt sich aus drei Bausteinen zusammen: Verbrauchsguthaben (Credits), Datenspeicher und optionalen Premium-Add-ons. Credits werden für Vorgänge wie Datenaufnahme, Identity Resolution oder die Aktivierung von Segmenten verbraucht. Salesforce stellt für eine erste Einschätzung einen Preisrechner bereit.
Ja, für bestehende Salesforce-Kundinnen und ‑Kunden. Sie können Data 360 kostenlos bereitstellen, allerdings mit begrenztem Speicher und einer begrenzten Menge an Credits. Die Aktivierung läuft so ab:
1. In der Salesforce-Org anmelden, in der Data 360 bereitgestellt werden soll.
2. In „Ihr Account“ auf „Browse & Buy“ klicken, um den Produktkatalog zu öffnen
3. „Data 360 Provisioning“ in den Warenkorb legen.
Für den Zugriff auf „Ihr Account“ braucht es die Berechtigung „Manage Billing“. Bei Systemadministratoren ist sie standardmäßig aktiviert.
Data 360 ist die Datengrundlage für Agentforce. KI-Agenten greifen über Data 360 auf strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten zu und können so mit dem tatsächlichen Kontext Ihres Unternehmens arbeiten.
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