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# Datenplattform für Unterkünfte mit Stammdatenmanagement
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Veröffentlichungsdatum: 7. ** Oktober 2022 () [Geschichte des Diagramms](#ldpmdm-history) **

Mit dieser Architektur können Sie die Datenplattform für Unterkünfte mit MDM-Tools erweitern. Identifizieren Sie einzigartige Reisende und deduplizieren Sie die Daten Ihrer Treuemitglieder. Verwenden Sie die Funktion ML Transform [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/), um doppelte Kunden zu identifizieren. Erstellen Sie eine einzige Ansicht über jeden Kunden, die über die Mitglieder des Treueprogramms hinausgeht.

## Datenplattform für Unterkünfte mit MDM-Diagramm
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![So erweitern Sie die Datenplattform für Unterkünfte mit MDM mithilfe von AWS Glue ML Transform.](https://docs.aws.amazon.com/de_de/reference-architecture-diagrams/latest/lodging-data-platform-mdm/images/lodging-data-platform-mdm.png)


Die folgenden Schritte beschreiben die Architektur:

1. Erweitern Sie die zentrale Ansicht von Kundendaten als Service, indem Sie ein MDM-Tool verwenden. Erstellen Sie einen einheitlichen Kundendatensatz. Verwenden Sie die ML-Transform-Funktion in AWS Glue , um Duplikate in der Treuemitgliedschaft und Kunden zu identifizieren, die sich nicht für eine Kundenbindung angemeldet haben.

1. Passen Sie die Betriebsdatenspeicher, Data Lakes und Analyseplattformen an neue Kundendatenfeeds an. Stellen Sie neue Funktionen als neue Versionen von kundenorientierten Microservices und Events bereit.

1. Verbessern Sie den Datenbestand, indem Sie zu einer kundenorientierten Ansicht für den Lebenszeitwert, den Umsatzindex und den Serviceindex wechseln.

1. Fügen Sie mithilfe von und neue Microservices hinzu, um die neuen kundenorientierten Services zu nutzen und zu veröffentlichen. [AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/) [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/)

1. Erweitern Sie das Enterprise Data Warehouse (EDW) mit neuen kundenorientierten Domain-Schemas und Data Marts in Amazon Redshift. [https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/)

1. Verwenden Sie vorhandene Rohdaten und kuratierte Daten sowie neue Kundendaten, um neue Modelle in Amazon AI zu erstellen. [ SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/)

## Weitere Informationen
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Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
+ [AWS Architektur-Ikonen ](https://aws.amazon.com/architecture/icons)
+ [AWS Zentrum für Architektur ](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Well-Architected](https://aws.amazon.com/architecture/well-architected)

## Geschichte des Diagramms
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| Änderung | Beschreibung | Datum | 
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| [Erste Veröffentlichung](#ldpmdm-history) | Das Referenzarchitekturdiagramm wurde zuerst veröffentlicht. | 7. Oktober 2022 | 

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