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# Faire correspondre les données d’entrée à l’aide d’un flux de travail de mise en relation
Un *flux de travail de correspondance* est une tâche de traitement des données qui combine et compare les données provenant de différentes sources d'entrée et détermine quels enregistrements correspondent en fonction de différentes techniques de correspondance. Résolution des entités AWS lit vos données à partir des emplacements que vous avez spécifiés, trouve des correspondances entre les enregistrements et attribue un [identifiant de correspondance](glossary.md#match-id-defin) à chaque ensemble de données correspondant.
Le schéma suivant explique comment créer un flux de travail correspondant.
![\[A summary of the four steps to create a matching workflow in Résolution des entités AWS\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/HIW-Matching-Workflow.png)
**Topics**
+ [Types de flux de travail correspondants](#matching-workflow-types)
+ [Options de sortie de données](#data-output-options)
+ [Résultats du flux de travail correspondants](#matching-workflow-results)
+ [Création d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles](creating-matching-workflow-rule-based.md)
+ [Création d'un flux de travail de correspondance basé sur le machine learning](create-matching-workflow-ml.md)
+ [Création d'un flux de travail de correspondance basé sur les services des fournisseurs](create-matching-workflow-provider.md)
+ [Modification d'un flux de travail correspondant](edit-matching-workflow.md)
+ [Supprimer un flux de travail correspondant](delete-matching-workflow.md)
+ [Modification ou génération d'un identifiant de correspondance pour un flux de travail de correspondance basé sur des règles](generate-match-id.md)
+ [Recherche d'un identifiant de match pour un flux de travail de correspondance basé sur des règles](find-match-id.md)
+ [Suppression d'enregistrements d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles ou basé sur le ML](delete-records.md)
+ [Résolution des problèmes liés aux workflows correspondants](troubleshooting.md)
## Types de flux de travail correspondants
Résolution des entités AWS prend en charge trois types de flux de travail correspondants :
Correspondance basée sur des règles
Utilise des règles configurables pour identifier les enregistrements correspondants en fonction de la correspondance exacte ou floue des champs spécifiés. Vous définissez les critères de correspondance, tels que les noms correspondants orthographiés de la même manière ou les adresses mises en forme différemment.
Correspondance par machine learning
Utilise des modèles d'apprentissage automatique pour identifier des enregistrements similaires, même lorsque les données présentent des variations, des erreurs ou des champs manquants. Cette approche permet de détecter des correspondances plus complexes que les correspondances basées sur des règles.
Correspondance basée sur les services des fournisseurs
Fait appel à des fournisseurs de données tiers pour enrichir et valider vos données avant leur mise en correspondance. Ce type de correspondance n'est pas compatible avec les résultats des profils clients Amazon Connect.
## Options de sortie de données
Résolution des entités AWS peut écrire des fichiers de sortie de données dans :
+ Un emplacement Amazon S3 que vous spécifiez
+ Profils clients Amazon Connect (pour la déduplication des données clients)
**Important**
L'exportation vers les profils clients Amazon Connect n'est pas compatible avec la mise en correspondance basée sur le fournisseur. Pour exporter vers Amazon Connect Customer Profiles, vous devez utiliser une correspondance basée sur des règles ou une correspondance basée sur le machine learning.
Vous pouvez l'utiliser Résolution des entités AWS pour hacher les données de sortie si vous le souhaitez, ce qui vous permet de garder le contrôle de vos données.
Le tableau suivant présente les trois types de flux de travail correspondants et leurs destinations de sortie prises en charge.
| Type correspondant | sortie S3 | Sortie des profils clients |
| --- | --- | --- |
| [basé sur des règles](creating-matching-workflow-rule-based.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui |
| [basé sur l'apprentissage automatique](create-matching-workflow-ml.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui |
| [basé sur les services du fournisseur](create-matching-workflow-provider.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)Non |
## Résultats du flux de travail correspondants
Après avoir créé et exécuté un flux de travail correspondant, vous pouvez consulter les résultats dans l'emplacement S3 que vous avez spécifié ou dans les profils clients Amazon Connect. Les flux de travail correspondants sont générés une IDs fois les données indexées.
Un flux de travail correspondant peut comporter plusieurs exécutions et les résultats (réussites ou erreurs) sont écrits dans un dossier portant le `jobId` nom.
Pour chaque exécution pour les destinations de sortie S3 :
+ La sortie de données contient à la fois un fichier pour les correspondances réussies et un fichier pour les erreurs
+ Les résultats positifs sont écrits `success` dans un dossier contenant plusieurs fichiers
+ Les erreurs sont enregistrées `error` dans un dossier contenant plusieurs champs
Pour chaque exécution pour les destinations de sortie des profils clients Amazon Connect :
+ Les dossiers clients dédupliqués sont envoyés directement à votre instance Amazon Connect
+ Vous pouvez consulter l'historique de vos dernières tâches dans la Résolution des entités AWS console
+ Les profils existants dans Amazon Connect ne sont pas inclus dans le processus de déduplication
Après avoir créé et exécuté un flux de travail de mise en correspondance, vous pouvez utiliser le résultat de la mise en [correspondance basée sur des règles](creating-matching-workflow-rule-based.md) ou de [l'apprentissage automatique (ML) comme entrée pour la mise](create-matching-workflow-ml.md) en [correspondance basée sur les services des fournisseurs](create-matching-workflow-provider.md) ou inversement pour répondre aux besoins de votre entreprise.
Par exemple, pour réduire les coûts d'abonnement des fournisseurs, vous pouvez d'abord exécuter une [correspondance basée sur des règles](creating-matching-workflow-rule-based.md) pour trouver des correspondances dans vos données. Vous pouvez ensuite envoyer un sous-ensemble d'enregistrements sans correspondance au jumelage basé sur les [services du fournisseur](create-matching-workflow-provider.md). Notez que si vous envisagez d'exporter vers des profils clients, vous devez utiliser uniquement des correspondances basées sur des règles ou sur l'apprentissage automatique.
Pour plus d'informations sur la résolution des erreurs, consultez[Résolution des problèmes liés aux workflows correspondants](troubleshooting.md).
# Création d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles
La *[correspondance basée sur des règles](glossary.md#rule-based-matching-defn)* est un ensemble hiérarchique de règles de correspondance en cascade, suggérées par Résolution des entités AWS, en fonction des données que vous saisissez et que vous pouvez entièrement configurer. Le flux de correspondance basé sur des règles vous permet de comparer des données en texte clair ou hachées pour trouver des correspondances exactes en fonction de critères que vous personnalisez.
Lorsqu'il Résolution des entités AWS trouve une correspondance entre deux ou plusieurs enregistrements de vos données, il attribue :
+ Un [identifiant de correspondance](glossary.md#match-id-defin) avec les enregistrements de l'ensemble de données correspondant
+ La [règle de correspondance](glossary.md#match-rule-defn) qui a généré la correspondance.
Lorsque vous créez un flux de travail de correspondance basé sur des règles dans Résolution des entités AWS, vous devez choisir un type de règle **simple** ou **avancé**. Le type de règle détermine la complexité des conditions de règle que vous pouvez créer. Vous ne pouvez pas modifier le type de règle après avoir créé le flux de travail.
Vous pouvez utiliser le tableau suivant pour comparer les deux **types de règles** et déterminer celle qui convient à votre cas d'utilisation.
**Tableau comparatif des types de règles**
| Cas d’utilisation | Type de règle avancé | Type de règle simple |
| --- |--- |--- |
| Mappages de schémas mappés one-to-one avec des types d'entrée | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | Non |
| --- |--- |--- |
| Mappage de schéma avec plusieurs colonnes de données mappées sur les mêmes types d'entrée | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) Non | Oui |
| --- |--- |--- |
| Supporte la correspondance exacte et floue | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | Non (correspondance exacte uniquement) |
| --- |--- |--- |
| Supporte les opérateurs AND, OR et parenthèses | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | Non (opérateur AND uniquement) |
| --- |--- |--- |
| Prend en charge les flux de travail | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | Oui |
| --- |--- |--- |
| Supporte les flux de travail incrémentiels | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Oui | Oui |
| --- |--- |--- |
| Supporte les workflows en temps réel | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)Non | Oui |
| --- |--- |--- |
| Supporte les workflows de mappage d'identité | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) Non | Oui |
| --- |--- |--- |
Après avoir déterminé le type de règle que vous souhaitez utiliser, utilisez les rubriques suivantes pour créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **avancé** ou **simple**.
**Topics**
+ [Création d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle avancée](rule-based-mw-advanced.md)
+ [Création d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle simple](rule-based-mw-simple.md)
# Création d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle avancée
**Conditions préalables**
Avant de créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles, vous devez :
1. Créez un mappage de schéma. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un mappage de schéma](create-schema-mapping.md).
1. Si vous utilisez les profils clients Amazon Connect comme destination de sortie, assurez-vous que les autorisations appropriées sont configurées.
La procédure suivante explique comment créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **avancée** à l'aide de la Résolution des entités AWS console ou de l'`CreateMatchingWorkflow`API.
------
#### [ Console ]
**Pour créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **avancée** à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Sur la page **des flux de travail correspondants**, dans le coin supérieur droit, choisissez **Créer un flux de travail correspondant**.
1. Pour **l'étape 1 : Spécifier les détails du flux de travail correspondants**, procédez comme suit :
1. Entrez un **nom de flux de travail correspondant** et une **description** facultative.
1. Pour la **saisie de données**, choisissez une **Région AWSAWS Glue ****base de données**, la **AWS Glue table**, puis le **mappage de schéma** correspondant.
Vous pouvez ajouter jusqu'à 19 entrées de données.
**Note**
Pour utiliser les règles **avancées**, vos mappages de schéma doivent répondre aux exigences suivantes :
Chaque champ de saisie doit être mappé à une clé de correspondance unique, sauf si les champs sont regroupés.
Si les champs de saisie sont regroupés, ils peuvent partager la même clé de correspondance.
Par exemple, le mappage de schéma suivant serait valide pour les règles **avancées** :
`firstName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }`
`lastName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }`
Dans ce cas, les `lastName` champs `firstName` et sont regroupés et partagent la même clé de correspondance de nom, ce qui est autorisé.
Passez en revue vos mappages de schéma et mettez-les à jour pour suivre cette règle de one-to-one correspondance, sauf si les champs sont correctement groupés, afin d'utiliser les règles **avancées**.
Si votre table de données comporte une colonne DELETE, le type du mappage du schéma doit être `String` et vous ne pouvez pas avoir de « `matchKey` et `groupName` ».
1. L'option **Normaliser les données** est sélectionnée par défaut afin que les entrées de données soient normalisées avant la mise en correspondance. Si vous ne souhaitez pas normaliser les données, désélectionnez l'option **Normaliser les données**.
**Note**
La normalisation n'est prise en charge que pour les scénarios suivants dans **Créer un mappage de schéma** :
Si les sous-types de **nom** suivants sont regroupés : **prénom**, **deuxième prénom, **nom**** de famille.
Si les sous-types d'**adresse** suivants sont regroupés **: adresse 1**, **adresse 2**, **adresse 3**, **ville**, **État**, **pays**, **code postal**.
Si les sous-types de **téléphone** suivants sont regroupés : **numéro de téléphone**, **code de pays du téléphone**.
1. Pour spécifier les autorisations **d'accès au service**, choisissez une option et prenez les mesures recommandées.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
1. (Facultatif) Pour activer les **balises** pour la ressource, choisissez **Ajouter une nouvelle balise**, puis entrez la paire ****clé/valeur****.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 2 : Choisissez la technique de correspondance** :
1. Pour **Méthode de correspondance**, choisissez Correspondance **basée sur des règles**.
1. Pour **Type de règle**, choisissez **Avancé**.
![\[Choisissez l'écran de technique de correspondance avec l'option de correspondance avancée basée sur des règles sélectionnée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-advanced.PNG)
1. Pour **Cadence de traitement**, sélectionnez l'une des options suivantes.
+ Choisissez **Manuel** pour exécuter un flux de travail à la demande pour une mise à jour groupée
+ Choisissez **Automatique** pour exécuter un flux de travail dès que de nouvelles données se trouvent dans votre compartiment S3
**Note**
Si vous choisissez **Automatique**, assurez-vous que EventBridge les notifications Amazon sont activées pour votre compartiment S3. Pour obtenir des instructions sur l'activation EventBridge d'Amazon à l'aide de la console S3, consultez la section [Activation d'Amazon EventBridge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html) *dans le guide de l'utilisateur Amazon S3*.
1. Pour les **règles de correspondance**, entrez un **nom de règle**, puis créez la **condition de règle** en choisissant les fonctions et les opérateurs de correspondance appropriés dans la liste déroulante en fonction de votre objectif.
Vous pouvez créer jusqu'à 25 règles.
**Vous devez combiner une fonction de correspondance floue (**Cosine**, **Levenshtein** ou **Soundex**) avec une fonction de correspondance **exacte** (Exact,) à l'aide de l'opérateur AND. **ExactManyToMany****
Vous pouvez utiliser le tableau suivant pour déterminer le type de fonction ou d'opérateur que vous souhaitez utiliser, en fonction de votre objectif.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
**Example Condition de règle qui correspond aux numéros de téléphone et aux e-mails**
Voici un exemple de condition de règle qui fait correspondre les enregistrements relatifs aux numéros de téléphone (clé de correspondance du **téléphone**) et aux adresses **e-mail (clé de correspondance de l'adresse e-mail**) :
`Exact(Phone,EmptyValues=Process) AND Levenshtein("Email address",2)`
![\[Exemple de condition de règle qui fait correspondre les enregistrements relatifs aux numéros de téléphone et aux adresses e-mail.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rule-condition-example.png)
La touche **Phone** Match utilise la fonction **Exact** matching pour faire correspondre des chaînes identiques. La touche **Phone** Match traite les valeurs vides lors de la correspondance à l'aide du modificateur **EmptyValues=Process**.
La clé de correspondance de l'**adresse e-mail** utilise la fonction de correspondance de **Levenshtein** pour faire correspondre les données aux fautes d'orthographe en utilisant le seuil de 2 par défaut de l'algorithme de distance de Levenshtein. La clé **Email** match n'utilise aucun modificateur facultatif.
L'opérateur **AND** combine la fonction de correspondance **exacte** et la fonction de correspondance **Levenshtein**.
**Example Condition de règle utilisée ExactManyToMany pour effectuer une correspondance par clé de correspondance**
Voici un exemple de condition de règle qui fait correspondre les enregistrements de trois champs d'adresse (clé de **HomeAddress**correspondance, clé de **BillingAddress**correspondance et clé de **ShippingAddress**correspondance) pour trouver des correspondances potentielles en vérifiant si certains d'entre eux ont des valeurs identiques.
L'`ExactManyToMany`opérateur évalue toutes les combinaisons possibles des champs d'adresse spécifiés pour identifier les correspondances exactes entre deux adresses ou plus. Par exemple, il détecterait si les adresses `HomeAddress` correspondent à ou si les trois adresses correspondent exactement. `BillingAddress` `ShippingAddress`
```
ExactManyToMany(HomeAddress, BillingAddress, ShippingAddress)
```
**Example Condition de règle utilisant le clustering**
Dans le mode Advanced Rule Based Matching avec conditions floues, le système regroupe d'abord les enregistrements en clusters sur la base de correspondances exactes. Une fois ces groupes initiaux formés, le système applique des filtres de correspondance floue pour identifier des correspondances supplémentaires au sein de chaque groupe. Pour des performances optimales, vous devez sélectionner des conditions de correspondance exactes en fonction de vos modèles de données afin de créer des clusters initiaux bien définis.
Voici un exemple de condition de règle qui combine plusieurs correspondances exactes avec une exigence de correspondance floue. Il utilise des `AND` opérateurs pour vérifier que les trois champs —`FullName`, Date de naissance (`DOB`) et `Address` — correspondent exactement entre les enregistrements. Il permet également des variations mineures dans le `InternalID` champ en utilisant une distance de Levenshtein de. `1` La distance de Levenshtein mesure le nombre minimum de modifications à caractère unique requises pour transformer une chaîne en une autre. Une distance de 1 signifie qu'il y aura une correspondance `InternalIDs` qui ne diffère que d'un caractère (comme une faute de frappe, une suppression ou une insertion). Cette combinaison de conditions permet d'identifier les enregistrements qui sont très susceptibles de représenter la même entité, même si l'identifiant présente de légères différences.
```
Exact(FullName) AND Exact(DOB) AND Exact(Address) and Levenshtein(InternalID, 1)
```
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour l'**étape 3 : Spécifier la sortie et le format des données** :
1. Pour la **destination et le format de sortie des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour la sortie des données et indiquez si le **format des données** sera des **données normalisées ou des données** **d'origine**.
1. Pour **le chiffrement**, si vous choisissez de **personnaliser les paramètres de chiffrement**, entrez l'ARN de la **AWS KMS clé**.
1. Affichez la **sortie générée par le système**.
1. Pour la **sortie de données**, choisissez les champs que vous souhaitez inclure, masquer ou masquer, puis prenez les mesures recommandées en fonction de vos objectifs.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 4 : révision et création** :
1. Passez en revue les sélections que vous avez effectuées lors des étapes précédentes et modifiez-les si nécessaire.
1. Choisissez **Créer et exécuter**.
Un message apparaît, indiquant que le flux de travail correspondant a été créé et que le travail a commencé.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, sous l'onglet **Mesures**, consultez les informations suivantes sous **Dernières mesures de travail** :
+ Le **Job ID**.
+ **État** **de la tâche de flux de travail correspondante : En **file d'attente**, **en cours**, **terminée**, échouée**
+ **Durée d'exécution de** la tâche de flux de travail.
+ Le nombre d'**enregistrements traités**.
+ Le nombre d'**enregistrements non traités**.
+ La **correspondance unique IDs générée**.
+ Le nombre d'**enregistrements en entrée**.
Vous pouvez également consulter les statistiques des tâches correspondant aux tâches de flux de travail précédemment exécutées dans l'**historique des tâches**.
1. Une fois la tâche de flux de travail correspondante **terminée (le **statut** est terminé**), vous pouvez accéder à l'onglet **Sortie de données**, puis sélectionner votre **site Amazon S3** pour afficher les résultats.
1. (Type de traitement **manuel** uniquement) Si vous avez créé un flux de travail de **correspondance basé sur des règles** avec le type de traitement **manuel**, vous pouvez exécuter le flux de travail correspondant à tout moment en choisissant **Exécuter le flux de travail sur la page des détails du** flux de travail correspondant.
1. (Type de traitement **automatique** uniquement) Si votre table de données comporte une colonne DELETE, alors :
+ Les enregistrements définis sur *true* la colonne DELETE sont supprimés.
+ Les enregistrements définis sur *false* la colonne DELETE sont ingérés dans S3.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étape 1 : préparer des tableaux de données de première partie](prepare-input-data.md#prepare-first-party-tables).
------
#### [ API ]
**Pour créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **avancée** à l'aide de l'API**
**Note**
Par défaut, le flux de travail utilise un traitement standard (par lots). Pour utiliser le traitement incrémentiel (automatique), vous devez le configurer de manière explicite.
1. Ouvrez un terminal ou une invite de commande pour effectuer la demande d'API.
1. Créez une requête POST pour le point de terminaison suivant :
```
/matchingworkflows
```
1. Dans l'en-tête de la demande, définissez le type de contenu sur application/json.
**Note**
Pour obtenir la liste complète des langages de programmation pris en charge, consultez la *[référence des Résolution des entités AWS API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*.
1. Pour le corps de la demande, fournissez les paramètres JSON obligatoires suivants :
```
{
"description": "string",
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "string"
},
"inputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"inputSourceARN": "string",
"schemaName": "string"
}
],
"outputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"KMSArn": "string",
"output": [
{
"hashed": boolean,
"name": "string"
}
],
"outputS3Path": "string"
}
],
"resolutionTechniques": {
"providerProperties": {
"intermediateSourceConfiguration": {
"intermediateS3Path": "string"
},
"providerConfiguration": JSON value,
"providerServiceArn": "string"
},
"resolutionType": "RULE_MATCHING",
"ruleBasedProperties": {
"attributeMatchingModel": "string",
"matchPurpose": "string",
"rules": [
{
"matchingKeys": [ "string" ],
"ruleName": "string"
}
]
},
"ruleConditionProperties": {
"rules": [
{
"condition": "string",
"ruleName": "string"
}
]
}
},
"roleArn": "string",
"tags": {
"string" : "string"
},
"workflowName": "string"
}
```
Où :
+ `workflowName`(obligatoire) — Doit être unique et correspondre au modèle [a-za-Z\$10-9-] \$1
+ `inputSourceConfig`(obligatoire) — Liste des configurations de 1 à 20 sources d'entrée
+ `outputSourceConfig`(obligatoire) — Exactement une configuration de source de sortie
+ `resolutionTechniques`(obligatoire) — Défini sur « RULE\$1MATCHING » comme type de résolution pour la correspondance basée sur des règles
+ `roleArn`(obligatoire) — ARN du rôle IAM pour l'exécution du flux de travail
+ `ruleConditionProperties`(obligatoire) — Liste des conditions de règle et nom de la règle correspondante.
Les paramètres facultatifs incluent :
+ `description`— Jusqu'à 255 caractères
+ `incrementalRunConfig`— Configuration du type d'exécution incrémentielle
+ `tags`— Jusqu'à 200 paires clé-valeur
1. (Facultatif) Pour utiliser le traitement incrémentiel au lieu du traitement standard (par lots) par défaut, ajoutez le paramètre suivant au corps de la demande :
```
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "AUTOMATIC"
}
```
1. Envoyez la demande .
1. En cas de succès, vous recevrez une réponse avec le code d'état 200 et un corps JSON contenant :
```
{
"workflowArn": "string",
"workflowName": "string",
// Plus all configured workflow details
}
```
1. Si l'appel échoue, l'un des messages d'erreur suivants peut s'afficher :
+ 400 — ConflictException si le nom du flux de travail existe déjà
+ 400 — ValidationException si l'entrée échoue à la validation
+ 402 — ExceedsLimitException si les limites du compte sont dépassées
+ 403 — AccessDeniedException si vous ne disposez pas d'un accès suffisant
+ 429 — ThrottlingException si la demande a été limitée
+ 500 — en InternalServerException cas de panne du service interne
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# Création d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle simple
**Conditions préalables**
Avant de créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles, vous devez :
1. Créez un mappage de schéma. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un mappage de schéma](create-schema-mapping.md).
1. Si vous utilisez les profils clients Amazon Connect comme destination de sortie, assurez-vous que les autorisations appropriées sont configurées.
La procédure suivante explique comment créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **simple** à l'aide de la Résolution des entités AWS console ou de l'`CreateMatchingWorkflow`API.
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#### [ Console ]
**Pour créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **simple** à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Sur la page **des flux de travail correspondants**, dans le coin supérieur droit, choisissez **Créer un flux de travail correspondant**.
1. Pour **l'étape 1 : Spécifier les détails du flux de travail correspondants**, procédez comme suit :
1. Entrez un **nom de flux de travail correspondant** et une **description** facultative.
1. Pour la **saisie de données**, choisissez une **Région AWSAWS Glue ****base de données**, la **AWS Glue table**, puis le **mappage de schéma** correspondant.
Vous pouvez ajouter jusqu'à 19 entrées de données.
1. L'option **Normaliser les données** est sélectionnée par défaut afin que les entrées de données soient normalisées avant la mise en correspondance. Si vous ne souhaitez pas normaliser les données, désélectionnez l'option **Normaliser les données**.
**Note**
La normalisation n'est prise en charge que pour les scénarios suivants dans **Créer un mappage de schéma** :
Si les sous-types de **nom** suivants sont regroupés : **prénom**, **deuxième prénom, **nom**** de famille.
Si les sous-types d'**adresse** suivants sont regroupés **: adresse 1**, **adresse 2**, **adresse 3**, **ville**, **État**, **pays**, **code postal**.
Si les sous-types de **téléphone** suivants sont regroupés : **numéro de téléphone**, **code de pays du téléphone**.
1. Pour spécifier les autorisations **d'accès au service**, choisissez une option et prenez les mesures recommandées.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
1. (Facultatif) Pour activer les **balises** pour la ressource, choisissez **Ajouter une nouvelle balise**, puis entrez la paire ****clé/valeur****.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 2 : Choisissez la technique de correspondance** :
1. Pour **Méthode de correspondance**, choisissez Correspondance **basée sur des règles**.
1. Pour **Type de règle**, choisissez **Simple**.
![\[Choisissez l'écran de technique de correspondance avec l'option de correspondance simple basée sur des règles sélectionnée.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-simple.PNG)
1. Pour **Cadence de traitement**, sélectionnez l'une des options suivantes.
+ Choisissez **Manuel** pour exécuter un flux de travail à la demande pour une mise à jour groupée
+ Choisissez **Automatique** pour exécuter un flux de travail dès que de nouvelles données se trouvent dans votre compartiment S3
**Note**
Si vous choisissez **Automatique**, assurez-vous que EventBridge les notifications Amazon sont activées pour votre compartiment S3. Pour obtenir des instructions sur l'activation EventBridge d'Amazon à l'aide de la console S3, consultez la section [Activation d'Amazon EventBridge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html) *dans le guide de l'utilisateur Amazon S3*.
1. (Facultatif) Pour **Index uniquement pour le mappage des identifiants**, vous pouvez choisir d'**activer** la possibilité d'indexer uniquement les données et de ne pas les générer IDs.
Par défaut, le flux de travail correspondant est généré une IDs fois les données indexées.
1. Pour les **règles de correspondance**, entrez un **nom de règle**, puis choisissez les **clés de correspondance** pour cette règle.
Vous pouvez créer jusqu'à 15 règles et appliquer jusqu'à 15 clés de correspondance différentes à vos règles pour définir des critères de correspondance.
![\[Interface de règles de correspondance avec des champs permettant de saisir le nom de la règle et de sélectionner les clés de correspondance.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rules.PNG)
1. Pour le **type de comparaison**, choisissez l'une des options suivantes en fonction de votre objectif.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
![\[Options de type de comparaison : plusieurs champs de saisie pour trouver des correspondances entre les données stockées dans plusieurs champs, ou champ de saisie unique pour limiter la comparaison au sein d'un champ.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/comparison-type.PNG)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour l'**étape 3 : Spécifier la sortie et le format des données** :
1. Pour la **destination et le format de sortie des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour la sortie des données et indiquez si le **format des données** sera des **données normalisées ou des données** **d'origine**.
1. Pour **le chiffrement**, si vous choisissez de **personnaliser les paramètres de chiffrement**, entrez l'ARN de la **AWS KMS clé**.
1. Affichez la **sortie générée par le système**.
1. Pour la **sortie de données**, choisissez les champs que vous souhaitez inclure, masquer ou masquer, puis prenez les mesures recommandées en fonction de vos objectifs.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 4 : révision et création** :
1. Passez en revue les sélections que vous avez effectuées lors des étapes précédentes et modifiez-les si nécessaire.
1. Choisissez **Créer et exécuter**.
Un message apparaît, indiquant que le flux de travail correspondant a été créé et que le travail a commencé.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, sous l'onglet **Mesures**, consultez les informations suivantes sous **Dernières mesures de travail** :
+ Le **Job ID**.
+ **État** **de la tâche de flux de travail correspondante : En **file d'attente**, **en cours**, **terminée**, échouée**
+ **Durée d'exécution de** la tâche de flux de travail.
+ Le nombre d'**enregistrements traités**.
+ Le nombre d'**enregistrements non traités**.
+ La **correspondance unique IDs générée**.
+ Le nombre d'**enregistrements en entrée**.
Vous pouvez également consulter les statistiques des tâches correspondant aux tâches de flux de travail précédemment exécutées dans l'**historique des tâches**.
1. Une fois la tâche de flux de travail correspondante **terminée (le **statut** est terminé**), vous pouvez accéder à l'onglet **Sortie de données**, puis sélectionner votre **site Amazon S3** pour afficher les résultats.
1. (Type de traitement **manuel** uniquement) Si vous avez créé un flux de travail de **correspondance basé sur des règles** avec le type de traitement **manuel**, vous pouvez exécuter le flux de travail correspondant à tout moment en choisissant **Exécuter le flux de travail** sur la page des détails du flux de travail correspondant.
------
#### [ API ]
**Pour créer un flux de travail de correspondance basé sur des règles avec le type de règle **simple** à l'aide de l'API**
**Note**
Par défaut, le flux de travail utilise un traitement standard (par lots). Pour utiliser le traitement incrémentiel (automatique), vous devez le configurer de manière explicite.
1. Ouvrez un terminal ou une invite de commande pour effectuer la demande d'API.
1. Créez une requête POST pour le point de terminaison suivant :
```
/matchingworkflows
```
1. Dans l'en-tête de la demande, définissez le type de contenu sur application/json.
**Note**
Pour obtenir la liste complète des langages de programmation pris en charge, consultez la *[référence des Résolution des entités AWS API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*.
1. Pour le corps de la demande, fournissez les paramètres JSON obligatoires suivants :
```
{
"description": "string",
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "string"
},
"inputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"inputSourceARN": "string",
"schemaName": "string"
}
],
"outputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"KMSArn": "string",
"output": [
{
"hashed": boolean,
"name": "string"
}
],
"outputS3Path": "string"
}
],
"resolutionTechniques": {
"providerProperties": {
"intermediateSourceConfiguration": {
"intermediateS3Path": "string"
},
"providerConfiguration": JSON value,
"providerServiceArn": "string"
},
"resolutionType": "RULE_MATCHING",
"ruleBasedProperties": {
"attributeMatchingModel": "string",
"matchPurpose": "string",
"rules": [
{
"matchingKeys": [ "string" ],
"ruleName": "string"
}
]
},
"ruleConditionProperties": {
"rules": [
{
"condition": "string",
"ruleName": "string"
}
]
}
},
"roleArn": "string",
"tags": {
"string" : "string"
},
"workflowName": "string"
}
```
Où :
+ `workflowName`(obligatoire) — Doit être unique et correspondre au modèle [a-za-Z\$10-9-] \$1
+ `inputSourceConfig`(obligatoire) — Liste des configurations de 1 à 20 sources d'entrée
+ `outputSourceConfig`(obligatoire) — Exactement une configuration de source de sortie
+ `resolutionTechniques`(obligatoire) — Réglé sur « RULE\$1MATCHING » pour une correspondance basée sur des règles
+ `roleArn`(obligatoire) — ARN du rôle IAM pour l'exécution du flux de travail
+ `ruleConditionProperties`(obligatoire) — Liste des conditions de règle et nom de la règle correspondante.
Les paramètres facultatifs incluent :
+ `description`— Jusqu'à 255 caractères
+ `incrementalRunConfig`— Configuration du type d'exécution incrémentielle
+ `tags`— Jusqu'à 200 paires clé-valeur
1. (Facultatif) Pour utiliser le traitement incrémentiel au lieu du traitement standard (par lots) par défaut, ajoutez le paramètre suivant au corps de la demande :
```
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "AUTOMATIC"
}
```
1. Envoyez la demande .
1. En cas de succès, vous recevrez une réponse avec le code d'état 200 et un corps JSON contenant :
```
{
"workflowArn": "string",
"workflowName": "string",
// Plus all configured workflow details
}
```
1. Si l'appel échoue, l'un des messages d'erreur suivants peut s'afficher :
+ 400 — ConflictException si le nom du flux de travail existe déjà
+ 400 — ValidationException si l'entrée échoue à la validation
+ 402 — ExceedsLimitException si les limites du compte sont dépassées
+ 403 — AccessDeniedException si vous ne disposez pas d'un accès suffisant
+ 429 — ThrottlingException si la demande a été limitée
+ 500 — en InternalServerException cas de panne du service interne
------
# Création d'un flux de travail de correspondance basé sur le machine learning
La mise en *[correspondance basée sur l'apprentissage automatique](glossary.md#ml-matching-defn)* est un processus prédéfini qui tente de faire correspondre les enregistrements à toutes les données que vous saisissez. Le flux de travail de correspondance basé sur l'apprentissage automatique vous permet de comparer des données en texte clair pour trouver un large éventail de correspondances à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique.
**Note**
Le modèle d'apprentissage automatique ne prend pas en charge la comparaison de données hachées.
Lorsqu'il Résolution des entités AWS trouve une correspondance entre deux ou plusieurs enregistrements de vos données, il attribue :
+ Un [identifiant de correspondance](glossary.md#match-id-defin) avec les enregistrements de l'ensemble de données correspondant
+ Le pourcentage du [niveau de confiance](glossary.md#confidence-level-defn) du match.
Vous pouvez utiliser le résultat d'un flux de travail de correspondance basé sur le ML comme entrée pour le rapprochement des fournisseurs de services de données, ou vice-versa pour atteindre vos objectifs spécifiques. Par exemple, vous pouvez exécuter une correspondance basée sur le ML pour trouver d'abord des correspondances entre vos sources de données sur vos propres enregistrements. Si un sous-ensemble n'a pas été mis en correspondance, vous pouvez ensuite exécuter une [correspondance basée sur le service du fournisseur](create-matching-workflow-provider.md) pour trouver des correspondances supplémentaires.
**Conditions préalables**
Avant de créer un flux de travail de correspondance basé sur le ML, vous devez :
1. Créez un mappage de schéma. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un mappage de schéma](create-schema-mapping.md).
1. Si vous utilisez les profils clients Amazon Connect comme destination de sortie, assurez-vous que les autorisations appropriées sont configurées.
**Pour créer un flux de travail de correspondance basé sur le ML :**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Sur la page **des flux de travail correspondants**, dans le coin supérieur droit, choisissez **Créer un flux de travail correspondant**.
1. Pour **l'étape 1 : Spécifier les détails du flux de travail correspondants**, procédez comme suit :
1. Entrez un **nom de flux de travail correspondant** et une **description** facultative.
1. Pour la **saisie de données**, choisissez une **Région AWSAWS Glue ****base de données**, la **AWS Glue table**, puis le **mappage de schéma** correspondant.
Vous pouvez ajouter jusqu'à 20 entrées de données.
1. L'option **Normaliser les données** est sélectionnée par défaut afin que les entrées de données soient normalisées avant la mise en correspondance. Si vous ne souhaitez pas normaliser les données, désélectionnez l'option **Normaliser les données**.
La correspondance basée sur l'apprentissage automatique ne fait que normaliser[Nom](glossary.md#normalization-ML-defn-name), [Téléphone](glossary.md#normalization-ML-defn-phone) et. [E-mail](glossary.md#normalization-ML-defn-email)
1. Pour spécifier les autorisations **d'accès au service**, choisissez une option et prenez les mesures recommandées.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html)
1. (Facultatif) Pour activer les **balises** pour la ressource, choisissez **Ajouter une nouvelle balise**, puis entrez la paire ****clé/valeur****.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 2 : Choisissez la technique de correspondance** :
1. Pour la **méthode de correspondance**, choisissez la correspondance **basée sur l'apprentissage automatique**.
![\[Résolution des entités AWS interface de création de flux de travail correspondante avec des options de correspondance basée sur des règles ou par apprentissage automatique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-machine-learning.PNG)
1. Pour **Processing cadence**, l'option **Manuel** est sélectionnée.
Cette option vous permet d'exécuter un flux de travail à la demande pour une mise à jour groupée.
**Note**
Le traitement automatique (incrémentiel) n'est pas pris en charge pour les flux de travail de correspondance basés sur l'apprentissage automatique.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour l'**étape 3 : Spécifier la sortie et le format des données** :
1. Pour la **destination et le format de sortie des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour la sortie des données et indiquez si le **format des données** sera des **données normalisées ou des données** **d'origine**.
1. Pour **le chiffrement**, si vous choisissez de **personnaliser les paramètres de chiffrement**, entrez l'ARN de la **AWS KMS clé**.
1. Affichez la **sortie générée par le système**.
1. Pour la **sortie de données**, choisissez les champs que vous souhaitez inclure, masquer ou masquer, puis prenez les mesures recommandées en fonction de vos objectifs.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 4 : révision et création** :
1. Passez en revue les sélections que vous avez effectuées lors des étapes précédentes et modifiez-les si nécessaire.
1. Choisissez **Créer et exécuter**.
Un message apparaît, indiquant que le flux de travail correspondant a été créé et que le travail a commencé.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, sous l'onglet **Mesures**, consultez les informations suivantes sous **Dernières mesures de travail** :
+ Le **Job ID**.
+ **État** **de la tâche de flux de travail correspondante : En **file d'attente**, **en cours**, **terminée**, échouée**
+ **Durée d'exécution de** la tâche de flux de travail.
+ Le nombre d'**enregistrements traités**.
+ Le nombre d'**enregistrements non traités**.
+ La **correspondance unique IDs générée**.
+ Le nombre d'**enregistrements en entrée**.
Vous pouvez également consulter les statistiques des tâches correspondant aux tâches de flux de travail précédemment exécutées dans l'**historique des tâches**.
1. Une fois la tâche de flux de travail correspondante **terminée (le **statut** est terminé**), vous pouvez accéder à l'onglet **Sortie de données**, puis sélectionner votre **site Amazon S3** pour afficher les résultats.
1. (Type de traitement **manuel** uniquement) Si vous avez créé un flux de travail de **correspondance basé sur le machine learning** avec le type de traitement **manuel**, vous pouvez exécuter le flux de travail correspondant à tout moment en choisissant **Exécuter le flux de travail** sur la page des détails du flux de travail correspondant.
# Création d'un flux de travail de correspondance basé sur les services des fournisseurs
La mise en *[correspondance basée sur les services du fournisseur](glossary.md#provider-service-matching)* vous permet de faire correspondre vos identifiants connus à votre fournisseur de services de données préféré.
Résolution des entités AWS prend actuellement en charge les services de fournisseurs de données suivants :
+ LiveRamp
+ TransUnion
+ Unified ID 2.0
Pour plus d'informations sur les services des fournisseurs pris en charge, consultez[Préparation de données d'entrée tierces](prepare-third-party-input-data.md).
Vous pouvez utiliser un abonnement public pour ces fournisseurs AWS Data Exchange ou négocier une offre privée directement avec le fournisseur de données. Pour plus d'informations sur la création d'un nouvel abonnement ou la réutilisation d'un abonnement existant auprès d'un fournisseur de services, consultez[Étape 1 : Abonnez-vous à un service fournisseur sur AWS Data Exchange](prepare-third-party-input-data.md#subscribe-provider-service).
Les sections suivantes décrivent comment créer un flux de travail de correspondance basé sur le fournisseur.
**Topics**
+ [Création d'un flux de travail correspondant avec LiveRamp](#create-mw-liveramp)
+ [Création d'un flux de travail correspondant avec TransUnion](#create-mw-transunion)
+ [Création d'un flux de travail correspondant avec UID 2.0](#create-mw-uid)
## Création d'un flux de travail correspondant avec LiveRamp
Le LiveRamp service fournit un identifiant appelé RAMPid. Le RamPid est l'un des plus couramment utilisés sur IDs les plateformes axées sur la demande pour créer une audience pour une campagne publicitaire. À l'aide d'un flux de travail correspondant avec LiveRamp, vous pouvez résoudre les adresses e-mail hachées en RAMPIDs.
**Note**
Résolution des entités AWS prend en charge l'attribution de RampID basée sur PII.
**Conditions préalables**
Avant de créer un flux de travail correspondant avec LiveRamp, vous devez :
1. Créez un mappage de schéma. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un mappage de schéma](create-schema-mapping.md).
1. Être abonné au LiveRamp service
1. Configurez les autorisations appropriées pour le compartiment de transfert de données Amazon S3 dans lequel vous souhaitez que la sortie du flux de travail correspondante soit temporairement écrite
Avant de créer un flux de travail de mappage d'identifiants avec LiveRamp, ajoutez les autorisations suivantes au compartiment de préparation des données S3.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::715724997226:root"
},
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectVersion",
"s3:DeleteObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::715724997226:root"
},
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:GetBucketPolicy",
"s3:ListBucketVersions",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
}
]
}
```
------
Remplacez chaque ** par vos propres informations.
| | |
| --- |--- |
| staging-bucket | Compartiment Amazon S3 qui stocke temporairement vos données lors de l'exécution d'un flux de travail basé sur les services d'un fournisseur. |
**Pour créer un flux de travail correspondant avec LiveRamp :**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Sur la page **des flux de travail correspondants**, dans le coin supérieur droit, choisissez **Créer un flux de travail correspondant**.
1. Pour **l'étape 1 : Spécifier les détails du flux de travail correspondants**, procédez comme suit :
1. Entrez un **nom de flux de travail correspondant** et une **description** facultative.
1. Pour la **saisie de données**, choisissez une **Région AWSAWS Glue ****base de données**, la **AWS Glue table**, puis le **mappage de schéma** correspondant.
Vous pouvez ajouter jusqu'à 20 entrées de données.
1. L'option **Normaliser les données** est sélectionnée par défaut afin que les entrées de données soient normalisées avant la mise en correspondance.
**Note**
La normalisation n'est prise en charge que pour les scénarios suivants dans **Créer un mappage de schéma** :
Si les sous-types de **nom** suivants sont regroupés : **prénom**, **deuxième prénom, **nom**** de famille.
Si les sous-types d'**adresse** suivants sont regroupés : **adresse postale 1, adresse** **postale 2** : nom de l'**adresse postale 3, nom** de **la ville**, **État**, **pays**, **code postal**.
Si les sous-types de **téléphone** suivants sont regroupés : **numéro de téléphone**, **code de pays du téléphone**.
Si vous utilisez le processus de résolution par e-mail uniquement, désélectionnez l'option **Normaliser les données**, car seuls les e-mails hachés sont utilisés pour les données d'entrée.
1. Pour spécifier les autorisations **d'accès au service**, choisissez une option et prenez les mesures recommandées.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (Facultatif) Pour activer les **balises** pour la ressource, choisissez **Ajouter une nouvelle balise**, puis entrez la paire ****clé/valeur****.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 2 : Choisissez la technique de correspondance** :
1. Pour **Méthode de correspondance**, choisissez **Provider services**.
1. Pour les **services du fournisseur**, sélectionnez **LiveRamp**.
**Note**
Assurez-vous que le format et la normalisation de votre fichier d'entrée de données sont conformes aux directives du fournisseur de services.
Pour plus d'informations sur les directives de formatage des fichiers d'entrée pour le flux de travail correspondant, voir [Perform Identity Resolution Through ADX](https://docs.liveramp.com/identity/en/perform-identity-resolution-through-adx.html) dans la LiveRamp documentation.
1. Pour les **LiveRamp produits**, choisissez-en un dans la liste déroulante.
![\[Options de services du fournisseur avec le service du LiveRamp fournisseur sélectionné.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp.png)
**Note**
Si vous choisissez **Assignment PII,** vous devez fournir au moins une colonne sans identifiant lors de la résolution de l'entité. Par exemple, GENRE.
1. Pour **LiveRamp la configuration**, entrez un ARN du **gestionnaire d'ID client et un ARN** **du gestionnaire de secrets du** client.
![\[LiveRamp formulaire de configuration avec des champs pour l'ARN du gestionnaire d'ID client et l'ARN du gestionnaire de secrets client.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp-config.png)
1. Pour le **stockage des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour le stockage temporaire de vos données pendant leur traitement.
Vous devez être autorisé à transférer les données sur le **site Amazon S3**. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un rôle de travail dans le flux de travail pour Résolution des entités AWS](create-workflow-job-role.md).
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour l'**étape 3 : Spécifier les données de sortie** :
1. Pour la **destination et le format de sortie des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour la sortie des données et indiquez si le **format des données** sera des **données normalisées ou des données** **d'origine**.
1. Pour **le chiffrement**, si vous choisissez de **personnaliser les paramètres de chiffrement**, entrez l'ARN de la **AWS KMS clé**.
1. Affichez le **résultat LiveRamp généré**.
Il s'agit des informations supplémentaires générées par LiveRamp.
1. Pour la **sortie de données**, choisissez les champs que vous souhaitez inclure, masquer ou masquer, puis prenez les mesures recommandées en fonction de vos objectifs.
**Note**
Si vous avez choisi **LiveRamp**, en raison des filtres de LiveRamp confidentialité qui suppriment les informations personnelles identifiables (PII), certains champs afficheront l'état de **sortie** Non **disponible**.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
![\[Résolution des entités AWS Interface de création de flux de travail de mappage d'identifiants avec options permettant de spécifier l'emplacement de sortie des données.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/specify-data-output.PNG)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 4 : révision et création** :
1. Passez en revue les sélections que vous avez effectuées lors des étapes précédentes et modifiez-les si nécessaire.
1. Choisissez **Créer et exécuter**.
Un message apparaît, indiquant que le flux de travail correspondant a été créé et que le travail a commencé.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, sous l'onglet **Mesures**, consultez les informations suivantes sous **Dernières mesures de travail** :
+ Le **Job ID**.
+ **État** **de la tâche de flux de travail correspondante : En **file d'attente**, **en cours**, **terminée**, échouée**
+ **Durée d'exécution de** la tâche de flux de travail.
+ Le nombre d'**enregistrements traités**.
+ Le nombre d'**enregistrements non traités**.
+ La **correspondance unique IDs générée**.
+ Le nombre d'**enregistrements en entrée**.
Vous pouvez également consulter les statistiques des tâches correspondant aux tâches de flux de travail précédemment exécutées dans l'**historique des tâches**.
1. Une fois la tâche de flux de travail correspondante **terminée (le **statut** est terminé**), vous pouvez accéder à l'onglet **Sortie de données**, puis sélectionner votre **site Amazon S3** pour afficher les résultats.
## Création d'un flux de travail correspondant avec TransUnion
Si vous êtes abonné au TransUnion service, vous pouvez améliorer la compréhension des clients en reliant, en mettant en correspondance et en améliorant les dossiers relatifs aux clients stockés sur des canaux disparates à l'aide de clés électroniques personnelles TransUnion et domestiques et de plus de 200 attributs de données.
Le TransUnion service fournit des identifiants appelés « TransUnion individu » et « ménage IDs ». TransUnion permet d'attribuer un identifiant (également appelé encodage) à des identifiants connus tels que le nom, l'adresse, le numéro de téléphone et l'adresse e-mail.
**Conditions préalables**
Avant de créer un flux de travail correspondant avec LiveRamp, vous devez :
1. Créez un mappage de schéma. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un mappage de schéma](create-schema-mapping.md).
1. Être abonné au TransUnion service
1. Configurez les autorisations appropriées pour le compartiment de transfert de données Amazon S3 dans lequel vous souhaitez que la sortie du flux de travail correspondante soit temporairement écrite
Avant de créer un flux de travail correspondant avec TransUnion, ajoutez les autorisations suivantes au compartiment de préparation des données S3.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::381491956555:root"
},
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectVersion",
"s3:DeleteObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::381491956555:root"
},
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:GetBucketPolicy",
"s3:ListBucketVersions",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
}
]
}
```
------
Remplacez chaque ** par vos propres informations.
| | |
| --- |--- |
| staging-bucket | Compartiment Amazon S3 qui stocke temporairement vos données lors de l'exécution d'un flux de travail basé sur les services d'un fournisseur. |
**Pour créer un flux de travail correspondant avec TransUnion :**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Sur la page **des flux de travail correspondants**, dans le coin supérieur droit, choisissez **Créer un flux de travail correspondant**.
1. Pour **l'étape 1 : Spécifier les détails du flux de travail correspondants**, procédez comme suit :
1. Entrez un **nom de flux de travail correspondant** et une **description** facultative.
1. Pour la **saisie de données**, choisissez une **Région AWSAWS Glue ****base de données**, la **AWS Glue table**, puis le **mappage de schéma** correspondant.
Vous pouvez ajouter jusqu'à 20 entrées de données.
1. L'option **Normaliser les données** est sélectionnée par défaut afin que les entrées de données soient normalisées avant la mise en correspondance. Si vous ne souhaitez pas normaliser les données, désélectionnez l'option **Normaliser les données**.
**Note**
La normalisation n'est prise en charge que pour les scénarios suivants dans **Créer un mappage de schéma** :
Si les sous-types de **nom** suivants sont regroupés : **prénom**, **deuxième prénom, **nom**** de famille.
Si les sous-types d'**adresse** suivants sont regroupés : **adresse postale 1, adresse** **postale 2** : nom de l'**adresse postale 3, nom** de **la ville**, **État**, **pays**, **code postal**.
Si les sous-types de **téléphone** suivants sont regroupés : **numéro de téléphone**, **code de pays du téléphone**.
1. Pour spécifier les autorisations **d'accès au service**, choisissez une option et prenez les mesures recommandées.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (Facultatif) Pour activer les **balises** pour la ressource, choisissez **Ajouter une nouvelle balise**, puis entrez la paire ****clé/valeur****.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 2 : Choisissez la technique de correspondance** :
1. Pour **Méthode de correspondance**, choisissez **Provider services**.
1. Pour les **services du fournisseur**, sélectionnez **TransUnion**.
**Note**
Assurez-vous que le format et la normalisation de votre fichier d'entrée de données sont conformes aux directives du fournisseur de services.
![\[Options de services du fournisseur avec le service du TransUnion fournisseur sélectionné.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-transunion.PNG)
1. Pour le **stockage des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour le stockage temporaire de vos données pendant leur traitement.
Vous devez être autorisé à transférer les données sur le **site Amazon S3**. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un rôle de travail dans le flux de travail pour Résolution des entités AWS](create-workflow-job-role.md).
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour l'**étape 3 : Spécifier les données de sortie** :
1. Pour la **destination et le format de sortie des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour la sortie des données et indiquez si le **format des données** sera des **données normalisées ou des données** **d'origine**.
1. Pour **le chiffrement**, si vous choisissez de **personnaliser les paramètres de chiffrement**, entrez l'ARN de la **AWS KMS clé**.
1. Affichez le **résultat TransUnion généré**.
Il s'agit des informations supplémentaires générées par TransUnion.
1. Pour la **sortie de données**, choisissez les champs que vous souhaitez inclure, masquer ou masquer, puis prenez les mesures recommandées en fonction de vos objectifs.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. Pour la **sortie générée par le système**, affichez tous les champs inclus.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 4 : révision et création** :
1. Passez en revue les sélections que vous avez effectuées lors des étapes précédentes et modifiez-les si nécessaire.
1. Choisissez **Créer et exécuter**.
Un message apparaît, indiquant que le flux de travail correspondant a été créé et que le travail a commencé.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, sous l'onglet **Mesures**, consultez les informations suivantes sous **Dernières mesures de travail** :
+ Le **Job ID**.
+ **État** **de la tâche de flux de travail correspondante : En **file d'attente**, **en cours**, **terminée**, échouée**
+ **Durée d'exécution de** la tâche de flux de travail.
+ Le nombre d'**enregistrements traités**.
+ Le nombre d'**enregistrements non traités**.
+ La **correspondance unique IDs générée**.
+ Le nombre d'**enregistrements en entrée**.
Vous pouvez également consulter les statistiques des tâches correspondant aux tâches de flux de travail précédemment exécutées dans l'**historique des tâches**.
1. Une fois la tâche de flux de travail correspondante **terminée (le **statut** est terminé**), vous pouvez accéder à l'onglet **Sortie de données**, puis sélectionner votre **site Amazon S3** pour afficher les résultats.
## Création d'un flux de travail correspondant avec UID 2.0
Si vous êtes abonné au service Unified ID 2.0, vous pouvez activer des campagnes publicitaires avec une identité déterministe et vous appuyer sur l'interopérabilité avec de nombreux UID2 participants actifs au sein de l'écosystème publicitaire. Pour plus d'informations, consultez la section [Présentation d'Unified ID 2.0]( https://unifiedid.com/docs/intro).
Le service Unified ID 2.0 fournit un UID 2 brut, qui est utilisé pour créer des campagnes publicitaires sur la plateforme The Trade Desk. L'UID 2.0 est généré à l'aide d'un framework open source.
Dans un flux de travail, vous pouvez utiliser l'un **Email Address** ou l'autre ou **Phone number** pour UID2 la génération brute, mais pas les deux. Si les deux sont présents dans le mappage du schéma, le flux de travail **Phone number** choisira le champ qui deviendra un champ direct. **Email Address** Pour prendre en charge les deux, créez un nouveau mappage de schéma où **Phone number** il est mappé mais **Email Address** pas mappé. Créez ensuite un deuxième flux de travail à l'aide de ce nouveau mappage de schéma.
**Note**
UID2s Les produits bruts sont créés en ajoutant des sels provenant de seaux à sel qui sont alternés environ une fois par an, ce qui permet de UID2 faire également tourner le brut avec celui-ci. Par conséquent, il est recommandé d'actualiser le RAW UID2s tous les jours. Pour plus d'informations, consultez [https://unifiedid.com/docs/how-often-should-uidgetting-started/gs-faqs\$1](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-faqs#how-often-should-uid2s-be-refreshed-for-incremental-updates) 2 -incremental-updates. s-be-refreshed-for
**Conditions préalables**
Avant de créer un flux de travail correspondant avec UID 2.0, vous devez :
1. Créez un mappage de schéma. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Création d'un mappage de schéma](create-schema-mapping.md).
1. Être abonné au service UID 2.0
**Pour créer un flux de travail correspondant avec UID 2.0 :**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Sur la page **des flux de travail correspondants**, dans le coin supérieur droit, choisissez **Créer un flux de travail correspondant**.
1. Pour **l'étape 1 : Spécifier les détails du flux de travail correspondants**, procédez comme suit :
1. Entrez un **nom de flux de travail correspondant** et une **description** facultative.
1. Pour la **saisie de données**, choisissez une **Région AWSAWS Glue ****base de données**, la **AWS Glue table**, puis le **mappage de schéma** correspondant.
Vous pouvez ajouter jusqu'à 20 entrées de données.
1. Laissez l'option **Normaliser les données** sélectionnée afin que les entrées de données (**Email Address**ou**Phone number**) soient normalisées avant la mise en correspondance.
Pour plus d'informations sur **Email Address** la normalisation, consultez la section [Normalisation des adresses e-mail](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#email-address-normalization) dans la documentation de l'UID 2.0.
Pour plus d'informations sur **Phone number** la normalisation, consultez la section [Normalisation des numéros de téléphone](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#phone-number-normalization) dans la documentation de l'UID 2.0.
1. Pour spécifier les autorisations **d'accès au service**, choisissez une option et prenez les mesures recommandées.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (Facultatif) Pour activer les **balises** pour la ressource, choisissez **Ajouter une nouvelle balise**, puis entrez la paire ****clé/valeur****.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 2 : Choisissez la technique de correspondance** :
1. Pour **Méthode de correspondance**, choisissez **Provider services**.
1. Pour les **services du fournisseur**, choisissez **Unified ID 2.0**.
![\[Options de services aux fournisseurs avec le service de fournisseur d'identification unifiée sélectionné.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-uid.PNG)
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour l'**étape 3 : Spécifier les données de sortie** :
1. Pour la **destination et le format de sortie des données**, choisissez l'**emplacement Amazon S3** pour la sortie des données et indiquez si le **format des données** sera des **données normalisées ou des données** **d'origine**.
1. Pour **le chiffrement**, si vous choisissez de **personnaliser les paramètres de chiffrement**, entrez l'ARN de la **AWS KMS clé**.
1. Affichez la **sortie générée par Unified ID 2.0**.
Il s'agit d'une liste de toutes les informations supplémentaires générées par l'UID 2.0
1. Pour la **sortie de données**, choisissez les champs que vous souhaitez inclure, masquer ou masquer, puis prenez les mesures recommandées en fonction de vos objectifs.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. Pour la **sortie générée par le système**, affichez tous les champs inclus.
1. Choisissez **Suivant**.
1. Pour **l'étape 4 : révision et création** :
1. Passez en revue les sélections que vous avez effectuées lors des étapes précédentes et modifiez-les si nécessaire.
1. Choisissez **Créer et exécuter**.
Un message apparaît, indiquant que le flux de travail correspondant a été créé et que le travail a commencé.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, sous l'onglet **Mesures**, consultez les informations suivantes sous **Dernières mesures de travail** :
+ Le **Job ID**.
+ **État** **de la tâche de flux de travail correspondante : En **file d'attente**, **en cours**, **terminée**, échouée**
+ **Durée d'exécution de** la tâche de flux de travail.
+ Le nombre d'**enregistrements traités**.
+ Le nombre d'**enregistrements non traités**.
+ La **correspondance unique IDs générée**.
+ Le nombre d'**enregistrements en entrée**.
Vous pouvez également consulter les statistiques des tâches correspondant aux tâches de flux de travail précédemment exécutées dans l'**historique des tâches**.
1. Une fois la tâche de flux de travail correspondante **terminée (le **statut** est terminé**), vous pouvez accéder à l'onglet **Sortie de données**, puis sélectionner votre **site Amazon S3** pour afficher les résultats.
# Modification d'un flux de travail correspondant
La modification du flux de travail correspondant vous permet de maintenir vos processus de résolution des entités up-to-date et de répondre aux exigences changeantes de votre organisation au fil du temps. Vous souhaiterez peut-être ajuster les critères de correspondance, les techniques ou les sorties de données afin d'améliorer la précision et l'efficacité du processus de résolution des entités. Si vous identifiez des problèmes ou des erreurs dans les résultats du flux de travail actuel, le fait de le modifier peut vous aider à diagnostiquer et à résoudre ces problèmes.
**Pour modifier un flux de travail correspondant :**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Choisissez le flux de travail correspondant.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, dans le coin supérieur droit, choisissez **Modifier le flux de travail**.
1. Sur la page **Spécifier les détails du flux de travail correspondant**, apportez les modifications nécessaires, puis choisissez **Suivant**.
1. Sur la page **Choisir une technique de correspondance**, apportez les modifications nécessaires, puis choisissez **Suivant**.
**Important**
Vous pouvez changer la **cadence de traitement** de **Manuel** à **Automatique**, mais une fois que vous l'avez changée en **Automatique**, vous ne pouvez pas la redéfinir en **Manuel**.
Si la **cadence de traitement** est déjà réglée sur **Automatique**, vous ne pouvez pas la modifier sur **Manuel**.
1. Sur la page **Spécifier les données de sortie**, apportez les modifications nécessaires, puis choisissez **Next**.
1. Sur la page **Réviser et enregistrer**, apportez les modifications nécessaires, puis choisissez **Enregistrer**.
# Supprimer un flux de travail correspondant
Si un flux de travail correspondant n'est plus utilisé ou est devenu obsolète, sa suppression peut vous aider à garder votre espace de travail organisé et épuré. Si vous avez développé un nouveau flux de travail amélioré qui remplace un ancien, la suppression de l'ancien peut vous permettre de n'utiliser que le plus grand nombre de up-to-date processus.
**Pour supprimer un flux de travail correspondant :**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Choisissez le flux de travail correspondant.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, dans le coin supérieur droit, choisissez **Supprimer**.
1. Confirmez la suppression, puis choisissez **Supprimer**.
# Modification ou génération d'un identifiant de correspondance pour un flux de travail de correspondance basé sur des règles
Un *identifiant de correspondance* est l'identifiant généré Résolution des entités AWS et appliqué à chaque ensemble d'enregistrements correspondants après l'exécution d'un flux de travail de correspondance. Cela fait partie des métadonnées de flux de travail correspondantes incluses dans la sortie.
Lorsque vous devez mettre à jour les enregistrements d'un client existant ou ajouter un nouveau client à votre ensemble de données, vous pouvez utiliser la Résolution des entités AWS console ou l'`GenerateMatchID`API. La modification d'un identifiant de correspondance existant permet de maintenir la cohérence lors de la mise à jour des informations client, tandis que la génération d'un nouvel identifiant de correspondance est nécessaire lorsque vous ajoutez des clients non identifiés à votre système.
**Note**
Des frais supplémentaires s'appliquent, que vous utilisiez la console ou l'API. Le type de traitement que vous choisissez affecte à la fois la précision et le temps de réponse de l'opération.
**Important**
Si vous révoquez Résolution des entités AWS les autorisations d'accès à votre compartiment S3 alors qu'une tâche est en cours, vous Résolution des entités AWS continuerez à traiter et à facturer la sortie des résultats vers S3, mais vous ne pourrez pas les transmettre à votre compartiment. Pour éviter ce problème, assurez-vous qu'il Résolution des entités AWS dispose des autorisations appropriées pour écrire dans votre compartiment S3 avant de démarrer une tâche. Si les autorisations sont révoquées pendant le traitement, Résolution des entités AWS tente de fournir à nouveau les résultats jusqu'à 30 jours après la fin de la tâche, une fois que vous avez rétabli les autorisations de bucket correctes.
La procédure suivante vous guide tout au long du processus de recherche ou de génération d'un identifiant de correspondance, de sélection d'un type de traitement et d'affichage des résultats.
------
#### [ Console ]
**Pour modifier ou générer un Match ID à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Choisissez le flux de travail de correspondance basé sur des règles qui a été traité (le **statut du Job** est **terminé**).
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, choisissez l' IDsonglet **Match**.
1. Choisissez **Modifier ou générer un identifiant de match**.
**Note**
L'option **Modifier ou générer un identifiant de correspondance** n'est disponible que pour les flux de travail correspondants utilisant la cadence de traitement **automatique**. Si vous avez sélectionné la cadence de traitement **manuel**, cette option apparaîtra inactive. Pour utiliser cette option, modifiez votre flux de travail afin d'utiliser la cadence de traitement **automatique**. Pour plus d'informations sur la modification des flux de travail, consultez[Modification d'un flux de travail correspondant](edit-matching-workflow.md).
1. Sélectionnez le **AWS Glue tableau** dans la liste déroulante.
S'il n'y a qu'une seule AWS Glue table dans le flux de travail, elle est sélectionnée par défaut.
1. Choisissez le **type de traitement**.
+ **Cohérent** : vous pouvez rechercher un identifiant de match existant ou générer et enregistrer un nouveau numéro de match immédiatement. Cette option offre la plus grande précision et le temps de réponse le plus lent.
+ **Contexte** (comme `EVENTUAL` dans l'API) — Vous pouvez rechercher un identifiant de match existant ou en générer un nouveau immédiatement. L'enregistrement mis à jour est enregistré en arrière-plan. Cette option a une réponse initiale rapide, les résultats complets étant disponibles ultérieurement dans S3.
+ **Génération rapide d'un identifiant** (comme `EVENTUAL_NO_LOOKUP` dans l'API) — Vous pouvez créer un nouvel identifiant de match sans en rechercher un existant. L'enregistrement mis à jour est enregistré en arrière-plan. Cette option offre la réponse la plus rapide. Il est recommandé uniquement pour les enregistrements uniques.
1. Pour les **attributs d'enregistrement**,
1. Entrez la **valeur** de l'**identifiant unique**.
1. Entrez une **valeur** pour chaque **clé de correspondance** qui correspondra aux enregistrements existants en fonction des règles configurées dans votre flux de travail.
1. Choisissez **Find match ID et enregistrez l'enregistrement**.
Un message de réussite apparaît, indiquant que le Match ID a été trouvé ou qu'un nouveau Match ID a été généré et que l'enregistrement a été enregistré.
1. Affichez l'ID de correspondance correspondant et la règle associée qui ont été enregistrés dans le flux de travail correspondant dans le message de réussite.
1. (Facultatif) Pour copier l'identifiant du match, choisissez **Copier**.
------
#### [ API ]
**Pour modifier ou générer un Match ID à l'aide de l'API**
**Note**
[Pour appeler cette API avec succès, vous devez d'abord avoir exécuté avec succès un flux de travail de correspondance basé sur des règles à l'aide de l'StartMatchingJob API.](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html)
Pour une liste complète des langages de programmation pris en charge, [consultez la section Voir aussi](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html#API_GenerateMatchId_SeeAlso) de l'[GenerateMatchID](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html).
1. Ouvrez un terminal ou une invite de commande pour effectuer la demande d'API.
1. Créez une requête POST pour le point de terminaison suivant :
```
/matchingworkflows/workflowName/generateMatches
```
1. Dans l'en-tête de la demande, définissez le type de contenu sur application/json.
1. Dans l'URI de demande, spécifiez votre`workflowName`.
Le `workflowName` must :
+ Comporter entre 1 et 255 caractères
+ Correspond au modèle [A-za-Z\$10-9-] \$1
1. Pour le corps de la requête, fournissez le code JSON suivant :
```
{
"processingType": "string",
"records": [
{
"inputSourceARN": "string",
"recordAttributeMap": {
"string" : "string"
},
"uniqueId": "string"
}
]
}
```
Où :
+ `processingType`(facultatif) - La valeur par défaut est. `CONSISTENT` Choisissez l'une des valeurs suivantes :
+ `CONSISTENT`- Pour une précision maximale avec un temps de réponse plus lent
+ `EVENTUAL`- Pour une réponse initiale plus rapide grâce au traitement en arrière-plan
+ `EVENTUAL_NO_LOOKUP`- Pour une réponse plus rapide lorsque les enregistrements sont connus pour être uniques
+ `records`(obligatoire) - Tableau contenant exactement un objet d'enregistrement
1. Envoyez la demande .
En cas de succès, vous recevrez une réponse avec le code d'état 200 et un corps JSON contenant :
```
{
"failedRecords": [
{
"errorMessage": "string",
"inputSourceARN": "string",
"uniqueId": "string"
}
],
"matchGroups": [
{
"matchId": "string",
"matchRule": "string",
"records": [
{
"inputSourceARN": "string",
"recordId": "string"
}
]
}
]
}
```
Si l'appel échoue, l'un des messages d'erreur suivants peut s'afficher :
+ 403 - AccessDeniedException si vous ne disposez pas d'un accès suffisant
+ 404 - ResourceNotFoundException si la ressource est introuvable
+ 429 - ThrottlingException si la demande a été limitée
+ 400 - ValidationException si la saisie échoue à la validation
+ 500 - en InternalServerException cas de panne du service interne
------
# Recherche d'un identifiant de match pour un flux de travail de correspondance basé sur des règles
Après avoir terminé un flux de travail de correspondance basé sur des règles, vous pouvez récupérer l'ID de correspondance et la règle associée pour chaque enregistrement traité. Ces informations vous aident à comprendre comment les enregistrements ont été mis en correspondance et quelles règles ont été appliquées. La procédure suivante explique comment accéder à ces données à l'aide de la Résolution des entités AWS console ou de l'`GetMatchID`API.
------
#### [ Console ]
**Pour rechercher un Match ID à l'aide de la console**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Choisissez le flux de travail de correspondance basé sur des règles qui a été traité (le **statut du Job** est **terminé**).
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, choisissez l' IDsonglet **Match**.
1. Choisissez **Rechercher l'identifiant du match**.
**Note**
L'option **Rechercher un identifiant de correspondance** n'est disponible que pour les flux de travail correspondants utilisant la cadence de traitement **automatique**. Si vous avez sélectionné la cadence de traitement **manuel**, cette option apparaîtra inactive. Pour utiliser cette option, modifiez votre flux de travail afin d'utiliser la cadence de traitement **automatique**. Pour plus d'informations sur la modification des flux de travail, consultez[Modification d'un flux de travail correspondant](edit-matching-workflow.md).
1. Effectuez l’une des actions suivantes :
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/entityresolution/latest/userguide/find-match-id.html)
1. Pour les **attributs d'enregistrement**, entrez la **valeur** d'une **clé de correspondance** existante pour rechercher chaque enregistrement existant.
**Astuce**
Entrez autant de valeurs que possible pour aider à trouver le Match ID.
1. L'option **Normaliser les données** est sélectionnée par défaut afin que les entrées de données soient normalisées avant la mise en correspondance. Si vous ne souhaitez pas normaliser les données, désélectionnez l'option **Normaliser les données**.
1. Si vous souhaitez consulter les règles de correspondance, développez la section **Afficher les règles de correspondance**.
1. Choisissez **Recherche**.
Un message de réussite apparaît, indiquant que le Match ID a été trouvé.
1. Affichez le Match ID correspondant et la règle associée qui ont été trouvés.
------
#### [ API ]
**Pour rechercher un Match ID à l'aide de l'API**
**Note**
[Pour appeler cette API avec succès, vous devez d'abord avoir exécuté avec succès un flux de travail de correspondance basé sur des règles à l'aide de l'StartMatchingJob API.](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html)
Pour obtenir la liste complète des langages de programmation pris en charge, [consultez la section Voir aussi](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html#API_GetMatchId_SeeAlso) de l'[API GetMatch ID](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html).
1. Ouvrez un terminal ou une invite de commande pour effectuer la demande d'API.
1. Créez une requête POST pour le point de terminaison suivant :
```
/matchingworkflows/workflowName/matches
```
1. Dans l'en-tête de la demande, définissez le type de contenu sur application/json.
1. Dans l'URI de demande, spécifiez votre`workflowName`.
Le `workflowName` must :
+ Comporter entre 1 et 255 caractères
+ Correspond au modèle [A-za-Z\$10-9-] \$1
1. Pour le corps de la requête, fournissez le code JSON suivant :
```
{
"applyNormalization": boolean,
"record": {
"string" : "string"
}
}
```
Où :
`applyNormalization`(facultatif) - Définissez sur `true` pour normaliser les attributs définis dans le schéma
`record`(obligatoire) - L'enregistrement pour lequel récupérer le Match ID
1. Envoyez la demande .
En cas de succès, vous recevrez une réponse avec le code d'état 200 et un corps JSON contenant :
```
{
"matchId": "string",
"matchRule": "string"
}
```
`matchId`Il s'agit de l'identifiant unique de ce groupe d'enregistrements correspondants et `matchRule` indique à quelle règle l'enregistrement correspond.
Si l'appel échoue, l'un des messages d'erreur suivants peut s'afficher :
+ 403 - AccessDeniedException si vous ne disposez pas d'un accès suffisant
+ 404 - ResourceNotFoundException si la ressource est introuvable
+ 429 - ThrottlingException si la demande a été limitée
+ 400 - ValidationException si la saisie échoue à la validation
+ 500 - en InternalServerException cas de panne du service interne
------
# Suppression d'enregistrements d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles ou basé sur le ML
Si vous devez respecter les réglementations relatives à la gestion des données, vous pouvez supprimer les enregistrements d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles ou basé sur le ML.
**Pour supprimer des enregistrements d'un flux de travail de correspondance basé sur des règles ou basé sur le ML**
1. Connectez-vous à la Résolution des entités AWS console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, sous **Workflows**, choisissez **Matching**.
1. Choisissez le flux de travail de correspondance basé sur des règles ou basé sur le ML.
1. Sur la page des détails du flux de travail correspondant, choisissez **Supprimer l'unique IDs** dans la liste déroulante **Actions**.
1. Entrez l'identifiant unique que vous souhaitez supprimer dans la IDs section **Unique**.
Vous pouvez saisir jusqu'à 10 uniques IDs.
1. Spécifiez la **source d'entrée** à partir de laquelle vous souhaitez supprimer l'unique IDs.
S'il n'existe qu'une seule **source d'entrée** pour le flux de travail, la **source d'entrée** est répertoriée par défaut.
Si vous ne spécifiez qu'une seule **source d'entrée**, IDs l'unique des autres sources d'entrée ne sera pas affectée.
1. Choisissez **Supprimer l'unique IDs**.
# Résolution des problèmes liés aux workflows correspondants
Utilisez les informations suivantes pour diagnostiquer et résoudre les problèmes courants que vous pouvez rencontrer lors de l'exécution de flux de travail correspondants.
## J'ai reçu un fichier d'erreur après avoir exécuté un flux de travail correspondant
### Cause courante
Un flux de travail correspondant peut comporter plusieurs exécutions et les résultats (réussites ou erreurs) sont écrits dans un dossier portant le `jobId` nom.
Les résultats positifs d'un flux de travail correspondant sont écrits `success` dans un dossier contenant plusieurs fichiers, et chaque fichier contient un sous-ensemble des enregistrements réussis.
Les erreurs associées à un flux de travail correspondant sont enregistrées `error` dans un dossier contenant plusieurs champs, chacun contenant un sous-ensemble des enregistrements d'erreurs.
Le fichier d'erreur peut être créé pour les raisons suivantes :
+ L'[identifiant unique](glossary.md#unique-id-defn) est le suivant :
+ null
+ manquant dans une ligne de données
+ absent d'un enregistrement de la table de données
+ répété dans une autre ligne de données du tableau de données
+ non précisé
+ pas unique au sein de la même source
+ pas unique parmi plusieurs sources
+ chevauchements entre les sources
+ dépasse 38 caractères (flux de travail de correspondance basé sur des règles uniquement)
+ L'un des champs du [mappage du schéma](glossary.md#schema-mapping-definition) inclut un nom réservé :
+ EmailAddress
+ InputSourceARN
+ MatchRule
+ Identifiant du match
+ HashingProtocol
+ ConfidenceLevel
+ Source
**Note**
Si l'enregistrement dans le fichier d'erreur est créé pour les raisons énumérées précédemment, vous êtes facturé, car cela entraîne des frais de traitement pour le service. Si l'enregistrement dans le fichier d'erreur est dû à une erreur interne du serveur, vous n'êtes pas débité.
### Résolution
**Pour résoudre ce problème**
1. Vérifiez si l'[identifiant unique](glossary.md#unique-id-defn) est valide.
Si l'[identifiant unique](glossary.md#unique-id-defn) n'est pas valide, mettez-le à jour dans votre table de données, enregistrez la nouvelle table de données, créez un nouveau mappage de schéma et réexécutez le flux de travail correspondant.
1. Vérifiez si l'un des champs du [mappage du schéma](glossary.md#schema-mapping-definition) inclut un nom réservé.
Si l'un des champs inclut un nom réservé, créez un nouveau mappage de schéma avec un nouveau nom et réexécutez le flux de travail correspondant.