View a markdown version of this page

Mencocokkan data input menggunakan alur kerja penyesuaian - Resolusi Entitas AWS
Jenis alur kerja yang cocokOpsi keluaran dataHasil alur kerja yang cocok

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mencocokkan data input menggunakan alur kerja penyesuaian

Alu r kerja pencocokan adalah pekerjaan pemrosesan data yang menggabungkan dan membandingkan data dari sumber input yang berbeda dan menentukan rekaman mana yang cocok berdasarkan teknik pencocokan yang berbeda. Resolusi Entitas AWS membaca data Anda dari lokasi yang Anda tentukan, menemukan kecocokan antar catatan, dan menetapkan ID Pen cocokan ke setiap kumpulan data yang cocok.

Diagram berikut merangkum cara membuat alur kerja yang cocok.

A summary of the four steps to create a matching workflow in Resolusi Entitas AWS

Topik

Jenis alur kerja yang cocok

Resolusi Entitas AWS mendukung tiga jenis alur kerja yang cocok:

Rule-based mencocokkan

Menggunakan aturan yang dapat dikonfigurasi untuk mengidentifikasi catatan yang cocok berdasarkan pencocokan yang tepat atau fuzzy dari bidang tertentu. Anda menentukan kriteria pencocokan, seperti nama yang cocok yang dieja dengan cara yang sama atau alamat yang diformat secara berbeda.

Pencocokan berbasis machine learning

Menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi catatan serupa, bahkan ketika data memiliki variasi, kesalahan, atau bidang yang hilang. Pendekatan ini dapat mendeteksi kecocokan yang lebih kompleks daripada pencocokan berbasis aturan.

Pencocokan berbasis layanan penyedia

Menggunakan penyedia data pihak ketiga untuk memperkaya dan memvalidasi data Anda sebelum mencocokkan. Jenis pencocokan ini tidak kompatibel dengan keluaran Connect Customer Profiles.

Opsi keluaran data

Resolusi Entitas AWS dapat menulis file output data ke:

  • Lokasi Amazon S3 yang Anda tentukan

  • Hubungkan Profil Pelanggan Pelanggan (untuk deduplikasi data pelanggan)

penting

Mengekspor ke Menghubungkan Profil Pelanggan tidak kompatibel dengan pencocokan berbasis penyedia. Untuk mengekspor ke Profil Pelanggan Hubungkan, Anda harus menggunakan pencocokan berbasis aturan atau pencocokan berbasis pembelajaran mesin.

Anda dapat menggunakannya Resolusi Entitas AWS untuk hash data keluaran jika diinginkan - membantu Anda mempertahankan kontrol atas data Anda.

Tabel berikut menunjukkan tiga jenis alur kerja yang cocok dan tujuan keluaran yang didukung.

Jenis pencocokan Keluaran S3 Output Profil Pelanggan
berbasis aturan Ya Ya
berbasis pembelajaran mesin Ya Ya
berbasis layanan penyedia Ya Tidak

Hasil alur kerja yang cocok

Setelah membuat dan menjalankan alur kerja yang cocok, Anda dapat melihat hasilnya di lokasi S3 yang Anda tentukan atau di Connect Customer Customer Profiles. Alur kerja yang cocok menghasilkan ID setelah data diindeks.

Alur kerja yang cocok dapat memiliki beberapa kali proses dan hasilnya (keberhasilan atau kesalahan) ditulis ke folder dengan nama jobId sebagai.

Untuk setiap proses untuk tujuan keluaran S3:

  • Output data berisi file untuk kecocokan yang berhasil dan file untuk kesalahan

  • Hasil yang berhasil ditulis ke success folder yang berisi beberapa file

  • Kesalahan ditulis ke error folder dengan beberapa bidang

Untuk setiap proses untuk tujuan keluaran Connect Customer Profiles:

  • Catatan pelanggan yang diduplikasi dikirim langsung ke instance Connect Customer Anda

  • Anda dapat melihat riwayat pekerjaan terbaru di Resolusi Entitas AWS konsol

  • Profil yang ada di Connect Customer tidak termasuk dalam proses deduplikasi

Setelah membuat dan menjalankan alur kerja pencocokan, Anda dapat menggunakan output pencoco kan berbasis aturan atau pencocokan pembelajaran mesin (ML) sebagai masukan ke pencocokan berbasis layanan penyedia atau sebaliknya untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda.

Misalnya, untuk menghemat biaya langganan penyedia, Anda dapat menjalankan pencocokan berbasis aturan terlebih dahulu untuk menemukan kecocokan pada data Anda. Kemudian, Anda dapat mengirim subset catatan yang tidak cocok ke pencocokan berbasis layanan penyedia. Perhatikan bahwa jika Anda berencana untuk mengekspor ke Profil Pelanggan, Anda harus menggunakan pencocokan berbasis aturan atau pembelajaran mesin saja.

Untuk informasi selengkapnya tentang pemecahan masalah kesalahan, lihatMemecahkan masalah alur kerja yang cocok.