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# Abbina i dati di input utilizzando un flusso di lavoro per il matching
Un *flusso di lavoro corrispondente* è un processo di elaborazione dei dati che combina e confronta i dati provenienti da diverse fonti di input e determina quali record corrispondono in base a diverse tecniche di abbinamento. AWS Entity Resolution legge i dati dalle posizioni specificate, trova le corrispondenze tra i record e assegna un [Match ID](glossary.md#match-id-defin) a ciascun set di dati corrispondente.
Il diagramma seguente riassume come creare un flusso di lavoro corrispondente.
![\[A summary of the four steps to create a matching workflow in AWS Entity Resolution\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/HIW-Matching-Workflow.png)
**Topics**
+ [Tipi di flussi di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-types)
+ [Opzioni di output dei dati](#data-output-options)
+ [Risultati del flusso di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-results)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole](creating-matching-workflow-rule-based.md)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato sull'apprendimento automatico](create-matching-workflow-ml.md)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato sui servizi del provider](create-matching-workflow-provider.md)
+ [Modifica di un flusso di lavoro corrispondente](edit-matching-workflow.md)
+ [Eliminazione di un flusso di lavoro corrispondente](delete-matching-workflow.md)
+ [Modifica o generazione di un Match ID per un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole](generate-match-id.md)
+ [Ricerca di un Match ID per un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole](find-match-id.md)
+ [Eliminazione di record da un flusso di lavoro corrispondente basato su regole o ML](delete-records.md)
+ [Risoluzione dei problemi relativi ai flussi di lavoro corrispondenti](troubleshooting.md)
## Tipi di flussi di lavoro corrispondenti
AWS Entity Resolution supporta tre tipi di flussi di lavoro corrispondenti:
Abbinamento basato su regole
Utilizza regole configurabili per identificare i record corrispondenti in base alla corrispondenza esatta o confusa di campi specificati. I criteri di corrispondenza vengono definiti dall'utente, ad esempio i nomi corrispondenti scritti in modo simile o gli indirizzi formattati in modo diverso.
Abbinamento basato sul machine learning
Utilizza modelli di apprendimento automatico per identificare record simili, anche quando i dati presentano variazioni, errori o campi mancanti. Questo approccio è in grado di rilevare corrispondenze più complesse rispetto alla corrispondenza basata su regole.
Abbinamento basato sui servizi del fornitore
Utilizza fornitori di dati di terze parti per arricchire e convalidare i dati prima della corrispondenza. Questo tipo di abbinamento non è compatibile con l'output dei profili dei clienti di Amazon Connect.
## Opzioni di output dei dati
AWS Entity Resolution può scrivere file di output di dati su:
+ Una posizione Amazon S3 specificata
+ Profili cliente Amazon Connect (per la deduplicazione dei dati dei clienti)
**Importante**
L'esportazione nei profili cliente di Amazon Connect non è compatibile con la corrispondenza basata sul provider. Per esportare in Amazon Connect Customer Profiles, devi utilizzare un abbinamento basato su regole o un abbinamento basato sull'apprendimento automatico.
Se lo desideri, puoi AWS Entity Resolution utilizzarlo per eseguire l'hash dei dati di output, aiutandoti a mantenere il controllo sui tuoi dati.
La tabella seguente mostra i tre tipi di flussi di lavoro corrispondenti e le relative destinazioni di output supportate.
| Tipo di corrispondenza | output S3 | Output dei profili dei clienti |
| --- | --- | --- |
| [basato su regole](creating-matching-workflow-rule-based.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì |
| [basato sull'apprendimento automatico](create-matching-workflow-ml.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì |
| [basato sui servizi del provider](create-matching-workflow-provider.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)No |
## Risultati del flusso di lavoro corrispondenti
Dopo aver creato ed eseguito un flusso di lavoro corrispondente, puoi visualizzare i risultati nella località S3 specificata o nei profili cliente Amazon Connect. I flussi di lavoro corrispondenti vengono generati IDs dopo l'indicizzazione dei dati.
Un workflow corrispondente può avere più esecuzioni e i risultati (successi o errori) vengono scritti in una cartella con il `jobId` nome.
Per ogni esecuzione per le destinazioni di output S3:
+ L'output dei dati contiene sia un file per le corrispondenze riuscite sia un file per gli errori
+ I risultati positivi vengono scritti in una `success` cartella contenente più file
+ Gli errori vengono scritti in una `error` cartella con più campi
Per ogni esecuzione per le destinazioni di output dei profili dei clienti Amazon Connect:
+ I record dei clienti deduplicati vengono inviati direttamente alla tua istanza Amazon Connect
+ Puoi visualizzare la cronologia delle tue attività lavorative recenti nella console AWS Entity Resolution
+ I profili esistenti in Amazon Connect non sono inclusi nel processo di deduplicazione
Dopo aver creato ed eseguito un flusso di lavoro corrispondente, puoi utilizzare l'output della [corrispondenza basata su regole](creating-matching-workflow-rule-based.md) o del [machine learning (ML) come input per la corrispondenza](create-matching-workflow-ml.md) [basata sui servizi del provider o viceversa](create-matching-workflow-provider.md) per soddisfare le tue esigenze aziendali.
Ad esempio, per risparmiare sui costi di abbonamento del provider, puoi innanzitutto eseguire la [corrispondenza basata su regole per trovare le corrispondenze](creating-matching-workflow-rule-based.md) nei tuoi dati. [Quindi, puoi inviare un sottoinsieme di record non corrispondenti alla corrispondenza basata sui servizi del provider.](create-matching-workflow-provider.md) Tieni presente che se prevedi di esportare in Customer Profiles, dovresti utilizzare solo la corrispondenza basata su regole o basata sull'apprendimento automatico.
Per ulteriori informazioni sulla risoluzione degli errori, vedere. [Risoluzione dei problemi relativi ai flussi di lavoro corrispondenti](troubleshooting.md)
# Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole
La *[corrispondenza basata su regole](glossary.md#rule-based-matching-defn)* è un insieme gerarchico di regole di corrispondenza a cascata, suggerite e basate sui dati che inserisci ed è completamente configurabile dall' AWS Entity Resolution utente. Il flusso di lavoro di abbinamento basato su regole consente di confrontare dati in chiaro o con hash per trovare corrispondenze esatte in base a criteri personalizzati.
Quando AWS Entity Resolution trova una corrispondenza tra due o più record nei dati, assegna:
+ Un [Match ID](glossary.md#match-id-defin) ai record nel set di dati corrispondente
+ La [regola Match](glossary.md#match-rule-defn) che ha generato la corrispondenza.
Quando crei un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole in AWS Entity Resolution, devi scegliere un tipo di regola **semplice** o **avanzato**. Il tipo di regola determina la complessità delle condizioni delle regole che è possibile creare. Non è possibile modificare il tipo di regola dopo aver creato il flusso di lavoro.
È possibile utilizzare la tabella seguente per confrontare i due **tipi di regole** e determinare quale si adatta al proprio caso d'uso.
**Tabella di confronto dei tipi di regole**
| Caso d’uso | Tipo di regola avanzata | Tipo di regola semplice |
| --- |--- |--- |
| Mappature dello schema mappate con i tipi di input one-to-one | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | No |
| --- |--- |--- |
| Mappatura dello schema con più colonne di dati mappate agli stessi tipi di input | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) No | Sì |
| --- |--- |--- |
| Supporta la corrispondenza esatta e fuzzy | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | No (solo abbinamento esatto) |
| --- |--- |--- |
| Supporta gli operatori AND, OR e tra parentesi | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | No (solo operatore AND) |
| --- |--- |--- |
| Supporta flussi di lavoro in batch | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | Sì |
| --- |--- |--- |
| Supporta flussi di lavoro incrementali | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Sì | Sì |
| --- |--- |--- |
| Supporta flussi di lavoro in tempo reale | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)No | Sì |
| --- |--- |--- |
| Supporta i flussi di lavoro di mappatura degli ID | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) No | Sì |
| --- |--- |--- |
**Dopo aver determinato il tipo di regola da utilizzare, utilizza i seguenti argomenti per creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **Avanzata** o Semplice.**
**Topics**
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola Avanzata](rule-based-mw-advanced.md)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola semplice](rule-based-mw-simple.md)
# Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola Avanzata
**Prerequisiti**
Prima di creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole, devi:
1. Creare una mappatura dello schema. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md).
1. Se utilizzi i profili dei clienti Amazon Connect come destinazione di output, assicurati di avere configurato le autorizzazioni appropriate.
La procedura seguente mostra come creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **Advanced** utilizzando la AWS Entity Resolution console o l'API. `CreateMatchingWorkflow`
------
#### [ Console ]
**Per creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **Advanced utilizzando la console****
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Nella pagina **Flussi di lavoro corrispondenti**, nell'angolo in alto a destra, scegli **Crea flusso di lavoro corrispondente**.
1. Per il **passaggio 1: Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, procedi come segue:
1. Immettete un **nome del flusso di lavoro corrispondente** e una **descrizione** opzionale.
1. Per l'**immissione dei dati **Regione AWS****, scegli un **AWS Glue database**, la **AWS Glue tabella** e quindi la **mappatura dello schema** corrispondente.
È possibile aggiungere fino a 19 input di dati.
**Nota**
Per utilizzare le regole **avanzate**, le mappature dello schema devono soddisfare i seguenti requisiti:
Ogni campo di input deve essere mappato su una chiave di corrispondenza univoca, a meno che i campi non siano raggruppati insieme.
Se i campi di input sono raggruppati, possono condividere la stessa chiave di abbinamento.
Ad esempio, la seguente mappatura dello schema sarebbe valida per le regole **avanzate**:
`firstName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }`
`lastName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }`
In questo caso, i `lastName` campi `firstName` and sono raggruppati e condividono la stessa chiave di corrispondenza del nome, che è consentita.
**Rivedi le mappature dello schema e aggiornale per seguire questa regola di one-to-one corrispondenza, a meno che i campi non siano raggruppati correttamente, per utilizzare le regole avanzate.**
Se la tabella di dati ha una colonna DELETE, il tipo di mappatura dello schema deve essere `String` e non puoi avere un and. `matchKey` `groupName`
1. L'opzione **Normalizza dati** è selezionata per impostazione predefinita, in modo che gli input di dati vengano normalizzati prima della corrispondenza. **Se non desiderate normalizzare i dati, deselezionate l'opzione Normalizza dati.**
**Nota**
**La normalizzazione è supportata solo per i seguenti scenari in Create schema mapping:**
**Se i seguenti sottotipi di **nome** sono raggruppati: **Nome, Secondo nome, **Cognome****.**
**Se i seguenti sottotipi di **indirizzo** sono raggruppati: **Indirizzo 1**, **Indirizzo 2, Indirizzo** **3**, **Città**, **Stato, **Paese**, Codice** postale.**
**Se i seguenti sottotipi **di telefono** sono raggruppati: **Numero di telefono, Prefisso telefonico** del paese.**
1. Per specificare le autorizzazioni **di accesso al servizio**, scegli un'opzione e intraprendi l'azione consigliata.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
1. (Facoltativo) Per abilitare i **tag** per la risorsa, scegliete **Aggiungi nuovo tag**, quindi immettete la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 2: Scegli la tecnica di abbinamento**:
1. Per il **metodo di abbinamento**, scegli Abbinamento **basato su regole**.
1. **Per **Tipo di regola**, scegli Avanzato.**
![\[Scegli la schermata della tecnica di abbinamento con l'opzione di abbinamento avanzato basato su regole selezionata.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-advanced.PNG)
1. Per **Processing cadence**, selezionate una delle seguenti opzioni.
+ Scegliete **Manuale** per eseguire un flusso di lavoro su richiesta per un aggiornamento collettivo
+ Scegli **Automatico** per eseguire un flusso di lavoro non appena nuovi dati sono presenti nel tuo bucket S3
**Nota**
Se scegli **Automatico**, assicurati di avere EventBridge le notifiche Amazon attivate per il tuo bucket S3. Per istruzioni su come abilitare Amazon EventBridge tramite la console S3, consulta [Enabling Amazon EventBridge nella Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html) *S3* User Guide.
1. Per **le regole di abbinamento**, inserisci un **nome per la regola** e quindi crea la **condizione della regola** scegliendo le funzioni e gli operatori di corrispondenza appropriati dall'elenco a discesa in base al tuo obiettivo.
Puoi creare fino a 25 regole.
****È necessario combinare una funzione di corrispondenza fuzzy (**Cosine**, **Levenshtein** o **Soundex**) con una funzione di corrispondenza esatta (Exact) utilizzando l'operatore AND. **ExactManyToMany******
È possibile utilizzare la tabella seguente per decidere quale tipo di funzione o operatore utilizzare, a seconda dell'obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
**Example Condizione della regola che corrisponde ai numeri di telefono e all'e-mail**
Di seguito è riportato un esempio di condizione della regola che corrisponde ai record relativi ai numeri di telefono (**Phone** match key) e agli indirizzi e-mail (**Email address** match key):
`Exact(Phone,EmptyValues=Process) AND Levenshtein("Email address",2)`
![\[Esempio di condizione della regola che corrisponde ai record relativi a numeri di telefono e indirizzi e-mail.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rule-condition-example.png)
Il tasto **Phone** match utilizza la funzione **Exact** matching per abbinare stringhe identiche. Il tasto **Phone** match elabora i valori vuoti nella corrispondenza utilizzando il modificatore **EmptyValues=Process**.
La chiave **Email address** match utilizza la funzione di corrispondenza di **Levenshtein** per abbinare i dati con errori di ortografia utilizzando la soglia predefinita dell'algoritmo Levenshtein Distance pari a 2. **La chiave Email match non utilizza alcun modificatore opzionale.**
L'operatore **AND** combina la funzione **Exact** matching e la funzione di matching **Levenshtein**.
**Example Condizione della regola utilizzata per eseguire la corrispondenza dei matchkey ExactManyToMany**
Di seguito è riportato un esempio di condizione della regola che abbina i record in tre campi dell'indirizzo (**HomeAddress**match key, **BillingAddress**match key e **ShippingAddress**match key) per trovare potenziali corrispondenze controllando se ce ne sono alcune con valori identici.
L'`ExactManyToMany`operatore valuta tutte le possibili combinazioni dei campi di indirizzo specificati per identificare le corrispondenze esatte tra due o più indirizzi. Ad esempio, rileva se gli indirizzi `HomeAddress` corrispondono a o a `BillingAddress` o `ShippingAddress` se tutti e tre gli indirizzi corrispondono esattamente.
```
ExactManyToMany(HomeAddress, BillingAddress, ShippingAddress)
```
**Example Condizione della regola che utilizza il clustering**
In Advanced Rule Based Matching with Fuzzy Conditions, il sistema raggruppa innanzitutto i record in cluster in base alle corrispondenze esatte. Una volta formati questi cluster iniziali, il sistema applica filtri di corrispondenza fuzzy per identificare corrispondenze aggiuntive all'interno di ciascun cluster. Per prestazioni ottimali, è necessario selezionare condizioni di corrispondenza esatte in base ai modelli di dati per creare cluster iniziali ben definiti.
Di seguito è riportato un esempio di condizione della regola che combina più corrispondenze esatte con un requisito di corrispondenza fuzzy. Utilizza `AND` gli operatori per verificare che tre campi`FullName`, Data di nascita (`DOB`) e`Address`, corrispondano esattamente tra i record. Consente inoltre piccole variazioni nel `InternalID` campo utilizzando una distanza di Levenshtein di. `1` La distanza di Levenshtein misura il numero minimo di modifiche a un carattere necessarie per modificare una stringa in un'altra. Una distanza pari a 1 significa `InternalIDs` che corrisponderà alla differenza di un solo carattere (ad esempio un singolo errore di battitura, cancellazione o inserimento). Questa combinazione di condizioni consente di identificare i record che molto probabilmente rappresentano la stessa entità, anche se vi sono piccole discrepanze nell'identificatore.
```
Exact(FullName) AND Exact(DOB) AND Exact(Address) and Levenshtein(InternalID, 1)
```
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 3: Specificare l'output e il formato dei dati**:
1. **Per **Destinazione e formato di output dei dati**, scegli la **posizione Amazon S3** per l'output dei dati e se il **formato dei dati** sarà Dati **normalizzati o Dati originali**.**
1. Per la **crittografia**, se scegli di **personalizzare le impostazioni di crittografia**, inserisci la **AWS KMS chiave** ARN.
1. Visualizza l'**output generato dal sistema**.
1. Per l'**output dei dati**, decidi quali campi includere, nascondere o mascherare, quindi intraprendi le azioni consigliate in base ai tuoi obiettivi.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per il **passaggio 4: rivedi e crea**:
1. Rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti e modificale se necessario.
1. Scegli **Create and run** (Crea ed esegui).
Viene visualizzato un messaggio che indica che il flusso di lavoro corrispondente è stato creato e che il processo è iniziato.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nella scheda **Metriche**, visualizza quanto segue in **Metriche dell'ultimo lavoro**:
+ Il **Job ID**.
+ **Lo **stato** del processo del flusso di lavoro corrispondente: In **coda, **In corso**, Completato****, Non riuscito****
+ Il **tempo di completamento** del processo del flusso di lavoro.
+ Il numero di **record elaborati**.
+ Il numero di **record non elaborati**.
+ La **corrispondenza unica IDs generata**.
+ Il numero di **record di input**.
Puoi anche visualizzare le metriche dei job per i job corrispondenti ai job del flusso di lavoro che sono stati eseguiti in precedenza **nella cronologia Job**.
1. Una volta completato il processo del flusso di lavoro corrispondente (**lo stato** è **completato**), puoi andare alla scheda **Data output** e quindi selezionare la tua sede **Amazon S3** per visualizzare i risultati.
1. (Solo tipo di elaborazione **manuale**) Se hai creato un flusso di lavoro **corrispondente basato su regole** con il tipo di elaborazione **manuale**, puoi eseguire il flusso di lavoro corrispondente in qualsiasi momento selezionando Esegui flusso di lavoro nella pagina dei dettagli del **flusso di lavoro corrispondente**.
1. (Solo tipo di elaborazione **automatica**) Se la tabella di dati contiene una colonna DELETE, allora:
+ I record impostati su *true* nella colonna DELETE vengono eliminati.
+ I record impostati *false* nella colonna DELETE vengono inseriti in S3.
Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 1: Preparare tabelle di dati di prime parti](prepare-input-data.md#prepare-first-party-tables).
------
#### [ API ]
**Per creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **Advanced utilizzando l'API****
**Nota**
Per impostazione predefinita, il flusso di lavoro utilizza l'elaborazione standard (batch). Per utilizzare l'elaborazione incrementale (automatica), è necessario configurarla in modo esplicito.
1. Apri un terminale o un prompt dei comandi per effettuare la richiesta API.
1. Crea una richiesta POST per il seguente endpoint:
```
/matchingworkflows
```
1. Nell'intestazione della richiesta, imposta il Content-type su application/json.
**Nota**
*[Per un elenco completo dei linguaggi di programmazione supportati, consulta l'API Reference.AWS Entity Resolution](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*
1. Per il corpo della richiesta, fornisci i seguenti parametri JSON richiesti:
```
{
"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"
}
```
Dove:
+ `workflowName`(obbligatorio) — Deve essere univoco e deve contenere da 1 a 255 caratteri e corrispondere allo schema [a-zA-Z\$10-9-] \$1
+ `inputSourceConfig`(obbligatorio) — Elenco di 1—20 configurazioni delle sorgenti di ingresso
+ `outputSourceConfig`(richiesto) — Esattamente una configurazione della sorgente di uscita
+ `resolutionTechniques`(obbligatorio) — Imposta su «RULE\$1MATCHING» come ResolutionType per la corrispondenza basata su regole
+ `roleArn`(obbligatorio) — Ruolo IAM ARN per l'esecuzione del flusso di lavoro
+ `ruleConditionProperties`(obbligatorio): elenco delle condizioni della regola e nome della regola corrispondente.
I parametri opzionali includono:
+ `description`— Fino a 255 caratteri
+ `incrementalRunConfig`— Configurazione incrementale del tipo di esecuzione
+ `tags`— Fino a 200 coppie chiave-valore
1. (Facoltativo) Per utilizzare l'elaborazione incrementale anziché l'elaborazione standard predefinita (batch), aggiungete il seguente parametro al corpo della richiesta:
```
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "AUTOMATIC"
}
```
1. Inviare la richiesta .
1. In caso di successo, riceverai una risposta con il codice di stato 200 e un corpo JSON contenente:
```
{
"workflowArn": "string",
"workflowName": "string",
// Plus all configured workflow details
}
```
1. Se la chiamata non va a buon fine, potresti ricevere uno di questi errori:
+ 400 — ConflictException se il nome del flusso di lavoro esiste già
+ 400 — ValidationException se la convalida dell'input non supera
+ 402 — ExceedsLimitException se i limiti dell'account vengono superati
+ 403 — AccessDeniedException se non disponi di un accesso sufficiente
+ 429 — ThrottlingException se la richiesta è stata limitata
+ 500 — InternalServerException se si verifica un errore interno del servizio
------
# Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola semplice
**Prerequisiti**
Prima di creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole, devi:
1. Creare una mappatura dello schema. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md).
1. Se utilizzi i profili dei clienti Amazon Connect come destinazione di output, assicurati di avere configurato le autorizzazioni appropriate.
La procedura seguente mostra come creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **Simple** utilizzando la AWS Entity Resolution console o l'API. `CreateMatchingWorkflow`
------
#### [ Console ]
**Per creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **Simple utilizzando la console****
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Nella pagina **Flussi di lavoro corrispondenti**, nell'angolo in alto a destra, scegli **Crea flusso di lavoro corrispondente**.
1. Per il **passaggio 1: Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, procedi come segue:
1. Immettete un **nome del flusso di lavoro corrispondente** e una **descrizione** opzionale.
1. Per l'**immissione dei dati **Regione AWS****, scegli un **AWS Glue database**, la **AWS Glue tabella** e quindi la **mappatura dello schema** corrispondente.
È possibile aggiungere fino a 19 input di dati.
1. L'opzione **Normalizza dati** è selezionata per impostazione predefinita, in modo che gli input di dati vengano normalizzati prima della corrispondenza. **Se non desiderate normalizzare i dati, deselezionate l'opzione Normalizza dati.**
**Nota**
**La normalizzazione è supportata solo per i seguenti scenari in Create schema mapping:**
**Se i seguenti sottotipi di **nome** sono raggruppati: **Nome, Secondo nome, **Cognome****.**
**Se i seguenti sottotipi di **indirizzo** sono raggruppati: **Indirizzo 1**, **Indirizzo 2, Indirizzo** **3**, **Città**, **Stato, **Paese**, Codice** postale.**
**Se i seguenti sottotipi **di telefono** sono raggruppati: **Numero di telefono, Prefisso telefonico** del paese.**
1. Per specificare le autorizzazioni **di accesso al servizio**, scegli un'opzione e intraprendi l'azione consigliata.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
1. (Facoltativo) Per abilitare i **tag** per la risorsa, scegliete **Aggiungi nuovo tag**, quindi immettete la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 2: Scegli la tecnica di abbinamento**:
1. Per il **metodo di abbinamento**, scegli Abbinamento **basato su regole**.
1. **Per **Tipo di regola**, scegli Semplice.**
![\[Scegli la schermata della tecnica di abbinamento con l'opzione Abbinamento semplice basato su regole selezionata.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-simple.PNG)
1. Per **Processing cadence**, selezionate una delle seguenti opzioni.
+ Scegliete **Manuale** per eseguire un flusso di lavoro su richiesta per un aggiornamento collettivo
+ Scegli **Automatico** per eseguire un flusso di lavoro non appena nuovi dati sono presenti nel tuo bucket S3
**Nota**
Se scegli **Automatico**, assicurati di avere EventBridge le notifiche Amazon attivate per il tuo bucket S3. Per istruzioni su come abilitare Amazon EventBridge tramite la console S3, consulta [Enabling Amazon EventBridge nella Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html) *S3* User Guide.
1. (Facoltativo) Per **Indicizza solo per la mappatura degli ID**, puoi scegliere di **attivare** la capacità di indicizzare solo i dati e non di generarli. IDs
Per impostazione predefinita, il flusso di lavoro corrispondente viene generato IDs dopo l'indicizzazione dei dati.
1. Per **le regole di corrispondenza**, inserisci **il nome di una regola**, quindi scegli i **tasti di corrispondenza** per quella regola.
Puoi creare fino a 15 regole e applicare fino a 15 chiavi di abbinamento diverse alle regole per definire i criteri di corrispondenza.
![\[Le regole di corrispondenza si interfacciano con i campi per inserire il nome della regola e selezionare le chiavi di corrispondenza.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rules.PNG)
1. Per **Tipo di confronto**, scegli una delle seguenti opzioni in base al tuo obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
![\[Opzioni relative al tipo di confronto: campi di input multipli per trovare corrispondenze tra i dati archiviati in più campi o campo di input singolo per limitare il confronto all'interno di un campo.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/comparison-type.PNG)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 3: Specificare l'output e il formato dei dati**:
1. **Per **Destinazione e formato di output dei dati**, scegli la **posizione Amazon S3** per l'output dei dati e se il **formato dei dati** sarà Dati **normalizzati o Dati originali**.**
1. Per la **crittografia**, se scegli di **personalizzare le impostazioni di crittografia**, inserisci la **AWS KMS chiave** ARN.
1. Visualizza l'**output generato dal sistema**.
1. Per l'**output dei dati**, decidi quali campi includere, nascondere o mascherare, quindi intraprendi le azioni consigliate in base ai tuoi obiettivi.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per il **passaggio 4: rivedi e crea**:
1. Rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti e modificale se necessario.
1. Scegli **Create and run** (Crea ed esegui).
Viene visualizzato un messaggio che indica che il flusso di lavoro corrispondente è stato creato e che il processo è iniziato.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nella scheda **Metriche**, visualizza quanto segue in **Metriche dell'ultimo lavoro**:
+ Il **Job ID**.
+ **Lo **stato** del processo del flusso di lavoro corrispondente: In **coda, **In corso**, Completato****, Non riuscito****
+ Il **tempo di completamento** del processo del flusso di lavoro.
+ Il numero di **record elaborati**.
+ Il numero di **record non elaborati**.
+ La **corrispondenza unica IDs generata**.
+ Il numero di **record di input**.
Puoi anche visualizzare le metriche dei job per i job corrispondenti ai job del flusso di lavoro che sono stati eseguiti in precedenza **nella cronologia Job**.
1. Una volta completato il processo del flusso di lavoro corrispondente (**lo stato** è **completato**), puoi andare alla scheda **Data output** e quindi selezionare la tua sede **Amazon S3** per visualizzare i risultati.
1. (Solo tipo di elaborazione **manuale**) Se hai creato un flusso di lavoro di **abbinamento basato su regole** con il tipo di elaborazione **manuale**, puoi eseguire il flusso di lavoro corrispondente in qualsiasi momento selezionando Esegui flusso di lavoro nella pagina dei dettagli del **flusso di lavoro** corrispondente.
------
#### [ API ]
**Per creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole con il tipo di regola **semplice utilizzando l'API****
**Nota**
Per impostazione predefinita, il flusso di lavoro utilizza l'elaborazione standard (batch). Per utilizzare l'elaborazione incrementale (automatica), è necessario configurarla in modo esplicito.
1. Apri un terminale o un prompt dei comandi per effettuare la richiesta API.
1. Crea una richiesta POST per il seguente endpoint:
```
/matchingworkflows
```
1. Nell'intestazione della richiesta, imposta il Content-type su application/json.
**Nota**
*[Per un elenco completo dei linguaggi di programmazione supportati, consulta l'API Reference.AWS Entity Resolution](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)*
1. Per il corpo della richiesta, fornisci i seguenti parametri JSON richiesti:
```
{
"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"
}
```
Dove:
+ `workflowName`(obbligatorio) — Deve essere univoco e deve contenere da 1 a 255 caratteri e corrispondere allo schema [a-zA-Z\$10-9-] \$1
+ `inputSourceConfig`(obbligatorio) — Elenco di 1—20 configurazioni delle sorgenti di ingresso
+ `outputSourceConfig`(richiesto) — Esattamente una configurazione della sorgente di uscita
+ `resolutionTechniques`(obbligatorio) — Imposta su «RULE\$1MATCHING» per la corrispondenza basata su regole
+ `roleArn`(obbligatorio) — Ruolo IAM ARN per l'esecuzione del flusso di lavoro
+ `ruleConditionProperties`(obbligatorio): elenco delle condizioni della regola e nome della regola corrispondente.
I parametri opzionali includono:
+ `description`— Fino a 255 caratteri
+ `incrementalRunConfig`— Configurazione incrementale del tipo di esecuzione
+ `tags`— Fino a 200 coppie chiave-valore
1. (Facoltativo) Per utilizzare l'elaborazione incrementale anziché l'elaborazione standard predefinita (batch), aggiungete il seguente parametro al corpo della richiesta:
```
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "AUTOMATIC"
}
```
1. Inviare la richiesta .
1. In caso di successo, riceverai una risposta con il codice di stato 200 e un corpo JSON contenente:
```
{
"workflowArn": "string",
"workflowName": "string",
// Plus all configured workflow details
}
```
1. Se la chiamata non va a buon fine, potresti ricevere uno di questi errori:
+ 400 — ConflictException se il nome del flusso di lavoro esiste già
+ 400 — ValidationException se la convalida dell'input non supera
+ 402 — ExceedsLimitException se i limiti dell'account vengono superati
+ 403 — AccessDeniedException se non disponi di un accesso sufficiente
+ 429 — ThrottlingException se la richiesta è stata limitata
+ 500 — InternalServerException se si verifica un errore interno del servizio
------
# Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato sull'apprendimento automatico
La *[corrispondenza basata sull'apprendimento automatico](glossary.md#ml-matching-defn)* è un processo preimpostato che tenta di abbinare i record di tutti i dati che inserisci. Il flusso di lavoro di abbinamento basato sull'apprendimento automatico consente di confrontare i dati in chiaro per trovare un'ampia gamma di corrispondenze utilizzando un modello di apprendimento automatico.
**Nota**
Il modello di apprendimento automatico non supporta il confronto di dati con hash.
Quando AWS Entity Resolution trova una corrispondenza tra due o più record nei dati, assegna:
+ Un [Match ID](glossary.md#match-id-defin) ai record nel set di dati corrispondente
+ La percentuale del [livello di confidenza](glossary.md#confidence-level-defn) della partita.
Puoi utilizzare l'output di un flusso di lavoro di abbinamento basato su ML come input per la corrispondenza tra fornitori di servizi di dati o viceversa per raggiungere i tuoi obiettivi specifici. Ad esempio, puoi eseguire una corrispondenza basata su ML per trovare innanzitutto le corrispondenze tra le tue fonti di dati nei tuoi record. Se un sottoinsieme non corrisponde, puoi quindi eseguire la [corrispondenza basata sui servizi del provider per trovare altre corrispondenze](create-matching-workflow-provider.md).
**Prerequisiti**
Prima di creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su ML, devi:
1. Creare una mappatura dello schema. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md).
1. Se utilizzi i profili dei clienti Amazon Connect come destinazione di output, assicurati di avere configurato le autorizzazioni appropriate.
**Per creare un flusso di lavoro di abbinamento basato su ML:**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Nella pagina **Flussi di lavoro corrispondenti**, nell'angolo in alto a destra, scegli **Crea flusso di lavoro corrispondente**.
1. Per il **passaggio 1: Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, procedi come segue:
1. Immettete un **nome del flusso di lavoro corrispondente** e una **descrizione** opzionale.
1. Per l'**immissione dei dati **Regione AWS****, scegli un **AWS Glue database**, la **AWS Glue tabella** e quindi la **mappatura dello schema** corrispondente.
È possibile aggiungere fino a 20 input di dati.
1. L'opzione **Normalizza dati** è selezionata per impostazione predefinita, in modo che gli input di dati vengano normalizzati prima della corrispondenza. **Se non desiderate normalizzare i dati, deselezionate l'opzione Normalizza dati.**
La corrispondenza basata sull'apprendimento automatico normalizza solo, e. [Name](glossary.md#normalization-ML-defn-name) [Telefono](glossary.md#normalization-ML-defn-phone) [Email](glossary.md#normalization-ML-defn-email)
1. Per specificare le autorizzazioni **di accesso al servizio**, scegli un'opzione e intraprendi l'azione consigliata.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html)
1. (Facoltativo) Per abilitare i **tag** per la risorsa, scegliete **Aggiungi nuovo tag**, quindi immettete la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 2: Scegli la tecnica di abbinamento**:
1. Per il **metodo di abbinamento**, scegli l'abbinamento **basato sull'apprendimento automatico**.
![\[AWS Entity Resolution abbinamento dell'interfaccia di creazione del flusso di lavoro con opzioni per l'abbinamento basato su regole o sull'apprendimento automatico.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-machine-learning.PNG)
1. Per **Processing cadence**, è selezionata l'opzione **Manuale**.
Questa opzione consente di eseguire un flusso di lavoro su richiesta per un aggiornamento in blocco.
**Nota**
L'elaborazione automatica (incrementale) non è supportata per i flussi di lavoro di abbinamento basati sull'apprendimento automatico.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 3: Specificare l'output e il formato dei dati:**
1. **Per **Destinazione e formato di output dei dati**, scegli la **posizione Amazon S3** per l'output dei dati e se il **formato dei dati** sarà Dati **normalizzati o Dati originali**.**
1. Per la **crittografia**, se scegli di **personalizzare le impostazioni di crittografia**, inserisci la **AWS KMS chiave** ARN.
1. Visualizza l'**output generato dal sistema**.
1. Per l'**output dei dati**, decidi quali campi includere, nascondere o mascherare, quindi intraprendi le azioni consigliate in base ai tuoi obiettivi.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per il **passaggio 4: rivedi e crea**:
1. Rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti e modificale se necessario.
1. Scegli **Create and run** (Crea ed esegui).
Viene visualizzato un messaggio che indica che il flusso di lavoro corrispondente è stato creato e che il processo è iniziato.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nella scheda **Metriche**, visualizza quanto segue in **Metriche dell'ultimo lavoro**:
+ Il **Job ID**.
+ **Lo **stato** del processo del flusso di lavoro corrispondente: In **coda, **In corso**, Completato****, Non riuscito****
+ Il **tempo di completamento** del processo del flusso di lavoro.
+ Il numero di **record elaborati**.
+ Il numero di **record non elaborati**.
+ La **corrispondenza unica IDs generata**.
+ Il numero di **record di input**.
Puoi anche visualizzare le metriche dei job per i job corrispondenti ai job del flusso di lavoro che sono stati eseguiti in precedenza **nella cronologia Job**.
1. Una volta completato il processo del flusso di lavoro corrispondente (**lo stato** è **completato**), puoi andare alla scheda **Data output** e quindi selezionare la tua sede **Amazon S3** per visualizzare i risultati.
1. (Solo tipo di elaborazione **manuale**) Se hai creato un flusso di lavoro **corrispondente basato sull'apprendimento automatico** con il tipo di elaborazione **manuale**, puoi eseguire il flusso di lavoro corrispondente in qualsiasi momento selezionando Esegui flusso di lavoro nella pagina dei dettagli del **flusso di lavoro** corrispondente.
# Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato sui servizi del provider
La *[corrispondenza basata sui servizi del provider ti consente di abbinare](glossary.md#provider-service-matching)* i tuoi identificatori noti al tuo fornitore di servizi di dati preferito.
AWS Entity Resolution attualmente supporta i seguenti servizi di provider di dati:
+ LiveRamp
+ TransUnion
+ ID unificato 2.0
Per ulteriori informazioni sui servizi del provider supportati, vedere[Preparazione di dati di input di terze parti](prepare-third-party-input-data.md).
Puoi utilizzare un abbonamento pubblico per questi provider AWS Data Exchange o negoziare un'offerta privata direttamente con il fornitore di dati. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un nuovo abbonamento o sul riutilizzo di un abbonamento esistente a un servizio del provider, consulta. [Fase 1: Abbonarsi a un servizio fornito da un provider su AWS Data Exchange](prepare-third-party-input-data.md#subscribe-provider-service)
Le sezioni seguenti descrivono come creare un flusso di lavoro di abbinamento basato sul provider.
**Topics**
+ [Creazione di un flusso di lavoro corrispondente con LiveRamp](#create-mw-liveramp)
+ [Creazione di un flusso di lavoro corrispondente con TransUnion](#create-mw-transunion)
+ [Creazione di un flusso di lavoro corrispondente con UID 2.0](#create-mw-uid)
## Creazione di un flusso di lavoro corrispondente con LiveRamp
Il LiveRamp servizio fornisce un identificatore chiamato RAMpid. Il RAMpid è una delle piattaforme più comunemente utilizzate IDs nelle piattaforme lato domanda per creare un pubblico per una campagna pubblicitaria. Utilizzando un flusso di lavoro corrispondente con LiveRamp, puoi risolvere gli indirizzi email con hash in. RAMPIDs
**Nota**
AWS Entity Resolution supporta l'assegnazione RAMPID basata su PII.
**Prerequisiti**
Prima di creare un flusso di lavoro corrispondente con LiveRamp, devi:
1. Creare una mappatura dello schema. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md).
1. Hai un abbonamento al LiveRamp servizio
1. Configura le autorizzazioni appropriate per il bucket di data staging di Amazon S3 in cui desideri che l'output del flusso di lavoro corrispondente venga scritto temporaneamente.
Prima di creare un flusso di lavoro di mappatura degli ID con LiveRamp, aggiungi le seguenti autorizzazioni al bucket di data staging 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:::/*"
]
}
]
}
```
------
Sostituisci ogni ** con le tue informazioni.
| | |
| --- |--- |
| staging-bucket | Bucket Amazon S3 che archivia temporaneamente i dati durante l'esecuzione di un flusso di lavoro basato sui servizi del provider. |
**Per creare un flusso di lavoro corrispondente con: LiveRamp**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Nella pagina **Flussi di lavoro corrispondenti**, nell'angolo in alto a destra, scegli **Crea flusso di lavoro corrispondente**.
1. Per il **passaggio 1: Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, procedi come segue:
1. Immettete un **nome del flusso di lavoro corrispondente** e una **descrizione** opzionale.
1. Per l'**immissione dei dati **Regione AWS****, scegli un **AWS Glue database**, la **AWS Glue tabella** e quindi la **mappatura dello schema** corrispondente.
È possibile aggiungere fino a 20 input di dati.
1. L'opzione **Normalizza dati** è selezionata per impostazione predefinita, in modo che gli input di dati vengano normalizzati prima della corrispondenza.
**Nota**
**La normalizzazione è supportata solo per i seguenti scenari in Crea mappatura dello schema:**
**Se i seguenti sottotipi di **nome** sono raggruppati: **Nome, Secondo nome, **Cognome****.**
**Se i seguenti sottotipi di **indirizzo** sono raggruppati: **Indirizzo 1**, Indirizzo **2: Indirizzo** **3, nome, nome** **della città**, **Stato, **Paese**, Codice** postale.**
**Se i seguenti sottotipi **di telefono** sono raggruppati: **Numero di telefono, Prefisso telefonico** del paese.**
Se utilizzate il processo di risoluzione solo tramite e-mail, deselezionate l'opzione **Normalizza dati, poiché per i dati** di input vengono utilizzate solo e-mail con hash.
1. Per specificare le autorizzazioni di **accesso al servizio**, scegli un'opzione e intraprendi l'azione consigliata.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (Facoltativo) Per abilitare i **tag** per la risorsa, scegliete **Aggiungi nuovo tag**, quindi immettete la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 2: Scegli la tecnica di abbinamento**:
1. Per il **metodo di abbinamento**, scegli **Provider services**.
1. Per i **servizi del fornitore**, scegli **LiveRamp**.
**Nota**
Assicurati che il formato e la normalizzazione del file di input dei dati siano in linea con le linee guida del servizio del provider.
Per ulteriori informazioni sulle linee guida per la formattazione dei file di input per il flusso di lavoro corrispondente, consulta [Eseguire la risoluzione delle identità tramite ADX](https://docs.liveramp.com/identity/en/perform-identity-resolution-through-adx.html) nella documentazione. LiveRamp
1. Per **LiveRamp i prodotti**, scegli un prodotto dall'elenco a discesa.
![\[Opzioni di servizi del fornitore con il servizio del LiveRamp provider selezionato.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp.png)
**Nota**
Se scegli **Assignment PII,** devi fornire almeno una colonna non identificativa quando esegui la risoluzione delle entità. Ad esempio, GENDER.
1. Per la **LiveRamp configurazione**, immettere un ARN del **gestore di ID client e un ARN** del gestore **segreto del client**.
![\[LiveRamp modulo di configurazione con campi per Client ID manager ARN e Client secret manager ARN.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp-config.png)
1. Per il **data staging**, scegli la posizione **Amazon S3** per l'archiviazione temporanea dei dati durante l'elaborazione.
È necessario disporre dell'autorizzazione per la posizione di data staging di **Amazon S3**. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di un ruolo lavorativo nel flusso di lavoro per AWS Entity Resolution](create-workflow-job-role.md).
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 3: Specificare l'output dei dati**:
1. **Per **Destinazione e formato di output dei dati**, scegli la **posizione Amazon S3** per l'output dei dati e se il **formato dei dati** sarà Dati **normalizzati o Dati originali**.**
1. Per la **crittografia**, se scegli di **personalizzare le impostazioni di crittografia**, inserisci la **AWS KMS chiave** ARN.
1. Visualizza l'**output LiveRamp generato**.
Queste sono le informazioni aggiuntive generate da LiveRamp.
1. Per l'**output dei dati**, decidi quali campi includere, nascondere o mascherare, quindi intraprendi le azioni consigliate in base ai tuoi obiettivi.
**Nota**
**Se hai scelto **LiveRamp**, a causa dei filtri LiveRamp sulla privacy che rimuovono le informazioni di identificazione personale (PII), alcuni campi mostreranno lo stato di **output** non disponibile.**
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
![\[AWS Entity Resolution Interfaccia per la creazione del flusso di lavoro di mappatura degli ID con opzioni per specificare la posizione di output dei dati.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/specify-data-output.PNG)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 4: Rivedi e crea**:
1. Rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti e modificale se necessario.
1. Scegli **Create and run** (Crea ed esegui).
Viene visualizzato un messaggio che indica che il flusso di lavoro corrispondente è stato creato e che il processo è iniziato.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nella scheda **Metriche**, visualizza quanto segue in **Metriche dell'ultimo lavoro**:
+ Il **Job ID**.
+ **Lo **stato** del processo del flusso di lavoro corrispondente: In **coda, **In corso**, Completato****, Non riuscito****
+ Il **tempo di completamento** del processo del flusso di lavoro.
+ Il numero di **record elaborati**.
+ Il numero di **record non elaborati**.
+ La **corrispondenza unica IDs generata**.
+ Il numero di **record di input**.
Puoi anche visualizzare le metriche dei job per i job corrispondenti ai job del flusso di lavoro che sono stati eseguiti in precedenza **nella cronologia Job**.
1. Una volta completato il processo del flusso di lavoro corrispondente (**lo stato** è **completato**), puoi andare alla scheda **Data output** e quindi selezionare la tua sede **Amazon S3** per visualizzare i risultati.
## Creazione di un flusso di lavoro corrispondente con TransUnion
Se hai un abbonamento al TransUnion servizio, puoi migliorare la comprensione dei clienti collegando, abbinando e migliorando i record relativi ai clienti archiviati su diversi canali con chiavi E personali e domestiche TransUnion e oltre 200 attributi di dati.
Il TransUnion servizio fornisce identificatori noti come Individuo e Famiglia. TransUnion IDs TransUnion fornisce l'assegnazione tramite ID (nota anche come codifica) di identificatori noti come nome, indirizzo, numero di telefono e indirizzo e-mail.
**Prerequisiti**
Prima di creare un flusso di lavoro corrispondente con LiveRamp, devi:
1. Creare una mappatura dello schema. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md).
1. Hai un abbonamento al TransUnion servizio
1. Configura le autorizzazioni appropriate per il bucket di data staging di Amazon S3 in cui desideri che l'output del flusso di lavoro corrispondente venga scritto temporaneamente.
Prima di creare un flusso di lavoro corrispondente con TransUnion, aggiungi le seguenti autorizzazioni al bucket di data staging 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:::/*"
]
}
]
}
```
------
Sostituisci ogni ** con le tue informazioni.
| | |
| --- |--- |
| staging-bucket | Bucket Amazon S3 che archivia temporaneamente i dati durante l'esecuzione di un flusso di lavoro basato sui servizi del provider. |
**Per creare un flusso di lavoro corrispondente con: TransUnion**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Nella pagina **Flussi di lavoro corrispondenti**, nell'angolo in alto a destra, scegli **Crea flusso di lavoro corrispondente**.
1. Per il **passaggio 1: Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, procedi come segue:
1. Immettete un **nome del flusso di lavoro corrispondente** e una **descrizione** opzionale.
1. Per l'**immissione dei dati **Regione AWS****, scegli un **AWS Glue database**, la **AWS Glue tabella** e quindi la **mappatura dello schema** corrispondente.
È possibile aggiungere fino a 20 input di dati.
1. L'opzione **Normalizza dati** è selezionata per impostazione predefinita, in modo che gli input di dati vengano normalizzati prima della corrispondenza. **Se non desiderate normalizzare i dati, deselezionate l'opzione Normalizza dati.**
**Nota**
**La normalizzazione è supportata solo per i seguenti scenari in Create schema mapping:**
**Se i seguenti sottotipi di **nome** sono raggruppati: **Nome, Secondo nome, **Cognome****.**
**Se i seguenti sottotipi di **indirizzo** sono raggruppati: **Indirizzo 1**, Indirizzo **2: Indirizzo** **3, nome, nome** **della città**, **Stato, **Paese**, Codice** postale.**
**Se i seguenti sottotipi **di telefono** sono raggruppati: **Numero di telefono, Prefisso telefonico** del paese.**
1. Per specificare le autorizzazioni **di accesso al servizio**, scegli un'opzione e intraprendi l'azione consigliata.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (Facoltativo) Per abilitare i **tag** per la risorsa, scegliete **Aggiungi nuovo tag**, quindi immettete la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 2: Scegli la tecnica di abbinamento**:
1. Per il **metodo di abbinamento**, scegli **Provider services**.
1. Per i **servizi del fornitore**, scegli **TransUnion**.
**Nota**
Assicurati che il formato e la normalizzazione del file di input dei dati siano in linea con le linee guida del servizio del provider.
![\[Opzioni di servizi del fornitore con il servizio del TransUnion provider selezionato.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-transunion.PNG)
1. Per il **data staging**, scegli la posizione **Amazon S3** per l'archiviazione temporanea dei dati durante l'elaborazione.
È necessario disporre dell'autorizzazione per la posizione di data staging di **Amazon S3**. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di un ruolo lavorativo nel flusso di lavoro per AWS Entity Resolution](create-workflow-job-role.md).
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 3: Specificare l'output dei dati**:
1. **Per **Destinazione e formato di output dei dati**, scegli la **posizione Amazon S3** per l'output dei dati e se il **formato dei dati** sarà Dati **normalizzati o Dati originali**.**
1. Per la **crittografia**, se scegli di **personalizzare le impostazioni di crittografia**, inserisci la **AWS KMS chiave** ARN.
1. Visualizza l'**output TransUnion generato**.
Queste sono le informazioni aggiuntive generate da TransUnion.
1. Per l'**output dei dati**, decidi quali campi includere, nascondere o mascherare, quindi intraprendi le azioni consigliate in base ai tuoi obiettivi.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. Per l'**output generato dal sistema**, visualizza tutti i campi inclusi.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 4: Rivedi e crea**:
1. Rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti e modificale se necessario.
1. Scegli **Create and run** (Crea ed esegui).
Viene visualizzato un messaggio che indica che il flusso di lavoro corrispondente è stato creato e che il processo è iniziato.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nella scheda **Metriche**, visualizza quanto segue in **Metriche dell'ultimo lavoro**:
+ Il **Job ID**.
+ **Lo **stato** del processo del flusso di lavoro corrispondente: In **coda, **In corso**, Completato****, Non riuscito****
+ Il **tempo di completamento** del processo del flusso di lavoro.
+ Il numero di **record elaborati**.
+ Il numero di **record non elaborati**.
+ La **corrispondenza unica IDs generata**.
+ Il numero di **record di input**.
Puoi anche visualizzare le metriche dei job per i job corrispondenti ai job del flusso di lavoro che sono stati eseguiti in precedenza **nella cronologia Job**.
1. Una volta completato il processo del flusso di lavoro corrispondente (**lo stato** è **completato**), puoi andare alla scheda **Data output** e quindi selezionare la tua sede **Amazon S3** per visualizzare i risultati.
## Creazione di un flusso di lavoro corrispondente con UID 2.0
Se hai un abbonamento al servizio Unified ID 2.0, puoi attivare campagne pubblicitarie con identità deterministica e contare sull'interoperabilità con molti partecipanti UID2 abilitati all'interno dell'ecosistema pubblicitario. [Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica di Unified ID 2.0.]( https://unifiedid.com/docs/intro)
Il servizio Unified ID 2.0 fornisce un UID 2 non elaborato, utilizzato per creare campagne pubblicitarie nella piattaforma The Trade Desk. L'UID 2.0 viene generato utilizzando un framework open source.
In un unico flusso di lavoro è possibile utilizzare uno **Email Address** o l'altro **Phone number** per la UID2 generazione non elaborata, ma non entrambi. Se entrambi sono presenti nella mappatura dello schema, il flusso di lavoro selezionerà il **Email Address** campo e **Phone number** sarà un campo passante. Per supportare entrambi, crea una nuova mappatura dello schema in cui **Phone number** è mappato ma non è mappato. **Email Address** Quindi, crea un secondo flusso di lavoro utilizzando questa nuova mappatura dello schema.
**Nota**
UID2s Le materie crude si ottengono aggiungendo i sali contenuti nei secchi di sale, che vengono fatti ruotare all'incirca una volta all'anno, facendo UID2 ruotare anche la materia prima. Pertanto, si consiglia di rinfrescare il crudo ogni giorno. UID2s Per ulteriori informazioni, consulta [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
**Prerequisiti**
Prima di creare un flusso di lavoro corrispondente con UID 2.0, devi:
1. Creare una mappatura dello schema. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md).
1. Abbonati al servizio UID 2.0
**Per creare un flusso di lavoro corrispondente con UID 2.0:**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Nella pagina **Flussi di lavoro corrispondenti**, nell'angolo in alto a destra, scegli **Crea flusso di lavoro corrispondente**.
1. Per il **passaggio 1: Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, procedi come segue:
1. Immettete un **nome del flusso di lavoro corrispondente** e una **descrizione** opzionale.
1. Per l'**immissione dei dati **Regione AWS****, scegli un **AWS Glue database**, la **AWS Glue tabella** e quindi la **mappatura dello schema** corrispondente.
È possibile aggiungere fino a 20 input di dati.
1. Lascia selezionata l'opzione **Normalizza dati**, in modo che gli input di dati (**Email Address**o**Phone number**) vengano normalizzati prima della corrispondenza.
Per ulteriori informazioni sulla **Email Address** normalizzazione, consulta Normalizzazione degli [indirizzi e-mail nella documentazione UID](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#email-address-normalization) 2.0.
Per ulteriori informazioni sulla **Phone number** normalizzazione, consulta Normalizzazione dei [numeri di telefono nella documentazione UID](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#phone-number-normalization) 2.0.
1. Per specificare le autorizzazioni **di accesso al servizio**, scegli un'opzione e intraprendi l'azione consigliata.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (Facoltativo) Per abilitare i **tag** per la risorsa, scegliete **Aggiungi nuovo tag**, quindi immettete la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 2: Scegli la tecnica di abbinamento**:
1. Per il **metodo di abbinamento**, scegli **Provider services**.
1. Per i **servizi Provider**, scegli **Unified ID 2.0**.
![\[Opzioni di servizi del provider con il servizio provider Unified ID selezionato.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-uid.PNG)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 3: Specificare l'output dei dati**:
1. **Per **Destinazione e formato di output dei dati**, scegli la **posizione Amazon S3** per l'output dei dati e se il **formato dei dati** sarà Dati **normalizzati o Dati originali**.**
1. Per la **crittografia**, se scegli di **personalizzare le impostazioni di crittografia**, inserisci la **AWS KMS chiave** ARN.
1. Visualizza l'output **generato da Unified ID 2.0**.
Questo è un elenco di tutte le informazioni aggiuntive generate da UID 2.0
1. Per l'**output dei dati**, decidi quali campi includere, nascondere o mascherare, quindi intraprendi le azioni consigliate in base ai tuoi obiettivi.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. Per l'**output generato dal sistema**, visualizza tutti i campi inclusi.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Per la **fase 4: Rivedi e crea**:
1. Rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti e modificale se necessario.
1. Scegli **Create and run** (Crea ed esegui).
Viene visualizzato un messaggio che indica che il flusso di lavoro corrispondente è stato creato e che il processo è iniziato.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nella scheda **Metriche**, visualizza quanto segue in **Metriche dell'ultimo lavoro**:
+ Il **Job ID**.
+ **Lo **stato** del processo del flusso di lavoro corrispondente: In **coda, **In corso**, Completato****, Non riuscito****
+ Il **tempo di completamento** del processo del flusso di lavoro.
+ Il numero di **record elaborati**.
+ Il numero di **record non elaborati**.
+ La **corrispondenza unica IDs generata**.
+ Il numero di **record di input**.
Puoi anche visualizzare le metriche dei job per i job corrispondenti ai job del flusso di lavoro che sono stati eseguiti in precedenza **nella cronologia Job**.
1. Una volta completato il processo del flusso di lavoro corrispondente (**lo stato** è **completato**), puoi andare alla scheda **Data output** e quindi selezionare la tua sede **Amazon S3** per visualizzare i risultati.
# Modifica di un flusso di lavoro corrispondente
La modifica del flusso di lavoro corrispondente consente di mantenere i processi di risoluzione delle entità up-to-date e di rispondere ai mutevoli requisiti dell'organizzazione nel tempo. Potresti voler modificare i criteri, le tecniche o gli output dei dati di corrispondenza per migliorare l'accuratezza e l'efficienza del processo di risoluzione delle entità. Se identificate problemi o errori nei risultati del flusso di lavoro corrente, modificarlo può aiutarvi a diagnosticare e risolvere tali problemi.
**Per modificare un flusso di lavoro corrispondente:**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Scegli il flusso di lavoro corrispondente.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nell'angolo in alto a destra, scegli **Modifica flusso di lavoro**.
1. Nella pagina **Specificare i dettagli del flusso di lavoro corrispondente**, apporta le modifiche necessarie, quindi scegli **Avanti**.
1. Nella pagina **Scegli la tecnica corrispondente**, apporta le modifiche necessarie, quindi scegli **Avanti**.
**Importante**
Puoi modificare la **cadenza di elaborazione** da **Manuale** ad **Automatica**, ma dopo averla modificata in **Automatica**, non puoi riportarla a **Manuale**.
**Se la **cadenza di elaborazione** è già impostata su **Automatica**, non è possibile modificarla in Manuale.**
1. Nella pagina **Specificare l'output dei dati**, apporta le modifiche necessarie, quindi scegli **Avanti**.
1. Nella pagina **Rivedi e salva**, apporta le modifiche necessarie, quindi scegli **Salva**.
# Eliminazione di un flusso di lavoro corrispondente
Se un flusso di lavoro corrispondente non viene più utilizzato o è diventato obsoleto, eliminarlo può aiutare a mantenere l'area di lavoro organizzata e ordinata. Se hai sviluppato un nuovo flusso di lavoro migliorato che sostituisce uno precedente, l'eliminazione del vecchio flusso di lavoro può aiutarti ad assicurarti di utilizzare solo la maggior parte dei processi. up-to-date
**Per eliminare un flusso di lavoro corrispondente:**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Scegli il flusso di lavoro corrispondente.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, nell'angolo in alto a destra, scegli **Elimina**.
1. Conferma l'eliminazione, quindi scegli **Elimina**.
# Modifica o generazione di un Match ID per un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole
Un *Match ID* è l'identificatore generato AWS Entity Resolution e applicato a ciascun record corrispondente impostato dopo l'esecuzione di un flusso di lavoro corrispondente. Questo fa parte dei metadati del flusso di lavoro corrispondenti inclusi nell'output.
Quando devi aggiornare i record di un cliente esistente o aggiungere un nuovo cliente al tuo set di dati, puoi utilizzare la AWS Entity Resolution console o l'`GenerateMatchID`API. La modifica di un Match ID esistente aiuta a mantenere la coerenza nell'aggiornamento delle informazioni sui clienti, mentre la generazione di un nuovo Match ID è necessaria per aggiungere clienti precedentemente non identificati al sistema.
**Nota**
Si applicano costi aggiuntivi, indipendentemente dal fatto che si utilizzi la console o l'API. Il tipo di elaborazione scelto influisce sia sulla precisione che sul tempo di risposta dell'operazione.
**Importante**
Se revochi AWS Entity Resolution le autorizzazioni per il tuo bucket S3 mentre un lavoro è in corso, AWS Entity Resolution procederà comunque all'elaborazione e al pagamento dei costi per l'invio dei risultati a S3, ma non sarà in grado di consegnare i risultati al tuo bucket. Per evitare questo problema, assicurati di disporre delle autorizzazioni corrette per scrivere nel AWS Entity Resolution tuo bucket S3 prima di iniziare un lavoro. Se le autorizzazioni vengono revocate durante l'elaborazione, AWS Entity Resolution tenta di fornire nuovamente i risultati fino a 30 giorni dopo il completamento del processo, una volta ripristinate le autorizzazioni corrette per il bucket.
La procedura seguente guida l'utente attraverso il processo di ricerca o generazione di un Match ID, la selezione di un tipo di elaborazione e la visualizzazione dei risultati.
------
#### [ Console ]
**Per modificare o generare un Match ID utilizzando la console**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Scegli il flusso di lavoro corrispondente basato su regole che è stato elaborato (**lo stato del Job** è **Completato**).
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, scegli la scheda ** IDsCorrispondenza**.
1. Scegli **Modifica o genera l'ID della partita**.
**Nota**
L'opzione **Modifica o genera l'ID di corrispondenza** è disponibile solo per i flussi di lavoro corrispondenti che utilizzano la cadenza di elaborazione **automatica**. Se hai selezionato l'opzione Cadenza di elaborazione **manuale**, questa opzione risulterà inattiva. Per utilizzare questa opzione, modifica il flusso di lavoro in modo da utilizzare la cadenza di elaborazione **automatica**. Per ulteriori informazioni sulla modifica dei flussi di lavoro, consulta. [Modifica di un flusso di lavoro corrispondente](edit-matching-workflow.md)
1. Seleziona la **AWS Glue tabella** dall'elenco a discesa.
Se è presente una sola AWS Glue tabella nel flusso di lavoro, viene selezionata per impostazione predefinita.
1. Scegli il **tipo di elaborazione**.
+ **Coerente**: puoi cercare un ID di corrispondenza esistente o generare e salvare immediatamente un nuovo ID di corrispondenza. Questa opzione offre la massima precisione e il tempo di risposta più lento.
+ **Sfondo** (mostrato come `EVENTUAL` nell'API): puoi cercare un ID di corrispondenza esistente o generare immediatamente un nuovo ID di corrispondenza. Il record aggiornato viene salvato in background. Questa opzione offre una risposta iniziale rapida, con risultati completi disponibili successivamente in S3.
+ **Generazione rapida di ID** (mostrata `EVENTUAL_NO_LOOKUP` nell'API): puoi creare un nuovo Match ID senza cercarne uno esistente. Il record aggiornato viene salvato in background. Questa opzione offre la risposta più rapida. È consigliata solo per record univoci.
1. Per **gli attributi Record**,
1. Immettere il **valore** per l'**ID univoco**.
1. Inserisci un **valore** per ogni **chiave Match** che corrisponderà ai record esistenti in base alle regole configurate nel flusso di lavoro.
1. Scegli **Find match ID e salva il record**.
Viene visualizzato un messaggio di successo, che indica che il Match ID è stato trovato o che è stato generato un nuovo Match ID e il record è stato salvato.
1. Visualizza il Match ID corrispondente e la regola associata che è stata salvata nel workflow corrispondente nel messaggio di successo.
1. (Facoltativo) Per copiare l'ID della partita, scegli **Copia**.
------
#### [ API ]
**Per modificare o generare un Match ID utilizzando l'API**
**Nota**
[Per chiamare correttamente questa API, devi prima aver eseguito correttamente un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole utilizzando l'StartMatchingJob API.](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html)
[Per un elenco completo dei linguaggi di programmazione supportati, consulta la sezione [Vedere anche](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html#API_GenerateMatchId_SeeAlso) dell'GenerateMatchID.](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html)
1. Apri un terminale o un prompt dei comandi per effettuare la richiesta API.
1. Crea una richiesta POST per il seguente endpoint:
```
/matchingworkflows/workflowName/generateMatches
```
1. Nell'intestazione della richiesta, imposta il Content-type su application/json.
1. Nell'URI della richiesta, specifica il tuo. `workflowName`
Il `workflowName` must:
+ avere una lunghezza compresa tra 1 e 255 caratteri
+ Corrisponde allo schema [a-zA-Z\$10-9-] \$1
1. Per il corpo della richiesta, fornisci il seguente codice JSON:
```
{
"processingType": "string",
"records": [
{
"inputSourceARN": "string",
"recordAttributeMap": {
"string" : "string"
},
"uniqueId": "string"
}
]
}
```
Dove:
+ `processingType`(opzionale) - Il valore predefinito è. `CONSISTENT` Scegliete uno di questi valori:
+ `CONSISTENT`- Per la massima precisione con tempi di risposta più lenti
+ `EVENTUAL`- Per una risposta iniziale più rapida con elaborazione in background
+ `EVENTUAL_NO_LOOKUP`- Per una risposta più rapida quando i record sono noti per essere unici
+ `records`(obbligatorio) - Array contenente esattamente un oggetto record
1. Inviare la richiesta .
In caso di successo, riceverai una risposta con il codice di stato 200 e un corpo JSON contenente:
```
{
"failedRecords": [
{
"errorMessage": "string",
"inputSourceARN": "string",
"uniqueId": "string"
}
],
"matchGroups": [
{
"matchId": "string",
"matchRule": "string",
"records": [
{
"inputSourceARN": "string",
"recordId": "string"
}
]
}
]
}
```
Se la chiamata non va a buon fine, potresti ricevere uno di questi errori:
+ 403 - AccessDeniedException se non disponi di un accesso sufficiente
+ 404: ResourceNotFoundException se la risorsa non può essere trovata
+ 429 - ThrottlingException se la richiesta è stata limitata
+ 400 - ValidationException se l'input fallisce la convalida
+ 500 - InternalServerException se si verifica un errore interno del servizio
------
# Ricerca di un Match ID per un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole
Dopo aver completato un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole, puoi recuperare il Match ID e la regola associata per ogni record elaborato. Queste informazioni ti aiutano a capire in che modo i record sono stati abbinati e quali regole sono state applicate. La procedura seguente mostra come accedere a questi dati utilizzando la AWS Entity Resolution console o l'`GetMatchID`API.
------
#### [ Console ]
**Per cercare un Match ID utilizzando la console**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Entity Resolution console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Scegli il flusso di lavoro corrispondente basato su regole che è stato elaborato (**lo stato del Job** è **Completato**).
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, scegli la scheda ** IDsCorrispondenza**.
1. Scegli **Cerca l'ID della corrispondenza**.
**Nota**
L'opzione **Look up Match ID** è disponibile solo per i flussi di lavoro corrispondenti che utilizzano la cadenza di elaborazione **automatica**. Se hai selezionato l'opzione Cadenza di elaborazione **manuale**, questa opzione apparirà inattiva. Per utilizzare questa opzione, modifica il flusso di lavoro in modo da utilizzare la cadenza di elaborazione **automatica**. Per ulteriori informazioni sulla modifica dei flussi di lavoro, consulta. [Modifica di un flusso di lavoro corrispondente](edit-matching-workflow.md)
1. Esegui una delle seguenti operazioni:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/entityresolution/latest/userguide/find-match-id.html)
1. Per **gli attributi Record**, inserisci la **chiave **Value** for an existing Match** per cercare ogni record esistente.
**Suggerimento**
Inserisci il maggior numero possibile di valori per trovare il Match ID.
1. L'opzione **Normalizza i dati** è selezionata per impostazione predefinita, in modo che gli input di dati vengano normalizzati prima della corrispondenza. **Se non desiderate normalizzare i dati, deselezionate l'opzione Normalizza dati.**
1. Se desideri visualizzare le regole di corrispondenza, espandi **Visualizza** le regole di corrispondenza.
1. Scegliere **Look up (Cerca)**.
Viene visualizzato un messaggio di successo, che indica che il Match ID è stato trovato.
1. Visualizza il Match ID corrispondente e la regola associata trovata.
------
#### [ API ]
**Per cercare un Match ID utilizzando l'API**
**Nota**
[Per chiamare correttamente questa API, devi prima aver eseguito correttamente un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole utilizzando l'StartMatchingJob API.](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html)
Per un elenco completo dei linguaggi di programmazione supportati, consulta la sezione [Vedere anche](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html#API_GetMatchId_SeeAlso) dell'API [GetMatchID](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html).
1. Apri un terminale o un prompt dei comandi per effettuare la richiesta API.
1. Crea una richiesta POST per il seguente endpoint:
```
/matchingworkflows/workflowName/matches
```
1. Nell'intestazione della richiesta, imposta il Content-type su application/json.
1. Nell'URI della richiesta, specifica il tuo. `workflowName`
Il `workflowName` must:
+ avere una lunghezza compresa tra 1 e 255 caratteri
+ Corrisponde allo schema [a-zA-Z\$10-9-] \$1
1. Per il corpo della richiesta, fornisci il seguente codice JSON:
```
{
"applyNormalization": boolean,
"record": {
"string" : "string"
}
}
```
Dove:
`applyNormalization`(opzionale) - Imposta su `true` per normalizzare gli attributi definiti nello schema
`record`(obbligatorio) - Il record per cui recuperare il Match ID
1. Inviare la richiesta .
In caso di successo, riceverai una risposta con il codice di stato 200 e un corpo JSON contenente:
```
{
"matchId": "string",
"matchRule": "string"
}
```
`matchId`è l'identificatore univoco per questo gruppo di record corrispondenti e `matchRule` indica a quale regola corrisponde il record.
Se la chiamata non va a buon fine, potresti ricevere uno di questi errori:
+ 403 - AccessDeniedException se non disponi di un accesso sufficiente
+ 404: ResourceNotFoundException se la risorsa non può essere trovata
+ 429 - ThrottlingException se la richiesta è stata limitata
+ 400 - ValidationException se l'input fallisce la convalida
+ 500 - InternalServerException se si verifica un errore interno del servizio
------
# Eliminazione di record da un flusso di lavoro corrispondente basato su regole o ML
Se devi rispettare le normative sulla gestione dei dati, puoi eliminare i record da un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole o basato su ML.
**Per eliminare i record da un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole o ML**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la console all' AWS Entity Resolution indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, in **Flussi di lavoro**, scegli **Corrispondenza**.
1. Scegli il flusso di lavoro di abbinamento basato su regole o basato su ML.
1. Nella pagina dei dettagli del flusso di lavoro corrispondente, scegli **Elimina univoco IDs dall'elenco** a discesa **Azioni**.
1. Inserisci l'ID univoco che desideri eliminare nella IDs sezione **Univoco**.
Puoi inserire fino a 10 univoci IDs.
1. Specificare la **sorgente di input** da cui eliminare l'univoco IDs.
Se esiste una sola **fonte di input** per il flusso di lavoro, la **fonte di input** è elencata per impostazione predefinita.
Se si specifica una sola **fonte di input**, l'univoca IDs delle altre fonti di input non ne risentirà.
1. Scegli **Elimina univoco IDs**.
# Risoluzione dei problemi relativi ai flussi di lavoro corrispondenti
Utilizza le seguenti informazioni per aiutarti a diagnosticare e risolvere i problemi più comuni che potresti riscontrare durante l'esecuzione di flussi di lavoro corrispondenti.
## Ho ricevuto un file di errore dopo aver eseguito un flusso di lavoro corrispondente
### Cause comuni
Un workflow corrispondente può avere più esecuzioni e i risultati (successi o errori) vengono scritti in una cartella con `jobId` il nome.
I risultati positivi di un workflow corrispondente vengono scritti in una `success` cartella che contiene più file e ogni file contiene un sottoinsieme dei record riusciti.
Gli errori relativi a un flusso di lavoro corrispondente vengono scritti in una `error` cartella con più campi, ognuno dei quali contiene un sottoinsieme dei record di errore.
Il file di errore può essere creato per i seguenti motivi:
+ L'[ID univoco](glossary.md#unique-id-defn) è:
+ null
+ mancante in una riga di dati
+ mancante in un record nella tabella dati
+ ripetuto in un'altra riga di dati nella tabella dati
+ non specificata
+ non univoco all'interno della stessa fonte
+ non univoco tra più fonti
+ si sovrappone tra le fonti
+ supera i 38 caratteri (solo flusso di lavoro di abbinamento basato su regole)
+ Uno dei campi nella [mappatura dello schema](glossary.md#schema-mapping-definition) include un nome riservato:
+ EmailAddress
+ InputSourceARN
+ MatchRule
+ ID partita
+ HashingProtocol
+ ConfidenceLevel
+ Origine
**Nota**
Se il record nel file di errore viene creato per i motivi elencati in precedenza, all'utente viene addebitato un costo, in quanto comporta il costo di elaborazione del servizio. Se il record nel file di errore è dovuto a un errore interno del server, non ti viene addebitato alcun costo.
### Risoluzione
**Per risolvere questo problema**
1. Verifica se l'[ID univoco](glossary.md#unique-id-defn) è valido.
Se l'[ID univoco](glossary.md#unique-id-defn) non è valido, aggiorna l'ID univoco nella tabella di dati, salva la nuova tabella di dati, crea una nuova mappatura dello schema ed esegui nuovamente il flusso di lavoro corrispondente.
1. Controlla se uno dei campi nella [mappatura dello schema](glossary.md#schema-mapping-definition) include un nome riservato.
Se uno dei campi include un nome riservato, crea una nuova mappatura dello schema con un nuovo nome ed esegui nuovamente il flusso di lavoro corrispondente.