Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # AWS Entity Resolution Glossario ## Nome della risorsa Amazon (ARN) Un identificatore univoco per le risorse. AWS ARNs sono obbligatori quando è necessario specificare una risorsa in modo inequivocabile per tutti AWS Entity Resolution, ad esempio nelle AWS Entity Resolution policy, nei tag Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) e nelle chiamate API. ## Tipo di attributo Il tipo di attributo per il campo di input. Quando si [crea una mappatura dello schema](create-schema-mapping.md), si seleziona il **tipo di attributo** da un elenco preconfigurato di valori come **nome**, **indirizzo**, **numero di telefono** o indirizzo **e-mail**. Il tipo di attributo indica il AWS Entity Resolution tipo di dati che gli stai presentando, consentendone la corretta classificazione e normalizzazione. ## Elaborazione automatica Un'opzione di cadenza di elaborazione per un processo corrispondente al flusso di lavoro che ne consente l'esecuzione automatica quando l'immissione dei dati cambia. Questa opzione è disponibile solo per la corrispondenza [basata su regole](#rule-based-matching-defn). Per impostazione predefinita, la cadenza di elaborazione per un processo del flusso di lavoro corrispondente è impostata su [**Manuale**](#manual-processing), il che consente l'esecuzione su richiesta. È possibile impostare l'elaborazione **automatica** per eseguire automaticamente il processo del flusso di lavoro corrispondente quando l'immissione dei dati cambia. Ciò mantiene l'output del flusso di lavoro corrispondente up-to-date. ## AWS KMS key ARN Questo è il tuo AWS KMS Amazon Resource Name (ARN) per la crittografia a riposo. Se non viene fornita, il sistema utilizzerà una chiave KMS AWS Entity Resolution gestita. ## Flusso di lavoro Batch Un processo che viene eseguito a intervalli pianificati per abbinare e risolvere i dati in un intero set di dati. I flussi di lavoro in batch AWS Entity Resolution sono utilizzati al meglio per la configurazione iniziale, gli aggiornamenti completi periodici e gli scenari con modifiche significative nei set di dati di origine e di destinazione. ## Testo chiaro Dati non protetti crittograficamente. ## Livello di confidenza () ConfidenceLevel Per la corrispondenza ML, questo è il livello di confidenza applicato AWS Entity Resolution quando ML identifica un set di record corrispondente. Questo fa parte dei [metadati del flusso di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-metadata) che verranno inclusi nell'output. ## Decrittografia Il processo di riconversione dei dati crittografati nella loro forma originale. La decrittografia può essere eseguita solo se si ha accesso alla chiave segreta. ## Encryption (Crittografia) Processo di codifica dei dati in un formato che appare casuale utilizzando un valore segreto chiamato chiave. È impossibile determinare il testo in chiaro originale senza accedere alla chiave. ## Group name (Nome gruppo) Il **nome del gruppo** fa riferimento all'intero gruppo di campi di input e può aiutarti a raggruppare i dati analizzati per scopi corrispondenti. Ad esempio, se sono presenti tre campi di input:**first\$1name**,**middle\$1name**, e**last\$1name**, puoi raggrupparli inserendo il **nome del gruppo** **full\$1name** per la corrispondenza e l'output. ## Hash L'hashing significa applicare un algoritmo crittografico che produce una stringa irreversibile e unica di caratteri di dimensione fissa, chiamata hash. AWS Entity Resolution utilizza il protocollo hash Secure Hash Algorithm a 256 bit (SHA256) e restituirà una stringa di caratteri da 32 byte. In AWS Entity Resolution, puoi scegliere se eseguire l'hash dei valori dei dati nell'output. ## Protocollo hash () HashingProtocol AWS Entity Resolution utilizza il protocollo hash Secure Hash Algorithm a 256 bit (SHA256) e restituirà una stringa di caratteri da 32 byte. Questo fa parte dei [metadati corrispondenti del flusso](#matching-workflow-metadata) di lavoro che verranno inclusi nell'output. ## Metodo di mappatura degli ID Come desideri che venga eseguita la mappatura degli ID. Esistono due metodi di mappatura degli ID: + Basato su regole: il metodo con cui si utilizzano le regole di corrispondenza per tradurre i dati di prime parti da un'origine a una destinazione in un flusso di lavoro di mappatura degli ID. + Servizi provider: il metodo con cui si utilizza un servizio provider per tradurre dati codificati da terze parti da un'origine a una destinazione in un flusso di lavoro di mappatura degli ID. AWS Entity Resolution attualmente supporta LiveRamp come metodo di mappatura degli ID basato sui servizi del provider. È necessario disporre di un abbonamento a LiveRamp through per AWS Data Exchange utilizzare questo metodo. Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 1: Abbonarsi a un servizio fornito da un provider su AWS Data Exchange](prepare-third-party-input-data.md#subscribe-provider-service). ## Workflow di mappatura degli ID Un processo di elaborazione dati che mappa i dati da un'origine dati di input a una destinazione di dati di input in base al metodo di mappatura ID specificato. Produce una tabella di mappatura degli ID. Questo flusso di lavoro richiede di specificare il [metodo di mappatura degli ID](#id-mapping-method-defn) e i dati di input che si desidera tradurre da un'origine a una destinazione. È possibile configurare un flusso di lavoro di mappatura degli ID da eseguire autonomamente Account AWS o tra due. Account AWS ## Spazio dei nomi ID [Una risorsa AWS Entity Resolution che contiene metadati che spiegano i set di dati suddivisi in più set Account AWS e come utilizzarli in un flusso di lavoro di mappatura degli ID.](#id-mapping-workflow-defn) Esistono due tipi di namespace ID: e. `SOURCE` `TARGET` `SOURCE`Contiene configurazioni per i dati di origine che verranno elaborati in un flusso di lavoro di mappatura degli ID. `TARGET`Contiene una configurazione dei dati di destinazione in cui verranno risolte tutte le fonti. Per definire i dati di input che desideri risolvere tra due Account AWS, crea un'origine dello spazio dei nomi ID e una destinazione dello spazio dei nomi ID per tradurre i dati da un set () all'altro ()`SOURCE`. `TARGET` Dopo che tu e un altro membro avete creato gli spazi dei nomi ID ed eseguito un flusso di lavoro di mappatura degli ID, potete partecipare a una collaborazione AWS Clean Rooms per eseguire un join multitavola sulla tabella di mappatura degli ID e analizzare i dati. Per ulteriori informazioni, consulta la [Guida per l'utente AWS Clean Rooms](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/what-is.html). ## Flusso di lavoro incrementale Un processo che abbina e risolve solo i record nuovi o aggiornati dall'ultima esecuzione, anziché elaborare l'intero set di dati. I flussi di lavoro incrementali in AWS Entity Resolution sono utilizzati al meglio per aggiornamenti frequenti al fine di mantenere aggiornati i dati quando è stata modificata solo una piccola parte del set di dati. ## Campo di input Un campo di input corrisponde al nome di una colonna della tabella dei dati AWS Glue di input. ## Fonte di ingresso ARN (InputSourceARN) L'Amazon Resource Name (ARN) generato per l'input di una AWS Glue tabella. Questo fa parte della [corrispondenza dei metadati del flusso](#matching-workflow-metadata) di lavoro che verranno inclusi nell'output. ## Abbinamento basato sull'apprendimento automatico La corrispondenza basata sull'apprendimento automatico (corrispondenza ML) trova corrispondenze tra i dati che potrebbero essere incomplete o che potrebbero non avere esattamente lo stesso aspetto. La corrispondenza ML è un processo preimpostato che tenterà di abbinare i record di tutti i dati inseriti. La corrispondenza ML restituisce un [ID di corrispondenza](#match-id-defin) e un [livello di confidenza](#confidence-level-defn) per ogni set di dati corrispondente. ## Elaborazione manuale Un'opzione di cadenza di elaborazione per un processo corrispondente al flusso di lavoro che ne consente l'esecuzione su richiesta. Questa opzione è impostata di default ed è disponibile sia per la corrispondenza basata su [regole che per la corrispondenza basata sull'](#rule-based-matching-defn)[apprendimento automatico](#ml-matching-defn). ## Many-to-Many abbinamento Many-to-many la corrispondenza confronta più istanze di dati simili. I valori nei campi di input a cui è stata assegnata la stessa chiave di confronto verranno confrontati tra loro, indipendentemente dal fatto che si trovino nello stesso campo di input o in campi di input diversi. Ad esempio, potresti avere più campi di immissione del numero di telefono come `mobile_phone` e `home_phone` con la stessa chiave di corrispondenza «Telefono». Utilizza la many-to-many corrispondenza per confrontare i dati nel campo `mobile_phone` di input con i dati nel campo `mobile_phone` di input e i dati nel campo `home_phone` di input. Le regole di corrispondenza valutano i dati in più campi di input con la stessa chiave di corrispondenza con un'operazione (or) e la one-to-many corrispondenza confronta i valori tra più campi di input. Ciò significa che se una combinazione `mobile_phone` o `home_phone` corrisponde tra due record, la chiave di corrispondenza «Telefono» restituirà una corrispondenza. Per trovare una corrispondenza, digita «Telefono» per trovare una corrispondenza, `Record One mobile_phone = Record Two mobile_phone` `Record One mobile_phone = Record Two home_phone` OR `Record One home_phone = Record Two home_phone` OR`Record One home_phone = Record Two mobile_phone`. ## ID della partita (MatchID) Per la corrispondenza basata su regole e la corrispondenza ML, questo è l'ID generato AWS Entity Resolution e applicato a ciascun set di record corrispondente. Questo fa parte dei [metadati del flusso di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-metadata) che verranno inclusi nell'output. ## Chiave Match () MatchKey La chiave Match indica AWS Entity Resolution quali campi di input considerare come dati simili e quali come dati diversi. Questo aiuta a configurare AWS Entity Resolution automaticamente le regole di corrispondenza basate su regole e a confrontare dati simili memorizzati in diversi campi di input. Se nei dati sono presenti più tipi di informazioni relative ai numeri di telefono, ad esempio un campo `home_phone` di immissione e un campo di input, che desideri confrontare, puoi assegnare a entrambi il tasto di corrispondenza «Telefono». `mobile_phone` È quindi possibile configurare la corrispondenza basata su regole per confrontare i dati utilizzando le istruzioni «or» in tutti i campi di input con la chiave di corrispondenza «Telefono» (vedi la sezione Corrispondenza e [One-to-One [Many-to-Many corrispondenza](#many-to-many-defin)](#one-to-one-matching-defn) delle definizioni nella sezione Corrispondenza del flusso di lavoro). Se desideri che la corrispondenza basata su regole consideri diversi tipi di informazioni sui numeri di telefono in modo completamente separato, puoi creare chiavi di corrispondenza più specifiche come «Mobile\$1Phone» e «Home\$1Phone». Quindi, quando configuri un flusso di lavoro di corrispondenza, puoi specificare come verrà utilizzata ogni chiave di corrispondenza telefonica nella corrispondenza basata su regole. Se MatchKey si specifica no per un particolare campo di input, questo non può essere utilizzato per la corrispondenza, ma può essere eseguito attraverso il processo del flusso di lavoro di abbinamento e, se lo si desidera, può essere emesso. ## Nome della chiave corrispondente Il nome assegnato a una chiave Match. ## Regola del match (MatchRule) Per la corrispondenza basata su regole, questo è il numero della regola applicata che ha generato un set di record corrispondente. Questo fa parte dei [metadati del flusso di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-metadata) che verranno inclusi nell'output. ## Corrispondenza Il processo di combinazione e confronto dei dati provenienti da diversi campi, tabelle o database di input e la determinazione di quali di essi sono simili, o «corrispondono», in base al soddisfacimento di determinati criteri di corrispondenza (ad esempio, attraverso regole o modelli di corrispondenza). ## Flusso di lavoro corrispondente Il processo impostato per specificare i dati di input da abbinare e il modo in cui deve essere eseguita la corrispondenza. ## Descrizione del flusso di lavoro corrispondente Una descrizione opzionale del flusso di lavoro corrispondente che puoi scegliere di inserire. Le descrizioni ti aiutano a distinguere tra i flussi di lavoro corrispondenti se ne crei più di uno. ## Nome del flusso di lavoro corrispondente Il nome del flusso di lavoro corrispondente specificato. **Nota** I nomi dei flussi di lavoro corrispondenti devono essere univoci. Non possono avere lo stesso nome o verrà restituito un errore. ## Metadati del flusso di lavoro corrispondenti Informazioni generate e prodotte da AWS Entity Resolution durante un processo di workflow corrispondente. Queste informazioni sono obbligatorie in fase di output. ## Normalizzazione () ApplyNormalization Scegli se normalizzare i dati di input come definito nello schema. La normalizzazione standardizza i dati rimuovendo spazi aggiuntivi e caratteri speciali e standardizzandoli in formato minuscolo. Ad esempio, se un campo di input ha il tipo di attributo [Telefono completo](#normalization-rule-phone) e i valori nella tabella di input sono formattati come`(123) 456-7890`, AWS Entity Resolution i valori verranno normalizzati in. `1234567890` **Nota** [La normalizzazione è supportata solo nel tipo di gruppo per [Nome](#normalization-rule-name), [Indirizzo](#normalization-rule-address), [Telefono](#normalization-rule-phone) ed Email.](#normalization-rule-email) Le sezioni seguenti descrivono le nostre regole di normalizzazione standard. Per lo specifico abbinamento basato su ML, vedere. [Normalizzazione (): solo basata su ML ApplyNormalization](#normalization-ML-defn) **Topics** + [Name](#normalization-rule-name) + [Email](#normalization-rule-email) + [Telefono](#normalization-rule-phone) + [Indirizzo](#normalization-rule-address) + [Con hash](#normalization-rule-hashed) + [ID\$1origine](#normalization-rule-source-id) ### Name **Nota** La normalizzazione è supportata solo per il tipo di gruppo **Name**. Il tipo di gruppo **Name** viene visualizzato come **Nome completo** nella console e come `NAME` nell'API. Se desideri normalizzare i sottotipi del tipo di gruppo **Name:** **Nella console, assegna i seguenti sottotipi al gruppo **Nome completo: Nome****, Secondo nome** e **Cognome**.** Nell'[CreateSchemaMapping](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_CreateSchemaMapping.html)API, assegna i seguenti **tipi** a `NAME` **GroupName**`NAME_FIRST`:`NAME_MIDDLE`,, e. `NAME_LAST` + **TRIM = Elimina gli** spazi bianchi iniziali e finali + LOWERCASE = Mette in **minuscolo tutti i caratteri alfa** + **CONVERT\$1ACCENT = Converte da lettera accentata** a lettera normale + **REMOVE\$1ALL\$1NON\$1ALPHA = Rimuove tutti i caratteri** non alfa [a-zA-Z] ### Email **Nota** La normalizzazione è supportata per il tipo **di** gruppo Email. **Il tipo di gruppo di **posta elettronica viene visualizzato come indirizzo e-mail** nella console e come `EMAIL_ADDRESS` nell'API.** + **TRIM** = Elimina gli spazi bianchi iniziali e finali + LOWERCASE = Mette in **minuscolo tutti i caratteri alfa** + **CONVERT\$1ACCENT = Converte da lettera accentata** a lettera normale + **EMAIL\$1ADDRESS\$1UTIL\$1NORM** = Rimuove tutti i punti (.) dal nome utente, rimuove tutto ciò che segue il segno più (\$1) nel nome utente e standardizza le varianti comuni del dominio + **REMOVE\$1ALL\$1NON\$1EMAIL\$1CHARS = Rimuove tutti i caratteri [a-zA-Z0-9] e [**.@-] non-alpha-numeric ### Telefono **Nota** La normalizzazione è supportata solo per il **tipo** di gruppo telefonico. Il tipo di gruppo di **telefoni** viene visualizzato come **Telefono completo** nella console e come `PHONE` nell'API. Se desideri normalizzare i sottotipi del tipo di gruppo **Phone**: **Nella console, assegna i seguenti sottotipi al gruppo **telefonico completo: Numero di telefono** **e Prefisso** telefonico.** Nell'[CreateSchemaMapping](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_CreateSchemaMapping.html)API, assegna i seguenti **tipi** al `PHONE` **GroupName:** and`PHONE_NUMBER`. `PHONE_COUNTRYCODE` + **TRIM = Elimina gli** spazi bianchi iniziali e finali + **REMOVE\$1ALL\$1NON\$1NUMERIC = Rimuove tutti i caratteri non numerici [0-9**] + **REMOVE\$1ALL\$1LEADING\$1ZEROES** = Rimuove tutti gli zeri iniziali + **ENSURE\$1PREFIX\$1WITH\$1MAP, "" = Esamina ogni numero di telefono** e cerca di abbinarlo agli schemi presenti in. phonePrefixMap phonePrefixMap Se viene trovata una corrispondenza, la regola aggiungerà o modificherà il prefisso del numero di telefono per garantire che sia conforme al formato standardizzato specificato nella mappa. ### Indirizzo **Nota** **La normalizzazione è supportata solo per il tipo di gruppo di indirizzi.** Il tipo di gruppo di **indirizzi** viene visualizzato come **Indirizzo completo** nella console e come `ADDRESS ` nell'API. Se desideri normalizzare i sottotipi del tipo di gruppo di **indirizzi:** **Nella console, assegna i seguenti sottotipi al gruppo di **indirizzi completo**: **Via 1, Indirizzo** **2: Nome dell'indirizzo** **3, Nome** **della città**, **Stato**, **Paese** e Codice postale t** Nell'[CreateSchemaMapping](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_CreateSchemaMapping.html)API, assegna i seguenti **tipi** a `ADDRESS` **GroupName**`ADDRESS_STREET1`:`ADDRESS_STREET2`,,,`ADDRESS_STREET3`, `ADDRESS_CITY` `ADDRESS_STATE``ADDRESS_COUNTRY`, e. `ADDRESS_POSTALCODE` + **TRIM = Elimina gli** spazi bianchi iniziali e finali + LOWERCASE = Mette in **minuscolo tutti i caratteri alfa** + **CONVERT\$1ACCENT = Converte da lettera accentata** a lettera normale + **REMOVE\$1ALL\$1NON\$1ALPHA = Rimuove tutti i caratteri** non alfa [a-zA-Z] + [RENAME\$1WORDS utilizzando ADDRESS\$1RENAME\$1WORD\$1MAP = sostituisce le parole nella stringa di indirizzo con le parole di **ADDRESS\$1RENAME\$1WORD\$1MAP**](#ADDRESS_RENAME_WORD_MAP) + **RENAME\$1DELIMITERS utilizzando ADDRESS\$1RENAME\$1DELIMITER\$1MAP** = sostituisci i delimitatori nella stringa di indirizzo con la stringa di [ADDRESS\$1RENAME\$1DELIMITER\$1MAP](#ADDRESS_RENAME_DELIMITER_MAP) + **[RENAME\$1DIRECTIONS utilizzando ADDRESS\$1RENAME\$1DIRECTION\$1MAP = sostituisce i delimitatori nella stringa di indirizzo con la stringa di ADDRESS\$1RENAME\$1DIRECTION\$1MAP](#ADDRESS_RENAME_DIRECTION_MAP)** + **RENAME\$1NUMBERS utilizzando ADDRESS\$1RENAME\$1NUMBER\$1MAP = sostituisce i numeri nella stringa di indirizzo con la stringa di [ADDRESS\$1RENAME\$1NUMBER\$1MAP](#ADDRESS_RENAME_NUMBER_MAP.title)** + **RENAME\$1SPECIAL\$1CHARS utilizzando ADDRESS\$1RENAME\$1SPECIAL\$1CHAR\$1MAP** [= sostituisci i caratteri speciali nella stringa di indirizzo con la stringa di ADDRESS\$1RENAME\$1SPECIAL\$1CHAR\$1MAP](#ADDRESS_RENAME_SPECIAL_CHAR_MAP.title) #### INDIRIZZO\$1RENAME\$1WORD\$1MAP Queste sono le parole che verranno rinominate durante la normalizzazione della stringa di indirizzo. ``` "avenue": "ave", "bouled": "blvd", "circle": "cir", "circles": "cirs", "court": "ct", "centre": "ctr", "center": "ctr", "drive": "dr", "freeway": "fwy", "frwy": "fwy", "highway": "hwy", "lane": "ln", "parks": "park", "parkways": "pkwy", "pky": "pkwy", "pkway": "pkwy", "pkwys": "pkwy", "parkway": "pkwy", "parkwy": "pkwy", "place": "pl", "plaza": "plz", "plza": "plz", "road": "rd", "square": "sq", "squ": "sq", "sqr": "sq", "street": "st", "str": "st", "str.": "strasse" ``` #### ADDRESS\$1RENAME\$1DELIMITER\$1MAP Questi sono i delimitatori che verranno rinominati durante la normalizzazione della stringa di indirizzo. ``` ",": " ", ".": " ", "[": " ", "]": " ", "/": " ", "-": " ", "#": " number " ``` #### INDIRIZZO\$1RENAME\$1DIRECTION\$1MAP Questi sono gli identificatori di direzione che verranno rinominati durante la normalizzazione della stringa di indirizzo. ``` "east": "e", "north": "n", "south": "s", "west": "w", "northeast": "ne", "northwest": "nw", "southeast": "se", "southwest": "sw" ``` #### INDIRIZZO\$1RINOMINA\$1NUMERO\$1MAPPA Queste sono le stringhe numeriche che verranno rinominate durante la normalizzazione della stringa di indirizzo. ``` "número": "number", "numero": "number", "no": "number", "núm": "number", "num": "number" ``` #### ADDRESS\$1RENAME\$1SPECIAL\$1CHAR\$1MAP Queste sono le stringhe di caratteri speciali che verranno rinominate durante la normalizzazione della stringa di indirizzo. ``` "ß": "ss", "ä": "ae", "ö": "oe", "ü": "ue", "ø": "o", "æ": "ae" ``` ### Con hash + **TRIM = Taglia** gli spazi bianchi iniziali e finali ### ID\$1origine + **TRIM = Taglia gli** spazi bianchi iniziali e finali ## Normalizzazione (): solo basata su ML ApplyNormalization Scegliete se normalizzare i dati di input come definito nello schema. La normalizzazione standardizza i dati rimuovendo spazi aggiuntivi e caratteri speciali e standardizzandoli in formato minuscolo. Ad esempio, se un campo di input ha un tipo di `NAME` attributo pari a e i valori nella tabella di input sono formattati come`Johns Smith`, AWS Entity Resolution i valori verranno normalizzati in. `john smith` Le sezioni seguenti descrivono le regole di normalizzazione per i flussi di lavoro di abbinamento basati sull'[apprendimento automatico](#ml-matching-defn). **Topics** + [Name](#normalization-ML-defn-name) + [Email](#normalization-ML-defn-email) + [Telefono](#normalization-ML-defn-phone) ### Name + **TRIM = Taglia gli spazi bianchi iniziali** e finali + LOWERCASE = Mette in **minuscolo tutti i caratteri alfa** ### Email + LOWERCASE = Mette in **minuscolo tutti i caratteri alfa** + Sostituisce solo (at) (distinzione tra maiuscole e minuscole) con un simbolo @ + Rimuove tutti gli spazi bianchi, in qualsiasi punto del valore + Rimuove tutto ciò che è al di fuori del primo, `"<` `>"` se esiste ### Telefono + **TRIM** = Taglia gli spazi bianchi iniziali e finali + **REMOVE\$1ALL\$1NON\$1NUMERIC = Rimuove tutti i caratteri non numerici [0-9**] + **REMOVE\$1ALL\$1LEADING\$1ZEROES** = Rimuove tutti gli zeri iniziali + **ENSURE\$1PREFIX\$1WITH\$1MAP, "" = Esamina ogni numero di telefono** e cerca di abbinarlo agli schemi presenti in. phonePrefixMap phonePrefixMap Se viene trovata una corrispondenza, la regola aggiungerà o modificherà il prefisso del numero di telefono per garantire che sia conforme al formato standardizzato specificato nella mappa. ## One-to-One abbinamento One-to-one la corrispondenza confronta singole istanze di dati simili. I campi di input con la stessa chiave di corrispondenza e i valori nello stesso campo di input verranno confrontati tra loro. Ad esempio, potresti avere più campi di immissione del numero di telefono come `mobile_phone` e `home_phone` con la stessa chiave di corrispondenza «Telefono». Utilizza la one-to-one corrispondenza per confrontare i dati nel campo `mobile_phone` di input con i dati nel campo `mobile_phone` di input e per confrontare i dati nel campo `home_phone` di input con i dati nel campo `home_phone` di input. I dati nel campo `mobile_phone` di input non verranno confrontati con i dati nel campo `home_phone` di input. Le regole di corrispondenza valutano i dati in più campi di input con la stessa chiave di corrispondenza con un'operazione (or) e la one-to-many corrispondenza confronta i valori all'interno di un singolo campo di input. Ciò significa che se `mobile_phone` o `home_phone` corrisponde tra due record, la chiave di corrispondenza «Telefono» restituirà una corrispondenza. Per trovare una corrispondenza, digita «Telefono» per trovare una corrispondenza, `Record One mobile_phone = Record Two mobile_phone` OR`Record One home_phone = Record Two home_phone`. Le regole di corrispondenza valutano i dati nei campi di input con chiavi di corrispondenza diverse con un'operazione (and). Se desideri che la corrispondenza basata su regole consideri diversi tipi di informazioni sui numeri di telefono in modo completamente separato, puoi creare chiavi di corrispondenza più specifiche come «mobile\$1phone» e «home\$1phone». Se desideri utilizzare entrambi i tasti di corrispondenza in una regola per trovare le corrispondenze, AND. `Record One mobile_phone = Record Two mobile_phone` `Record One home_phone = Record Two home_phone` ## Output Un elenco di **OutputAttribute**oggetti, ognuno dei quali ha i campi **Name** e **Hashed.** Ciascuno di questi oggetti rappresenta una colonna da includere nella tabella di AWS Glue output e indica se si desidera che i valori nella colonna vengano sottoposti a hash. ## Outputs3Path La destinazione S3 in cui AWS Entity Resolution verrà scritta la tabella di output. ## OutputSourceConfig **Un elenco di OutputSource oggetti, ognuno dei quali ha i campi **outputs3Path e Output**. **ApplyNormalization**** ## Abbinamento basato sui servizi del provider L'abbinamento basato sui servizi dei provider è un processo progettato per abbinare, collegare e migliorare i record con i fornitori di servizi di dati preferiti e i set di dati con licenza. È necessario disporre di un abbonamento al AWS Data Exchange servizio del provider per utilizzare questa tecnica di abbinamento. AWS Entity Resolution attualmente si integra con i seguenti fornitori di servizi di dati: + LiveRamp + TransUnion + UID 2.0 ## Abbinamento basato su regole La corrispondenza basata su regole è un processo progettato per trovare corrispondenze esatte. La corrispondenza basata su regole è un insieme gerarchico di regole di abbinamento a cascata, suggerite da AWS Entity Resolution, basate sui dati inseriti e completamente configurabili dall'utente. Tutte le chiavi di corrispondenza fornite nell'ambito dei criteri delle regole devono corrispondere esattamente affinché i dati confrontati vengano dichiarati corrispondenti e i metadati associati vengano emessi. La corrispondenza basata su regole restituisce un [Match ID](#match-id-defin) e un numero di regola per ogni set di dati corrispondente. Consigliamo di definire regole che possano identificare in modo univoco un'entità. Ordina prima le tue regole per trovare corrispondenze più precise. Ad esempio, supponiamo che tu abbia due regole, la **Regola 1** e la **Regola 2**. Queste regole hanno le seguenti chiavi di abbinamento: + **La regola 1** include nome completo e indirizzo + La **regola 2** include nome completo, indirizzo e telefono Poiché la **Regola 1** viene eseguita per prima, non verranno trovate corrispondenze secondo la **Regola 2** perché sarebbero state tutte trovate secondo la **Regola 1**. Per trovare le corrispondenze differenziate per telefono, riordina le regole, in questo modo: + La **regola 2** include nome completo, indirizzo e telefono + **La regola 1** include nome completo e indirizzo ## Schema Termine usato per una struttura o un layout che definisce come un insieme di dati è organizzato e connesso. ## Descrizione dello schema Una descrizione facoltativa dello schema che puoi scegliere di inserire. Le descrizioni consentono di distinguere tra le mappature dello schema se ne vengono create più di una. ## Nome dello schema Il nome dello schema. **Nota** I nomi degli schemi devono essere univoci. Non possono avere lo stesso nome o verrà restituito un errore. ## Mappatura dello schema La mappatura dello schema AWS Entity Resolution è il processo mediante il quale si spiega AWS Entity Resolution come interpretare i dati per la corrispondenza. Definisci lo schema della tabella dei dati di input che desideri AWS Entity Resolution leggere in un flusso di lavoro corrispondente. ## ARN di mappatura dello schema L'Amazon Resource Name (ARN) generato per la mappatura dello [schema](#schema-mapping-definition). ## ID univoco Un identificatore univoco designato dall'utente e che deve essere assegnato a ogni riga di dati di input che AWS Entity Resolution viene letta. **Example** Ad esempio: **Primary\$1key**, **Row\$1ID** o **Record\$1ID**. La colonna **ID univoco è obbligatoria**. L'**ID univoco** deve essere un identificatore univoco all'interno di una singola tabella. L'**ID univoco** deve soddisfare questo schema: `[a-zA-Z0-9_-]` In tabelle diverse, l'**ID univoco** può avere valori duplicati. La lunghezza massima dell'**ID univoco** è 38 per un flusso di lavoro [corrispondente](#matching-workflow-definition) La lunghezza massima dell'**ID univoco** è 257 caratteri per un [Workflow di mappatura degli ID](#id-mapping-workflow-defn) Quando viene eseguito il [workflow corrispondente](#matching-workflow-definition), il record verrà rifiutato se l'**ID univoco**: + non è specificato + non è unico all'interno della stessa tabella + si sovrappone in termini di nome dell'attributo tra le fonti + supera i 38 caratteri (solo flussi di lavoro di abbinamento basati su regole)