Che cos'è AWS Entity Resolution? - AWS Entity Resolution
Sei un utente alle prime armi AWS Entity Resolution ?Caratteristiche di AWS Entity ResolutionServizi correlatiAccedendo AWS Entity ResolutionPrezzi per AWS Entity Resolution

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Che cos'è AWS Entity Resolution?

AWS Entity Resolution è un servizio che consente di abbinare, collegare e migliorare i record correlati archiviati in più applicazioni, canali e archivi di dati. Puoi iniziare a utilizzare flussi di lavoro per la risoluzione delle entità flessibili, scalabili e in grado di connettersi alle applicazioni e ai provider di servizi dati esistenti.

AWS Entity Resolution offre tecniche di abbinamento avanzate, come la corrispondenza basata su regole, la corrispondenza basata sull'apprendimento automatico (abbinamento ML) e la corrispondenza guidata dai fornitori di servizi di dati. Queste tecniche possono aiutarti a collegare e migliorare in modo più accurato i record correlati di informazioni sui clienti, codici di prodotto o codici di dati aziendali.

Puoi utilizzarle AWS Entity Resolution per creare una visualizzazione unificata delle interazioni con i clienti collegando gli eventi recenti (come clic sugli annunci, abbandono del carrello e acquisti) a segnali pseudonimizzati dei tuoi fornitori di servizi di dati in un ID di entità univoco. Puoi anche monitorare meglio i prodotti che utilizzano codici diversi (ad esempio,) nei tuoi negozi. SKU UPC Puoi utilizzarli AWS Entity Resolution per controllare l'accuratezza della corrispondenza e proteggere meglio la sicurezza dei dati, riducendo al minimo lo spostamento dei dati.

Sei un utente alle prime armi AWS Entity Resolution ?

Se sei un utente principiante di AWS Entity Resolution, ti consigliamo di iniziare leggendo le seguenti sezioni:

Caratteristiche di AWS Entity Resolution

AWS Entity Resolution include le seguenti funzionalità:

  • Preparazione dei dati flessibile e personalizzabile

    AWS Entity Resolution legge i dati da utilizzare come input AWS Glue per l'elaborazione delle partite. È possibile specificare un massimo di 20 input di dati. AWS Entity Resolution elabora ogni riga della tabella di immissione dei dati come record, con un'entità univoca che funge da chiave primaria. AWS Entity Resolution può operare su set di dati crittografati. Definisci innanzitutto la mappatura dello schema AWS Entity Resolution per capire quali campi di input desideri utilizzare nel flusso di lavoro corrispondente. Puoi importare il tuo schema di dati, o blueprint, da un input di AWS Glue dati esistente. In alternativa, puoi creare il tuo schema personalizzato utilizzando un'interfaccia utente o un JSON editor interattivo. Per impostazione predefinita, normalizza AWS Entity Resolution anche gli input di dati prima della corrispondenza per migliorare l'elaborazione delle corrispondenze, ad esempio rimuovendo caratteri speciali e spazi aggiuntivi e formattando il testo in minuscolo. Se l'immissione dei dati è già normalizzata, puoi disattivare la normalizzazione. Forniamo anche una GitHub libreria, che puoi utilizzare per personalizzare ulteriormente il processo di normalizzazione dei dati in base alle tue esigenze.

  • Flussi di lavoro configurabili per l'abbinamento delle entità

    Un flusso di lavoro per l'abbinamento delle entità è una sequenza di passaggi impostata per indicare AWS Entity Resolution come abbinare i dati di input e dove scrivere l'output dei dati consolidati. Puoi configurare uno o più flussi di lavoro di abbinamento per confrontare diversi input di dati e utilizzare diverse tecniche di abbinamento, come la corrispondenza basata su regole, la corrispondenza basata sull'apprendimento automatico o la corrispondenza guidata dai provider di servizi dati senza risoluzione delle entità o esperienza di apprendimento automatico. Puoi anche visualizzare lo stato del lavoro dei flussi di lavoro e delle metriche corrispondenti esistenti, come il numero di risorse, il numero di record elaborati e il numero di corrispondenze trovate.

    • eady-to-use Corrispondenza basata su regole R

      Questa tecnica di abbinamento include una serie di ready-to-use regole in AWS Management Console or AWS Command Line Interface ()AWS CLI. È possibile utilizzare queste regole per trovare i record correlati in base ai campi di immissione. Puoi anche personalizzare le regole aggiungendo o rimuovendo campi di input per ogni regola, eliminando le regole, riorganizzando la priorità delle regole e creando nuove regole. Puoi anche reimpostare le regole per riportarle alle configurazioni originali. L'output di dati nel bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) contiene gruppi di corrispondenza generati utilizzando la tecnica di abbinamento AWS Entity Resolution basata su regole. A ogni gruppo di partite è associato il numero della regola utilizzato per generare la corrispondenza, in modo da aiutarti a comprendere la corrispondenza. Ad esempio, il numero della regola può dimostrare la precisione di ogni gruppo di partite in modo che la regola uno sia più precisa della regola due.

    • Abbinamento preconfigurato basato sull'apprendimento automatico (abbinamento ML)

      Questa tecnica di abbinamento include un modello ML preconfigurato per trovare le corrispondenze tra tutti gli input di dati, in particolare i record basati sui consumatori. Il modello utilizza tutti i campi di input associati ai tipi di dati relativi a nome, indirizzo e-mail, numero di telefono, indirizzo e data di nascita. Il modello genera gruppi di partite di record correlati con un punteggio di confidenza per ogni gruppo che spiega la qualità della partita rispetto ad altri gruppi di partite. Il modello considera i campi di input mancanti e analizza l'intero record insieme per rappresentare un'entità. L'output di dati nel tuo bucket Amazon S3 presenta gruppi di corrispondenze AWS Entity Resolution generati utilizzando la corrispondenza ML. È qui che ogni gruppo di gioco ha un punteggio di confidenza associato di 0,0—1,0, che indica la precisione della partita.

    • Abbinamento dei record con i fornitori di servizi di dati

      Con AWS Entity Resolution puoi abbinare, collegare e migliorare i tuoi record con i principali fornitori di servizi dati e set di dati autorizzati per espandere la tua capacità di comprendere, raggiungere e fornire assistenza ai tuoi clienti. Ad esempio, puoi aggiungere attributi ai tuoi dati per migliorare i tuoi record oppure puoi migliorare l'interoperabilità dei sistemi e delle piattaforme con cui lavori per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali. Puoi utilizzare questo flusso di lavoro corrispondente con pochi clic, eliminando la necessità di creare e mantenere integrazioni proprietarie complesse. È necessario disporre di un contratto di licenza con questi fornitori di servizi di dati per sfruttare questa tecnica di abbinamento.

  • Elaborazione manuale in blocco ed elaborazione incrementale automatica

    È possibile utilizzare l'elaborazione dei dati per convertire l'input o gli input dei dati in una tabella di output dei dati consolidata con record simili che hanno un ID di corrispondenza comune generato utilizzando le configurazioni del flusso di lavoro di corrispondenza delle entità. Utilizzando API and AWS Management Console o il AWS CLI, puoi eseguire l'elaborazione manuale in blocco su richiesta, in base alla pipeline di dati Extract, Transform e Load (ETL) esistente, che rielabora tutti i dati per eventuali nuove corrispondenze e aggiornamenti delle corrispondenze esistenti. Inoltre, per gli scenari di abbinamento basati su regole, puoi avviare l'elaborazione incrementale automatica in modo che non appena nuovi dati sono disponibili nel tuo bucket Amazon S3, il servizio legga i nuovi record e li confronti con quelli esistenti. Ciò mantiene le tue corrispondenze aggiornate con eventuali modifiche ai dati di Amazon S3.

  • Ricerca quasi in tempo reale

    La ricerca di qualsiasi campo di entità tramite l'AWS Entity Resolution GetMatchId APIoperazione consente di recuperare in modo sincrono un Match ID esistente. Puoi chiamare AWS Entity Resolution con informazioni di identificazione personale (PII) attributi acquisiti attraverso diverse fonti e canali. AWS Entity Resolution esegue l'hash di tali attributi per la protezione dei dati e recupera il match ID corrispondente per collegare e abbinare il cliente. Ad esempio, puoi ottenere una registrazione web con un nome, un'email e un indirizzo postale associati. Utilizza l' AWS Entity Resolution GetMatchId APIoperazione per scoprire se questo cliente o entità esiste già nei risultati corrispondenti memorizzati nel tuo bucket S3, insieme all'ID di corrispondenza dell'entità corrispondente ad esso associato. Dopo aver ottenuto l'Entity Match ID, puoi trovare le informazioni transazionali ad esso associate nelle applicazioni di origine, come i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) o della piattaforma dati dei clienti (). CDP

  • Protezione dei dati e regionalizzazione fin dalla progettazione

    AWS Entity Resolution offre una funzionalità di crittografia predefinita che può aiutarti a proteggere i tuoi dati e ti fornisce una chiave di crittografia per ogni dato immesso nel servizio. Ad esempio, AWS Entity Resolution offre la flessibilità necessaria per utilizzare dati crittografati e sottoposti a hash sul lato server per eseguire flussi di lavoro di abbinamento basati su regole. AWS Entity Resolution supporta la regionalizzazione, il che significa che i flussi di lavoro corrispondenti vengono eseguiti per elaborare i dati nello stesso luogo in cui si utilizza il servizio. Regione AWS Puoi anche crittografare e applicare l'hash dei dati in uscita in Amazon S3 prima di utilizzare i dati risolti in altre applicazioni.

  • Transcodifica multipartitica

    AWS Entity Resolution ti aiuta a definire le fonti di dati e le configurazioni corrispondenti tra più parti che desiderano utilizzare una collaborazione sui dati, come in. AWS Clean Rooms

Quanto segue Servizi AWS è relativo a AWS Entity Resolution:

  • Amazon S3

    Archivia i dati che inserisci AWS Entity Resolution in Amazon S3.

    Per ulteriori informazioni, consulta Che cos'è Amazon S3? nella Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service.

  • AWS Glue

    Crea AWS Glue tabelle dai tuoi dati in Amazon S3 per utilizzarle in. AWS Entity Resolution

    Per ulteriori informazioni, consulta What is AWS Glue? nella Guida per gli AWS Glue sviluppatori.

  • AWS CloudTrail

    AWS Entity Resolution Utilizzalo con CloudTrail i log per migliorare l'analisi delle Servizio AWS attività.

    Per ulteriori informazioni, consulta Registrazione delle chiamate AWS Entity Resolution API utilizzando AWS CloudTrail.

  • AWS CloudFormation

    Crea le seguenti risorse in AWS CloudFormation: AWS::EntityResolution::MatchingWorkflow, AWS::EntityResolution::SchemaMapping, AWS::EntityResolution:IdMappingWorkflow, AWS::EntityResolution::IdNamespace e AWS::EntityResolution::PolicyStatement

    Per ulteriori informazioni, consulta Crea risorse per la risoluzione delle AWS entità con AWS CloudFormation.

Accedendo AWS Entity Resolution

È possibile accedere AWS Entity Resolution tramite le seguenti opzioni:

Prezzi per AWS Entity Resolution

Per informazioni sui prezzi, consulta Prezzi di AWS Entity Resolution.