とは AWS Entity Resolution - AWS Entity Resolution
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とは AWS Entity Resolution

AWS Entity Resolution は、複数のアプリケーション、チャネル、データストアに保存された関連レコードの照合、リンク、および強化に役立つサービスです。柔軟でスケーラブルで、既存のアプリケーションやデータサービスプロバイダーに接続できるエンティティ解決ワークフローの使用を開始できます。

AWS Entity Resolution は、ルールベースのマッチング、機械学習ベースのマッチング (ML マッチング）、データサービスプロバイダー主導のマッチングなどの高度なマッチング手法を提供します。これらの手法は、顧客情報、製品コード、またはビジネスデータコードの関連レコードをより正確にリンクして強化するのに役立ちます。

を使用して AWS Entity Resolution 、最近のイベント (広告クリック、カートの放棄、購入など) をデータサービスプロバイダーからの仮名化されたシグナルと一意のエンティティ ID にリンクすることで、カスタマーインタラクションの統合ビューを作成できます。また、ストア全体で異なるコード (、 などSKUUPC) を使用する製品をより適切に追跡することもできます。を使用すると AWS Entity Resolution 、データの移動を最小限に抑えながら、マッチングの精度を制御し、データセキュリティをより適切に保護できます。

初めての AWS Entity Resolution ユーザーですか？

を初めて使用する場合は AWS Entity Resolution、まず以下のセクションを読むことをお勧めします。

の機能 AWS Entity Resolution

AWS Entity Resolution には以下の機能が含まれています。

  • 柔軟でカスタマイズ可能なデータ準備

    AWS Entity Resolution は からデータを読み取り AWS Glue 、一致処理の入力として使用します。最大 20 個のデータ入力を指定できます。 はデータ入力テーブルの各行をレコードとして AWS Entity Resolution 処理し、一意のエンティティをプライマリキーとして使用します。 AWS Entity Resolution は暗号化されたデータセットで動作できます。まず、 のスキーママッピングを定義 AWS Entity Resolution して、一致するワークフロー で使用する入力フィールドを理解します。既存の AWS Glue データ入力から独自のデータスキーマまたはブループリントを取り込むことができます。または、インタラクティブなユーザーインターフェイスまたはJSONエディタを使用してカスタムスキーマを構築することもできます。 AWS Entity Resolution また、デフォルトでは、 は一致する前にデータ入力を正規化し、特殊文字や余分なスペースの削除、テキストの小文字へのフォーマットなど、一致処理を改善します。データ入力が既に正規化されている場合は、正規化をオフにできます。また、GitHub ライブラリ も提供しています。これを使用して、ニーズに合わせてデータの正規化プロセスをさらにカスタマイズできます。

  • 設定可能なエンティティマッチングワークフロー

    エンティティマッチングワークフローは、データ入力の照合 AWS Entity Resolution 方法と統合データ出力の書き込み場所を示すためにセットアップする一連のステップです。1 つ以上のマッチングワークフローを設定して、さまざまなデータ入力を比較し、エンティティ解決や ML エクスペリエンスなしでルールベースのマッチング、機械学習マッチング、データサービスプロバイダー主導マッチングなど、さまざまなマッチング手法を使用できます。リソース番号、処理されたレコード数、見つかった一致の数など、既存の一致ワークフローとメトリクスのジョブステータスを表示することもできます。

    • R eady-to-use ルールベースのマッチング

      このマッチング手法には、 または AWS Command Line Interface () AWS Management Console の一連の ready-to-use ルールが含まれますAWS CLI。これらのルールを使用して、入力フィールドに基づいて関連レコードを検索できます。ルールごとに入力フィールドを追加または削除したり、ルールを削除したり、ルールの優先度を再配置したり、新しいルールを作成したりして、ルールをカスタマイズすることもできます。ルールをリセットして、元の設定に戻すこともできます。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットのデータ出力には、ルールベースのマッチング手法 を使用して が AWS Entity Resolution 生成する一致グループがあります。各一致グループには、一致を理解するのに役立つように、それに関連付けられた一致を生成するために使用されるルール番号があります。例えば、ルール番号は、ルール 1 がルール 2 よりも正確になるように、各一致グループの精度を示すことができます。

    • 事前設定された機械学習ベースのマッチング (ML マッチング）

      このマッチング手法には、すべてのデータ入力、特にコンシューマーベースのレコードの一致を見つけるための事前設定された ML モデルが含まれています。このモデルでは、名前、E メールアドレス、電話番号、住所、生年月日のデータ型に関連付けられたすべての入力フィールドを使用します。このモデルは、他のマッチグループと比較したマッチの品質を説明する各グループの信頼スコアを含む関連レコードのマッチグループを生成します。このモデルは欠落している入力フィールドを考慮し、レコード全体をまとめて分析してエンティティを表します。Amazon S3 バケットのデータ出力には、ML マッチングを使用して が AWS Entity Resolution 生成する一致グループがあります。これは、各マッチグループに関連付けられた信頼スコアが 0.0～1.0 の場合で、マッチの精度を示します。

    • レコードとデータサービスプロバイダーの照合

      AWS Entity Resolution を使用すると、主要なデータサービスベンダーやライセンスデータセットとレコードを照合、リンク、強化して、顧客を理解し、到達し、サービスを提供する能力を高めることができます。例えば、データに属性を追加してレコードを強化したり、ビジネス目標を達成するために と連携するシステムとプラットフォームの相互運用性を改善したりできます。このマッチングワークフローを数回クリックするだけで、複雑な独自統合を構築して維持する必要がなくなります。このマッチング手法を利用するには、これらのデータサービスプロバイダーとのライセンス契約が必要です。

  • 手動一括処理と自動増分処理

    データ処理を使用すると、エンティティマッチングワークフロー設定を使用して生成された共通の一致 ID を持つ同様のレコードを含む統合データ出力テーブルに、データ入力を変換できます。API および AWS Management Console または を使用すると AWS CLI、既存の抽出、変換、ロード (ETL) データパイプラインに基づいて、オンデマンドで手動一括処理を実行できます。これにより、すべてのデータが再処理され、新しい一致や既存の一致に対する更新が行われます。また、ルールベースのマッチングシナリオでは、自動増分処理を開始して、Amazon S3 バケットで新しいデータが利用可能になるとすぐに、サービスはそれらの新しいレコードを読み取り、既存のレコードと比較できます。これにより、Amazon S3 データの変更との一致が最新の状態になります。

  • ほぼリアルタイムの検索

    AWS Entity Resolution GetMatchId API オペレーションでエンティティフィールドを検索すると、既存の一致 ID を同期的に取得できます。さまざまなソースとチャネルを通じて取得された個人を特定できる情報 (PII) 属性 AWS Entity Resolution を使用して を呼び出すことができます。 は、データ保護のためにこれらの属性を AWS Entity Resolution ハッシュし、対応する一致 ID を取得して、顧客をリンクして一致させます。例えば、関連付けられた名前、E メール、および郵送先住所を含むウェブサインアップを取得できます。 GetMatchId API オペレーションを使用して AWS Entity Resolution 、この顧客またはエンティティが S3 バケットに保存されている一致結果に既に存在するかどうか、およびそれに関連付けられた対応するエンティティ一致 ID を確認します。エンティティ一致 ID を取得したら、顧客関係管理 (CRM) や顧客データプラットフォーム (CDP) システムなど、ソースアプリケーションでエンティティ一致 ID に関連付けられたトランザクション情報を確認できます。

  • データ保護と設計による地域化

    AWS Entity Resolution は、データの保護に役立つデフォルトの暗号化機能を提供し、サービスへのすべてのデータ入力に暗号化キーを提供します。例えば、 AWS Entity Resolution では、サーバー側の暗号化およびハッシュされたデータを使用してルールベースのマッチングワークフローを柔軟に実行できます。 はリージョン化 AWS Entity Resolution をサポートしています。つまり、一致するワークフローを実行して、サービスを使用している AWS リージョン のと同じ でデータを処理します。また、他のアプリケーションで解決されたデータを使用する前に、Amazon S3 のデータ出力を暗号化してハッシュ化することもできます。

  • マルチパーティートランスコード

    AWS Entity Resolution は、 など、データコラボレーションを使用する複数の当事者間でデータソースとマッチング設定を定義するのに役立ちます AWS Clean Rooms。

以下は AWS のサービス 、 に関連しています AWS Entity Resolution。

  • Amazon S3

    Amazon S3 AWS Entity Resolution に取り込むデータを保存します。

    詳細については、「Amazon Simple Storage Service ユーザーガイド」の「Amazon S3 とは」を参照してください。

  • AWS Glue

    で使用する Amazon S3 のデータから AWS Glue テーブルを作成します AWS Entity Resolution。

    詳細については、「 AWS Glue デベロッパーガイド」の「 とは AWS Glue」を参照してください。

  • AWS CloudTrail

    CloudTrail をログ AWS Entity Resolution とともに使用して、アクティビティの分析 AWS のサービス を強化します。

    詳細については、「を使用した AWS Entity Resolution API コールのログ記録 AWS CloudTrail」を参照してください。

  • AWS CloudFormation

    ： AWS::EntityResolution::MatchingWorkflow, AWS::EntityResolution::SchemaMapping, AWS::EntityResolution:IdMappingWorkflow, AWS::EntityResolution::IdNamespace and で次のリソースを作成します AWS CloudFormation。 AWS::EntityResolution::PolicyStatement

    詳細については、「を使用してAWSエンティティ解決リソースを作成する AWS CloudFormation」を参照してください。

アクセス AWS Entity Resolution

には、次のオプション AWS Entity Resolution を使用してアクセスできます。

の料金 AWS Entity Resolution

料金に関する情報については、[AWS Entity Resolution の料金]を参照してください。