Was ist AWS Entity Resolution?
AWS Entity Resolution ist ein Service, der Unternehmen dabei unterstützt, zusammengehörige Datensätze über verschiedene Datenquellen hinweg zu identifizieren und zu verknüpfen. In vielen Organisationen existieren Kundendaten, Produktdaten oder Transaktionsdaten in unterschiedlichen Systemen mit abweichenden Formaten, Schreibweisen und Identifikatoren. Entity Resolution bringt diese Daten zusammen.
Der Service kombiniert regelbasierte und ML-gestützte Matching-Techniken, um auch bei Tippfehlern, verschiedenen Datumsformaten oder unvollständigen Adressdaten zuverlässige Zuordnungen zu treffen. Dabei bleiben die Quelldaten in ihren jeweiligen Speicherorten: Entity Resolution verschiebt keine Daten, sondern erstellt Zuordnungstabellen.
Besonders wertvoll ist der Service für die Erstellung von 360-Grad-Kundenansichten, bei denen Kundendaten aus CRM, E-Commerce, Support und Marketing-Systemen zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammengeführt werden.
Kernfunktionen
- Regelbasiertes Matching: Konfigurierbare Vergleichsregeln für exakte und unscharfe Übereinstimmungen
- ML-basiertes Matching: Automatische Erkennung zusammengehöriger Datensätze auch bei fehlerhaften oder unvollständigen Daten
- Schema-Mapping: Definition, welche Felder aus verschiedenen Quellen für den Vergleich herangezogen werden
- Datenschutz-Integration: Kombination mit AWS Clean Rooms für datenschutzkonforme Entity Resolution über Unternehmensgrenzen
- Skalierbarkeit: Verarbeitung von Millionen bis Milliarden von Datensätzen
Typische Anwendungsfälle
Kundendaten-Zusammenführung: Unternehmen führen Kundendaten aus CRM-, E-Commerce- und Marketing-Systemen zu einheitlichen Kundenprofilen zusammen. Entity Resolution erkennt dabei auch Duplikate mit unterschiedlichen Schreibweisen oder Adressen.
Datenbereinigung und Deduplizierung: Datenteams nutzen Entity Resolution, um Duplikate in großen Datenbeständen zu identifizieren und zu bereinigen, bevor die Daten in ein Data Warehouse oder einen Data Lake geladen werden.
360-Grad-Kundenansicht: Marketing- und Vertriebsteams erhalten durch die Zusammenführung aller Kundenkontaktpunkte ein vollständiges Bild jedes Kunden, was personalisierte Ansprache und besseres Service ermöglicht.
Vorteile
- Kombination aus Regel- und ML-basiertem Matching für hohe Genauigkeit
- Keine Datenbewegung: Daten bleiben in ihren Quellsystemen
- Skaliert von Tausenden bis zu Milliarden von Datensätzen
- Integration mit dem AWS-Analytics-Ökosystem
Integration mit innFactory
Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei AWS Entity Resolution: von der Analyse der Datenquellen und Definition der Matching-Regeln über die Integration in bestehende Datenpipelines bis zur Qualitätssicherung der Zuordnungsergebnisse.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist AWS Entity Resolution?
AWS Entity Resolution ist ein Service, der mithilfe von ML-gestütztem Matching und regelbasierten Techniken zusammengehörige Datensätze über verschiedene Datenquellen hinweg identifiziert und verknüpft, ohne dass Daten geteilt werden müssen.
Wie funktioniert das Matching?
Der Service bietet regelbasiertes Matching mit konfigurierbaren Vergleichsregeln sowie ML-basiertes Matching, das automatisch Übereinstimmungen auch bei Tippfehlern, Formatunterschieden und unvollständigen Daten erkennt.
Welche Datenquellen werden unterstützt?
AWS Entity Resolution arbeitet mit Daten aus AWS Glue, Amazon S3 und Amazon Redshift. Die Eingabedaten werden als Schema-Mappings konfiguriert, die festlegen, welche Felder für den Matching-Prozess verwendet werden.