北京2023年8月10日 /美通社/ -- 近日，亞馬遜云科技宣布Amazon Entity Resolution正式可用。這是一項由機器學習提供支持的分析服務，可以幫助企業(yè)輕松分析、匹配和關聯(lián)存儲在應用程序、不同的數(shù)據獲取渠道和數(shù)據存儲中的相關記錄。
Amazon Entity Resolution利用基于規(guī)則和機器學習的技術自定義工作流，并以此匯總消費者、業(yè)務和產品信息。業(yè)務分析師和開發(fā)人員可以通過內置的預配置工作流程快速提高數(shù)據準確性，或者通過自定義工作流程來滿足企業(yè)需求。借助Amazon Entity Resolution，企業(yè)可以更好地了解數(shù)據的關聯(lián)、匹配和鏈接情況，同時深入挖掘客戶洞察、清晰捕捉供應鏈數(shù)據，從而改善運營能力、開展更多有效營銷、做好復雜金融投資決策。
亞馬遜云科技還宣布計劃增加兩個 Amazon Entity Resolution 的合作伙伴 LiveRamp 和 TransUnion，同時增強與 Unified ID 2.0 開源框架的互操作性。通過這些集成功能，客戶將能更輕松地翻譯或豐富自己的記錄，同時更好地保護信息并減少數(shù)據移動?？蛻艨梢酝ㄟ^訪問aws.amazon.com/entity-resolution，上手使用Amazon Entity Resolution。
很多類似產品庫存單位（SKU）、通用產品代碼（UPC）和同一產品的制造商代碼等的有關客戶、企業(yè)和產品的信息記錄，被越來越分散地存儲在很多企業(yè)的數(shù)百個不同應用程序、渠道和數(shù)據存儲中。例如，企業(yè)可能希望將近期的消費者互動行為（例如廣告點擊、刪除購物車商品和購買行為）與其特有的身份相關聯(lián)，進而通過跨應用程序（例如廣告平臺、忠誠度計劃和電子商務系統(tǒng)）更好地了解消費者的購物習慣。
為了關聯(lián)這些記錄，企業(yè)通常會使用自主開發(fā)的復雜數(shù)據獲取渠道和與外部合作伙伴相集成的組合，但是聯(lián)合分析不同格式的或不完整信息的記錄并非易事。為了構建這些工作流，企業(yè)不得不投入高昂的開發(fā)資源，耗費數(shù)月的同時不斷更新數(shù)據獲取渠道。若要添加機器學習技術以實現(xiàn)更準確、更具前瞻性的匹配，就需要更專業(yè)的技能和額外的開發(fā)時間，用于收集和規(guī)范大量的精選數(shù)據，同時進行訓練和匹配測試，并部署機器學習模型。
很多企業(yè)依靠外部的解決方案進行記錄匹配，而非構建自己的分析解決方案，但這種方式也面臨著一些挑戰(zhàn)。利用現(xiàn)成的供應商需要企業(yè)與每個合作伙伴建立并維護定制的數(shù)據獲取渠道，并且在每次集成時都要將敏感數(shù)據復制到外部的平臺，這樣一來便增加了數(shù)據泄露的風險。此外，企業(yè)每次還需不斷驗證和更新這些渠道，不僅耗時耗力，還需要合作伙伴和客戶的大量投入。正是因為這些挑戰(zhàn)，許多企業(yè)無法輕松地匹配、關聯(lián)，以及消除重復記錄，而且常常無法充分利用數(shù)據中的洞察。
借助Amazon Entity Resolution，企業(yè)可輕松通過靈活的預配置工作流，在幾分鐘匹配和關聯(lián)存儲在多個應用程序、渠道和數(shù)據存儲系統(tǒng)中的相關記錄，即使記錄所含的信息是缺失或不完整的。在Amazon Management Console中，用戶可以在沒有實體解析或機器學習模型方面的任何專業(yè)知識的情況下，利用預置的機器學習技術，為任何形式的信息條目匹配以及為任何級別的準確度需求輕松定制基于規(guī)則的工作流。
利用Amazon Entity Resolution，客戶可以設置更高的閾值實現(xiàn)精準匹配，也可以設置更低的閾值，以便在更廣泛的結果中集中匹配數(shù)據。例如，金融服務公司可以使用Amazon Entity Resolution，通過跨賬戶、信用卡和借記卡精確匹配交易，從而防止金融欺詐的發(fā)生；航空公司也可以使用Amazon Entity Resolution分析和關聯(lián)數(shù)百萬條消費者的互動數(shù)據，這些數(shù)據涵蓋票務、機場貴賓室、客戶支持和忠誠度計劃等各個方面，即使某些客戶記錄只包括客戶檔案的部分信息。使用Amazon Entity Resolution，企業(yè)可以更深入地了解數(shù)據的關聯(lián)方式，從而獲取新的洞察、增強決策能力，并基于對記錄的統(tǒng)一視圖改善客戶體驗。
"來自各行各業(yè)的亞馬遜云科技的客戶在日常決策時都依賴準確的數(shù)據，從而獲得更好的業(yè)務結果。如今，關于客戶、產品和企業(yè)的信息通常是碎片化的，存儲在多個不同的地方。如果企業(yè)不開發(fā)定制的數(shù)據集成和規(guī)范化解決方案，便很難獲得寶貴的洞察、改善客戶體驗、優(yōu)化供應鏈和增強決策能力。但是，構建這些解決方案不僅昂貴，而且還需要持續(xù)的維護。"亞馬遜云科技應用程序副總裁Dilip Kumar表示，"Amazon Entity Resolution讓企業(yè)能輕松地匹配記錄，并鏈接到靈活的、可擴展的現(xiàn)有應用程序工作流上，從而更快速地獲取全面的數(shù)據洞察，在充分釋放數(shù)據價值的同時改善業(yè)務結果。搭配亞馬遜云科技龐大的分析解決方案組合，Amazon Entity Resolution可以更輕松地匹配和關聯(lián)來自多個數(shù)據湖和數(shù)據存儲系統(tǒng)的數(shù)據，幫助客戶將數(shù)據保存在原始位置，實現(xiàn)zero-ETL的未來。"
亞馬遜云科技即將把Amazon Entity Resolution與合作伙伴LiveRamp和TransUnion的方案以及Unified ID 2.0開源框架相集成，讓客戶能夠輕松地利用通用的行業(yè)標準轉換或豐富記錄。Amazon Entity Resolution將使客戶更容易地把通用的行業(yè)標準與自有數(shù)據相關聯(lián)，同時最大限度減少數(shù)據在亞馬遜云科技之外的移動。
對于希望在類似Amazon Clean Rooms的清潔數(shù)據環(huán)境中與合作伙伴進行協(xié)作的客戶來說，他們可以利用Amazon Entity Resolution的自動化工作流程來識別數(shù)據集之間的共同數(shù)據身份標識，并更輕松地關聯(lián)記錄。通過這些集成，企業(yè)可以更輕松地與業(yè)務合作伙伴一起，針對供應鏈優(yōu)化或廣告測評等場景分析數(shù)據，同時保護敏感信息。
Amazon Entity Resolution目前在美國東部（俄亥俄州）、美國東部（北弗吉尼亞州）、美國西部（俄勒岡州）、亞太地區(qū)（首爾）、亞太地區(qū)（新加坡）、亞太地區(qū)（悉尼）、亞太地區(qū)（東京）、歐洲（法蘭克福）、歐洲（愛爾蘭）和歐洲（倫敦）正式可用，很快也將登錄亞馬遜云科技其他區(qū)域。
ActionIQ是一家企業(yè)客戶數(shù)據平臺服務提供商，致力于解決復雜的數(shù)據問題，如受眾分層、客戶全方位服務、實時定制推薦以及旅程編排，幫助企業(yè)在客戶體驗的每一個環(huán)節(jié)激活數(shù)據價值。"我們很高興能成為最早使用Amazon Entity Resolution的客戶，它與我們希望實現(xiàn)客戶數(shù)據現(xiàn)代化的愿景一致。ActionIQ平臺由亞馬遜云科技提供支持，致力于幫助營銷人員無縫訪問客戶數(shù)據，提升企業(yè)的整體客戶體驗。"ActionIQ首席產品官Justin DeBrabant表示，"在最初試用時，Amazon Entity Resolution自定義工作流程的靈活性，以及匹配數(shù)據的準確率很快達到了行業(yè)標準，這給我們留下了深刻的印象。Amazon Entity Resolution將幫助營銷人員提高數(shù)據價值，從而加速身份解析和營銷技術領域的持續(xù)轉型。"
LiveRamp是領先的數(shù)據協(xié)作平臺，通過一致的身份框架幫助企業(yè)訪問、管理、激活和分析數(shù)據。"身份解析是企業(yè)充分釋放數(shù)據價值的一個基本要求，也是專注于客戶洞察的營銷團隊、分析師和模型構建者的關鍵需求。"LiveRamp商務云副總裁Noel McMichael表示，"LiveRamp與亞馬遜云科技的合作旨在實現(xiàn)以隱私為中心的身份工作流程。作為Amazon Entity Resolution合作伙伴，我們期待通過推進客戶智能、加強合作伙伴協(xié)作以及在企業(yè)范圍內實現(xiàn)更好的業(yè)務成果，來為企業(yè)在云上提供更多價值。"
