• Amazon Entity Resolution利用机器学习帮助企业匹配和连接存储在多个应用程序、渠道和数据存储系统中的记录

• ActionIQ、Amazon Ads、Best Western、LiveRamp、Merkle、TransUnion和Unified ID 2.0等客户和合作伙伴已率先使用

近日，亚马逊云科技宣布Amazon Entity Resolution正式可用。这是一项由机器学习提供支持的分析服务，可以帮助企业轻松分析、匹配和关联存储在应用程序、不同的数据获取渠道和数据存储中的相关记录。

Amazon Entity Resolution利用基于规则和机器学习的技术自定义工作流，并以此汇总消费者、业务和产品信息。业务分析师和开发人员可以通过内置的预配置工作流程快速提高数据准确性，或者通过自定义工作流程来满足企业需求。借助Amazon Entity Resolution，企业可以更好地了解数据的关联、匹配和链接情况，同时深入挖掘客户洞察、清晰捕捉供应链数据，从而改善运营能力、开展更多有效营销、做好复杂金融投资决策。

亚马逊云科技还宣布计划增加两个 Amazon Entity Resolution 的合作伙伴 LiveRamp 和 TransUnion，同时增强与 Unified ID 2.0 开源框架的互操作性。通过这些集成功能，客户将能更轻松地翻译或丰富自己的记录，同时更好地保护信息并减少数据移动。客户可以通过访问aws.amazon.com/entity-resolution，上手使用Amazon Entity Resolution。

很多类似产品库存单位（SKU）、通用产品代码（UPC）和同一产品的制造商代码等的有关客户、企业和产品的信息记录，被越来越分散地存储在很多企业的数百个不同应用程序、渠道和数据存储中。例如，企业可能希望将近期的消费者互动行为（例如广告点击、删除购物车商品和购买行为）与其特有的身份相关联，进而通过跨应用程序（例如广告平台、忠诚度计划和电子商务系统）更好地了解消费者的购物习惯。

为了关联这些记录，企业通常会使用自主开发的复杂数据获取渠道和与外部合作伙伴相集成的组合，但是联合分析不同格式的或不完整信息的记录并非易事。为了构建这些工作流，企业不得不投入高昂的开发资源，耗费数月的同时不断更新数据获取渠道。若要添加机器学习技术以实现更准确、更具前瞻性的匹配，就需要更专业的技能和额外的开发时间，用于收集和规范大量的精选数据，同时进行训练和匹配测试，并部署机器学习模型。

很多企业依靠外部的解决方案进行记录匹配，而非构建自己的分析解决方案，但这种方式也面临着一些挑战。利用现成的供应商需要企业与每个合作伙伴建立并维护定制的数据获取渠道，并且在每次集成时都要将敏感数据复制到外部的平台，这样一来便增加了数据泄露的风险。此外，企业每次还需不断验证和更新这些渠道，不仅耗时耗力，还需要合作伙伴和客户的大量投入。正是因为这些挑战，许多企业无法轻松地匹配、关联，以及消除重复记录，而且常常无法充分利用数据中的洞察。

借助Amazon Entity Resolution，企业可轻松通过灵活的预配置工作流，在几分钟匹配和关联存储在多个应用程序、渠道和数据存储系统中的相关记录，即使记录所含的信息是缺失或不完整的。在Amazon Management Console中，用户可以在没有实体解析或机器学习模型方面的任何专业知识的情况下，利用预置的机器学习技术，为任何形式的信息条目匹配以及为任何级别的准确度需求轻松定制基于规则的工作流。

利用Amazon Entity Resolution，客户可以设置更高的阈值实现精准匹配，也可以设置更低的阈值，以便在更广泛的结果中集中匹配数据。例如，金融服务公司可以使用Amazon Entity Resolution，通过跨账户、信用卡和借记卡精确匹配交易，从而防止金融欺诈的发生；航空公司也可以使用Amazon Entity Resolution分析和关联数百万条消费者的互动数据，这些数据涵盖票务、机场贵宾室、客户支持和忠诚度计划等各个方面，即使某些客户记录只包括客户档案的部分信息。使用Amazon Entity Resolution，企业可以更深入地了解数据的关联方式，从而获取新的洞察、增强决策能力，并基于对记录的统一视图改善客户体验。

"来自各行各业的亚马逊云科技的客户在日常决策时都依赖准确的数据，从而获得更好的业务结果。如今，关于客户、产品和企业的信息通常是碎片化的，存储在多个不同的地方。如果企业不开发定制的数据集成和规范化解决方案，便很难获得宝贵的洞察、改善客户体验、优化供应链和增强决策能力。但是，构建这些解决方案不仅昂贵，而且还需要持续的维护。"亚马逊云科技应用程序副总裁Dilip Kumar表示，"Amazon Entity Resolution让企业能轻松地匹配记录，并链接到灵活的、可扩展的现有应用程序工作流上，从而更快速地获取全面的数据洞察，在充分释放数据价值的同时改善业务结果。搭配亚马逊云科技庞大的分析解决方案组合，Amazon Entity Resolution可以更轻松地匹配和关联来自多个数据湖和数据存储系统的数据，帮助客户将数据保存在原始位置，实现zero-ETL的未来。"

亚马逊云科技即将把Amazon Entity Resolution与合作伙伴LiveRamp和TransUnion的方案以及Unified ID 2.0开源框架相集成，让客户能够轻松地利用通用的行业标准转换或丰富记录。Amazon Entity Resolution将使客户更容易地把通用的行业标准与自有数据相关联，同时最大限度减少数据在亚马逊云科技之外的移动。

对于希望在类似Amazon Clean Rooms的清洁数据环境中与合作伙伴进行协作的客户来说，他们可以利用Amazon Entity Resolution的自动化工作流程来识别数据集之间的共同数据身份标识，并更轻松地关联记录。通过这些集成，企业可以更轻松地与业务合作伙伴一起，针对供应链优化或广告测评等场景分析数据，同时保护敏感信息。

Amazon Entity Resolution目前在美国东部（俄亥俄州）、美国东部（北弗吉尼亚州）、美国西部（俄勒冈州）、亚太地区（首尔）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（东京）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）和欧洲（伦敦）正式可用，很快也将登录亚马逊云科技其他区域。

ActionIQ是一家企业客户数据平台服务提供商，致力于解决复杂的数据问题，如受众分层、客户全方位服务、实时定制推荐以及旅程编排，帮助企业在客户体验的每一个环节激活数据价值。"我们很高兴能成为最早使用Amazon Entity Resolution的客户，它与我们希望实现客户数据现代化的愿景一致。ActionIQ平台由亚马逊云科技提供支持，致力于帮助营销人员无缝访问客户数据，提升企业的整体客户体验。"ActionIQ首席产品官Justin DeBrabant表示，"在最初试用时，Amazon Entity Resolution自定义工作流程的灵活性，以及匹配数据的准确率很快达到了行业标准，这给我们留下了深刻的印象。Amazon Entity Resolution将帮助营销人员提高数据价值，从而加速身份解析和营销技术领域的持续转型。"

LiveRamp是领先的数据协作平台，通过一致的身份框架帮助企业访问、管理、激活和分析数据。"身份解析是企业充分释放数据价值的一个基本要求，也是专注于客户洞察的营销团队、分析师和模型构建者的关键需求。"LiveRamp商务云副总裁Noel McMichael表示，"LiveRamp与亚马逊云科技的合作旨在实现以隐私为中心的身份工作流程。作为Amazon Entity Resolution合作伙伴，我们期待通过推进客户智能、加强合作伙伴协作以及在企业范围内实现更好的业务成果，来为企业在云上提供更多价值。"

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