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# Abbina i dati di input utilizzando un flusso di lavoro per il matching
Un *flusso di lavoro corrispondente* è un processo di elaborazione dei dati che combina e confronta i dati provenienti da diverse fonti di input e determina quali record corrispondono in base a diverse tecniche di abbinamento. AWS Entity Resolution legge i dati dalle posizioni specificate, trova le corrispondenze tra i record e assegna un [Match ID](glossary.md#match-id-defin) a ciascun set di dati corrispondente.
Il diagramma seguente riassume come creare un flusso di lavoro corrispondente.
**Topics**
+ [Tipi di flussi di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-types)
+ [Opzioni di output dei dati](#data-output-options)
+ [Risultati del flusso di lavoro corrispondenti](#matching-workflow-results)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole](creating-matching-workflow-rule-based.md)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato sull'apprendimento automatico](create-matching-workflow-ml.md)
+ [Creazione di un flusso di lavoro di abbinamento basato sui servizi del provider](create-matching-workflow-provider.md)
+ [Modifica di un flusso di lavoro corrispondente](edit-matching-workflow.md)
+ [Eliminazione di un flusso di lavoro corrispondente](delete-matching-workflow.md)
+ [Modifica o generazione di un Match ID per un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole](generate-match-id.md)
+ [Ricerca di un Match ID per un flusso di lavoro di abbinamento basato su regole](find-match-id.md)
+ [Eliminazione di record da un flusso di lavoro corrispondente basato su regole o ML](delete-records.md)
+ [Risoluzione dei problemi relativi ai flussi di lavoro corrispondenti](troubleshooting.md)
## Tipi di flussi di lavoro corrispondenti
AWS Entity Resolution supporta tre tipi di flussi di lavoro corrispondenti:
Abbinamento basato su regole
Utilizza regole configurabili per identificare i record corrispondenti in base alla corrispondenza esatta o confusa di campi specificati. I criteri di corrispondenza vengono definiti dall'utente, ad esempio i nomi corrispondenti scritti in modo simile o gli indirizzi formattati in modo diverso.
Abbinamento basato sul machine learning
Utilizza modelli di apprendimento automatico per identificare record simili, anche quando i dati presentano variazioni, errori o campi mancanti. Questo approccio è in grado di rilevare corrispondenze più complesse rispetto alla corrispondenza basata su regole.
Abbinamento basato sui servizi del fornitore
Utilizza fornitori di dati di terze parti per arricchire e convalidare i dati prima della corrispondenza. Questo tipo di abbinamento non è compatibile con l'output dei profili dei clienti di Amazon Connect.
## Opzioni di output dei dati
AWS Entity Resolution può scrivere file di output di dati su:
+ Una posizione Amazon S3 specificata
+ Profili cliente Amazon Connect (per la deduplicazione dei dati dei clienti)
**Importante**
L'esportazione nei profili cliente di Amazon Connect non è compatibile con la corrispondenza basata sul provider. Per esportare in Amazon Connect Customer Profiles, devi utilizzare un abbinamento basato su regole o un abbinamento basato sull'apprendimento automatico.
Se lo desideri, puoi AWS Entity Resolution utilizzarlo per eseguire l'hash dei dati di output, aiutandoti a mantenere il controllo sui tuoi dati.
La tabella seguente mostra i tre tipi di flussi di lavoro corrispondenti e le relative destinazioni di output supportate.
| Tipo di corrispondenza | output S3 | Output dei profili dei clienti |
| --- | --- | --- |
| [basato su regole](creating-matching-workflow-rule-based.md) |  Sì |  Sì |
| [basato sull'apprendimento automatico](create-matching-workflow-ml.md) |  Sì |  Sì |
| [basato sui servizi del provider](create-matching-workflow-provider.md) |  Sì | No |
## Risultati del flusso di lavoro corrispondenti
Dopo aver creato ed eseguito un flusso di lavoro corrispondente, puoi visualizzare i risultati nella località S3 specificata o nei profili cliente Amazon Connect. I flussi di lavoro corrispondenti vengono generati IDs dopo l'indicizzazione dei dati.
Un workflow corrispondente può avere più esecuzioni e i risultati (successi o errori) vengono scritti in una cartella con il `jobId` nome.
Per ogni esecuzione per le destinazioni di output S3:
+ L'output dei dati contiene sia un file per le corrispondenze riuscite sia un file per gli errori
+ I risultati positivi vengono scritti in una `success` cartella contenente più file
+ Gli errori vengono scritti in una `error` cartella con più campi
Per ogni esecuzione per le destinazioni di output dei profili dei clienti Amazon Connect:
+ I record dei clienti deduplicati vengono inviati direttamente alla tua istanza Amazon Connect
+ Puoi visualizzare la cronologia delle tue attività lavorative recenti nella console AWS Entity Resolution
+ I profili esistenti in Amazon Connect non sono inclusi nel processo di deduplicazione
Dopo aver creato ed eseguito un flusso di lavoro corrispondente, puoi utilizzare l'output della [corrispondenza basata su regole](creating-matching-workflow-rule-based.md) o del [machine learning (ML) come input per la corrispondenza](create-matching-workflow-ml.md) [basata sui servizi del provider o viceversa](create-matching-workflow-provider.md) per soddisfare le tue esigenze aziendali.
Ad esempio, per risparmiare sui costi di abbonamento del provider, puoi innanzitutto eseguire la [corrispondenza basata su regole per trovare le corrispondenze](creating-matching-workflow-rule-based.md) nei tuoi dati. [Quindi, puoi inviare un sottoinsieme di record non corrispondenti alla corrispondenza basata sui servizi del provider.](create-matching-workflow-provider.md) Tieni presente che se prevedi di esportare in Customer Profiles, dovresti utilizzare solo la corrispondenza basata su regole o basata sull'apprendimento automatico.
Per ulteriori informazioni sulla risoluzione degli errori, vedere. [Risoluzione dei problemi relativi ai flussi di lavoro corrispondenti](troubleshooting.md)