Abgleich in nahezu Echtzeit in AWS Entity Resolution verfügbar
Heute führt AWS Entity Resolution einen regelbasierten Abgleich in nahezu Echtzeit ein, sodass Kunden neue und bestehende Datensätze innerhalb von Sekunden abgleichen können.
Mit diesem Launch können Unternehmen Datensätze nahezu in Echtzeit abgleichen, um Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen zu unterstützen, die einen zeitkritischen Abgleich von Verbraucherdaten mit niedriger Latenz erfordern. Reise- und Gastgewerbeunternehmen können beispielsweise Kundendaten nahezu in Echtzeit abgleichen, um Anrufer im Contact Center zu priorisieren, treue Kunden zu erkennen, maßgeschneiderte Produktempfehlungen abzugeben und das Check-in-Erlebnis der Gäste zu personalisieren. Gesundheitsunternehmen können Patientendaten mit entsprechender Einwilligung des Patienten nahezu in Echtzeit abgleichen, um Ärzten einen vollständigen Überblick über die Krankengeschichte zu bieten und die Behandlungskoordination zu verbessern. Und Finanzinstitute können neue und historische Finanztransaktionen innerhalb von Sekunden abgleichen, um Diskrepanzen und betrügerische Transaktionen zu erkennen. Bei der Verarbeitung inkrementeller Datensätze mithilfe eines regelbasierten Abgleichs vergleicht AWS Entity Resolution den eingehenden Datensatz mit vorhandenen Datensätzen, gibt einen Treffer mit einer konsistenten Match-ID zurück oder generiert eine neue Match-ID, und das alles innerhalb von Sekunden.
Mit AWS Entity Resolution können Organisationen zusammengehörige Kunden-, Produkt-, Geschäfts- oder Gesundheitsdatensätze aus mehreren Anwendungen, Kanälen und Datenspeichern einfacher abgleichen, verknüpfen und optimieren. Sie können in wenigen Minuten mit Abgleich-Workflows beginnen, die flexibel, skalierbar und nahtlos mit Ihren vorhandenen Anwendungen verbunden werden können, ohne dass Sie über Fachkenntnisse in Entity Resolution oder ML verfügen müssen. AWS Entity Resolution ist in diesen AWS-Regionen allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Entity Resolution.