Tarification d’AWS Entity Resolution

Avec AWS Entity Resolution, la facturation s’effectue par tranche de 1 000 enregistrements traités. Vous pouvez traiter des enregistrements à l’aide de différentes techniques de mise en correspondance, notamment la correspondance paramétrable, la correspondance par machine learning (ML) ou la mise en relation par un fournisseur de services de données, afin d’associer et d’enrichir vos enregistrements. Si vous utilisez la correspondance paramétrable ou la correspondance par machine learning, 0,25 USD vous sont facturés par tranche de 1 000 enregistrements traités. Si vous utilisez la mise en relation par un fournisseur de services de données, 0,10 USD vous sont facturés par tranche de 1 000 enregistrements traités (licence du fournisseur requise).

Remarques : La tarification ne varie pas selon la région AWS. Pour utiliser le flux de travail de mise en relation par un fournisseur de services de données, vous devez disposer d’un abonnement actif. Vous pouvez utiliser les abonnements publics répertoriés sur AWS Data Exchange (ADX), acheter un abonnement privé directement auprès du fournisseur de services de données de votre choix, puis utiliser Bring Your Own Subscription (BYOS) avec ADX.

Comment AWS Entity Resolution définit-il les enregistrements ?

Un enregistrement est défini comme une ligne de données pouvant comporter plusieurs colonnes qui représentent des données d’entrée, telles que l’ID source, le prénom, le nom, l’adresse e-mail, le numéro de téléphone, le code produit ou le nom de l’entreprise, entre autres. Par exemple, qu’une ligne de données comporte 2 colonnes ou 20 colonnes, elle compte toujours comme un seul enregistrement. Un enregistrement est traité dans AWS Entity Resolution lorsqu’un flux de travail de mise en relation utilisant la correspondance paramétrable, la correspondance par machine learning ou un fournisseur de services de données est invoqué afin de déterminer si cet enregistrement peut être associé à d’autres enregistrements.

L’offre gratuite AWS n’est pas disponible pour AWS Entity Resolution.

Les flux de travail de correspondance paramétrable et de correspondance par machine learning d’AWS Entity Resolution sont disponibles dans les régions AWS suivantes : USA Est (Ohio), USA Est (Virginie du Nord), USA Ouest (Oregon), Canada (Centre), Asie-Pacifique (Séoul), Asie-Pacifique (Singapour), Asie-Pacifique (Sydney), Asie-Pacifique (Tokyo), Europe (Francfort), Europe (Irlande), Europe (Londres) et Afrique (Le Cap).

Le flux de travail de mise en relation par un fournisseur de services de données d’AWS Entity Resolution est disponible dans les régions AWS suivantes : USA Est (Ohio), USA Est (Virginie du Nord) et USA Ouest (Oregon).

Remarques : Tous les enregistrements traités par AWS Entity Resolution vous sont facturés, même ceux qui ne produisent aucune correspondance. Si vous exécutez un traitement automatisé avec la correspondance paramétrable, seules les correspondances incrémentielles vous sont facturées. Le traitement incrémentiel automatisé n’est pas disponible avec la correspondance par machine learning. Pour utiliser le flux de travail de mise en relation par un fournisseur de services de données, vous devez disposer d’un abonnement actif. Vous pouvez utiliser les abonnements publics répertoriés sur AWS Data Exchange (ADX), acheter un abonnement privé directement auprès du fournisseur de services de données de votre choix, puis utiliser Bring Your Own Subscription (BYOS) avec ADX.

Une compagnie aérienne dotée d’un programme de fidélité rencontre souvent des clients qui se sont inscrits plusieurs fois au programme avec des adresses e-mail différentes, mais des prénoms, noms, adresses ou numéros de téléphone similaires. Si la compagnie aérienne utilise la correspondance par machine learning dans AWS Entity Resolution pour dédupliquer 100 000 enregistrements de membres du programme de fidélité en fonction du nom, de l’adresse et du numéro de téléphone, et si chacun de ces 100 000 enregistrements est stocké sous forme de 3 lignes de données dans le lac de données Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) de la compagnie aérienne, le traitement de ces 3 lignes de données pour 100 000 membres équivaut au traitement de 300 000 enregistrements au total dans AWS Entity Resolution, pour un coût total de 75 USD.

Compagnie aérienne : 300 000 enregistrements traités par mois avec AWS Entity Resolution

Remarque : Le traitement incrémentiel automatisé n’est pas disponible avec la résolution d’entités par machine learning.

Une entreprise de vente au détail peut utiliser AWS Entity Resolution pour importer les informations d’expédition de différents fournisseurs de produits, trouver les unités de gestion des stocks (SKU) qu’ils ont en commun et mieux comprendre l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Chaque enregistrement d’expédition peut contenir des données d’entrée telles que le SKU du produit, le nom du produit, l’emplacement, le nom de l’installation et le code du fabricant. Si l’entreprise de vente au détail compte 15 fournisseurs, qui envoient chacun 40 000 enregistrements d’expédition, elle peut traiter les 600 000 enregistrements dans AWS Entity Resolution au moyen de la correspondance paramétrable afin de mettre en correspondance et d’associer des entités de produits uniques. Dans cet exemple, un montant de 150 USD est facturé à l’entreprise de vente au détail pour le traitement de 600 000 enregistrements. 

Entreprise de vente au détail : 600 000 enregistrements traités avec AWS Entity Resolution

Si vous utilisez fréquemment des scénarios de correspondance paramétrable, vous pouvez lancer le traitement incrémentiel automatisé. Dès que de nouvelles données sont disponibles dans votre compartiment S3, AWS Entity Resolution lit les nouveaux enregistrements et les compare aux enregistrements existants. Vos correspondances restent ainsi à jour en fonction des modifications apportées aux données S3. Avec le traitement automatisé, seul le traitement incrémentiel vous est facturé. 

Une entreprise de vente au détail peut utiliser AWS Entity Resolution pour importer les informations d’expédition de différents fournisseurs de produits, trouver les SKU qu’ils ont en commun et mieux comprendre l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Chaque enregistrement d’expédition peut contenir des données d’entrée telles que le SKU du produit, le nom du produit, l’emplacement, le nom de l’installation et le code du fabricant. Si l’entreprise de vente au détail compte 15 fournisseurs, qui envoient chacun 40 000 enregistrements d’expédition par mois, elle peut traiter chaque mois les 600 000 nouveaux enregistrements ou enregistrements incrémentiels dans AWS Entity Resolution au moyen de la correspondance paramétrable afin de mettre en correspondance et d’associer des entités de produits uniques. Après la charge de travail initiale, un montant de 150 USD est facturé chaque mois à l’entreprise de vente au détail pour le traitement de 600 000 enregistrements incrémentiels et leur comparaison avec les 600 000 enregistrements existants traités le mois précédent. L’entreprise de vente au détail n’est pas facturée une nouvelle fois pour les enregistrements traités le mois précédent.

Entreprise de vente au détail : 600 000 enregistrements incrémentiels traités avec AWS Entity Resolution

Si vous utilisez des scénarios de correspondance paramétrable, vous pouvez lancer une résolution en temps quasi réel. AWS Entity Resolution lit ces nouveaux enregistrements et les compare aux enregistrements existants en temps quasi réel. Cela vous permet de mettre rapidement en correspondance des enregistrements pour des cas d’utilisation en temps réel, tels que l’adaptation des recommandations de produits, la personnalisation de l’expérience des clients, l’amélioration des soins aux patients ou la détection des transactions frauduleuses. Avec la correspondance en temps quasi réel, seul le traitement incrémentiel vous est facturé. 

Une compagnie aérienne peut utiliser AWS Entity Resolution pour mettre en correspondance, en temps quasi réel, les enregistrements des transactions de réservation en ligne et ceux de sa base de données de voyageurs fréquents, afin d’identifier les voyageurs fidèles et de personnaliser les expériences recommandées selon leurs préférences. La compagnie aérienne traite 50 transactions de réservation par seconde, et chaque enregistrement peut contenir des données d’entrée telles que le nom, le numéro de vol, l’origine et la destination. Si la compagnie aérienne traite 100 000 transactions de réservation par mois, elle peut traiter les 100 000 nouveaux enregistrements ou enregistrements incrémentiels en temps quasi réel, à raison de 50 enregistrements par seconde, dans AWS Entity Resolution au moyen de la correspondance paramétrable afin de mettre en correspondance et d’associer les voyageurs fréquents. Après la charge de travail initiale, un montant de 25 USD est facturé à la compagnie aérienne pour le traitement de 100 000 enregistrements incrémentiels et leur comparaison avec les 900 000 enregistrements existants traités précédemment. La compagnie aérienne n’est pas facturée une nouvelle fois pour les enregistrements traités lors de la tâche précédente.

*Vous pouvez activer la correspondance en temps quasi réel au moyen de l’API AWS Entity Resolution Generate Match ID, de la Console de gestion AWS ou de l’interface de ligne de commande (CLI). En savoir plus.

Entreprise de vente au détail : 100 000 enregistrements incrémentiels traités en temps quasi réel avec AWS Entity Resolution

Une entreprise de commerce électronique disposant de 1 million d’enregistrements clients peut utiliser la mise en relation par un fournisseur de services de données dans AWS Entity Resolution pour associer et convertir ces enregistrements à l’aide d’identifiants sectoriels courants et de jeux de données du fournisseur. Elle peut ainsi atteindre plus efficacement ses clients sur des canaux marketing tels que les moteurs de recherche, les réseaux sociaux et la publicité numérique. Ces 1 million de clients interagissent déjà avec l’entreprise via différents canaux, notamment le Web, le chat, l’e-mail et les applications. Grâce à ce flux de travail de mise en relation, l’entreprise peut associer et convertir ses enregistrements au moyen d’identifiants sectoriels tels que RampID et Unified ID 2.0 afin de mieux comprendre et servir ses clients. Les entreprises qui utilisent ce flux de travail de mise en relation se voient facturer le coût de l’abonnement au fournisseur de services de données via Amazon Data Exchange (ADX), en plus du coût de traitement des enregistrements via AWS Entity Resolution.

Entreprise de commerce électronique : 1 000 000 enregistrements traités avec AWS Entity Resolution

Une agence de voyages souhaite personnaliser ses campagnes marketing et publicitaires avec des messages très pertinents afin d’attirer et de satisfaire son public cible. L’agence de voyages ne dispose pas d’une vision globale de ce public. Elle acquiert donc sous licence 500 000 enregistrements auprès de fournisseurs de données afin d’enrichir ses propres enregistrements à l’aide, par exemple, d’attributs démographiques qui l’aident à mieux comprendre les besoins du public. Grâce au flux de travail de mise en relation par un fournisseur de services de données dans AWS Entity Resolution, l’agence de voyages peut convertir et enrichir ses enregistrements au moyen d’identifiants sectoriels tels que TransUnion TruAudience, et y ajouter des colonnes supplémentaires, notamment des attributs démographiques.

Agence de voyages : 500 000 enregistrements traités avec AWS Entity Resolution