AWS Entity Resolution
#181 · Level 3 · আধুনিক architecture · Data ও Analyticsধারণা
“ধারণা” অংশAWS Entity Resolution নানা জায়গার রেকর্ড মিলিয়ে বের করে কোনগুলো আসলে একই মানুষ বা প্রতিষ্ঠান। মেলানোর কাজ চলে matching workflow-এ। মেলানোর পদ্ধতি হতে পারে নিজের লেখা নিয়ম, machine learning, অথবা বাইরের data provider-এর সেবা। আগে schema mapping দিয়ে বলে দিতে হয় কোন column-এ নাম, ঠিকানা বা ফোন আছে। মিলে যাওয়া রেকর্ডগুলো একটা সাধারণ ID পায়, আর ফল S3-এ লেখা হয়।
সহজ উদাহরণ
“সহজ উদাহরণ” অংশ“মো. রহিম”, “মোহাম্মদ রহিম”, “Rahim M.” — তিনটা খাতায় তিন নামে লেখা, কিন্তু আসলে একই মানুষ; এটা বের করা।
কেন দরকার
“কেন দরকার” অংশএকই কাস্টমার নানা system-এ নানা বানানে থাকলে তার পূর্ণ চিত্র পাওয়া যায় না।
কোথায় ব্যবহার হয়
“কোথায় ব্যবহার হয়” অংশকাস্টমার data একীভূত করা, duplicate রেকর্ড খোঁজা।
Azure-এ এর মতো
“Azure-এ এর মতো” অংশসরাসরি মিল নেই; কাছাকাছি: Microsoft Dynamics 365 Customer Insights
আরও জানুন
“আরও জানুন” অংশবিস্তারিত আর সর্বশেষ তথ্যের জন্য official documentation দেখুন: