Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Verwendung der Identitätsauflösung zur Konsolidierung ähnlicher Profile in Amazon Connect
Ein *ähnliches Profil* liegt vor, wenn zwei oder mehr Profile für denselben Kontakt existieren. Es können mehrere Profile erstellt werden, wenn Kundendatensätze über mehrere Kanäle und Anwendungen für denselben Kunden erfasst werden und keine eindeutige Kennung gemeinsam haben.
Identity Resolution findet automatisch ähnliche Profile und hilft Ihnen, diese zu konsolidieren. Eine Identity-Resolution-Aufgabe wird mit folgenden Schritten wöchentlich ausgeführt:
1. [Automatischer Profilabgleich](how-identity-resolution-works.md#auto-profile-matching)
1. [Automatisches Zusammenführen ähnlicher Profile](how-identity-resolution-works.md#auto-profile-merging) auf Basis Ihrer Konsolidierungskriterien
Jedes Mal, wenn eine Identity-Resolution-Aufgabe ausgeführt wird, werden Metriken auf der Seite **Kundenprofile** angezeigt. Die Metriken weisen die Anzahl der überprüften Profile aus, die Anzahl der gefundenen Übereinstimmungsgruppen und die Anzahl der konsolidierten Profile.
Für die Aktivierung von Identity Resolution fallen möglicherweise zusätzliche Gebühren an. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon Connect – Preise](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
![\[Die Seite „Amazon Connect Customer Profiles“, die Schaltfläche „Identitätsauflösung aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/customer-profiles-enable-ir.png)
# Aktivieren der Identitätsauflösung für die Domain für Amazon Connect Customer Profiles
**Wichtig**
Amazon Connect Cases ist nicht vollständig mit Amazon Connect Customer Profiles Identity Resolution kompatibel, wenn der Arbeitsbereich für Agenten verwendet wird. Folgendes passiert mit bestehenden Fällen, wenn Profile zusammengeführt werden:
Die Fälle bleiben nach einer Zusammenführung mit ihrer ursprünglichen Profil-ID verknüpft.
Die Fälle werden nicht automatisch über zusammengeführte Profile hinweg konsolidiert.
Es gibt keine Möglichkeit, um einen vorhandenen Fall erneut einem anderen Profil zuzuordnen. Verwenden Sie [CreateCase](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-cases_CreateCase.html)und [CreateRelatedItem](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-cases_CreateRelatedItem.html)als Workaround, wenn Sie Fälle manuell konsolidieren müssen.
Mit der Aktivierung von Identity Resolution geben Sie die folgenden Informationen an:
+ Wann der Identity Resolution-Auftrag wöchentlich ausgeführt werden soll. Standardmäßig wird er samstags um 12 Uhr UTC ausgeführt.
+ Der Amazon-S3-Bucket, in den der Identity Resolution-Auftrag die Ergebnisse des automatischen Profilabgleichs schreiben soll. Wenn Sie noch keinen S3-Bucket haben, können Sie diesen im Zuge des Aktivierungsprozesses erstellen.
Sie können den Amazon S3 S3-Bucket abfragen oder die [GetMatches](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_GetMatches.html)API verwenden, um Ergebnisse auf der Grundlage von [Konfidenzwerten](how-identity-resolution-works.md#confidence-score) zu filtern.
Nachdem Sie Identity Resolution aktiviert haben, sehen Sie die Option [Konsolidierungskriterien erstellen](create-consolidation-criteria.md) für den optionalen automatischen Zusammenführungsprozess.
**Aktivierung der Identity Resolution**
1. Für Ihre Instance muss eine Domain mit Kundenprofilen aktiviert sein. Anweisungen finden Sie unter [Aktivieren von Customer Profiles für die Amazon-Connect-Instance](enable-customer-profiles.md).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Customer Profiles** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Identity Resolution** die Option **Identitätsauflösung aktivieren** aus.
![\[Die Seite „Amazon Connect Customer Profiles“, die Schaltfläche „Identitätsauflösung aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/customer-profiles-enable-ir.png)
1. Wählen Sie im Popup **Identity Resolution** die Option **Identitätsauflösung aktivieren** aus.
![\[Die Seite „Amazon Connect Customer Profiles“, die Schaltfläche „Identitätsauflösung aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/customer-profiles-enable-ir-2.png)
1. Geben Sie auf der Seite **Identitätsauflösung aktivieren** das Datum und die Uhrzeit an, wann die Identity-Resolution-Aufgabe ausgeführt werden soll.
1. Wenn Sie das zugeordnete Profil IDs aus einem Amazon S3-Bucket überprüfen möchten, wählen Sie **Profil-ID-Übereinstimmungen mit Amazon S3 schreiben** aus. Andernfalls können Sie die [GetMatches](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_GetMatches.html)API verwenden, um passende Profile zu überprüfen.
**Anmerkung**
Wenn Sie Zusammenführungen automatisch aktivieren, erhalten Sie kein passendes Profil. IDs
1. Geben Sie den Amazon-S3-Bucket an, in den die Identity-Resolution-Aufgabe die Ergebnisse des automatischen Profilabgleichs schreiben soll.
Wir empfehlen, eine Richtlinie anzuwenden, um das Sicherheitsproblem „Confused Deputy“ zu verhindern. Weitere Informationen und eine Beispielrichtlinie finden Sie unter [Vermeidung des dienstübergreifenden Confused-Deputy-Problems für Amazon Connect Customer Profiles](cross-service-confused-deputy-prevention.md#customer-profiles-cross-service).
1. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf **Identitätsauflösung aktivieren**. Der regelbasierte und ML-basierte Abgleich werden aktiviert, nachdem Sie die Identitätsauflösung aktiviert haben. Sie können einen oder beide auf der Seite „Identity Resolution“ deaktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Deaktivieren von Metriken zur Identitätsauflösung in Amazon Connect Customer Profiles](disable-identity-resolution.md).
1. Regelbasierter Abgleich für die Identitätsauflösung:
1. Nachdem Sie den regelbasierten Abgleich mit einer neuen Domain aktiviert haben, wird der Abgleich sofort gestartet, wenn Sie eine Integration einrichten und diese ausgeführt wird.
1. Nachdem Sie den regelbasierten Abgleich mit einer vorhandenen Domain aktiviert haben, beginnt der Abgleichsprozess innerhalb einer Stunde.
1. ML-basierter Abgleich für die Identitätsauflösung:
1. Nachdem Sie die Identitätsauflösung aktiviert haben, wird die Identity-Resolution-Aufgabe innerhalb von 24 Stunden zum ersten Mal ausgeführt.
**Anmerkung**
Wir empfehlen, Ihre Profilmetriken zu prüfen, um sicherzustellen, dass Profile erstellt wurden bevor Sie eine Identity-Resolution-Aufgabe zum ersten Mal auf einer neuen Kundenprofil-Domain ausführen. Andernfalls können keine Ergebnisse zurückgegeben werden.
1. Möglicherweise möchten Sie Konsolidierungskriterien für das automatische Zusammenführen übereinstimmender Profile einrichten. Informationen hierzu finden Sie unter [Einrichten der Konsolidierungskriterien für die Identitätsauflösung in Amazon Connect](create-consolidation-criteria.md).
# Einrichten der Konsolidierungskriterien für die Identitätsauflösung in Amazon Connect
**Anmerkung**
Sie müssen [Identity Resolution aktivieren](#create-consolidation-criteria), um über die Admin-Konsole von Amazon Connect auf die Option zur Erstellung von Konsolidierungskriterien zugreifen zu können.
Wenn eine Identity-Resolution-Aufgabe ähnliche Profile erkennt, führt der Prozess sie auf Basis der von Ihnen angegebenen Konsolidierungskriterien automatisch zu einem einzigen Profil zusammen.
Die von Ihnen ausgewählten Attribute werden mit allen ähnlichen Profilen in einer Match-Gruppe auf exakte Übereinstimmung verglichen. Wenn beispielsweise `email` als Attribut im Kriterium angeben, werden alle ähnlichen Profile in einer Match-Gruppe zusammengeführt, die exakt denselben Wert von `email address` haben.
**Tipp**
Wenn Sie Ihre eigene Zusammenführungslogik einrichten möchten, verwenden Sie die API. [MergeProfiles](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_MergeProfiles.html)
## Einschränkungen
Sie können ein beliebiges Attribut aus dem [Standardprofil](standard-profile-definition.md) auswählen, um ähnliche Profile zu vergleichen. Zur Auswahl stehen beispielsweise Telefonnummer, E-Mail-Adresse und Name sowie benutzerdefinierte Attribute.
Maximum:
+ 10 Konsolidierungskriterien
+ 20 Attribute pro Kriterium
## Tipps zur Erstellung aussagekräftiger Kriterien
Wir empfehlen wie folgt vorzugehen, um die Ausrichtung auf eindeutige Profile zu verbessern und Profile nicht zu konsolidieren, wenn sie keine Duplikate sind:
+ Wählen Sie Attribute aus, anhand derer ein Kunde eindeutig identifizierbar ist , z. B. eine Kontonummer oder ein Ausweis.
+ Vermeiden Sie Kriterien mit einzelnen Attributen. Wählen Sie mehrere Attribute für eine Attributkombination zu erstellen und so die Zielausrichtung zu verbessern. Beispiel:
+ **Telefonnummer** mit **Vorname, **Zweiter Vorname**** und **Nachname** ist ein starkes Kriterium
als
+ nur **Telefonnummer** oder
+ die Kombination aus nur **Vorname, zweiter Vorname, Nachname**
+ Wählen Sie gegebenenfalls alle Attribute einer bestimmten Attributgruppe aus. Wenn Sie beispielsweise das Attribut „Name“ verwenden möchten, wählen Sie alle verwandten Namensattribute aus: **Vorname, Zweiter Vorname, Nachname**. Wenn Sie die Geschäftsadresse verwenden möchten, wählen Sie alle verwandten Geschäftsadressenattribute aus.
+ Beziehen Sie eines der folgenden Attribute in die Kriterien mit ein, mit denen ein Kunde in Kombination mit anderen Attributen eindeutig identifiziert werden kann:
+ Kontonummer
+ Phone number (Telefonnummer)
+ Email
## Einrichten von Kriterien für die automatische Zusammenführung
Bevor Sie Ihre Konsolidierungskriterien für die automatische Zusammenführung oder „Auto Merging“ einrichten, empfehlen wir, das Thema [So funktioniert der automatische Zusammenführungsprozess](how-identity-resolution-works.md#consolidation-criteria-how-it-works) nochmals nachzulesen.
1. Nachdem Sie die Identitätsauflösung aktiviert haben, haben Sie auf der Seite **Identity Resolution** die Möglichkeit, Kriterien für die automatische Zusammenführung einzurichten. Klicken Sie auf **Konsolidierungskriterien erstellen**.
1. Wenn das Dialogfeld „**Fehlender Zeitstempel**“ angezeigt wird, empfehlen wir, Ihren benutzerdefinierten Objekttypen neue Zeitstempelattribute hinzuzufügen, bevor Sie fortfahren. Siehe [Fehlender Zeitstempel für Profilkonflikte](#missing-timestamp-for-profile-conflicts).
1. Wählen Sie im Abschnitt **Profilkonflikte** aus, wie Profilkonflikte gelöst werden sollen, wenn zwei oder mehr Datensätze Konflikte aufweisen.
1. Erstellen Sie im Abschnitt **Konsolidierungskriterien** ein oder mehrere Kriterien. Wir empfehlen, mindestens zwei oder mehr Attribute pro Kriterium anzugeben.
## Fehlender Zeitstempel für Profilkonflikte
Die Meldung **Fehlender Zeitstempel** wird angezeigt, wenn benutzerdefinierte Objekttypzuordnungen vorhanden sind.
Verwenden Sie die [PutProfileObjectType](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_PutProfileObjectType.html)API, um Ihrem benutzerdefinierten Objekttyp die folgenden neuen Attribute hinzuzufügen:
+ `Fields.sourceLastUpdatedTimestamp`
+ `sourceLastUpdatedTimestampFormat`
Falls das Attribut „timestamp“ nicht angegeben wurde, können Sie trotzdem Konsolidierungskriterien erstellen. Es wird dann ein Standardzeitstempel mit dem Zeitpunkt der Datensatzaufnahme in Kundenprofilen verwendet. Wir empfehlen, die neuen Attribute hinzuzufügen, bevor Sie Ihre Konsolidierungskriterien erstellen.
Falls Sie bereits einen benutzerdefinierten Objekttyp angelegt haben und diesen aktualisieren möchten: Wir führen jede Woche einen geplanten Backfill aus, um Ihre vorhandenen Profile mit dem `Fields.sourceLastUpdatedTimestamp` zu aktualisieren. Wenn Sie am geplanten Backfill teilnehmen möchten:
1. Aktualisieren Sie den Objekttyp Ihres benutzerdefinierten Profils mithilfe der [PutProfileObjectType](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_PutProfileObjectType.html)API.
1. Eröffnen Sie nach der Aktualisierung ein [Support -Ticket](https://console.aws.amazon.com/support/home) und wir planen den Backfill für Sie. Der geplante Backfill läuft bis Ende Februar 2022.
Alternativ können Sie den ingestion/connector für Ihre Domain vorhandenen Objekte löschen und dann neu erstellen, der den benutzerdefinierten Objekttyp verwendet. Alle Ihre Daten werden mithilfe des aktualisierten Objekttyps erneut aufgenommen und daraus wird ein `Fields.sourceLastUpdatedTimestamp` geparst.
## Beispiel: Wie Beispielkriterien angewendet werden
In diesem Beispiel gibt es drei Kriterien:
+ Die Option **Profilkonflikte lösen** ist auf **Zeitstempel der letzten Aktualisierung verwenden** gesetzt. Das heißt, wenn zwei Felder widersprüchliche Werte haben, verwendet Identity Resolution den Zeitstempel der letzten Aktualisierung, um zu bestimmen, welcher Wert verwendet werden soll.
+ Kriterium 1:
+ Vorname, Nachname
+ Email
+ Kriterium 2:
+ Phone number (Telefonnummer)
Diese Kriterien werden auf die folgenden Profile angewendet:
+ Profil A
+ John Doe [letzte Aktualisierung **05:00 Uhr**]
+ doefamily@anyemail.com [letzte Aktualisierung **05:00 Uhr**]
+ **555-555-5555 [letzte Aktualisierung 07:00 Uhr]**
+ Profil B
+ John Doe [letzte Aktualisierung **04:00 Uhr**]
+ doefamily@anyemail.com [letzte Aktualisierung **06:00 Uhr**]
+ 555-555-555**6** [letzte Aktualisierung *04:00 Uhr*]
+ Profil C
+ **Jane** Doe [letzte Aktualisierung **06:00 Uhr**]
+ doefamily@anyemail.com [letzte Aktualisierung **07:00 Uhr**]
+ **555-555-5555 [letzte Aktualisierung 06:00 Uhr]**
Im Folgenden sind die Ergebnisse aufgeführt, wenn Kriterium 1 angewendet wird:
+ Profil A und B werden zusammengeführt = Profil AB
Das Ergebnis ist Profil AB, das wie folgt aussieht:
+ John Doe [letzte Aktualisierung **05:00 Uhr**]
+ doefamily@anyemail.com [letzte Aktualisierung **07:00 Uhr**]
+ 555-555-555**5** [letzte Aktualisierung **06:00 Uhr**]
Da zwischen den Telefonnummern ein Konflikt besteht, verwendet Identity Resolution den jüngsten Zeitstempel, um die Nummer 555-555-555 auszuwählen.
Als Nächstes wird Kriterium 2 angewendet. Die Ergebnisse sehen wie folgt aus:
+ Profil AB und C werden zusammengeführt = Profil ABC
Das Ergebnis ist Profil ABC, das wie folgt aussieht:
+ **Jane** Doe [letzte Aktualisierung **06:00 Uhr**]
+ doefamily@anyemail.com [letzte Aktualisierung **07:00 Uhr**]
+ 555-555-555 **5** [letzte Aktualisierung **07:00 Uhr**]
Identity Resolution verwendet den Vornamen, den Nachnamen und die E-Mail-Adresse aus Profil C, da sie die aktuellsten Zeitstempel haben.
# Machine Learning für die Identitätsauflösung in Amazon Connect
Die Identitätsauflösung in Amazon Connect findet automatisch ähnliche Profile und hilft Ihnen, diese zu konsolidieren. In diesem Thema wird beschrieben, wie Sie einen auf Machine Learning basierenden Abgleich einrichten können, um Profildoppel im Rahmen des automatischen Zusammenführungsprozesses zu konsolidieren.
**Topics**
+ [Der Prozess: Machine Learning für die Identitätsauflösung](how-identity-resolution-works.md)
+ [Einrichten von Machine Learning für die Identitätsauflösung](setup-machine-learning-matching.md)
# Funktionsweise von Machine Learning für die Identitätsauflösung in Amazon Connect
In diesem Thema wird beschrieben, wie Identity Resolution den automatischen Profilabgleich durchführt und, falls eingerichtet, wie ähnliche Profile automatisch zusammengeführt werden.
## Automatischer Profilabgleich
Identity Resolution verwendet Machine Learning, um die folgenden Attribute für persönlich identifizierbare Informationen (PII) in den einzelnen Profilen zu prüfen:
+ Name: Alle Namen werden auf Ähnlichkeit geprüft, einschließlich Vorname, zweiter Vorname und Nachname.
+ E-Mail: Alle E-Mail-Adressen werden auf Ähnlichkeit geprüft, einschließlich persönlicher und geschäftlicher E-Mail-Adressen. Sie unterscheiden nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung.
+ Telefonnummer: Alle Telefonnummern und Formate werden auf Ähnlichkeit geprüft, einschließlich Festnetz-, Handy- und Geschäftstelefonnummern.
+ Adresse: Alle Adresstypen und -formate werden auf Ähnlichkeit geprüft, einschließlich Geschäftsadresse, Postanschrift, Lieferadresse und Rechnungsadresse.
+ Geburtsdatum: Alle Geburtsdaten und -formate werden auf Ähnlichkeit geprüft.
Anhand dieser Informationen werden Match-Gruppen mit ähnlichen Profilen erstellt.
### Match-Gruppen
Eine Match-Gruppe besteht aus allen ähnlichen Profilen, die ein und denselben Kunden repräsentieren. Jede Match-Gruppe enthält die folgenden Informationen:
+ Eine Match-ID, die zwei oder mehr ähnliche Profile, die einen einzigen Kontakt darstellen, eindeutig identifiziert
+ Die Anzahl der Profile IDs in der Übereinstimmungsgruppe
+ Ein der Match-Gruppe zugeordneter Konfidenzwert
### Konfidenzwerte
Nachdem der automatische Abgleichprozess ausgeführt wurde, können Sie den S3-Bucket abfragen oder die [GetMatches](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_GetMatches.html)API verwenden, um Ergebnisse auf der Grundlage von Konfidenzwerten zu filtern. Beispielsweise können Treffer mit hohem Konfidenzwert für eine weitere Überprüfung herausgefiltert werden.
Ein Konfidenzwert ist eine Zahl zwischen 0 und 1, die den Konfidenzgrad beim Zuweisen von Profilen zu einer Match-Gruppe angibt. Ein Wert von 1 würde auf eine exakte Übereinstimmung hinweisen.
## Automatische Zusammenführung ähnlicher Profile
Nachdem die Profile abgeglichen wurden, kann die Identity Resolution-Aufgabe optional ähnliche Profile auf Basis Ihrer Kriterien zusammenführen. Wenn Sie Kriterien löschen oder aktualisieren, werden diese bei der nächsten Ausführung auf ähnliche Profile angewendet.
**Wichtig**
Der Konsolidierungsprozess kann nicht rückgängig gemacht werden. Wir empfehlen dringend, die [GetAutoMergingPreview](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_GetAutoMergingPreview.html)API für einen Probelauf des automatischen Zusammenführungsprozesses zu verwenden, bevor der Identity Resolution Job ausgeführt wird.
**Anmerkung**
Beim Zusammenführen von zwei Profilen werden Profilfelder, die manuell über einen API-Aufruf oder den Kundendienstmitarbeiter-Workspace ausgefüllt wurden, nicht durch Profilfelder überschrieben, die automatisch aus einer Integration oder einer benutzerdefinierten Objekttypzuordnung übernommen wurden.
Nehmen wir zum Beispiel an, ein Profil mit FirstName „John“ wird manuell von einem Agenten im Arbeitsbereich für Agenten erstellt. Ein anderes Profil wird mithilfe einer S3-Integration mit FirstName „Peter“ erstellt. Wenn diese Profile automatisch zusammengeführt werden, bleibt der FirstName „John“ erhalten.
### So funktioniert der automatische Zusammenführungsprozess
+ **Alle ausgewählten Attribute in einem Konsolidierungskriterium werden vor der Zusammenführung mit `AND`-Kriterien verknüpft, die einen exakten Wertvergleich ermöglichen**.
+ Wenn beispielsweise mehrere Attribute in den Kriterien angegeben sind (z. B. `email address` und `phone number`), dann werden alle ähnlichen Profile in einer Gruppe zusammengeführt, die exakt denselben Wert wie `email address` und `phone number` haben.
+ Wenn eines oder mehrere der ähnlichen Profile in einer Match-Gruppe einen anderen Wert oder einen fehlenden Wert für eines oder mehrere Attribute in einem Kriterium aufweisen, werden die ähnlichen Profile zusammengeführt.
Eine Match-Gruppe kann beispielsweise aus fünf ähnlichen Profilen bestehen, von denen drei Profile konsolidiert werden, da diese drei Profile die Kriterien erfüllen. Die anderen beiden Profile werden nicht zusammengeführt, da sie die Kriterien nicht erfüllen.
+ **Mehrere Kriterien werden in der Reihenfolge ihrer Priorität ausgewertet, beginnend mit Kriterium 1.**
+ Die Reihenfolge, in der die Konsolidierungskriterien angewendet werden. Kriterium 1 hat höchste Priorität und Kriterium 10 die niedrigste Priorität.
+ Nachdem die Identity-Resolution-Aufgabe ein Kriterium angewendet hat, wendet er das nächste Kriterium auf die konsolidierten Profile und die verbleibenden ähnlichen Profile in einer Match-Gruppe an.
+ Es können maximal 10 Konsolidierungskriterien vorgegeben werden.
+ **Jedes Kriterium wird autark ausgeführt und agiert als ein `OR` mit anderen Kriterien**.
+ Bei mehreren Kriterien wird jedes Kriterium autark und in der Reihenfolge der Priorität angewendet, bevor die Identity-Resolution-Aufgabe mit den nachfolgenden Kriterien fortfährt.
+ Alle Kriterien werden in der von Ihnen vorgegebenen Reihenfolge angewendet. Es spielt keine Rolle, ob die Kriterien fehlschlagen oder erfolgreich sind, um ähnliche Profile in einer Übereinstimmungsgruppe zu konsolidieren.
+ **Standardmäßig werden Profilkonflikte nach Aktualität behandelt**.
+ Wenn zwei oder mehr ähnliche Profile in einer Match-Gruppe ein Konsolidierungskriterium erfüllen, wird das resultierende konsolidierte Profil erstellt, indem die einzelnen Werte der Profilattribute, die ähnliche Profile bilden, miteinander verglichen werden.
+ Jedes Attributs kann einen exakten Übereinstimmungswert haben. In diesem Fall kann ein beliebiger Wert für dieses Attribut ausgewählt werden.
+ Wenn es einen Konflikt zwischen Werten von zwei oder mehr ähnlichen Profilen gibt, wird das zuletzt aktualisierte Attribut ausgewählt.
Wenn Jane Doe beispielsweise drei verschiedene Werte im `Address`-Attribut der jeweiligen ähnlichen Profile hat, wählt Identity Resolution die zuletzt adressierten Werte aus, um das konsolidierte Profil zu erstellen.
+ Standardmäßig wird der **Zeitstempel der letzten Aktualisierung** verwendet, um den zuletzt aktualisierten Datensatz zu ermitteln.
+ **Profilkonflikte werden nach Quellobjekttyp und Aktualität verwaltet**.
+ Sie können auch das Standardverhalten der Konfliktlösung ändern, um ein ähnliches Profilelement aus einer bestimmten Quelle als Informationsquelle für die Konfliktlösung auszuwählen.
+ Wenn Sie eine Datenquelle angeben möchten, die für Profilkonflikte verwendet werden soll, klicken Sie auf **Quelle mit zuletzt aktualisiertem Zeitstempel**, um einen Ihrer Objekttypen als Datenquelle auszuwählen.
+ Der zuletzt aktualisierte Datensatz aus dem angegebenen Objekttyp wird zur Lösung von Profilkonflikten verwendet.
+ Der **Zeitstempel der letzten Aktualisierung gibt an, welcher Datensatz zuletzt aktualisiert wurde**.
+ Das Timestamp-Attribut, das dem Objekttyp des Quelldatensatzes zugeordnet ist, wird zur Identifizierung des zuletzt aktualisierten Datensatzes verwendet.
+ Wenn das Timestamp-Attribut für den Objekttyp nicht verfügbar ist, wird der Zeitstempel verwendet, an dem der Datensatz in Ihre Kundenprofil-Domain aufgenommen wurde.
+ Wenn Sie benutzerdefinierte Objekttypen haben, müssen Sie Zeitstempel hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter [Fehlender Zeitstempel für Profilkonflikte](create-consolidation-criteria.md#missing-timestamp-for-profile-conflicts).
+ **Konsolidierung ist ein Einweg-Prozess und kann nicht rückgängig gemacht werden.**
+ Wählen Sie Ihre Kriterien sorgfältig aus, bevor Sie mit dem Konsolidierungsprozess beginnen. Weitere Informationen finden Sie unter [Tipps zur Erstellung aussagekräftiger Kriterien](create-consolidation-criteria.md#tips-for-creating-consolidation-criteria).
+ Verwenden Sie die [GetAutoMergingPreview](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_GetAutoMergingPreview.html)API, um die Einstellungen für die automatische Zusammenführung Ihrer Identitätsauflösung zu testen, ohne Ihre Daten zusammenzuführen.
Ein Beispiel für die Anwendung von Kriterien finden Sie unter [Beispiel: Wie Beispielkriterien angewendet werden](create-consolidation-criteria.md#criteria-examples).
# Einrichten von Machine Learning für die Identitätsauflösung in Amazon Connect
## Bearbeiten des Flowplans für den Machine-Learning-Abgleich
![\[Bearbeiten des Flowplans für den Machine-Learning-Abgleich.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/machine-learning-ir-edit-run-schedule.png)
## Bearbeiten der Machine-Learning-Konsolidierung bei Übereinstimmungen
![\[Bearbeiten der Machine-Learning-Konsolidierung bei Übereinstimmungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/machine-learning-ir-edit-merge-matches.png)
## Bearbeitung des Machine-Learning-Match-Standorts
![\[Bearbeitung des Machine-Learning-Match-Standorts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/machine-learning-ir-edit-match-location.png)
# Regelbasierter Abgleich für die Identitätsauflösung in Amazon Connect
Die Identitätsauflösung von Amazon Connect findet automatisch ähnliche Profile und hilft Ihnen, diese zu konsolidieren. In diesem Thema wird beschrieben, wie Sie eine regelbasierte Identitätsauflösung einrichten können, um Profildoppel im Rahmen des automatischen Zusammenführungsprozesses zu konsolidieren.
**Topics**
+ [So funktioniert die regelbasierte Identitätsauflösung](how-rule-based-identity-resolution-works.md)
+ [Einrichten des regelbasierten Abgleichs für die Identitätsauflösung](setup-rule-based-matching.md)
+ [Einrichten von Abgleichsregeln für die regelbasierte Identitätsauflösung](setup-matching-rule-examples.md)
# So funktioniert die regelbasierte Identitätsauflösung in Amazon Connect
In diesem Thema wird beschrieben, wie Identity Resolution auf Regelbasis den automatischen Profilabgleich durchführt und wie ähnliche Profile automatisch zusammengeführt werden.
## Automatischer Profilabgleich
Die regelbasierte Identitätsauflösung verwendet eine Liste [mit passenden Regelattributen](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_MatchingRule.html), die jedem Profil entsprechen, um ähnliche Profile zu identifizieren. Bis zu 15 MatchingRule Attribute werden in der unterstützt. [MatchingRules](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_RuleBasedMatchingRequest.html#customerprofiles-Type-RuleBasedMatchingRequest-MatchingRules)
### Regelableich
Im Folgenden finden Sie eine Liste der [ MatchingRule](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_MatchingRule.html)Attribute, die verwendet werden können. Sie können bis zu 15 Ebenen für den Regelabgleich konfigurieren. Für jede Abgleichsregel können Sie in jedem Profil die folgenden Attribute für personenbezogene Daten (PII) verwenden:
+ **AccountNumber**
+ **Address.Address**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse, BusinessAddress, und MaillingAddress ShippingAddress
+ **Address.City**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse,, und BusinessAddress MaillingAddress ShippingAddress
+ **Address.Country**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse,, und BusinessAddress MaillingAddress ShippingAddress
+ **Address.County**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse,, und BusinessAddress MaillingAddress ShippingAddress
+ **Adresse. PostalCode**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse BusinessAddress, MaillingAddress, und ShippingAddress
+ **Address.State**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse, BusinessAddress, und MaillingAddress ShippingAddress
+ **Address.Province**: Alle in der angegebenen Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich Adresse,, und BusinessAddress MaillingAddress ShippingAddress
+ **PhoneNumber**: Die in der angegebenen Telefonnummern [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft, einschließlich PhoneNumber HomePhoneNumber, und. MobilePhoneNumber
+ **EmailAddress**: Alle in der angegebenen E-Mail-Adressen [Attributtypen-Selektor](#rule-based-attribute-type-selector) werden auf Ähnlichkeit überprüft EmailAddress, einschließlich BusinessEmailAddress, und PersonalEmailAddress
+ **BirthDate**
+ **BusinessName**
+ **FirstName**
+ **LastName**
+ **MiddleName**
+ **Gender**
+ **Alle benutzerdefinierten Profilattribute mit dem Präfix *Attribute***
Abgleichsregeln werden nach Priorität verarbeitet. Beispielsweise sollte die erste Regel die am meisten optimierte Regel sein, und sollte die akkuratesten Ergebnisse liefern.
### Attributtypen-Selektor
Der Attributtypen-Selektor enthält wichtige Konfigurationsinformationen für die regelbasierte Identitätsauflösung und erleichtert so den Profilabgleich. Auf diese Weise können Sie den Vergleich von Profilen verschiedener Attributtypen optimieren und die Schlüsselattribute für den Abgleich innerhalb der einzelnen Typen auswählen. Mit diesem Feature haben Sie die Flexibilität, drei verschiedene Attributtypen zu konfigurieren, sodass Sie den Abgleichsprozess präzise steuern können.
+ **E-Mail-Typ**
+ Sie können zwischen EmailAddress BusinessEmailAddress, und wählen PersonalEmailAddress
+ **PhoneNumber Typ**
+ Sie können zwischen PhoneNumberNumber HomePhoneNumber, und wählen MobilePhoneNumber
+ **Address-Typ**
+ Sie können zwischen Adresse, BusinessAddress MaillingAddress, und wählen ShippingAddress
Sie können entweder wählen `ONE_TO_ONE` oder `MANY_TO_MANY` als AttributeMatchingModel. Wenn Sie `MANY_TO_MANY` auswählen, kann das System Attribute aller Untertypen eines Attributtyps abgleichen. Wenn beispielsweise der Wert des EmailAddress Felds von Profil A und der Wert des BusinessEmailAddress Feldes von Profil B übereinstimmen, werden die beiden Profile anhand des EmailAddress Typs abgeglichen. Wenn Sie `ONE_TO_ONE` auswählen, kann das System nur dann einen Abgleich ausführen, wenn es sich bei den Untertypen um exakte Übereinstimmungen handelt. Nur wenn beispielsweise der Wert des EmailAddress Felds von Profil A und der Wert des EmailAddress Felds von Profil B übereinstimmen, werden die beiden Profile anhand des EmailAddress Typs abgeglichen.
**Maximal zulässige Regelebene für den Abgleich**
Sie können die maximale Regelebene konfigurieren, auf der ähnliche Profile abgeglichen werden sollen. Wenn Ihre maximal zulässige Regelebene für den Abgleich beispielsweise 5 ist, wird das System nach keinen weiteren ähnlichen Profilen auf Ebene 6 suchen.
### Match-Gruppen
Eine Match-Gruppe besteht aus allen ähnlichen Profilen, die ein und denselben Kunden repräsentieren. Jede Match-Gruppe enthält die folgenden Informationen:
+ Eine Match-ID, die zwei oder mehr ähnliche Profile, die einen einzigen Kontakt darstellen, eindeutig identifiziert
+ Die Anzahl der Profile IDs in der Übereinstimmungsgruppe
### Match-Status
+ **PENDING**
Der erste Status nach der Konfiguration einer regelbasierten Abgleichsregel. Wenn es sich um eine vorhandene Domain handelt, wartet die regelbasierte Identitätsauflösung 1 Stunde, bevor die Abgleichsregel erstellt wird. Wenn es sich um eine neue Domain handelt, überspringt das System die **PENDING**-Phase.
+ **IN\$1PROGRESS**
Das System erstellt die regelbasierte Abgleichsregel. In dieser Phase wertet das System die vorhandenen Daten aus und die regelbasierte Abgleichskonfiguration kann nicht mehr geändert werden.
+ **ACTIVE**
Die Regel ist einsatzbereit. Die Regel kann einen Tag nachdem der Status sich in einer **ACTIVE**-Phase befindet geändert werden.
### So funktioniert der Auto-Matching-Prozess
Nachdem Sie eine neue Amazon-Connect-Customer-Profiles-Domain mit der regelbasierten Abgleichsregel erstellt haben, kann die regelbasierte Identitätsauflösung ähnliche Profile auf Basis der Regel abgleichen, die Sie bei der Aufnahme der Profile angegeben haben. Nach einer Konfigurationsaktualisierung, beginnt Customer Profiles innerhalb einer Stunde mit einer Neuauswertung der Profile in Ihrer Domain anhand der neuen Konfiguration.
Wenn Sie den regelbasierten Abgleich mit einer vorhandenen Domain aktivieren, wechselt das System in die **PENDING**-Phase und wartet eine Stunde, bis die in Ihrer Domain vorhandenen Profile anhand der neuen Konfiguration ausgewertet werden. Die erforderliche Zeit für diese Profilauswertung hängt von der Profilanzahl ab.
+ **Standardmäßig wird die Standardregel angewendet, wenn keine benutzerdefinierte Regel vorgegeben wurde.**
+ Amazon Connect Customer Profiles stellt eine Standard-Abgleichsregel bereit, wenn Sie keine benutzerdefinierte Regel vorgeben. Sie können die benutzerdefinierte Abgleichsregel hier einsehen.
+ **Alle Datensätze werden den regelbasierten Abgleichsregeln unterzogen.**
+ Das System bewertet jede Abgleichsregel-Ebene bis eine Übereinstimmung festgestellt wird oder bis die maximal zulässige Regelebene für den Abgleich erreicht ist. Der Bewertungsprozess beginnt auf Regelebene 1 mit einer Analyse des Datensatzes. Wenn keine Match-Gruppe gefunden wird, bewertet das System die nachfolgenden Regelebenen auf der Suche nach einer Match-Gruppe, bis entweder eine Übereinstimmung gefunden wird oder die maximal zulässige Regelebene für den Abgleich erreicht ist.
+ **Alle Attribute auf derselben Abgleichsregel-Ebene sind über eine *AND*-Beziehung miteinander verbunden**
+ Wenn mehrere Attribute auf derselben Regelebene vorhanden sind, sind sie durch eine „UND“-Beziehung miteinander verbunden. Beim Profilabgleich müssen alle Attributwerte aufeinander abgestimmt sein, damit Profile derselben Match-Gruppe zugewiesen werden können. Nur wenn die Werte aller Attribute identisch sind, werden Profile beispielsweise als Treffer betrachtet und für die weitere Verarbeitung gruppiert.
+ **Alle Attribute in einem Attributtypen-Selektor sind durch eine *ODER*-Beziehung miteinander verbunden**
+ Bei der Angabe von Attributen im Attributtypen-Selektor werden Attribute desselben Typs durch eine „ODER“-Beziehung miteinander verknüpft. Denken Sie zum Beispiel an den PhoneNumber Typ, in dem HomePhoneNumber und verwendet BusinessPhoneNumber werden. In diesem Szenario können zwei Profile einander zugeordnet werden, wenn sie entweder zueinander passen HomePhoneNumber oder zueinander BusinessPhoneNumber passen. Folglich ermöglicht der Abgleichprozess flexible Übereinstimmungen auf Basis von Privat- oder Geschäftstelefonnummern.
+ **Das Abgleichsergebnis wird dann optimiert.**
+ Da der Profilabgleich im System nahezu in Echtzeit erfolgt, kann es sein, dass eine Match-Gruppe für Ihr Profil auf einer niedrigeren (weniger optimierten) Regelebene gefunden wird. Wenn jedoch ein Match auf einer höheren (optimierteren) Regelebene verfügbar ist, weist das System das Profil dieser bestimmten Gruppe zu.
**Anmerkung**
Wenn Identity Resolution einen regelbasierten Abgleich durchführt, hängt die Verarbeitungsreihenfolge der von Ihnen konfigurierten Regeln vom Typ der Datenaufnahme ab. Wenn Sie beispielsweise die Regeln 1 und 2 konfigurieren, wird Regel 2 möglicherweise vor Regel 1 verarbeitet. Die Verarbeitungsreihenfolge kann sich ändern, aber das Endergebnis bleibt immer gleich.
## Automatische Zusammenführung ähnlicher Profile
Nachdem die Profile abgeglichen wurden, kann der Identity Resolution Job optional ähnliche Profile zusammenführen, basierend auf den Profilen, die [MaxAllowedRuleLevelForMerging](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_RuleBasedMatchingRequest.html)Sie in der regelbasierten Abgleichskonfiguration angegeben haben.
**Wichtig**
Der Konsolidierungsprozess kann nicht rückgängig gemacht werden. Es wird empfohlen, zuerst nur den Abgleich zu aktivieren, um das Abgleichsergebnis mit dem ListMatches und auszuwerten. GetSimiliarProfiles APIs Sie können das Zusammenführen aktivieren, indem Sie das [MaxAllowedRuleLevelForMerging](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_RuleBasedMatchingRequest.html)mithilfe der [UpdateDomain](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html)API einstellen.
**Anmerkung**
Beim Zusammenführen von zwei Profilen werden Profilfelder, die manuell über einen API-Aufruf oder den Kundendienstmitarbeiter-Workspace ausgefüllt wurden, nicht durch Profilfelder überschrieben, die automatisch aus einer Integration oder einer benutzerdefinierten Objekttypzuordnung übernommen wurden.
Nehmen wir zum Beispiel an, ein Profil mit FirstName „John“ wird manuell von einem Agenten im Arbeitsbereich für Agenten erstellt. Ein anderes Profil wird mithilfe einer S3-Integration mit FirstName „Peter“ erstellt. Wenn diese Profile automatisch zusammengeführt werden, bleibt der FirstName „John“ erhalten.
# Einrichten des regelbasierten Abgleichs für die Identitätsauflösung
Dieses Thema bietet eine anschauliche exemplarische Vorgehensweise für die Bearbeitung von regelbasierten Abgleichs-Attributtypen, regelbasierten Abgleichsregeln, regelbasierten Abgleichs-Zusammenführungsregeln und regelbasierten Abgleichspositionen. Außerdem wird erläutert, wie regelbasierte Abgleichsregeln zurückgesetzt werden.
## Bearbeiten von regelbasierten Abgleichsattribut-Typen
![\[Bearbeiten von regelbasierten Abgleichsattribut-Typen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rule-based-edit-attribute-types.png)
## Bearbeiten von regelbasierten Abgleichsregeln
![\[Bearbeiten von regelbasierten Abgleichsregeln.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rule-based-edit-matching-rules.png)
## Zurücksetzen von regelbasierten Abgleichsregeln
![\[Zurücksetzen von regelbasierten Abgleichsregeln.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rule-based-edit-reset-rules.png)
## Bearbeiten von regelbasierten Zusammenführungsregeln
![\[Bearbeiten von regelbasierten Zusammenführungsregeln\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rule-based-edit-merge-rules.png)
## Bearbeiten des regelbasierten Abgleichsstandorts
![\[Bearbeiten des regelbasierten Abgleichsstandorts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rule-based-match-location.png)
# Einrichten von Abgleichsregeln für die regelbasierte Identitätsauflösung in Amazon Connect
## Einschränkungen
Sie können ein beliebiges Attribut aus dem Standardprofil auswählen, um ähnliche Profile zu vergleichen. Zur Auswahl stehen beispielsweise Telefonnummer, E-Mail-Adresse und Name sowie benutzerdefinierte Attribute.
Sie können eine regelbasierte Abgleichsregel mit den folgenden Einschränkungen erstellen:
+ 15 Regelebenen
+ Jede Regelebene kann bis zu 15 Profilattribute enthalten
## Tipps
Wir empfehlen wie folgt vorzugehen, um die Zielausrichtung auf eindeutige Profile zu verbessern und Profile nicht zu konsolidieren, wenn sie keine Duplikate sind:
+ Geben Sie mindestens ein Attribut mit hoher Kardinalität an, mit dem ein Kunde eindeutig identifiziert werden kann und das wahrscheinlich nicht bei allen Kunden identisch ist, z. B. eine Telefonnummer, eine E-Mail-Adresse oder eine Kontonummer.
+ Vermeiden Sie die Verwendung von Profilattributen, die zu unterschiedlichen Identitäten gehören können, ohne dass ein hohes Kardinalitätsattribut vorhanden ist.
+ **PhoneNumber** mit **First name** und **Last name** ist eine strengere Regel als die Kombination aus nur **First name** und **Lastname**.
+ Falls auf der Ebene einer Regel alle Profilattribute eine niedrige Kardinalität aufweisen (ein Attribut, das zu mehr als 500 verschiedenen Profilen gehören kann), wird in Customer Profiles kein Profilabgleich durchgeführt. Sie erhalten die folgende SQS-Nachricht in Ihrem DLQ, wenn Sie während der Domain-Erstellung eine solche Regelebene einrichten:
+ Alle Attribute auf Regelebene x sind mit mehr als 500 Datensätzen verknüpft.
+ Aktivieren Sie immer zuerst **Nur Match**, überprüfen Sie die Spielergebnisse und aktivieren Sie die Zusammenführung nur, **MaxAllowedRuleLevelForMerging**wenn Sie mit den Spielergebnissen zufrieden sind.
## Lösen von Profilkonflikten beim Zusammenführen von Profilen
Sie können vorgeben, welcher Datensatz verwendet werden soll, wenn sich der Wert eines Attributs aus zwei oder mehr ähnlichen Profilen unterscheidet, z. B. widersprüchliche Adressdatensätze.
**Zeitstempel der letzten Aktualisierung**
Standardmäßig werden Profilkonflikte nach Aktualität behandelt. Wenn es einen Konflikt zwischen Werten von zwei oder mehr ähnlichen Profilen gibt, wird das zuletzt aktualisierte Attribut ausgewählt.
**Quelle mit dem zuletzt aktualisierten Zeitstempel**
Ermöglicht die Priorisierung von Datensätzen aus einem bestimmten Objekttyp als Datenquelle für die Verwaltung von Profilkonflikten. Wenn es einen Konflikt zwischen Werten von zwei oder mehr ähnlichen Profilen gibt, wird das zuletzt aktualisierte Attribut des angegebenen Objekt-Typs ausgewählt.
Wenn in Ihrem Objekttyp kein Zeitstempel angegeben ist, wird das Datum verwendet, an dem der Datensatz in Customer Profile aufgenommen wurde. Die Quelle mit dem zuletzt aktualisierten Zeitstempel ist nicht verfügbar, wenn Sie keine Integrationen eingerichtet haben. Wenn Sie eine Integration hinzufügen, werden Ihre Objekt-Typen als Quelle für diese Option angeboten.
## Fehlender Zeitstempel für Profilkonflikte
Die Meldung „Fehlender Zeitstempel“ wird angezeigt, wenn benutzerdefinierte Objekttypzuordnungen vorhanden sind.
Verwenden Sie die [PutProfileObjectType](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_PutProfileObjectType.html)API, um Ihrem benutzerdefinierten Objekttyp die folgenden neuen Attribute hinzuzufügen:
+ `Fields.sourceLastUpdatedTimestamp`
+ `sourceLastUpdatedTimestampFormat`
Falls das Attribut „timestamp“ nicht angegeben wurde, können Sie trotzdem Konsolidierungskriterien erstellen. Es wird dann ein Standardzeitstempel mit dem Zeitpunkt der Datensatzaufnahme in Kundenprofilen verwendet. Wir empfehlen, die neuen Attribute hinzuzufügen, bevor Sie Ihre Konsolidierungskriterien erstellen.
Falls Sie bereits einen benutzerdefinierten Objekttyp angelegt haben und diesen aktualisieren möchten: Wir führen jede Woche einen geplanten Backfill aus, um Ihre vorhandenen Profile mit dem `Fields.sourceLastUpdatedTimestamp` zu aktualisieren. Gehen Sie wie folgt vor, um sich für das geplante Backfill zu registrieren:
1. Aktualisieren Sie den Objekttyp Ihres benutzerdefinierten Profils mithilfe der [PutProfileObjectType](https://docs.aws.amazon.com/customerprofiles/latest/APIReference/API_PutProfileObjectType.html)API.
1. Nachdem Sie den Objekt-Typ Ihres benutzerdefinierten Profils aktualisiert haben, eröffnen Sie ein [AWS-Support-Ticket](https://console.aws.amazon.com/support/home).
1. AWS plant das Auffüllen in Ihrem Namen. Der geplante Backfill läuft bis Ende Februar 2022.
Alternativ können Sie den benutzerdefinierten Objekttyp, den die Aufnahme/den Connector für Ihre Domain verwendet, löschen und dann neu erstellen. Alle Ihre Daten werden mithilfe des aktualisierten Objekttyps erneut aufgenommen und daraus wird ein `Fields.sourceLastUpdatedTimestamp` geparst.
## Beispiel: So funktioniert der Abgleich
### Beispiel für ONE\$1TO\$1ONE
Sie können `ONE_TO_ONE` als `AttributeMatchingModel` auswählen. Wenn Sie `ONE_TO_ONE` auswählen, kann das System nur dann einen Abgleich ausführen, wenn es sich bei den Untertypen um exakte Übereinstimmungen handelt.
**Beispiel**:
Sie verwenden `EmailAddress` und `BusinessEmailAddress`, um die `EmailAddress`-Typen darzustellen. Das `AttributeMatchingModel` ist `ONE_TO_ONE`.
**Ihre Abgleichsregel lautet**:
```
Rule Level 1: EmailAddress, LastName, FirstName
Rule Level 2: AccountNumber
```
```
Profile A:
EmailAddress: 1@email.com
BusinessEmailAddress: john@company.com
LastName: Doe
FirstName: John
AccountNumber: account1234
```
```
Profile B:
EmailAddress: 2@email.com
BusinessEmailAddress: john@company.com
LastName: Doe
FirstName: John
AccountNumber: account1234
```
Profil A und Profil B stimmen auf Regelebene 1 überein, da der `EmailAddress`-Typ, `LastName`, und `FirstName` übereinstimmen.
### Beispiel für MANY\$1TO\$1MANY
Sie können `MANY_TO_MANY` als `AttributeMatchingModel` auswählen. Wenn Sie `MANY_TO_MANY` auswählen, kann das System Attribute aller Untertypen eines Attributtyps abgleichen.
**Beispiel**:
Sie verwenden `EmailAddress` und `BusinessEmailAddress`, um die `EmailAddress`-Typen darzustellen. Das `AttributeMatchingModel` ist `MANY_TO_MANY`.
**Ihre Abgleichsregel lautet**:
```
Rule Level 1: EmailAddress, LastName, FirstName
Rule Level 2: AccountNumber
```
```
Profile A:
EmailAddress: 1@email.com (match with Profile B’s BusinessEmailAddress)
BusinessEmailAddress: john@company.com
LastName: Doe
FirstName: John
AccountNumber: account1234
```
```
Profile B:
EmailAddress: 2@email.com
BusinessEmailAddress: 1@email.com (match with Profile A's EmailAddress)
LastName: Doe
FirstName: John
AccountNumber: account1234
```
Profil A und Profil B stimmen auf Regelebene 1 überein, da der `EmailAddress`-Typ, `LastName`, und `FirstName` übereinstimmen.
# Anzeigen von Metriken zur Identitätsauflösung in Amazon Connect Customer Profiles
Immer wenn Identity Resolution mit Profilen übereinstimmt oder diese zusammenführt, werden Metriken über den Prozess im Customer-Profiles-Dashboard angezeigt. Die Metriken aus der vergangenen Woche werden auf der Übersichtsseite von **Identity Resolution** angezeigt.
Die folgenden Metriken werden bei jeder Ausführung der Identity-Resolution-Aufgabe generiert:
+ **Gefundene Match-Gruppen**: Die Anzahl der gefundenen Match-Gruppen.
+ Verfügbar sowohl für ML-basierte als auch für regelbasierte Identitätsauflösung.
+ **Zusammengeführte Profile**: Die Anzahl der Profile, die zusammengeführt wurden.
+ Verfügbar sowohl für ML-basierte als auch für regelbasierte Identitätsauflösung.
+ **Match-Gruppe nach Regel**: Die Anzahl der Match-Gruppen, die auf jeder Regelebene erstellt wurden.
+ Nur für die regelbasierte Identitätsauflösung verfügbar.
![\[Die Seite „Amazon Connect Customer Profiles“, die Schaltfläche „Identitätsauflösung aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/ir-metrics-example-1.png)
![\[Die Seite „Amazon Connect Customer Profiles“, die Schaltfläche „Identitätsauflösung aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/customer-profiles-enable-ir.png)
# Deaktivieren von Metriken zur Identitätsauflösung in Amazon Connect Customer Profiles
## Deaktivierung des auf maschinellem Lernen basierenden Verfahrens
Sie können den ML-basierten Abgleich deaktivieren, wenn keine ähnlichen Profile mehr automatisch gefunden werden sollen. Wenn Sie Konsolidierungskriterien eingerichtet haben, werden alle Kriterien gelöscht und Ihre Profile werden nicht mehr automatisch konsolidiert. Profile, die bereits konsolidiert wurden, bleiben konsolidiert.
## Deaktivierung des regelbasierten Abgleichs
Sie können den regelbasierten Abgleich deaktivieren, wenn keine ähnlichen Profile mehr automatisch gefunden werden sollen. Wenn Sie eine benutzerdefinierte Abgleichsregel eingerichtet haben, wird diese gelöscht und Ihre Profile werden nicht mehr automatisch konsolidiert. Profile, die bereits konsolidiert wurden, bleiben konsolidiert.