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# Coincidencia de los datos de entrada mediante un flujo de trabajo de coincidencias
Un flujo de trabajo * coincidente * es un trabajo de procesamiento de datos que combina y compara datos de diferentes fuentes de entrada y determina qué registros coinciden basándose en diferentes técnicas de coincidencia. AWS Entity Resolution lee los datos de las ubicaciones especificadas, busca coincidencias entre registros y asigna un identificador de [ coincidencia ](glossary.md#match-id-defin) a cada conjunto de datos coincidentes.
El siguiente diagrama resume cómo crear un flujo de trabajo coincidente.
**Topics**
+ [Tipos de flujo de trabajo coincidentes](#matching-workflow-types)
+ [Opciones de salida de datos](#data-output-options)
+ [Resultados de flujo de trabajo coincidentes](#matching-workflow-results)
+ [Crear un flujo de trabajo coincidente basado en reglas](creating-matching-workflow-rule-based.md)
+ [Creación de un flujo de trabajo coincidente basado en el aprendizaje automático](create-matching-workflow-ml.md)
+ [Crear un flujo de trabajo coincidente basado en el servicio del proveedor](create-matching-workflow-provider.md)
+ [Editar un flujo de trabajo coincidente](edit-matching-workflow.md)
+ [Eliminar un flujo de trabajo coincidente](delete-matching-workflow.md)
+ [Modificar o generar un ID de coincidencia para un flujo de trabajo coincidente basado en reglas](generate-match-id.md)
+ [Buscando un ID de coincidencia para un flujo de trabajo de coincidencia basado en reglas](find-match-id.md)
+ [Eliminar registros de un flujo de trabajo coincidente o ML-based basado en reglas](delete-records.md)
+ [Solución de problemas de flujos de trabajo](troubleshooting.md)
## Tipos de flujo de trabajo coincidentes
AWS Entity Resolution admite tres tipos de flujos de trabajo coincidentes:
Rule-based coincidencia
Utiliza reglas configurables para identificar los registros coincidentes basándose en la coincidencia exacta o difusa de los campos especificados. Usted define los criterios de coincidencia, como los nombres coincidentes que se escriben de manera similar o las direcciones que tienen un formato diferente.
Coincidencias basadas en machine learning
Utiliza modelos de aprendizaje automático para identificar registros similares, incluso cuando los datos tienen variaciones, errores o faltan campos. Este enfoque puede detectar coincidencias más complejas que las coincidencias basadas en reglas.
Comparación basada en el servicio del proveedor
Utiliza proveedores de datos de terceros para enriquecer y validar sus datos antes de compararlos. Este tipo de coincidencia no es compatible con la salida de los perfiles de clientes de Connect Customer.
## Opciones de salida de datos
AWS Entity Resolution puede escribir archivos de salida de datos en:
+ Una ubicación de Amazon S3 que usted especifique
+ Conecte los perfiles de los clientes (para la deduplicación de datos de los clientes)
**importante**
La exportación a los perfiles de clientes de Connect no es compatible con la comparación basada en el proveedor. Para exportar a los perfiles de clientes de Connect, debe utilizar la comparación basada en reglas o el aprendizaje automático.
Si lo deseas, puedes AWS Entity Resolution usar el método hash de los datos de salida, lo que te ayudará a mantener el control sobre tus datos.
La siguiente tabla muestra los tres tipos de flujos de trabajo coincidentes y sus destinos de salida compatibles.
| Tipo coincidente | salidas S3 | Salida de perfiles de clientes |
| --- | --- | --- |
| [basado en reglas ](creating-matching-workflow-rule-based.md) |  Sí |  Sí |
| [basado en aprendizaje automático ](create-matching-workflow-ml.md) |  Sí |  Sí |
| [basado en servicios de proveedores ](create-matching-workflow-provider.md) |  Sí | No |
## Resultados de flujo de trabajo coincidentes
Tras crear y ejecutar un flujo de trabajo coincidente, puede ver los resultados en la ubicación de S3 que haya especificado o en los perfiles de clientes de Connect Customer. Los flujos de trabajo coincidentes generan ID después de indexar los datos.
Un flujo de trabajo coincidente puede tener varias ejecuciones y los resultados (éxitos o errores) se escriben en una carpeta con `jobId` el nombre.
Para cada ejecución para los destinos de salida de S3:
+ La salida de datos contiene tanto un archivo para las coincidencias satisfactorias como un archivo para los errores
+ Los resultados correctos se escriben en una `success` carpeta que contiene varios archivos
+ Los errores se escriben en una `error` carpeta con varios campos
Para cada destino de salida de los perfiles de clientes de Connect Customer:
+ Los registros de clientes deduplicados se envían directamente a su instancia de Connect Customer
+ Puedes ver tu historial de trabajos recientes en la consola AWS Entity Resolution
+ Los perfiles existentes en Connect Customer no se incluyen en el proceso de deduplicación
Después de crear y ejecutar un flujo de trabajo coincidente, puede usar el resultado de la comparación [ basada en reglas ](creating-matching-workflow-rule-based.md) o mediante aprendizaje [ automático (ML) ](create-matching-workflow-ml.md) como entrada para la comparación basada en el servicio del [ proveedor ](create-matching-workflow-provider.md) o viceversa para satisfacer las necesidades de su empresa.
Por ejemplo, para ahorrar costos de suscripción a los proveedores, primero puedes buscar coincidencias [ basadas en reglas ](creating-matching-workflow-rule-based.md) para encontrar coincidencias en tus datos. A continuación, puede enviar un subconjunto de registros no coincidentes a la búsqueda de coincidencias basada en el servicio del proveedor. [Crear un flujo de trabajo coincidente basado en el servicio del proveedor](create-matching-workflow-provider.md) Tenga en cuenta que si planea exportar a perfiles de clientes, debe utilizar únicamente la búsqueda de coincidencias basada en reglas o en aprendizaje automático.
Para obtener más información sobre la solución de errores, consulte. [Solución de problemas de flujos de trabajo](troubleshooting.md)