了解身份解析规则集
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 定义规则集。
- 创建匹配规则。
- 使用调整规则。
身份解析规则集
现在您已经审查了数据并了解了数据映射的重要性，让我们讨论一下如何在系统之间匹配数据。规则集使您能够配置特定对象（如个人）的匹配规则和调整规则。系统遵循这些规则将多个数据源关联起来形成一个统一简档。
无论您的帐户中使用何种对象，最好仔细审查数据要求，以确保源数据符合映射要求。在摄取之前修复数据流比在摄取之后更新数据流更容易。让我们首先回顾一下您的匹配规则选项，以便就什么适合您的帐户作出明智的决策。
匹配规则
匹配规则可根据您的业务需求进行自定义。
若要创建匹配规则，首先需要从以下任一对象中选择一个 (1)：个人、联系点（电子邮件、App、电话和地址）、设备或当事人标识。然后选择字段 (2)。根据选定的对象选择可用属性。接下来，根据选定的对象和字段类型，选择匹配方法 (3)。让我们了解一下这些匹配方法的选项。
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精确：根据完全匹配的词进行匹配。没有拼写错误或其他格式。
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模糊：根据相似的匹配词进行匹配。拼写错误和拼写略有不同都是可行的。该选项仅适用于名字。
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标准化：根据相同的精确信息进行匹配，不考虑格式。该选项适用于电子邮件、电话和地址。
选定后，您可以将其他条件添加到匹配规则中。您可以基于标准和自定义属性创建匹配规则的不同组合，以满足您的业务需求。确保为匹配规则指定一个描述性名称，如模糊名字和自定义字段 2。请注意，配置的规则越多，需要遵循的映射要求就越多。
调整规则
匹配规则用于将数据关联起来形成一个统一个人简档，而调整规则决定了数据选择的逻辑。例如，如果同一电子邮件地址可从两个数据源获得，则调整规则可让统一简档知道要显示哪一个。让我们了解一下调整规则的选项。
规则 |
描述 |
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上次更新
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该规则规定必须选择最近更新的值以包含在统一简档中。值得考虑的是，哪些数据最常被更新 - 是客户服务数据还是 Marketing Cloud Engagement 偏好数据？ |
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最频繁
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该规则规定必须选择最常出现的值以包含在统一简档中。 |
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源次序
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此规则使您能够按照从最喜欢到最不喜欢的顺序对数据源进行排序，以确定要包含的值。基本上，它允许您基于对数据源的信任度进行选择。例如，您可以指定系统首先使用 Commerce Cloud 数据，最后使用 S3 数据。 |
请务必注意，您可以在对象级别和字段级别选择调整规则。
在这个示例中，忠诚度平衡和忠诚度等级使用源顺序规则 (2) 而非默认的最常见规则 (1)。
对于您没有选择用于统一简档的数据，会发生什么？假设您的个人简档具有两个电子邮件地址（就像 Commerce Cloud 中的 Rachel 的信息）。无论选择显示哪个版本，所有唯一的电子邮件地址仍会存储在每个客户的记录中。因此，您不必担心重要数据会被删除。
下一个：用例
在下一单元中，我们将查看一个用例，并分享使用身份解析规则集的最佳实践。
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