엔티티 해석은 저장 방식이 달라도 실제로는 같은 사람, 회사, 제품, 장소를 가리키는 레코드를 찾아냅니다. 같은 고객이 청구 시스템에는 Jon Smith로, 상담 도구에는 다른 이메일과 함께 Jonathan Smith로 들어가 있을 수 있습니다. 이름, 주소, 식별자, 날짜 같은 속성을 비교해 두 레코드가 같은 대상일 가능성을 점수로 매기고, 레코드를 연결하거나 합칩니다. 레코드 연결(record linkage)이라고도 부르며, 마스터 데이터 관리의 바탕이 됩니다.
매칭 규칙에는 판단이 들어갑니다. 비슷한 두 레코드가 한 고객일 수도, 같은 주소를 쓰는 두 사람일 수도 있습니다. 같은 날 들어온 주문 두 건이 중복일 수도, 실제 재구매일 수도 있습니다. 그래서 팀은 원래 레코드와 매칭 판단을 함께 남겨, 합친 결과를 다시 검토하거나 되돌릴 수 있게 합니다. AI 업무에서는 레코드를 어떻게 연결하느냐에 따라 모델이나 에이전트가 한 고객으로 보는 범위가 달라지므로, 규칙이 업무에 맞아야 합니다.