AWS Clean Rooms consente alle aziende e ai loro partner di analizzare e collaborare in modo più facile e sicuro su set di dati congiunti, il tutto senza condividere o rivelare i dati principali. Con AWS Clean Rooms, in pochi minuti potrai creare una camera bianca di dati sicura e collaborare con qualsiasi altra azienda su AWS per generare informazioni uniche su campagne pubblicitarie, decisioni sugli investimenti e ricerca e sviluppo.
Vantaggi
Crea la tua camera bianca, aggiungi i partecipanti e inizia a collaborare in pochi passaggi
AWS Clean Rooms ti aiuta a implementare più rapidamente e facilmente le tue camere bianche senza la necessità di creare, gestire e mantenere le tue soluzioni. Inoltre, le aziende possono usare le API per integrare le funzionalità di AWS Clean Rooms nei loro flussi di lavoro.
Collabora con centinaia o migliaia di aziende su AWS senza condividere o rivelare i dati di base
AWS Clean Rooms semplifica e velocizza la generazione di informazioni da dati di più parti con spostamenti minimi e senza copiare o rivelare i dati di base. Puoi autorizzare direttamente l'accesso ai tuoi dati su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), abbinare i dati mediante l'utilizzo di set di dati di proprietari e terze parti e iniziare rapidamente a collaborare con i tuoi partner o con le centinaia di migliaia di clienti AWS che hanno creato data lake su Amazon S3.
Proteggi i dati di base con un'ampia gamma di controlli per il potenziamento della privacy per le camere bianche
AWS Clean Rooms supporta rigorose policy di gestione dei dati attraverso un'ampia gamma di funzionalità di miglioramento della privacy, tra cui regole di analisi dettagliate, privacy differenziale AWS Clean Rooms e calcolo crittografico. Inoltre, è possibile usare i log delle query per comprendere e verificare il modo in cui i dati vengono interrogati.
Utilizza tecniche compatibili di risoluzione delle entità, regole di analisi SQL flessibili e ML che migliora la protezione della privacy per soddisfare le tue esigenze aziendali
Genera informazioni approfondite mediante l'utilizzo di AWS Entity Resolution su AWS Clean Rooms, analisi SQL o modellazione di AWS Clean Rooms ML. Tu e i tuoi collaboratori puoi preparare, abbinare e risolvere i record correlati in set di dati collettivi. Puoi utilizzare l'aggregazione, l'elenco e le query SQL personalizzate oppure sfruttare Analysis Builder per sbloccare informazioni approfondite senza dover scrivere SQL. e puoi applicare il machine learning (ML) per generare informazioni approfondite predittive senza dover condividere i tuoi dati grezzi.
Come funziona
AWS Clean Rooms aiuta i clienti e i loro partner a collaborare e analizzare i set di dati collettivi in modo più semplice e sicuro, senza condividere o copiare reciprocamente i dati sottostanti.
Il diagramma è composto da cinque fasi principali.
La prima fase mostra i membri delle collaborazioni e riporta: "Tutti i membri della collaborazione possono contribuire con dati in chiaro, con hash o pre-crittografati". Questa fase include anche una serie di riquadri impilati verticalmente che rappresentano collaboratori e origini dati diversi (dall'alto verso il basso): contributore 1, dati di prime parti; contributore 2, dati di seconde parti; contributore 3, dati di terze parti; contributore 4, dati di segnalazione.
La seconda fase include una casella che riporta: "AWS Clean Rooms collabora con i partner senza condividere dati grezzi".
La terza fase mostra un quadrato con quattro icone che illustrano i vantaggi del servizio, incluse tabelle associate per utilizzare i record esistenti di Amazon S3, impostare regole di analisi per utilizzare regole flessibili e integrate e controllare il tipo di query che può essere eseguito, impostare vincoli di output per gestire la granularità del segmento nei risultati delle query con vincoli di output a livello di riga ed eseguire analisi dei dati congiunte per unire e analizzare dati crittografati o in chiaro per ottenere informazioni aziendali.
La quarta fase include una casella che riporta: "Amazon S3, ricevi i risultati in un bucket S3 designato".
Il quinto passaggio illustra come eseguire l'analisi su AWS. Include anche una fila di caselle impilate verticalmente che riportano (dall'alto verso il basso): Amazon QuickSight, Amazon SageMaker e Amazon Redshift. Al di sotto di questa pila c'è un'icona che riporta "Utilizza con terze parti".
La prima fase definisce il calcolo crittografico per AWS Clean Rooms in una casella che riporta: "Prepara crittograficamente i dati per l'elaborazione con le collaborazione di AWS Clean Rooms". Questa fase viene suddivisa in tre modi in cui è possibile utilizzare il calcolo crittografico: 1) esegui una pre-crittografia dei dati da utilizzare in AWS Clean Rooms, 2) decrittografa i risultati delle collaborazioni di AWS Clean Rooms, 3) supporta i formati di dati CSV e Parquet.
La seconda fase è composta da due frecce che partono dal calcolo crittografico e vanno verso AWS Clean Rooms e viceversa. Il testo della freccia in alto riporta "dati crittografati" e va dal calcolo crittografico ad AWS Clean Rooms. La freccia in basso riporta "risultati crittografati" e parte da AWS Clean Rooms per arrivare al calcolo crittografato.
La terza fase descrive AWS Clean Rooms con un testo che riporta: "Collabora con i partner senza condividere dati grezzi".
Casi d'uso
Migliora le informazioni sui clienti
Riunisci i dati più disparati provenienti dai canali di coinvolgimento e dai set di dati dei partner per ottenere una visione a 360 gradi dei clienti.
Ottimizza le esperienze di marketing e pubblicità
Collabora con i partner pubblicitari e di marketing per migliorare la pianificazione, l'attivazione e la misurazione delle campagne e offrire esperienze migliori e più pertinenti ai consumatori.
Migliora il reporting e la misurazione
Analizza in modo sicuro set di dati sensibili tra le divisioni aziendali e le società per prevedere meglio le tendenze del mercato, valutare i rischi e migliorare il reporting.
Accelera la ricerca e lo sviluppo
Collabora per accelerare in modo sicuro lo sviluppo di nuovi prodotti, tecnologie e programmi che si basano su set di dati di più aziende.
