AWS Clean Rooms Spark SQL unterstützt jetzt Aggregations- und Listenanalyseregeln
Mit der heutigen Einführung bietet AWS Clean Rooms zusätzliche datenschutzfreundliche Kontrollen zur Unterstützung von Aggregations- und Listenanalyseregeln mithilfe der Spark-Analyse-Engine.
Mit AWS Clean Rooms Spark SQL können Sie und Ihre Partner jetzt mithilfe von Aggregations-, Listen- und benutzerdefinierten Analyseregeln verwalten, wie Ihre Daten verwendet werden, und SQL-Abfragen mit konfigurierbaren Ressourcen ausführen, die auf Ihren Leistungs-, Skalierungs- und Kostenanforderungen basieren. Werbetreibende können beispielsweise Regeln für die Listenanalyse verwenden, um Zielgruppensegmente aus kollektiven Datensätzen von Werbetreibenden und Publishern zu erstellen, ohne die für die Erstellung der Segmente verwendeten Rohdaten weiterzugeben. Ebenso können Publisher und ihre Partner Analysen zur Medienplanung und Kampagnenmessung in ihren Datensätzen durchführen, indem sie Aggregationsregeln verwenden, um gemeinsame statistische Ergebnisse zu erstellen und so die zugrunde liegenden Daten aller Mitarbeiter zu schützen. Darüber hinaus können Sie jetzt eine bestehende AWS Clean Rooms Zusammenarbeit aktualisieren, um die Spark-Analyse-Engine zu verwenden, anstatt eine neue Zusammenarbeit zu erstellen, was den Einstieg in AWS Clean Rooms Spark SQL erleichtert.
AWS Clean Rooms Spark SQL ist in diesen AWS-Regionen allgemein verfügbar. AWS Clean Rooms hilft Unternehmen und ihren Partnern, ihre kollektiven Datensätze leichter zu analysieren und unter Verwendung dieser Datensätze zusammenzuarbeiten, ohne die zugrunde liegenden Daten preiszugeben oder zu kopieren. Weitere Informationen erhalten Sie unter AWS Clean Rooms.