AWS Clean Rooms unterstützt jetzt Parameter in PySpark-Analysevorlagen
AWS Clean Rooms kündigt die Unterstützung von Parametern in PySpark-Analysevorlagen an und bietet Unternehmen und ihren Partnern so mehr Flexibilität bei der Skalierung ihrer Anwendungsfälle für datenschutzoptimierte Datenzusammenarbeit. Mit dieser Neuerung können Sie eine einzige PySpark-Analysevorlage erstellen, über die der Clean-Rooms-Anwender, der einen Job zur Übermittlungszeit ausführt, verschiedene Werte angeben kann, ohne den Vorlagencode zu ändern. Mit Parametern in PySpark-Analysevorlagen erstellt der Codeautor eine PySpark-Vorlage mit Parameterunterstützung. Wenn die Ausführung genehmigt ist, sendet der Ausführende des Jobs Parameterwerte direkt an den PySpark-Job. Beispielsweise kann ein Messunternehmen, das eine Attributionsanalyse für Werbekampagnen durchführt, Zeitfenster und geografische Regionen dynamisch eingeben, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zu Kampagnenoptimierungen führen, und die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen in der Medienplanung zu beschleunigen.
Mit AWS Clean Rooms können Kunden innerhalb weniger Minuten einen sicheren Daten-Clean-Room einrichten und mit jedem anderen Unternehmen in AWS oder Snowflake zusammenarbeiten, um einzigartige Erkenntnisse über Werbekampagnen, Investitionsentscheidungen sowie Forschung und Entwicklung zu gewinnen. Weitere Informationen zu den AWS-Regionen, in denen AWS Clean Rooms verfügbar ist, finden Sie in der Tabelle der AWS-Regionen. Weitere Informationen zur Zusammenarbeit in AWS Clean Rooms finden Sie unter AWS Clean Rooms.