AWS Clean Rooms Spark SQL prend désormais en charge les règles d'agrégation et d'analyse de listes
Avec le lancement d'aujourd'hui, AWS Clean Rooms fournit des contrôles supplémentaires renforçant la confidentialité pour prendre en charge les règles d'agrégation et d'analyse des listes à l'aide du moteur d'analyse Spark.
Grâce à AWS Clean Rooms Spark SQL, vous et vos partenaires pouvez désormais gérer la manière dont vos données sont utilisées à l'aide de règles d'agrégation, de liste et d'analyse personnalisées, en exécutant des requêtes SQL avec des ressources configurables en fonction de vos exigences en matière de performances, de mise à l’échelle et de coûts. Par exemple, les annonceurs peuvent utiliser des règles d'analyse de listes pour créer des segments d'audience ciblés à partir de jeux de données collectifs d'annonceurs et de diffuseurs de publication sans partager les données brutes utilisées pour créer les segments. De même, les diffuseurs de publication et leurs partenaires peuvent effectuer des analyses de planification des médias et de mesure des campagnes sur leurs jeux de données en utilisant des règles d'agrégation pour compiler des résultats statistiques conjoints, protégeant ainsi les données sous-jacentes de tous les collaborateurs. En outre, vous pouvez désormais mettre à jour une collaboration AWS Clean Rooms existante pour utiliser le moteur d'analyse Spark au lieu de créer une nouvelle collaboration, ce qui facilite la prise en main d'AWS Clean Rooms Spark SQL.
AWS Clean Rooms Spark SQL est généralement disponible dans ces régions AWS. AWS Clean Rooms aide les entreprises et leurs partenaires à analyser plus facilement leurs jeux de données collectifs et à collaborer sans révéler ni copier les données sous-jacentes des autres. Pour en savoir plus, rendez-vous sur AWS Clean Rooms.