AWS Clean Rooms prend désormais en charge les paramètres dans les modèles d’analyse PySpark
AWS Clean Rooms annonce la prise en charge des paramètres dans les modèles d’analyse PySpark, offrant ainsi une flexibilité accrue aux organisations et à leurs partenaires pour mettre à l’échelle leurs cas d’utilisation de collaboration de données en termes de confidentialité renforcée. Avec ce lancement, vous pouvez créer un modèle d’analyse PySpark unique, qui permet au collaborateur de Clean Rooms de fournir différentes valeurs au moment de la soumission d’une tâche sans modifier le code du modèle. Avec les paramètres des modèles d’analyse PySpark, l’auteur du code crée un modèle PySpark avec prise en charge des paramètres. Si son exécution est approuvée, l’exécuteur de tâches soumet les valeurs des paramètres directement à la tâche PySpark. Par exemple, une société de mesure qui effectue une analyse d’attribution pour les campagnes publicitaires peut saisir des fenêtres temporelles et des régions géographiques de manière dynamique afin de faire ressortir des informations qui favorisent l’optimisation des campagnes et la planification des médias accélérant le délai d’obtention des informations.
Avec AWS Clean Rooms, les clients peuvent créer une salle blanche de données sécurisée en quelques minutes et collaborer avec n'importe quelle entreprise sur AWS ou Snowflake pour générer des informations uniques sur les campagnes publicitaires, les décisions d'investissement, ainsi que la recherche et le développement. Pour en savoir plus sur les régions AWS dans lesquelles AWS Clean Rooms est disponible, consultez le tableau des régions AWS. Pour en savoir plus sur la collaboration avec AWS Clean Rooms, rendez-vous sur AWS Clean Rooms.