Сервис AWS Clean Rooms помогает клиентам и их партнерам легко и безопасно сопоставлять и анализировать объединенные наборы данных и совместно работать с ними, не предоставляя доступ к базовым данным друг друга и не копируя их. С помощью AWS Clean Rooms вы можете создать безопасную пустую комнату за считанные минуты и сотрудничать с любой другой компанией в AWS, получая уникальную информацию о рекламных кампаниях, инвестиционных решениях, исследованиях и разработках.
Преимущества
Создайте собственную пустую комнату, добавьте участников и начните совместную работу без лишних усилий
AWS Clean Rooms позволяет вам быстрее и проще развертывать собственные пустые комнаты без необходимости создавать, управлять и обслуживать свои решения. Компании также могут воспользоваться API для интеграции функций AWS Clean Rooms в свои рабочие процессы.
Сотрудничайте с сотнями тысяч компаний на платформе AWS без необходимости раскрывать базовые данные
AWS Clean Rooms позволяет быстро и легко генерировать аналитическую информацию на основе данных, полученных из нескольких источников, с минимальным объемом их перемещения и без необходимости копировать или раскрывать базовые данные. Вы можете напрямую разрешить доступ к своим данным в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), сопоставить данные из собственных и сторонних наборов и быстро приступить к сотрудничеству со своими партнерами или любыми из сотен тысяч клиентов AWS, создающих озера данных на Amazon S3.
Защитите базовые данные с помощью широкого набора средств управления пустыми комнатами, повышающих уровень конфиденциальности
AWS Clean Rooms поддерживает строгие политики обработки данных благодаря широкому набору возможностей повышения уровня конфиденциальности, включая детальные правила анализа, платформу дифференциальной конфиденциальности AWS Clean Rooms и вычисления с использованием криптографической защиты. Кроме того, вы можете воспользоваться журналами запросов, чтобы понять, как запрашиваются ваши данные, и удостовериться в правильности запросов.
Используйте методы сопоставления сущностей, гибкие правила анализа SQL и машинное обучение, повышающее уровень конфиденциальности, в соответствии с потребностями своего бизнеса
Генерируйте аналитические данные с помощью Разрешения сущностей AWS в AWS Clean Rooms, анализа SQL или моделирования AWS Clean Rooms ML. Вы и ваши сотрудники можете подготавливать, сопоставлять и обрабатывать связанные записи в коллективных наборах данных. Можно использовать агрегацию, списки и настраиваемые SQL-запросы или Analysis Builder, чтобы в полной мере раскрыть потенциал аналитических данных без необходимости написания кода SQL. Кроме того, вы можете применять машинное обучение (ML) для получения аналитических прогнозов, не делясь при этом необработанными данными.
Как это работает
AWS Clean Rooms помогает клиентам и их партнерам проще и безопаснее сотрудничать и анализировать коллективные наборы данных без совместного использования или копирования исходных данных друг друга.
На первом этапе показаны участники совместной работы. Текст: «Все участники совместной работы могут вносить текстовые, хэшированные или предварительно зашифрованные данные». Также на этом этапе отображается ряд вертикально расположенных блоков, которые представляют различных участников сотрудничества и источники данных (сверху вниз): участник 1 — данные первой стороны, участник 2 — данные второй стороны, участник 3 — данные третьей стороны и участник 4 — данные для отчетности.
На втором этапе показан блок с надписью «AWS Clean Rooms. Сотрудничайте с партнерами, не предоставляя базовые данные».
В третьем шаге отображается квадрат с четырьмя значками, которые иллюстрируют преимущества сервиса, включая ассоциированные таблицы для использования существующих записей из Amazon S3, установку правил анализа для использования встроенных, гибких правил для управления типом выполняемых запросов, установку ограничений вывода для управления детализацией сегментов в результатах запросов с помощью ограничений вывода на уровне строк и выполнение совместного анализа данных для объединения и анализа зашифрованных или открытых данных для получения бизнес-аналитики.
Четвертый шаг включает поле с надписью «Amazon S3, получите результаты в указанной корзине S3».
В пятом шаге показано, как анализировать данные в AWS. Он также включает ряд вертикально расположенных блоков с надписью (сверху вниз): Amazon QuickSight, Amazon SageMaker и Amazon Redshift. Под этим стеком находится значок с надписью «Используйте с третьими лицами».
Первый шаг определяет криптографические вычисления для AWS Clean Rooms, в рамке написано: «Криптографически подготовить данные для обработки в совместной работе AWS Clean Rooms». Он разбит на три основных способа использования криптографических вычислений: 1) предварительное шифрование данных для использования в AWS Clean Rooms, 2) расшифровка результатов совместной работы AWS Clean Room, 3) поддержка форматов данных CSV и Parquet.
Второй шаг состоит из двух стрелок, идущих от криптографических вычислений к AWS Clean Rooms и обратно. Верхняя стрелка показывает текст, гласящий «зашифрованные данные», поступающие из криптографических вычислений в AWS Clean Rooms. Нижняя стрелка указывает на зашифрованные результаты, выходящие из AWS Clean Rooms в криптографические вычисления.
Третий шаг описывает AWS Clean Rooms следующим образом: «Сотрудничайте с партнерами, не предоставляя базовые данные».
Примеры использования
Расширение аналитических данных о клиентах
Объединяйте разделенные данные из каналов взаимодействия и наборов данных партнеров, чтобы получать доскональное представление о клиентах.
Оптимизация маркетинговых и рекламных возможностей
Сотрудничайте с партнерами по рекламе и маркетингу, чтобы улучшать планирование кампаний, их запуск и оценку эффективности, а также более качественно обслуживать клиентов.
Улучшение отчетности и измерения
Безопасно анализируйте строго конфиденциальные наборы данных в подразделениях и организациях компаний, чтобы лучше прогнозировать рыночные тенденции, оценивать риски и улучшать отчетность.
Ускорение исследований и разработки
Совместная работа поможет ускорить разработку новых продуктов, технологий и программ, основанных на наборах данных, в различных компаниях.
