AWS Clean Rooms; varlık çözümü, ML modelleme, gizlilik ve analiz denetimleri için yeni özellikleri kullanıma sunuyor
AWS Clean Rooms bugün dört yeni geliştirmenin duyurusunu yapıyor: Clean Rooms'da AWS Varlık Çözümü'nün genel erişilebilirliği, veri analizleri için ek gizlilik denetimleri, hangi ortakların analiz sonuçlarını alacağını yapılandırma özelliği ve SQL kullanarak benzer modelleme için çekirdek verileri oluşturma özelliği. Bu özellikler, veri eşleştirmesini geliştirmenize yardımcı olur ve veri iş birlikleri için size daha fazla kontrol ve esneklik sağlar.
AWS Varlık Çözümü artık sizin ve iş ortaklarınızın ilgili müşteri kayıtlarını daha kolay hazırlamanıza ve eşleştirmenize yardımcı olmak için AWS Clean Rooms'a yerel olarak entegre edilmiştir. Kural tabanlı veya veri hizmeti sağlayıcısı tabanlı eşleştirme tekniklerini kullanmak reklam kampanyası planlaması, hedefleme ve ölçüm için veri eşleştirmesini iyileştirmenize olanak tanır. Örneğin, bir reklamveren, örtüşen hedef kitleleri anlamak için kural tabanlı eşleştirmeyi kullanarak kayıtları bir medya yayıncısıyla veya LiveRamp gibi bir veri hizmeti sağlayıcısıyla eşleştirebilir.
Gelişmiş gizlilik ve analiz denetimleri, bir iş birliğinde birden fazla kullanım örneğini destekleme konusunda size daha fazla esneklik sağlar. Artık daha fazla veri koruması için özel SQL veri analizlerinden belirli çıktı sütunlarına izin vermeyebilir ve analiz sonuçlarını hangi ortağın alacağını kolayca seçebilirsiniz. Ayrıca AWS Clean Rooms ML'de benzer modelleme için çekirdek artık veri kaynağı olarak bir SQL sorgusunu kullanabilirsiniz.
AWS Clean Rooms, şirketlerin ve çözüm ortaklarının birbirlerinin temel alınan verilerini paylaşmadan veya kopyalamadan ortak veri kümelerini daha kolay analiz etmelerine ve bunlar üzerinde iş birliği yapmalarına yardımcı olur. AWS Clean Rooms bu AWS Bölgelerinde genel olarak kullanılabilir. Daha fazla bilgi edinmek için AWS Clean Rooms'da AWS Varlık Çözümü blogunu inceleyin.