AWS Clean Rooms ra mắt các khả năng mới cho giải pháp thực thể, lập mô hình ML, quyền riêng tư và kiểm soát phân tích
Hôm nay, AWS Clean Rooms công bố bốn cải tiến mới: việc cung cấp rộng rãi Giải pháp thực thể AWS trên Clean Rooms, các biện pháp kiểm soát quyền riêng tư bổ sung cho hoạt động phân tích dữ liệu, tính năng cấu hình cộng tác viên nào được nhận kết quả phân tích và khả năng tạo dữ liệu hạt giống cho mô hình tương tự bằng SQL. Những khả năng này giúp bạn cải thiện việc so khớp dữ liệu, đồng thời giúp bạn tăng cường khả năng kiểm soát và tính linh hoạt cho hoạt động cộng tác về dữ liệu.
Giải pháp thực thể AWS hiện được tích hợp nguyên bản trong AWS Clean Rooms để giúp bạn cùng đối tác dễ dàng chuẩn bị và so khớp hồ sơ khách hàng liên quan hơn. Với kỹ thuật so khớp dựa trên quy tắc hoặc dựa trên nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu, bạn có thể cải thiện khả năng so khớp dữ liệu để nâng cao hiệu quả cho các hoạt động như lập kế hoạch, nhắm mục tiêu và đo lường chiến dịch quảng cáo. Ví dụ: nhà quảng cáo có thể so khớp các bản ghi với nhà xuất bản truyền thông bằng cách sử dụng tính năng so khớp dựa trên quy tắc hoặc với nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu như LiveRamp để hiểu các đối tượng chồng chéo.
Các biện pháp kiểm soát phân tích và quyền riêng tư nâng cao giúp bạn linh hoạt hơn trong việc hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng trong cộng tác. Giờ đây, bạn có thể không cho phép các cột kết quả cụ thể trong phân tích dữ liệu SQL tùy chỉnh để tăng cường bảo vệ dữ liệu. Bạn cũng có thể dễ dàng chọn cộng tác viên nào nhận kết quả phân tích. Ngoài ra, giờ đây bạn có thể sử dụng truy vấn SQL làm nguồn dữ liệu hạt giống cho mô hình tương tự trong AWS Clean Rooms ML.
AWS Clean Rooms giúp các công ty và đối tác của họ phân tích và cộng tác trên tập dữ liệu tổng hợp của họ dễ dàng hơn mà không cần chia sẻ hay sao chép dữ liệu cơ bản của nhau. AWS Clean Rooms thường có sẵn ở các Khu vực AWS này. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập blog Giải pháp thực thể AWS trên AWS Clean Rooms.