AWS Clean Rooms permet aux entreprises et à leurs partenaires une analyse et une collaboration plus faciles et plus sécurisées sur leurs jeux de données collectifs, le tout sans partager ni copier les données sous-jacentes des uns et des autres. Avec AWS Clean Rooms, vous pouvez créer une salle blanche de données sécurisée en quelques minutes et collaborer avec n'importe quelle autre entreprise sur AWS pour générer des informations uniques sur les campagnes publicitaires, les décisions d'investissement, ainsi que la recherche et le développement.
Avantages
Créez votre propre salle blanche, ajoutez des participants et commencez à collaborer en quelques étapes
AWS Clean Rooms vous permet de déployer plus rapidement et plus facilement vos propres salles blanches sans avoir à créer, gérer et entretenir vos propres solutions. Les entreprises peuvent également utiliser des API pour intégrer les fonctionnalités d'AWS Clean Rooms dans leurs flux de travail.
Collaboration avec des centaines de milliers d'entreprises sur AWS sans partager ni révéler les données sous-jacentes
AWS Clean Rooms permet de générer rapidement et facilement des informations à partir de données multipartites avec un minimum de mouvements de données et sans copier ni révéler les données sous-jacentes. Vous pouvez autoriser directement vos données dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), faire correspondre les données à l’aide de jeux de données de première et de tierce parties, et commencer rapidement à collaborer avec vos partenaires ou avec l’un des centaines de milliers de clients AWS qui ont créé leurs lacs de données sur Amazon S3.
Protection des données sous-jacentes grâce à un large éventail de contrôles améliorant la confidentialité pour les salles blanches
AWS Clean Rooms prend en charge des stratégies strictes de traitement des données grâce à un large éventail de fonctionnalités de renforcement de la confidentialité, notamment des règles d'analyse précises, la confidentialité différentielle d'AWS Clean Rooms et le calcul cryptographique. Vous pouvez également utiliser les journaux de requêtes pour comprendre et auditer la manière dont vos données sont interrogées.
Utilisez des techniques de mise en correspondance de résolution d’entités, des règles d’analyse SQL flexibles et un machine learning qui améliore la confidentialité pour répondre aux besoins de votre entreprise
Générez des informations à l’aide d’AWS Entity Resolution sur AWS Clean Rooms, des analyses SQL ou de la modélisation AWS Clean Rooms ML. Vous et vos participants pouvez préparer, faire correspondre et résoudre des enregistrements dans des jeux de données collectifs. Vous pouvez utiliser des requêtes SQL d’agrégation, de liste et personnalisées, ou tirer parti d’Analysis Builder pour obtenir des informations sans avoir à écrire de code SQL. Vous pouvez également appliquer le machine learning (ML) pour générer des informations prédictives sans avoir à partager vos données brutes.
Fonctionnement
AWS Clean Rooms permet aux clients et à leurs partenaires de collaborer et d'analyser plus facilement et en toute sécurité leurs ensembles de données collectifs, sans partager ni copier les données sous-jacentes des uns et des autres.
La première étape montre les membres de la collaboration et précise : « Tous les membres de la collaboration peuvent contribuer aux données en clair, hachées ou préchiffrées ». Cette étape comprend également une rangée de boîtes empilées verticalement qui représentent les différents collaborateurs et sources de données (de haut en bas) : contributeur 1, données de première partie ; contributeur 2, données de deuxième partie ; contributeur 3, données de tierce partie ; et contributeur 4, données de rapport.
La deuxième étape comprend une boîte qui indique « AWS Clean Rooms, collaborez avec vos partenaires sans dévoiler les données brutes. »
La troisième étape montre un carré avec quatre icônes qui illustrent les avantages du service, notamment associer des tables pour utiliser les enregistrements existants d’Amazon S3, définir des règles d'analyse pour utiliser des règles intégrées et flexibles afin de contrôler le type de requêtes qui peuvent être exécutées, définir des contraintes de sortie pour gérer la granularité des segments dans les résultats des requêtes avec des contraintes de sortie au niveau des lignes, et effectuer une analyse conjointe des données pour joindre et analyser des données chiffrées ou en clair afin d'obtenir des informations commerciales.
La quatrième étape comprend une boîte qui indique « Amazon S3, recevoir les résultats dans un compartiment S3 désigné ».
La cinquième étape illustre la manière dont vous pouvez effectuer des analyses sur AWS. La cinquième étape comprend une rangée de boîtes empilées verticalement qui se lisent (de haut en bas) : Amazon QuickSight, Amazon SageMaker, et Amazon Redshift. Sous cette pile se trouve une icône sur laquelle on peut lire : « À utiliser avec des tiers ».
Le diagramme est composé de trois étapes principales.
La première étape définit le fonctionnement du calcul cryptographique pour AWS Clean Rooms dans une boîte et affiche « Préparer les données cryptographiquement pour leur traitement dans des collaborations AWS Clean Room ». Il existe trois manières principales d'utiliser le calcul cryptographique : 1/ Préchiffrer les données pour les utiliser dans AWS Clean Rooms, 2/ Déchiffrer les résultats des collaborations AWS Clean Rooms, 3/ Prendre en charge les formats de données CSV et Parquet.
La deuxième étape se compose de deux rangées qui vont du calcul cryptographique jusqu'à AWS Clean Rooms et reviennent. La flèche du haut pointe vers un texte qui indique que des « données cryptées » sortent du calcul cryptographique et entrent dans AWS Clean Rooms. La flèche du bas indique que des « résultats chiffrés » sortent d'AWS Clean Rooms et entrent dans le calcul cryptographique.
La troisième étape décrit AWS Clean Rooms avec un texte qui indique « Collaborer avec vos partenaires sans dévoiler les données brutes. »
Cas d'utilisation
Améliorez les informations sur les clients
Rassemblez des données disparates provenant de canaux d'engagement et de jeux de données de partenaires pour obtenir une vue à 360 degrés de vos clients.
Optimisez les expériences de marketing et de publicité
Collaborez avec les partenaires de la publicité et du marketing pour améliorer la planification, l'activation et la mesure des campagnes, et offrir aux consommateurs des expériences meilleures et plus pertinentes.
Améliorer les rapports et les mesures
Analysez en toute sécurité des jeux de données sensibles à travers les entreprises et les divisions de l'entreprise pour mieux prévoir les tendances du marché, évaluer les risques et améliorer les rapports.
Accélérer la recherche et le développement
Collaborez pour accélérer en toute sécurité le développement de nouveaux produits, de nouvelles technologies et de nouveaux programmes qui reposent sur des jeux de données provenant de plusieurs entreprises.
La prise en charge AWS d'Internet Explorer s'arrête le 07/31/2022. Les navigateurs pris en charge sont Chrome, Firefox, Edge et Safari.
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