O AWS Clean Rooms ajuda as empresas e seus parceiros a analisar e colaborar com mais facilidade e segurança em conjuntos de dados coletivos, tudo sem compartilhar ou copiar os dados subjacentes. Com o AWS Clean Rooms, você pode criar uma sala limpa de dados segura em minutos e colaborar com qualquer outra empresa na AWS para gerar insights exclusivos sobre campanhas publicitárias, decisões de investimento e pesquisa e desenvolvimento.
Benefícios
Crie sua própria sala limpa, adicione participantes e inicie a colaboração com alguns passos
O AWS Clean Rooms ajuda você a implantar suas próprias salas limpas com mais rapidez e facilidade, sem precisar criar, gerenciar e manter suas próprias soluções. As empresas também podem usar APIs para integrar a funcionalidade do AWS Clean Rooms em seus fluxos de trabalho.
Colabore com centenas de milhares de empresas na AWS sem compartilhar nem revelar dados fundamentais
O AWS Clean Rooms agiliza e facilita a geração de insights a partir de dados de várias partes com o mínimo de movimentação de dados e sem copiar ou revelar os dados subjacentes. Você pode permitir diretamente seus dados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), combinar dados usando conjuntos de dados próprios e de terceiros e começar rapidamente a colaborar com seus parceiros ou com qualquer um dos centenas de milhares de clientes da AWS que criaram seus data lakes no Amazon S3.
Proteja os dados subjacentes com um amplo conjunto de controles de aprimoramento de privacidade para salas limpas
O AWS Clean Rooms oferece suporte a políticas rigorosas de tratamento de dados por meio de um amplo conjunto de recursos de aprimoramento da privacidade, incluindo regras de análise refinadas, o AWS Clean Rooms Differential Privacy e computação criptográfica. E você pode usar logs de consultas para entender e auditar como seus dados são consultados.
Use técnicas de correspondência de resolução de entidades, regras flexíveis de análise de SQL e ML que reforçam a privacidade para atender às suas necessidades comerciais
Gere insights usando o AWS Entity Resolution e o AWS Clean Rooms, análises SQL ou a modelagem do AWS Clean Rooms ML. Você e seus colaboradores podem preparar, corresponder e resolver registros relacionados em conjuntos de dados coletivos. Você pode usar consultas SQL de agregação, lista e personalizadas ou aproveitar o Analysis Builder para desbloquear insights sem precisar escrever SQL. E você pode aplicar o machine learning (ML) para gerar insights preditivos sem precisar compartilhar seus dados brutos.
Como funciona
O AWS Clean Rooms ajuda os clientes e seus parceiros a colaborar e analisar seus conjuntos de dados coletivos com mais facilidade e segurança, sem compartilhar ou copiar os dados subjacentes uns dos outros.
O diagrama é composto por cinco etapas principais.
A primeira etapa mostra os membros da colaboração e afirma que “todos os membros da colaboração podem contribuir com dados em texto simples, com hash ou pré-criptografados.” Esta etapa também inclui uma linha de caixas empilhadas verticalmente que representam diferentes colaboradores e fontes de dados (de cima para baixo): colaborador 1, dados primários; colaborador 2, dados secundários; colaborador 3, dados de terceiros; e colaborador 4, dados de relatórios.
A segunda etapa inclui uma caixa que diz “AWS Clean Rooms, colabore com seus parceiros sem compartilhar dados brutos.”
A terceira etapa mostra um quadrado com quatro ícones que ilustram os benefícios do serviço, incluindo associar tabelas para usar registros existentes do Amazon S3, definir regras de análise para usar regras integradas e flexíveis para controlar o tipo das consultas que podem ser executadas, definir restrições de saída para gerenciar a granularidade do segmento nos resultados da consulta com restrições de saída em nível de linha e executar análises de dados conjuntas para unir e analisar dados criptografados ou em texto simples para obter insights de negócios.
A quarta etapa inclui uma caixa que diz: “Amazon S3, receber resultados em um bucket do S3 designado.”
A quinta etapa ilustra como você pode analisar na AWS. Ela também inclui uma linha de caixas empilhadas verticalmente que dizem (de cima para baixo): Amazon QuickSight, Amazon SageMaker e Amazon Redshift. Abaixo dessa pilha há um ícone que diz: “Use com produtos de terceiros.”
A primeira etapa define como a computação criptográfica para AWS Clean Rooms funciona em uma caixa e diz “Preparar dados criptograficamente para processamento em colaborações com o AWS Clean Rooms”. Isso é dividido em três maneiras principais de usar a Computação criptográfica: 1) pré-criptografar dados para uso no AWS Clean Rooms; 2) descriptografar resultados de colaborações no AWS Clean Rooms; e 3) oferecer suporte a formatos de dados CSV e Parquet.
A segunda etapa é composta por duas setas fluindo da Computação criptográfica para o AWS Clean Rooms e vice-versa. A seta superior tem um texto que diz “dados criptografados” fluindo da computação criptográfica para o AWS Clean Rooms. A seta inferior indica “resultados criptografados” saindo do AWS Clean Rooms para a Computação criptográfica.
A terceira etapa descreve o AWS Clean Rooms com o texto “Colabore com seus parceiros sem compartilhar dados brutos.”
Casos de uso
Melhorar os insights dos clientes
Reúna dados diferentes de todos os canais de envolvimento e conjuntos de dados de parceiros para formar uma visão totalmente panorâmica dos seus clientes.
Otimize as experiências de marketing e publicidade
Colabore com parceiros de publicidade e marketing para melhorar o planejamento, a ativação e a medição de campanhas e oferecer experiências de consumo melhores e mais relevantes.
Melhore relatórios e medições
Analise com segurança conjuntos de dados confidenciais em empresas e divisões corporativas para prever melhor as tendências do mercado, avaliar riscos e melhorar os relatórios.
Acelerar a pesquisa e o desenvolvimento
Colabore para acelerar com segurança o desenvolvimento de novos produtos, tecnologias e programas que dependem de conjuntos de dados de várias empresas.
