AWS Clean Rooms 推出了针对实体解析、机器学习建模、隐私和分析控制的新功能

发布于: 2024年7月25日

今天，AWS Clean Rooms 宣布发布了四项新的增强功能：在 Clean Rooms 上全面推出 AWS Entity Resolution 数据匹配服务、用于数据分析的额外隐私控制、用于配置哪些协作者接收分析结果的功能，以及使用 SQL 为相似建模生成种子数据的功能。这些功能有助于您改善数据匹配，并为数据协作提供更多的控制和灵活性。

AWS Entity Resolution 数据匹配服务现已原生集成到 AWS Clean Rooms 中，可帮助您和您的合作伙伴更轻松地准备和匹配相关的客户记录。使用基于规则或基于数据服务提供商的匹配可以帮助您改进数据匹配，从而提升广告活动规划、定位和测量的效果。例如，广告商可以使用基于规则的匹配将记录与媒体发布商进行匹配，或者与 LiveRamp 等数据服务提供商进行记录匹配，以了解重叠的受众群体。

通过增强的隐私和分析控制，可以更灵活地支持协作中的多个使用案例。现在，您可以禁止自定义 SQL 数据分析中的特定输出列，以增强数据保护，并且可以轻松选择哪个协作者接收分析结果。此外，您现在可以使用 SQL 查询作为种子数据来源，在 AWS Clean Rooms ML 中进行相似建模。

AWS Clean Rooms 可以帮助公司及其合作伙伴更轻松地分析他们的汇总数据集并进行协作，而无需共享或复制彼此的基础数据。AWS Clean Rooms 已在这些 AWS 区域全面推出。要了解更多信息，请访问 AWS Clean Rooms 上的 AWS Entity Resolution 数据匹配服务博客。