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 một cách dễ dàng và bảo mật hơn mà không cần chia sẻ hay sao chép dữ liệu cơ bản của nhau. Nhờ có AWS Clean Rooms, bạn có thể tạo ra một phòng sạch dữ liệu bảo mật chỉ trong vài phút và cộng tác với bất kỳ công ty nào khác trên AWS để tạo ra thông tin chuyên sâu độc nhất về chiến dịch quảng cáo, quyết định đầu tư cũng như nghiên cứu và phát triển.
Lợi ích
Tạo phòng sạch của riêng bạn, thêm người tham gia và bắt đầu cộng tác chỉ trong vài bước
AWS Clean Rooms giúp bạn triển khai phòng sạch của riêng mình theo cách nhanh chóng và dễ dàng hơn mà không cần phải xây dựng, quản lý và duy trì các giải pháp riêng. Các công ty cũng có thể sử dụng API để tích hợp chức năng của AWS Clean Rooms vào quy trình công việc.
Cộng tác với hàng trăm nghìn công ty trên AWS mà không cần chia sẻ hay tiết lộ dữ liệu cơ sở
AWS Clean Rooms giúp bạn tạo thông tin chuyên sâu nhanh chóng và dễ dàng từ dữ liệu đa bên với mức độ di chuyển dữ liệu tối thiểu, không cần phải sao chép hoặc tiết lộ dữ liệu cơ bản. Bạn có thể cấp phép trực tiếp dữ liệu của mình trong Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), so khớp dữ liệu bằng tập dữ liệu bên thứ nhất và bên thứ ba, cũng như nhanh chóng bắt đầu cộng tác với đối tác hoặc bất kỳ khách hàng nào trong số hàng trăm nghìn khách hàng AWS đã xây dựng hồ dữ liệu trên Amazon S3.
Bảo vệ dữ liệu cơ sở bằng một loạt các biện pháp kiểm soát tăng cường quyền riêng tư cho phòng sạch
AWS Clean Rooms hỗ trợ các chính sách xử lý dữ liệu nghiêm ngặt thông qua một loạt tính năng nâng cao quyền riêng tư, bao gồm cả các quy tắc phân tích chi tiết, Quyền riêng tư khác biệt của AWS Clean Rooms và điện toán mật mã. Và bạn có thể sử dụng bản ghi truy vấn để hiểu và kiểm tra cách dữ liệu được truy vấn.
Sử dụng kỹ thuật so khớp giải pháp thực thể, quy tắc phân tích SQL linh hoạt và ML tăng cường quyền riêng tư để đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn
Tạo thông tin chuyên sâu bằng Giải pháp thực thể AWS trên AWS Clean Rooms, phân tích SQL hoặc lập mô hình AWS Clean Rooms ML. Bạn và cộng tác viên có thể chuẩn bị, so khớp và giải quyết các bản ghi liên quan trên các tập dữ liệu chung. Bạn có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp, danh sách và truy vấn SQL tùy chỉnh hoặc tận dụng Trình tạo phân tích để khám phá thông tin chuyên sâu mà không cần viết SQL. Và bạn có thể áp dụng máy học (ML) để tạo thông tin dự đoán chuyên sâu mà không cần chia sẻ dữ liệu thô.
Cách thức hoạt động
AWS Clean Rooms giúp khách hàng và đối tác của họ phân tích và cộng tác trên tập dữ liệu tổng hợp của họ một cách dễ dàng và bảo mật hơn mà không cần chia sẻ hay sao chép dữ liệu cơ bản của nhau.
Bước đầu tiên cho thấy các thành viên cộng tác và ghi “Tất cả các thành viên cộng tác có thể đóng góp dữ liệu văn bản thuần, dữ liệu đã được băm hoặc dữ liệu được mã hóa trước”. Bước này cũng bao gồm một hàng các hộp được xếp chồng thẳng đứng đại diện cho những cộng tác viên khác nhau và nguồn dữ liệu (từ trên xuống dưới): cộng tác viên 1, dữ liệu bên thứ nhất; cộng tác viên 2, dữ liệu bên thứ hai; cộng tác viên 3, dữ liệu bên thứ ba; và cộng tác viên 4, dữ liệu báo cáo.
Bước thứ hai bao gồm một hộp ghi “AWS Clean Rooms, cộng tác với các đối tác của bạn mà không cần chia sẻ dữ liệu thô”.
Bước thứ ba cho thấy một hình vuông với bốn biểu tượng minh họa lợi ích của dịch vụ, bao gồm kết nối các bảng để sử dụng bản ghi hiện có từ Amazon S3, đặt các quy tắc phân tích để sử dụng quy tắc thiết lập sẵn, linh hoạt nhằm kiểm soát loại truy vấn có thể được chạy, đặt các ràng buộc đầu ra để quản lý mức độ chi tiết của phân khúc trong kết quả truy vấn với các ràng buộc đầu ra cấp hàng và thực hiện phân tích dữ liệu chung để kết hợp và phân tích dữ liệu mã hóa hoặc văn bản thuần nhằm có được thông tin chuyên sâu về doanh nghiệp.
Bước thứ tư bao gồm một hộp ghi “Amazon S3, nhận kết quả trong một vùng lưu trữ S3 được chỉ định”.
Bước thứ năm minh họa cách bạn có thể phân tích trên AWS. Bước này còn bao gồm một dòng các hộp được xếp chồng thẳng đứng ghi (từ trên xuống dưới): Amazon QuickSight, Amazon SageMaker và Amazon Redshift. Bên dưới ngăn xếp này là một biểu tượng có nội dung "Sử dụng với bên thứ ba".
Bước thứ nhất xác định Điện toán mật mã hóa cho AWS Clean Rooms trong một hộp và ghi “Chuẩn bị dữ liệu bằng cách mật mã hóa để xử lý trong quy trình cộng tác AWS Clean Rooms”. Bước này được chia nhỏ thành ba cách chính để sử dụng Điện toán mật mã hóa: 1/ Tiền mã hóa dữ liệu để sử dụng trong AWS Clean Rooms, 2/ Giải mã kết quả cộng tác trong AWS Clean Rooms, 3/ Hỗ trợ định dạng dữ liệu CSV và Parquet.
Bước thứ hai bao gồm hai mũi tên đi từ Điện toán mật mã hóa đến AWS Clean Rooms và ngược lại. Mũi tên phía trên có dòng chữ ghi “dữ liệu được mã hóa” đi từ Điện toán mật mã hóa vào AWS Clean Rooms. Mũi tên phía dưới ghi “kết quả được mã hóa” đi từ AWS Clean Rooms vào Điện toán mật mã hóa.
Bước thứ ba mô tả AWS Clean Rooms với dòng chữ ghi “Cộng tác với các đối tác của bạn mà không cần chia sẻ dữ liệu thô”.
Trường hợp sử dụng
Tăng cường thông tin chuyên sâu về khách hàng
Tập hợp dữ liệu khác nhau từ khắp các kênh tương tác và tập dữ liệu đối tác để có được cái nhìn 360 độ về khách hàng của bạn.
Tối ưu hóa trải nghiệm tiếp thị và quảng cáo
Cộng tác với các đối tác quảng cáo và tiếp thị để cải thiện quá trình lập kế hoạch, kích hoạt và đo lường chiến dịch, mang lại trải nghiệm tốt hơn, phù hợp hơn cho người tiêu dùng.
Cải thiện báo cáo và đo lường
Phân tích các tập dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn giữa các công ty và tổ chức của công ty để dự đoán tốt hơn xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro và cải thiện báo cáo.
Đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu và phát triển
Cộng tác để đẩy nhanh tốc độ phát triển các sản phẩm, công nghệ và chương trình mới một cách an toàn dựa trên tập dữ liệu của nhiều công ty.
