AWS Clean Rooms がエンティティ解決、ML モデリング、プライバシー、分析制御のための新機能をリリース
本日、AWS Clean Rooms は、クリーンルームでの AWS Entity Resolution の一般提供、データ分析のための追加のプライバシー管理、分析結果を受け取るコラボレーターを設定する機能、SQL を使用して類似モデリング用のシードデータを生成する機能という 4 つの新しい拡張機能を発表しました。これらの機能により、データ照合が改善され、データコラボレーションの制御と柔軟性が向上します。
AWS Entity Resolution が AWS Clean Rooms 内にネイティブに統合されるようになり、お客様とパートナーが関連する顧客記録をより簡単に準備して照合できるようになりました。ルールベースまたはデータサービスプロバイダーベースの照合を使用すると、広告キャンペーンの計画、ターゲティング、および測定を強化するためのデータ照合を改善できます。たとえば、広告主はルールベースの照合を使用してメディアパブリッシャーとレコードを照合したり、LiveRamp などのデータサービスプロバイダーとレコードを照合して重複するオーディエンスを把握したりできます。
プライバシーおよび分析の管理が強化され、コラボレーションで複数のユースケースをより柔軟にサポートできるようになりました。データ保護を強化するために、カスタム SQL データ分析の特定の出力列を禁止できるようになりました。また、分析結果を受け取るコラボレーターを簡単に選択できるようになりました。さらに、SQL クエリを AWS Clean Rooms ML の類似モデリングのシードデータソースとして使用できるようになりました。
AWS Clean Rooms は、企業とそのパートナーが、互いの基礎データを共有したりコピーしたりせずに、データセットの集合体をより簡単に分析し、コラボレーションできるように支援します。AWS Clean Rooms は、これらの AWS リージョンで一般提供されています。詳細については、AWS Clean Rooms ブログの AWS Entity Resolution を参照してください。