AWS Clean Rooms를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
AWS Clean Rooms를 사용하면 고객과 파트너가 서로에게 기초 데이터를 공개하지 않고도 더 간편하게 공동 데이터 세트를 분석하고 협업하여 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 몇 분 만에 고유한 클린 룸을 생성하고 몇 단계로 공동 데이터 세트 분석을 시작할 수 있습니다. AWS Clean Rooms를 통해 협업할 모든 AWS 고객을 초대하고, 데이터 세트를 선택하며, 참가자에 대한 제한을 구성할 수 있습니다. 그리고 데이터 사본을 AWS 환경 외부에 유지하거나 다른 플랫폼으로 로드할 필요 없이 이미 AWS를 사용하는 수십만 개의 회사와 협업할 수 있습니다.
몇 단계만으로 자체 클린 룸을 만들고 참가자를 추가하여 협업 시작
AWS Clean Rooms를 사용하면 솔루션을 직접 구축, 관리 및 유지 관리할 필요 없이 자체 클린 룸을 더 빠르고 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한 API를 활용하여 AWS Clean Rooms의 기능을 기업 워크플로에 통합할 수 있습니다.
기본 데이터를 공유하거나 공개하지 않고도 AWS에서 수십만 개의 기업과 협업
AWS Clean Rooms를 사용하면 데이터 이동을 최소화하고 기본 데이터를 복사하거나 공개하지 않고도 다자간 데이터에서 빠르고 쉽게 인사이트를 생성할 수 있습니다. Amazon Simple Storage Service(S3)에서 직접 데이터를 허용하여 파트너 또는 Amazon S3에 데이터 레이크를 구축한 수십만 명의 AWS 고객과 빠르게 협업을 시작할 수 있습니다.
클린 룸에 대한 광범위한 개인 정보 보호 강화 제어를 통해 기본 데이터를 보호
AWS Clean Rooms는 세분화된 분석 규칙, AWS Clean Rooms Differential Privacy 및 암호화 컴퓨팅을 비롯한 광범위한 개인 정보 보호 강화 기능을 통해 엄격한 데이터 처리 정책을 지원합니다. 또한 쿼리 로그를 활용하여 데이터가 쿼리되는 방식을 이해하고 감사할 수 있습니다.
유연한 SQL 분석 규칙과 개인 정보 보호 강화 ML을 사용하여 비즈니스 요구 사항을 충족
SQL 분석 또는 AWS Clean Rooms ML 모델링을 사용하여 인사이트를 생성합니다. SQL에서는 집계, 목록 및 사용자 지정 쿼리를 사용할 수 있습니다. 또한 분석 빌더를 사용하여 SQL을 작성하지 않고도 인사이트를 얻을 수 있습니다. AWS Clean Rooms ML은 타인과 원시 데이터를 공유하지 않고도 기계 학습(ML)을 적용하여 공유 인사이트를 생성하는 데 도움이 됩니다.