Unternehmen suchen zunehmend nach Möglichkeiten, ihre Daten mit den Daten externer Geschäftspartner zu ergänzen, um eine ganzheitliche Sicht auf ihr Geschäft auf Verbraucherebene aufzubauen, aufrechtzuerhalten und zu bereichern. AWS-Reinräume hilft Unternehmen, ihre kollektiven Datensätze einfacher und sicherer zu analysieren und zusammenzuarbeiten – ohne die zugrunde liegenden Daten des anderen zu teilen oder zu kopieren. Mit AWS Clean Rooms können Sie in wenigen Minuten einen sicheren Datenreinraum erstellen und mit jedem anderen Unternehmen zusammenarbeiten Amazon Web Services (AWS) einzigartige Erkenntnisse zu generieren.
Eine Möglichkeit, schnell mit AWS Clean Rooms zu beginnen, ist ein Proof of Concept (POC) zwischen Ihnen und einem vorrangigen Partner. AWS Clean Rooms unterstützt mehrere Branchen und Anwendungsfälle, und dieser Blog ist der erste einer Reihe über Arten von Proof-of-Concepts, die mit AWS Clean Rooms durchgeführt werden können.
In diesem Beitrag skizzieren wir die Planung eines POC zur Messung der Medienwirksamkeit in einer bezahlten Werbekampagne. Bei den Kooperationspartnern handelt es sich um einen Medieneigentümer („CTV.Co“, ein Connected-TV-Anbieter) und einen Markenwerbetreibenden („Coffee.Co“, ein Schnellrestaurantunternehmen), die ihre gesammelten Daten analysieren, um die daraus resultierenden Auswirkungen auf den Umsatz zu verstehen einer Werbekampagne. Wir haben uns entschieden, diese Serie mit der Medienmessung zu beginnen, da „Ergebnisse und Messung“ in einer kürzlich vom AWS Clean Rooms-Team durchgeführten Umfrage der am häufigsten von Kunden bewertete Anwendungsfall für die Datenzusammenarbeit war.
Wichtig zu beachten
- AWS Clean Rooms ist allgemein verfügbar, sodass sich jeder AWS-Kunde noch heute ohne zusätzlichen Papierkram bei der AWS-Managementkonsole anmelden und den Service nutzen kann.
- Mit AWS Clean Rooms können Sie zwei Arten von Analysen durchführen: SQL-Abfragen und maschinelles Lernen. In diesem Blog konzentrieren wir uns ausschließlich auf SQL-Abfragen. Mehr über beide Analysearten und deren Kostenstrukturen erfahren Sie auf den AWS Clean Rooms Eigenschaften und AnzeigenPreise Webseiten. Das AWS Clean Rooms-Team kann Ihnen bei der Schätzung der Kosten eines POC helfen und ist unter erreichbar aws-clean-rooms-bd@amazon.com.
- Während AWS Clean Rooms die Zusammenarbeit mehrerer Parteien unterstützt, gehen wir in diesem Blogbeitrag von zwei Mitgliedern in der POC-Zusammenarbeit von AWS Clean Rooms aus.
Überblick
Das Einrichten eines POC hilft dabei, ein bestehendes Problem eines bestimmten Anwendungsfalls für die Nutzung von AWS Clean Rooms mit Ihren Partnern zu definieren. Nachdem Sie festgelegt haben, mit wem Sie zusammenarbeiten möchten, empfehlen wir drei Schritte zum Einrichten Ihres POC:
- Definition des Geschäftskontexts und der Erfolgskriterien – Bestimmen Sie, welcher Partner, welcher Anwendungsfall getestet werden soll und welche Erfolgskriterien für die Zusammenarbeit mit AWS Clean Rooms gelten.
- Abstimmung auf die technischen Optionen für diesen Test – Treffen Sie die technischen Entscheidungen darüber, wer den Reinraum einrichtet, wer die Daten analysiert, welche Datensätze verwendet werden, Schlüssel verbinden und welche Analyse durchgeführt wird.
- Skizzieren Sie den Arbeitsablauf und das Timing – Erstellen Sie einen Workback-Plan, entscheiden Sie sich für das Testen synthetischer Daten und stimmen Sie es auf das Testen von Produktionsdaten ab.
In diesem Beitrag gehen wir ein Beispiel durch, wie ein Kaffeeunternehmen eines Schnellrestaurants (QSR) (Coffee.Co) einen POC mit einem Connected-TV-Anbieter (CTV.Co) einrichtet, um den Erfolg einer Werbekampagne zu ermitteln.
Geschäftskontext und Erfolgskriterien für den POC
Definieren Sie den zu testenden Anwendungsfall
Der erste Schritt beim Einrichten des POC besteht darin, den Anwendungsfall zu definieren, der mit Ihrem Partner in AWS Clean Rooms getestet wird. Coffee.Co möchte beispielsweise eine Messanalyse durchführen, um die Medienpräsenz auf CTV.Co zu ermitteln, die zur Anmeldung für das Treueprogramm von Coffee.Co geführt hat. AWS Clean Rooms ermöglicht es Coffee.Co und CTV.Co, zusammenzuarbeiten und ihre gemeinsamen Datensätze zu analysieren, ohne die zugrunde liegenden Daten des jeweils anderen zu kopieren.
Erfolgskriterium
Es ist wichtig, Erfolgsmetriken und Akzeptanzkriterien festzulegen, um den POC im Voraus in die Produktion zu überführen. Das Ziel von Coffee.Co besteht beispielsweise darin, eine ausreichende Übereinstimmungsrate zwischen ihrem Datensatz und dem Datensatz von CTV.Co zu erreichen, um die Wirksamkeit der Messanalyse sicherzustellen. Darüber hinaus möchte Coffee.Co den bestehenden Coffee.Co-Teammitgliedern eine einfache Handhabung ermöglichen, um die Zusammenarbeit und Maßnahmen auf der Grundlage der Erkenntnisse aus der Zusammenarbeit einzurichten, um künftige Medienausgaben für Taktiken bei CTV.Co zu optimieren, die mehr Treuemitglieder gewinnen.
Technische Entscheidungen für den POC
Bestimmen Sie den Ersteller der Zusammenarbeit, die AWS-Konto-IDs, den Abfrageausführer, den Zahler und den Ergebnisempfänger
Jede AWS Clean Rooms-Kollaboration wird durch ein einzelnes AWS-Konto erstellt, das andere AWS-Konten einlädt. Der Ersteller der Zusammenarbeit gibt an, welche Konten zur Zusammenarbeit eingeladen werden, wer Abfragen ausführen kann, wer für die Rechenleistung bezahlt, wer die Ergebnisse erhalten kann und welche optionalen Einstellungen für die Abfrageprotokollierung und das kryptografische Computing gelten. Der Ersteller hat auch die Möglichkeit, Mitglieder aus einer Kollaboration zu entfernen. In diesem POC initiiert Coffee.Co die Zusammenarbeit, indem es CTV.Co einlädt. Darüber hinaus führt Coffee.Co die Abfragen aus und erhält die Ergebnisse, CTV.Co zahlt jedoch für die Rechenleistung.
Einstellung für die Abfrageprotokollierung
Wenn die Protokollierung in der Kollaboration aktiviert ist, ermöglicht AWS Clean Rooms jedem Kollaborationsmitglied den Empfang von Abfrageprotokollen. Der Mitarbeiter, der die Abfragen ausführt, Coffee.Co, erhält Protokolle für alle Datentabellen, während der andere Mitarbeiter, CTV.Co, die Protokolle nur sieht, wenn auf seine Datentabellen in der Abfrage verwiesen wird.
Legen Sie die AWS-Region fest
Das zugrunde liegende Einfacher Amazon-Speicherdienst (Amazon S3) und AWS-Kleber Ressourcen für die in der Zusammenarbeit verwendeten Datentabellen müssen sich in derselben AWS-Region wie die AWS Clean Rooms-Zusammenarbeit befinden. Beispielsweise vereinbaren Coffee.Co und CTV.Co für ihre Zusammenarbeit die Region US East (Ohio).
Schlüssel verbinden
Um Datensätze in einer AWS Clean Rooms-Abfrage zu verknüpfen, muss jede Seite der Verknüpfung einen gemeinsamen Schlüssel verwenden. Key-Join-Vergleich mit dem gleich Der Operator (=) muss „True“ ergeben. Logische AND- oder OR-Operatoren können im Inner Join für den Abgleich mehrerer Join-Spalten verwendet werden. Dabei werden häufig Schlüssel wie E-Mail-Adresse, Telefonnummer oder UID2 berücksichtigt. Identifikatoren Dritter von LiveRamp, Experian, or Neustar können bei der Verknüpfung über AWS Clean Rooms-spezifische Arbeitsabläufe mit jedem Partner verwendet werden.
Wenn sensible Daten als Verbindungsschlüssel verwendet werden, wird empfohlen, eine Verschleierungstechnik zu verwenden, um das Risiko der Offenlegung sensibler Daten bei falscher Handhabung der Daten zu verringern. Beide Parteien müssen eine Technik verwenden, die dieselben verschleierten Join-Schlüsselwerte erzeugt, wie z. B. Hashing. Kryptografisches Computing für Reinräume kann für diesen Vorschlag verwendet werden.
In diesem POC nehmen Coffee.Co und CTV.Co über gehashte E-Mails oder gehashte Mobilgeräte teil. Beide Mitarbeiter verwenden den SHA256-Hash für ihre E-Mail-Adresse und Telefonnummer im Klartext, wenn sie ihre Datensätze für die Zusammenarbeit vorbereiten.
Datenschema
Das genaue Datenschema muss von den Mitarbeitern festgelegt werden, um die vereinbarte Analyse zu unterstützen. In diesem POC führt Coffee.Co eine Konversionsanalyse durch, um die Medienpräsenz auf CTV.Co zu messen, die zur Anmeldung für das Treueprogramm von Coffee.Co führte. Das Schema von Coffee.Co umfasst gehashte E-Mails, gehashte Mobiltelefone, Anmeldedatum für das Treueprogramm, Art der Treuemitgliedschaft und Geburtstag des Mitglieds. Das Schema von CTV.Co umfasst gehashte E-Mails, gehashte Mobilgeräte, Impressionen, Klicks, Zeitstempel, Anzeigenplatzierung und Anzeigenplatzierungstyp.
Analyseregel, die auf jede konfigurierte Tabelle angewendet wird, die mit der Zusammenarbeit verknüpft ist
Ein AWS-Reinraum konfigurierte Tabelle ist ein Verweis auf eine vorhandene Tabelle im AWS Glue Data Catalog, die in der Zusammenarbeit verwendet wird. Es enthält eine Analyseregel Dies bestimmt, wie die Daten in AWS Clean Rooms abgefragt werden können. Konfigurierte Tabellen können einer oder mehreren Kollaborationen zugeordnet werden.
AWS Clean Rooms bietet drei Arten von Analyseregeln: Aggregation, Liste und benutzerdefiniert.
- Anhäufung ermöglicht Ihnen die Ausführung von Abfragen, die eine aggregierte Statistik innerhalb der von jedem Dateneigentümer festgelegten Datenschutzrichtlinien generieren. Zum Beispiel, wie groß die Schnittmenge zweier Datensätze ist.
- Liste ermöglicht Ihnen die Ausführung von Abfragen, die die Liste auf Zeilenebene der Schnittmenge mehrerer Datensätze extrahieren. Zum Beispiel die überlappenden Datensätze in zwei Datensätzen.
- Maßgeschneidert ermöglicht Ihnen das Erstellen benutzerdefinierter Abfragen und wiederverwendbarer Vorlagen mit den meisten SQL-Standards der Branche sowie das Überprüfen und Genehmigen von Abfragen, bevor Ihr Mitarbeiter sie ausführt. Beispielsweise können Sie eine inkrementelle Lift-Abfrage erstellen, die die einzige Abfrage ist, die für Ihre Datentabellen ausgeführt werden darf. Sie können auch verwenden Differenzierter Datenschutz in AWS Clean Rooms indem Sie eine benutzerdefinierte Analyseregel auswählen und dann Ihre differenziellen Datenschutzparameter konfigurieren.
In diesem POC verwendet CTV.Co die benutzerdefinierte Analyseregel und erstellt die Konvertierungsabfrage. Coffee.Co fügt diese benutzerdefinierte Analyseregel zu seiner Datentabelle hinzu und konfiguriert die Tabelle für die Zuordnung zur Zusammenarbeit. Coffee.Co führt die Abfrage aus und kann nur Abfragen ausführen, die CTV.Co für die kollektiven Datensätze in dieser Zusammenarbeit erstellt.
Geplante Abfrage
Mitarbeiter sollten die Abfrage definieren, die von dem Mitarbeiter ausgeführt wird, der die Abfragen ausführen soll. In diesem POC führt Coffe.Co die benutzerdefinierte Analyseregelabfrage aus, die CTV.Co erstellt hat, um zu verstehen, wer sich für sein Treueprogramm angemeldet hat, nachdem ihm eine Anzeige auf CTV.Co angezeigt wurde. Coffee.Co kann den gewünschten Zeitfensterparameter angeben, um zu analysieren, wann die Mitgliedschaftsanmeldung innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs stattgefunden hat, da dieser Parameter in der benutzerdefinierten Analyseregelabfrage aktiviert wurde.
Workflow und Zeitleiste
Um den Arbeitsablauf und den Zeitplan für die Einrichtung des POC festzulegen, sollten die Mitarbeiter Termine für die folgenden Aktivitäten festlegen.
- Coffee.Co und CTV.Co stimmen sich auf Geschäftskontext, Erfolgskriterien und technische Details ab und bereiten ihre Datentabellen vor.
- Beispielfrist: 10. Januar.
- [Optional] Die Mitarbeiter arbeiten daran, vor dem Testen der Produktionsdaten repräsentative synthetische Datensätze für Tests außerhalb der Produktion zu generieren.
- Beispielfrist: 15. Januar
- [Optional] Jeder Mitarbeiter verwendet synthetische Datensätze, um eine AWS Clean Rooms-Kollaboration zwischen zwei seiner eigenen AWS-Nicht-Produktionskonten zu erstellen und Analyseregeln und Abfragen fertigzustellen, die er in der Produktion ausführen möchte.
- Beispielfrist: 30. Januar
- [Optional] Coffee.Co und CTV.Co erstellen eine AWS Clean Rooms-Kollaboration zwischen Nicht-Produktionskonten und testen die Analyseregeln und Abfragen mit den synthetischen Datensätzen.
- Beispielfrist: 15. Februar
- Coffee.Co und CTV.Co erstellen eine AWS Clean Rooms-Produktionskollaboration und führen die POC-Abfragen für Produktionsdaten durch.
- Beispielfrist: 28. Februar
- Bewerten Sie die POC-Ergebnisse anhand von Erfolgskriterien, um zu bestimmen, wann mit der Produktion begonnen werden soll.
- Beispielfrist: 15. März
Zusammenfassung
Nachdem Sie den Geschäftskontext und die Erfolgskriterien für den POC definiert, die technischen Details abgestimmt und den Arbeitsablauf und die Zeitplanung skizziert haben, besteht das Ziel des POC darin, eine erfolgreiche Zusammenarbeit mithilfe von AWS Clean Rooms durchzuführen, um den Übergang zur Produktion zu validieren. Nachdem Sie bestätigt haben, dass die Zusammenarbeit für den Übergang in die Produktion bereit ist, kann AWS Ihnen dabei helfen, Automatisierungsmechanismen zu identifizieren und zu implementieren, um AWS Clean Rooms für Ihre Produktionsanwendungsfälle programmgesteuert auszuführen. Schau dieses Video an Um mehr über datenschutzfreundliche Zusammenarbeit zu erfahren, wenden Sie sich an einen AWS-Vertreter um mehr über AWS Clean Rooms zu erfahren.
Über AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms hilft Unternehmen und ihren Partnern dabei, ihre kollektiven Datensätze einfacher und sicherer zu analysieren und zusammenzuarbeiten – ohne die zugrunde liegenden Daten des anderen zu teilen oder zu kopieren. Mit AWS Clean Rooms können Kunden in wenigen Minuten einen sicheren Datenreinraum erstellen und mit jedem anderen Unternehmen auf AWS zusammenarbeiten, um einzigartige Erkenntnisse über Werbekampagnen, Investitionsentscheidungen sowie Forschung und Entwicklung zu gewinnen.
Zusätzliche Ressourcen
Über die Autoren
Shaila Mathias ist Leiter der Geschäftsentwicklung für AWS Clean Rooms bei Amazon Web Services.
Allison Milone ist Produktvermarkter für die Werbe- und Marketingbranche bei Amazon Web Services.
Ryan Malecky ist Senior Solutions Architect bei Amazon Web Services. Er konzentriert sich darauf, Kunden dabei zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, insbesondere mit AWS Clean Rooms.
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- PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-clean-rooms-proof-of-concept-scoping-part-1-media-measurement/
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