企業は、自社のデータを外部のビジネスパートナーのデータで補完して、消費者レベルでのビジネスの全体的な視点を構築、維持、充実させる方法をますます模索しています。 AWS クリーンルーム 企業は、基礎となるデータを相互に共有したりコピーしたりすることなく、より簡単かつ安全に集合データセットを分析し、共同作業できるようになります。 AWS Clean Rooms を使用すると、安全なデータ クリーン ルームを数分で作成し、他の企業と共同で作業を進めることができます。 Amazon Webサービス(AWS) ユニークな洞察を生み出すために。
AWS Clean Rooms をすぐに開始する XNUMX つの方法は、お客様と優先パートナーとの間で概念実証 (POC) を行うことです。 AWS Clean Rooms は複数の業界とユースケースをサポートしており、このブログは AWS Clean Rooms で実行できる概念実証の種類に関するシリーズの最初のブログです。
この投稿では、有料広告キャンペーンにおけるメディア効果を測定するための POC の計画について概説します。 協力者はメディア所有者 (コネクテッド TV プロバイダー「CTV.Co」) とブランド広告主 (クイック サービス レストラン会社「Coffee.Co」) であり、収集したデータを分析して結果としての売上への影響を理解しています。広告キャンペーンの。 AWS Clean Rooms チームが実施した最近の調査では、「結果と測定」が顧客によるデータコラボレーションのユースケースのトップにランクされていたため、このシリーズをメディア測定から始めることにしました。
覚えておくことが重要
- AWS Clean Rooms は一般提供されているため、AWS のお客様は誰でも AWS マネジメントコンソールにサインインし、追加の書類手続きなしで今すぐサービスの使用を開始できます。
- AWS Clean Rooms を使用すると、SQL クエリと機械学習の XNUMX 種類の分析を実行できます。 このブログでは、SQL クエリのみに焦点を当てます。 両方のタイプの分析とそのコスト構造について詳しくは、AWS Clean Rooms をご覧ください。 特徴 および 価格(英語) ウェブページ。 AWS Clean Rooms チームは、POC のコストの見積もりをお手伝いします。連絡先は次のとおりです。 aws-clean-rooms-bd@amazon.com.
- AWS Clean Rooms は複数パーティによるコラボレーションをサポートしていますが、このブログ投稿では AWS Clean Rooms POC コラボレーションに XNUMX 人のメンバーがいることを想定しています。
概要
POC を設定すると、パートナーと AWS Clean Room を使用するための特定のユースケースの既存の問題を定義するのに役立ちます。 共同作業する相手を決めたら、POC を設定するための XNUMX つの手順をお勧めします。
- ビジネスの背景と成功基準の定義 – どのパートナー、どのユースケースをテストする必要があるか、AWS Clean Rooms コラボレーションの成功基準は何かを決定します。
- このテストの技術的な選択を調整する – 誰がクリーンルームを設定するか、誰がデータを分析するか、どのデータセットが使用されるか、結合キー、およびどのような分析が実行されるかについて技術的な決定を下します。
- ワークフローとタイミングの概要 – ワークバック計画を作成し、合成データのテストを決定し、本番データのテストと調整します。
この投稿では、クイック サービス レストラン (QSR) のコーヒー会社 (Coffee.Co) がコネクテッド TV プロバイダー (CTV.Co) と POC を設定して、広告キャンペーンの成功を判断する方法の例を説明します。
POC のビジネスコンテキストと成功基準
テストするユースケースを定義する
POC を設定する最初のステップは、AWS Clean Rooms でパートナーとテストするユースケースを定義することです。 たとえば、Coffee.Co は、Coffee.Co のロイヤルティ プログラムへのサインアップにつながった CTV.Co でのメディア露出を判断するために、測定分析を実行したいと考えています。 AWS Clean Rooms を使用すると、Coffee.Co と CTV.Co は、互いの基礎となるデータをコピーすることなく、共同して集合的なデータセットを分析できます。
成功基準
POC を本番環境に移行するには、成功の指標と受け入れ基準を事前に決定することが重要です。 たとえば、Coffee.Co の目標は、測定分析の有効性を確保するために、自社のデータ セットと CTV.Co のデータ セットの間で十分な一致率を達成することです。 さらに、Coffee.Co は、既存の Coffee.Co チーム メンバーがコラボレーションを設定し、そこから得られる洞察に基づいてアクションを起こし、将来のメディア支出を最適化し、より多くのロイヤルティ メンバーを獲得する CTV.Co での戦術を実現できる使いやすさを求めています。
POC の技術的な選択肢
コラボレーションの作成者、AWS アカウント ID、クエリ実行者、支払者、および結果の受信者を決定します。
各 AWS Clean Rooms コラボレーションは、単一の AWS アカウントが他の AWS アカウントを招待することによって作成されます。 コラボレーション作成者は、どのアカウントをコラボレーションに招待するか、誰がクエリを実行できるか、誰がコンピューティングの支払いを行うか、誰が結果を受け取ることができるか、およびオプションのクエリ ログと暗号化コンピューティングの設定を指定します。 作成者はコラボレーションからメンバーを削除することもできます。 この POC では、Coffee.Co が CTV.Co を招待してコラボレーションを開始します。 さらに、Coffee.Co がクエリを実行して結果を受け取りますが、CTV.Co がコンピューティングの費用を支払います。
クエリロギング設定
コラボレーションでログ記録が有効になっている場合、AWS Clean Rooms により、各コラボレーション メンバーがクエリ ログを受信できるようになります。 クエリを実行するコラボレータである Coffee.Co はすべてのデータ テーブルのログを取得しますが、もう一方のコラボレータである CTV.Co は、データ テーブルがクエリで参照されている場合にのみログを参照します。
AWS リージョンを決定する
根底にある Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) および AWSグルー コラボレーションで使用されるデータテーブルのリソースは、AWS Clean Rooms コラボレーションと同じ AWS リージョンに存在する必要があります。 たとえば、Coffee.Co と CTV.Co は、米国東部 (オハイオ) リージョンでの協力について合意しています。
結合キー
AWS Clean Rooms クエリでデータセットを結合するには、結合の各側で共通のキーを共有する必要があります。 キー結合との比較 に等しい 演算子 (=) は True と評価される必要があります。 AND または OR 論理演算子は、複数の結合列を照合するために内部結合で使用できます。 電子メール アドレス、電話番号、UID2 などのキーが考慮されることがよくあります。 サードパーティの識別子 LiveRamp, Experian、 or Neustar 各パートナーとの AWS Clean Room 固有のワークフローを介した結合で使用できます。
機密データが結合キーとして使用されている場合は、データが誤って扱われた場合に機密データが公開されるリスクを軽減するために、難読化技術を使用することをお勧めします。 両当事者は、ハッシュなど、同じ難読化された結合キー値を生成する手法を使用する必要があります。 クリーンルーム向けの暗号コンピューティング この提案に使用できます。
この POC では、Coffee.Co と CTV.Co がハッシュ化された電子メールまたはハッシュ化されたモバイルで参加します。 どちらのコラボレーターも、コラボレーション用のデータセットを準備するときに、平文の電子メールと電話番号に SHA256 ハッシュを使用しています。
データスキーマ
合意された分析をサポートするには、正確なデータ スキーマを共同研究者が決定する必要があります。 この POC では、Coffee.Co は、Coffee.Co のロイヤルティ プログラムへのサインアップにつながった CTV.Co でのメディア露出を測定するコンバージョン分析を実行しています。 Coffee.Co のスキーマには、ハッシュ化された電子メール、ハッシュ化されたモバイル、ロイヤルティのサインアップ日、ロイヤルティ メンバーシップの種類、およびメンバーの誕生日が含まれます。 CTV.Co のスキーマには、ハッシュ化された電子メール、ハッシュ化されたモバイル、インプレッション、クリック、タイムスタンプ、広告配置、および広告配置タイプが含まれます。
コラボレーションに関連付けられた各構成テーブルに適用される分析ルール
AWS クリーンルーム 構成されたテーブル は、コラボレーションで使用される AWS Glue データ カタログ内の既存のテーブルへの参照です。 含まれています 分析ルール これにより、AWS Clean Room でデータをクエリする方法が決まります。 構成されたテーブルは XNUMX つ以上のコラボレーションに関連付けることができます。
AWS Clean Rooms は、集計、リスト、カスタムの XNUMX 種類の分析ルールを提供します。
- アグリゲーション 各データ所有者が設定したプライバシー ガードレール内で集計統計を生成するクエリを実行できます。 たとえば、XNUMX つのデータセットの交差部分の大きさなどです。
- リスト 複数のデータセットの共通部分の行レベルのリストを抽出するクエリを実行できます。 たとえば、XNUMX つのデータセット上の重複したレコードなどです。
- カスタム を使用すると、ほとんどの業界標準 SQL を使用してカスタム クエリと再利用可能なテンプレートを作成したり、共同作業者がクエリを実行する前にクエリを確認して承認したりできます。 たとえば、データ テーブルで実行が許可されている唯一のクエリである増分リフト クエリを作成します。 も使用できます AWS クリーン ルームの差分プライバシー カスタム分析ルールを選択し、差分プライバシー パラメーターを構成します。
この POC では、CTV.Co はカスタム分析ルールを使用し、変換クエリを作成します。 Coffee.Co は、このカスタム分析ルールをデータ テーブルに追加し、コラボレーションに関連付けるテーブルを構成します。 Coffee.Co はクエリを実行しており、このコラボレーション内の集合データセットに対して CTV.Co が作成したクエリのみを実行できます。
計画されたクエリ
コラボレータは、クエリを実行することを決定したコラボレータによって実行されるクエリを定義する必要があります。 この POC では、Coffe.Co は、CTV.Co で広告を見た後にロイヤルティ プログラムにサインアップしたユーザーを把握するために CTV.Co が作成したカスタム分析ルール クエリを実行します。 Coffee.Co は、カスタム分析ルール クエリでそのパラメーターが有効になっているため、特定の日付範囲内でメンバーシップのサインアップがいつ行われたかを分析するために必要な時間枠パラメーターを指定できます。
ワークフローとタイムライン
POC を設定するためのワークフローとタイムラインを決定するには、協力者は次のアクティビティの日付を設定する必要があります。
- Coffee.Co と CTV.Co は、ビジネスの背景、成功基準、技術的な詳細を調整し、データ テーブルを準備します。
- 締切例: 10 月 XNUMX 日。
- [オプション] 共同作業者は、実稼働データのテストの前に、非実稼働テスト用の代表的な合成データセットを生成する作業を行います。
- 締め切りの例: 15 月 XNUMX 日
- [オプション] 各コラボレーターは合成データセットを使用して、所有する XNUMX つの AWS 非本番アカウント間で AWS Clean Rooms コラボレーションを作成し、本番環境で実行する分析ルールとクエリを最終決定します。
- 締め切りの例: 30 月 XNUMX 日
- [オプション] Coffee.Co と CTV.Co は、非本番アカウント間で AWS Clean Rooms コラボレーションを作成し、合成データセットを使用して分析ルールとクエリをテストします。
- 締切例: 15 月 XNUMX 日
- Coffee.Co と CTV.Co は、本番環境の AWS Clean Rooms コラボレーションを作成し、本番データに対して POC クエリを実行します。
- 締め切りの例: 28 月 XNUMX 日
- POC の結果を成功基準に照らして評価し、本番環境にいつ移行するかを決定します。
- 締切例 15 月 XNUMX 日
まとめ
POC のビジネスコンテキストと成功基準を定義し、技術的な詳細を調整し、ワークフローとタイミングの概要を説明したら、POC の目標は、AWS Clean Rooms を使用してコラボレーションを成功させ、本番環境への移行を検証することです。 コラボレーションが本番環境に移行する準備ができていることを検証したら、AWS は、本番環境のユースケースに合わせて AWS Clean Room をプログラムで実行するための自動化メカニズムの特定と実装を支援します。 このビデオを見て プライバシーを強化したコラボレーションについて詳しく知り、担当者にお問い合わせください。 AWS 担当者 AWS クリーン ルームの詳細については、こちらをご覧ください。
AWS クリーンルームについて
AWS Clean Rooms を使用すると、企業とそのパートナーは、基礎となるデータを相互に共有したりコピーしたりすることなく、集合的なデータセットをより簡単かつ安全に分析し、共同作業することができます。 AWS Clean Rooms を使用すると、顧客は安全なデータ クリーン ルームを数分で作成でき、AWS 上の他の企業と協力して、広告キャンペーン、投資決定、研究開発に関する独自の洞察を生み出すことができます。
その他のリソース
著者について
シャイラ・マティアス は、アマゾン ウェブ サービスの AWS クリーン ルームのビジネス開発リーダーです。
アリソン・ミローン アマゾン ウェブ サービスの広告およびマーケティング業界のプロダクト マーケティング担当者です。
ライアン・マレッキー アマゾン ウェブ サービスのシニア ソリューション アーキテクトです。 彼は、特に AWS Clean Rooms を使用して、顧客がデータから洞察を得るのを支援することに重点を置いています。
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- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-clean-rooms-proof-of-concept-scoping-part-1-media-measurement/
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