Firmy coraz częściej poszukują sposobów na uzupełnienie swoich danych danymi zewnętrznych partnerów biznesowych, aby zbudować, utrzymać i wzbogacić całościowe spojrzenie na swoją działalność na poziomie konsumenta. Czyste pokoje AWS pomaga firmom łatwiej i bezpieczniej analizować zbiorcze zbiory danych i współpracować nad nimi — bez konieczności wzajemnego udostępniania lub kopiowania danych źródłowych. Dzięki AWS Clean Rooms możesz w ciągu kilku minut stworzyć bezpieczne pomieszczenie do przechowywania danych i współpracować z dowolną inną firmą Amazon Web Services (AWS) w celu wygenerowania unikalnych spostrzeżeń.
Jednym ze sposobów szybkiego rozpoczęcia korzystania z AWS Clean Rooms jest sprawdzenie koncepcji (POC) pomiędzy Tobą a priorytetowym partnerem. AWS Clean Rooms obsługuje wiele branż i przypadków użycia, a ten blog jest pierwszym z serii poświęconej rodzajom weryfikacji koncepcji, które można przeprowadzić za pomocą AWS Clean Rooms.
W tym poście opisujemy planowanie POC w celu pomiaru efektywności mediów w płatnej kampanii reklamowej. Współpracownikami są właściciel mediów („CTV.Co”, dostawca telewizji połączonej) i reklamodawca marki („Coffee.Co”, firma zajmująca się restauracją szybkiej obsługi), którzy analizują swoje zbiorcze dane, aby zrozumieć wpływ tego na sprzedaż kampanii reklamowej. Zdecydowaliśmy się rozpocząć tę serię od pomiaru mediów, ponieważ w niedawnej ankiecie przeprowadzonej przez zespół AWS Clean Rooms „Wyniki i pomiary” były najwyżej ocenianym przypadkiem użycia danych przez klientów.
Należy o tym pamiętać
- AWS Clean Rooms jest ogólnie dostępny, więc każdy klient AWS może zalogować się do konsoli zarządzania AWS i rozpocząć korzystanie z usługi już dziś, bez dodatkowych formalności.
- Dzięki AWS Clean Rooms możesz wykonywać dwa rodzaje analiz: zapytania SQL i uczenie maszynowe. Na potrzeby tego bloga skupimy się wyłącznie na zapytaniach SQL. Więcej o obu rodzajach analiz i ich strukturze kosztów możesz dowiedzieć się na stronie AWS Clean Rooms Korzyści i Cennik strony internetowe. Zespół AWS Clean Rooms może pomóc Ci oszacować koszt POC i jest dostępny pod adresem aws-clean-rooms-bd@amazon.com.
- Chociaż AWS Clean Rooms obsługuje współpracę wielostronną, w tym poście na blogu zakładamy dwóch członków we współpracy POC AWS Clean Rooms.
Przegląd
Konfigurowanie POC pomaga zdefiniować istniejący problem konkretnego przypadku użycia w przypadku korzystania z AWS Clean Rooms ze swoimi partnerami. Gdy już określisz, z kim chcesz współpracować, zalecamy wykonanie trzech kroków w celu skonfigurowania POC:
- Zdefiniowanie kontekstu biznesowego i kryteriów sukcesu – Ustal, który partner, który przypadek użycia powinien zostać przetestowany i jakie są kryteria sukcesu współpracy w ramach AWS Clean Rooms.
- Dostosowanie opcji technicznych do tego testu – Podejmuj decyzje techniczne dotyczące tego, kto konfiguruje pomieszczenie czyste, kto analizuje dane, jakie zestawy danych są wykorzystywane, klucze łączenia i jaka analiza jest przeprowadzana.
- Omówienie przepływu pracy i czasu – Utwórz plan pracy, zdecyduj o testowaniu danych syntetycznych i dostosuj się do testowania danych produkcyjnych.
W tym poście przedstawiamy przykład, jak firma kawowa (Coffee.Co) z restauracją szybkiej obsługi (QSR) utworzyła punkt kontaktowy z dostawcą telewizji inteligentnej (CTV.Co), aby określić powodzenie kampanii reklamowej.
Kontekst biznesowy i kryteria sukcesu POC
Zdefiniuj przypadek użycia, który ma zostać przetestowany
Pierwszym krokiem w konfiguracji POC jest zdefiniowanie testowanego przypadku użycia wraz z partnerem w AWS Clean Rooms. Na przykład firma Coffee.Co chce przeprowadzić analizę pomiarów, aby określić ekspozycję CTV.Co w mediach, która doprowadziła do zarejestrowania się w programie lojalnościowym Coffee.Co. AWS Clean Rooms umożliwia Coffee.Co i CTV.Co współpracę i analizowanie zbiorczych zbiorów danych bez wzajemnego kopiowania danych źródłowych.
Kryteria powodzenia
Ważne jest określenie wskaźników sukcesu i kryteriów akceptacji, aby od razu przenieść POC do produkcji. Na przykład celem Coffee.Co jest osiągnięcie wystarczającego współczynnika zgodności między ich zbiorem danych a zbiorem danych CTV.Co, aby zapewnić skuteczność analizy pomiarowej. Ponadto Coffee.Co zależy na łatwości obsługi obecnych członków zespołu Coffee.Co, co umożliwi im nawiązanie współpracy i podjęcie działań w oparciu o wnioski wynikające ze współpracy w celu optymalizacji przyszłych wydatków na media pod kątem taktyki stosowanej w CTV.Co, która przyciągnie więcej członków lojalności.
Wybory techniczne dla POC
Określ twórcę współpracy, identyfikatory kont AWS, osobę uruchamiającą zapytania, płatnika i odbiorcę wyników
Każda współpraca w AWS Clean Rooms jest tworzona przez pojedyncze konto AWS zapraszające inne konta AWS. Twórca kooperacji określa, które konta są zapraszane do kooperacji, kto może uruchamiać zapytania, kto płaci za obliczenia, kto może otrzymywać wyniki, a także opcjonalne ustawienia rejestrowania zapytań i obliczeń kryptograficznych. Twórca może także usuwać członków ze kooperacji. W tym POC Coffee.Co inicjuje współpracę, zapraszając CTV.Co. Ponadto Coffee.Co uruchamia zapytania i odbiera wyniki, ale CTV.Co płaci za obliczenia.
Ustawienie rejestrowania zapytań
Jeśli w kooperacji włączone jest rejestrowanie, AWS Clean Rooms umożliwia każdemu członkowi kooperacji otrzymywanie dzienników zapytań. Współpracownik uruchamiający zapytania, Coffee.Co, pobiera dzienniki dla wszystkich tabel danych, podczas gdy drugi współpracownik, CTV.Co, widzi dzienniki tylko wtedy, gdy zapytanie odwołuje się do ich tabel danych.
Wybierz region AWS
Leżący poniżej Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3) i Klej AWS zasoby tabel danych używanych w kooperacji muszą znajdować się w tym samym regionie AWS, co kooperacja AWS Clean Rooms. Na przykład Coffee.Co i CTV.Co zgadzają się na współpracę w regionie wschodnich Stanów Zjednoczonych (Ohio).
Dołącz do kluczy
Aby połączyć zestawy danych w zapytaniu AWS Clean Rooms, każda strona łączenia musi mieć wspólny klucz. Porównanie łączenia kluczy z równy operator (=) musi mieć wartość True. W złączeniach wewnętrznych można używać operatorów logicznych AND lub OR w celu dopasowywania wielu kolumn złączenia. Często brane są pod uwagę klucze, takie jak adres e-mail, numer telefonu lub UID2. Identyfikatory stron trzecich z LiveRamp, Eksperianie, or Neustar można używać w łączeniu za pośrednictwem specyficznych przepływów pracy AWS Clean Rooms z każdym partnerem.
Jeśli jako klucze łączenia używane są poufne dane, zaleca się użycie techniki zaciemniania, aby zmniejszyć ryzyko ujawnienia wrażliwych danych w przypadku niewłaściwego obchodzenia się z nimi. Obie strony muszą zastosować technikę, która generuje te same zaciemnione wartości kluczy łączenia, takie jak haszowanie. Obliczenia kryptograficzne dla pomieszczeń czystych można wykorzystać do tej propozycji.
W tym POC Coffee.Co i CTV.Co łączą się za pomocą zaszyfrowanej poczty e-mail lub zaszyfrowanego telefonu komórkowego. Obaj współpracownicy używają skrótu SHA256 w swoich e-mailach i numerach telefonów w postaci zwykłego tekstu podczas przygotowywania zbiorów danych do współpracy.
Schemat danych
Dokładny schemat danych musi zostać określony przez współpracowników w celu wsparcia uzgodnionej analizy. W tym POC Coffee.Co przeprowadza analizę konwersji, aby zmierzyć ekspozycję w mediach na CTV.Co, która doprowadziła do zarejestrowania się w programie lojalnościowym Coffee.Co. Schemat Coffee.Co obejmuje zaszyfrowaną pocztę e-mail, zahaszowany telefon komórkowy, datę rejestracji w programie lojalnościowym, typ członkostwa lojalnościowego i datę urodzenia członka. Schemat CTV.Co obejmuje zaszyfrowaną pocztę e-mail, zahaszowany telefon komórkowy, wyświetlenia, kliknięcia, sygnaturę czasową, miejsce docelowe reklamy i typ miejsca docelowego reklamy.
Reguła analizy zastosowana do każdej skonfigurowanej tabeli powiązanej z kooperacją
Pokoje czyste AWS skonfigurowany stół jest odniesieniem do istniejącej tabeli w katalogu danych kleju AWS, która jest używana we współpracy. Zawiera reguła analizy który określa, w jaki sposób można odpytywać dane w pomieszczeniach czystych AWS. Skonfigurowane stoły można powiązać z jedną lub większą liczbą kooperacji.
AWS Clean Rooms oferuje trzy typy reguł analizy: agregacyjne, listowe i niestandardowe.
- Zbiór umożliwia uruchamianie zapytań generujących zbiorczą statystykę w ramach zabezpieczeń prywatności określonych przez każdego właściciela danych. Na przykład, jak duże jest przecięcie dwóch zbiorów danych.
- Lista umożliwia uruchamianie zapytań, które wyodrębniają listę na poziomie wierszy przecięcia wielu zestawów danych. Na przykład nakładające się rekordy w dwóch zbiorach danych.
- Zamówienia Indywidualne umożliwia tworzenie niestandardowych zapytań i szablonów do ponownego wykorzystania przy użyciu większości standardowych standardów branżowych SQL, a także przeglądanie i zatwierdzanie zapytań przed uruchomieniem ich przez współpracownika. Na przykład utworzenie zapytania o przyrostowy wzrost, które jest jedynym zapytaniem, które można uruchomić w tabelach danych. Możesz także użyć AWS Clean Rooms Różnicowa prywatność wybierając niestandardową regułę analizy, a następnie konfigurując różne parametry prywatności.
W tym POC CTV.Co korzysta z niestandardowej reguły analizy i tworzy zapytanie dotyczące konwersji. Coffee.Co dodaje tę niestandardową regułę analizy do swojej tabeli danych, konfigurując tabelę pod kątem powiązania z kooperacją. Coffee.Co uruchamia zapytanie i może uruchamiać tylko zapytania autorstwa CTV.Co w zbiorczych zbiorach danych w ramach tej współpracy.
Planowane zapytanie
Współpracownicy powinni zdefiniować zapytanie, które będzie uruchamiane przez współpracownika zdecydowanego uruchamiać zapytania. W tym POC Coffe.Co uruchamia niestandardowe zapytanie dotyczące reguły analizy CTV.Co, którego autorem jest sprawdzenie, kto zarejestrował się w programie lojalnościowym po zobaczeniu reklamy na CTV.Co. Coffee.Co może określić żądany parametr okna czasowego do analizy, kiedy rejestracja członkostwa miała miejsce w określonym zakresie dat, ponieważ ten parametr został włączony w zapytaniu dotyczącym reguły analizy niestandardowej.
Przepływ pracy i harmonogram
Aby określić przepływ pracy i harmonogram konfiguracji POC, współpracownicy powinni ustalić daty następujących działań.
- Coffee.Co i CTV.Co dopasowują kontekst biznesowy, kryteria sukcesu, szczegóły techniczne i przygotowują tabele danych.
- Przykładowy termin: 10 stycznia.
- [Opcjonalny] Współpracownicy pracują nad wygenerowaniem reprezentatywnych syntetycznych zbiorów danych do testów pozaprodukcyjnych przed testowaniem danych produkcyjnych.
- Przykładowy termin: 15 stycznia
- [Opcjonalny] Każdy współpracownik korzysta z syntetycznych zbiorów danych, aby stworzyć współpracę AWS Clean Rooms pomiędzy dwoma posiadanymi kontami AWS nieprodukcyjnymi i finalizuje reguły analizy i zapytania, które chce uruchomić w środowisku produkcyjnym.
- Przykładowy termin: 30 stycznia
- [Opcjonalny] Coffee.Co i CTV.Co tworzą współpracę w AWS Clean Rooms między kontami nieprodukcyjnymi i testują reguły analizy i zapytania za pomocą syntetycznych zbiorów danych.
- Przykładowy termin: 15 lutego
- Coffee.Co i CTV.Co tworzą współpracę produkcyjną AWS Clean Rooms i uruchamiają zapytania POC dotyczące danych produkcyjnych.
- Przykładowy termin: 28 lutego
- Oceń wyniki POC pod kątem kryteriów sukcesu, aby określić, kiedy przejść do produkcji.
- Przykładowy termin 15 marca
Wnioski
Po zdefiniowaniu kontekstu biznesowego i kryteriów sukcesu dla POC, dostosowaniu ich do szczegółów technicznych oraz nakreśleniu przepływu pracy i harmonogramu, celem POC jest pomyślna współpraca przy użyciu AWS Clean Rooms w celu sprawdzenia przejścia do produkcji. Po potwierdzeniu, że współpraca jest gotowa do przeniesienia do środowiska produkcyjnego, AWS może pomóc Ci zidentyfikować i wdrożyć mechanizmy automatyzacji w celu programowego uruchomienia AWS Clean Rooms dla Twoich zastosowań produkcyjnych. Obejrzyj ten film aby dowiedzieć się więcej o współpracy zapewniającej większą prywatność i skontaktować się z an Przedstawiciel AWS aby dowiedzieć się więcej o pokojach czystych AWS.
Informacje o pokojach czystych AWS
AWS Clean Rooms pomaga firmom i ich partnerom łatwiej i bezpieczniej analizować zbiorowe zbiory danych i współpracować nad nimi – bez udostępniania i kopiowania danych źródłowych. Dzięki AWS Clean Rooms klienci mogą w ciągu kilku minut stworzyć bezpieczne pomieszczenie do przechowywania danych i współpracować z dowolną inną firmą w AWS w celu generowania unikalnych spostrzeżeń na temat kampanii reklamowych, decyzji inwestycyjnych oraz badań i rozwoju.
Dodatkowe zasoby
O autorach
Shaila Mathias jest kierownikiem ds. rozwoju biznesu w AWS Clean Rooms w Amazon Web Services.
Allison Milone jest specjalistą ds. marketingu produktów w branży reklamy i marketingu w Amazon Web Services.
Ryana Maleckiego jest starszym architektem rozwiązań w Amazon Web Services. Koncentruje się na pomaganiu klientom w wyciąganiu wniosków z ich danych, szczególnie w przypadku AWS Clean Rooms.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-clean-rooms-proof-of-concept-scoping-part-1-media-measurement/
- :ma
- :Jest
- $W GÓRĘ
- 1
- 10
- 100
- a
- Zdolny
- O nas
- akceptacja
- Konto
- Konta
- Osiągać
- Działania
- zajęcia
- Ad
- Dodatkowy
- do tego
- adres
- Dodaje
- Reklama
- Po
- przed
- agregat
- zbiór
- uzgodniony
- wyrównać
- wyrównany
- Wszystkie kategorie
- pozwala
- również
- Amazonka
- Amazon Web Services
- Amazon.com
- an
- analizuje
- analiza
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- Analizując
- i
- każdy
- stosowany
- Zatwierdzać
- SĄ
- AS
- powiązany
- Stowarzyszenie
- założyć
- At
- autor
- autoring
- Autorzy
- Automatyzacja
- dostępny
- AWS
- Klient AWS
- Klej AWS
- Konsola zarządzania AWS
- BE
- bo
- być
- jest
- pomiędzy
- Blog
- obie
- obie strony
- marka
- budować
- biznes
- rozwój biznesu
- ale
- by
- Kampania
- Kampanie
- CAN
- walizka
- Etui
- katalog
- wybory
- wybrał
- kleń
- CO
- Kawa
- współpracować
- współpraca
- współpraca
- współpracownicy
- Collective
- kolumny
- COM
- wspólny
- Firmy
- sukcesy firma
- porównanie
- Komplement
- obliczać
- computing
- pojęcie
- Koncepcje
- przeprowadzone
- skonfigurowany
- konfigurowanie
- połączony
- za
- Konsola
- konsument
- skontaktuj się
- zawiera
- kontekst
- Konwersja
- biurowy
- Koszty:
- Stwórz
- stworzony
- twórca
- Kryteria
- kryptograficzny
- zwyczaj
- klient
- Klientów
- dane
- zbiór danych
- zestawy danych
- zbiory danych
- Data
- Daty
- ostateczny termin
- zdecydować
- Decyzje
- określić
- zdefiniowane
- definiowanie
- życzenia
- detale
- Ustalać
- ustalona
- określa
- oprogramowania
- napęd
- napędzany
- każdy
- z łatwością
- Wschód
- skuteczność
- skuteczność
- włączony
- wzbogacać
- zapewnić
- szczególnie
- oszacowanie
- Eter (ETH)
- oceniać
- przykład
- Przede wszystkim system został opracowany
- narażony
- Ekspozycja
- zewnętrzny
- wyciąg
- luty
- luty
- i terminów, a
- Przepływy
- koncentruje
- skupienie
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- od
- przyszłość
- Wzrost
- ogólnie
- Generować
- otrzymać
- cel
- haszysz
- zaszyfrowany
- mieszanie
- he
- pomoc
- pomoc
- pomaga
- holistyczne
- W jaki sposób
- HTML
- HTTPS
- identyfikatory
- zidentyfikować
- ids
- if
- Rezultat
- wdrożenia
- ważny
- in
- obejmuje
- coraz bardziej
- przyrostowe
- przemysłowa
- przemysł
- Inicjuje
- wewnętrzny
- spostrzeżenia
- skrzyżowanie
- inwestycja
- zaproszony
- atrakcyjny
- IT
- styczeń
- przystąpić
- łączący
- Trzymać
- Klawisz
- Klawisze
- duży
- prowadzić
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Doprowadziło
- poziom
- Lista
- zalogowaniu
- logiczny
- Lojalność
- Program lojalnościowy
- maszyna
- uczenie maszynowe
- utrzymać
- robić
- i konserwacjami
- March
- Marketing
- Przemysł marketingowy
- Mecz
- dopasowywanie
- zmierzyć
- pomiary
- Mechanizmy
- Media
- członek
- Użytkownicy
- członkostwo
- Metryka
- nic
- minuty
- Złagodzić
- Aplikacje mobilne
- jeszcze
- większość
- ruch
- przeniesienie
- wielopartyjny
- wielokrotność
- musi
- numer
- of
- Oferty
- często
- Ohio
- on
- ONE
- tylko
- operator
- operatorzy
- Optymalizacja
- or
- Inne
- zarys
- opisane
- własność
- właściciel
- płatny
- Papierkowa robota
- parametr
- parametry
- część
- strony
- partnerem
- wzmacniacz
- przyjęcie
- kraj
- wykonać
- telefon
- Miejsce
- umieszczenie
- zwykły tekst
- krok po kroku
- planowanie
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- PoC
- Post
- Przygotować
- przygotowanie
- Wcześniejszy
- priorytet
- prywatność
- Problem
- produkuje
- Produkt
- Produkcja
- Program
- dowód
- dowód koncepcji
- zaproponować
- dostawca
- cel
- zapytania
- Szybki
- szybko
- zasięg
- w rankingu
- Kurs
- osiągnięty
- gotowy
- otrzymać
- otrzymuje
- niedawny
- polecić
- Zalecana
- dokumentacja
- odniesienie
- region
- usunąć
- przedstawiciel
- Badania naukowe
- badania i rozwój
- Zasoby
- restauracja
- dalsze
- Efekt
- wielokrotnego użytku
- przeglądu
- Ryzyko
- Pokój
- Pokoje
- RZĄD
- Zasada
- reguły
- run
- biegacz
- bieganie
- działa
- sole
- taki sam
- Zakres
- bezpieczne
- bezpiecznie
- poszukuje
- widzi
- wybierając
- senior
- wrażliwy
- Serie
- usługa
- Usługi
- zestaw
- Zestawy
- ustawienie
- w panelu ustawień
- SHA256
- Share
- dzielenie
- powinien
- bok
- znak
- podpisana
- Prosty
- pojedynczy
- So
- Rozwiązania
- specyficzny
- wydać
- SQL
- standard
- początek
- rozpoczęty
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- przechowywanie
- Struktury
- sukces
- udany
- taki
- wystarczający
- wsparcie
- podpory
- Badanie
- syntetyczny
- dane syntetyczne
- stół
- taktyka
- zespół
- Członkowie Zespołu
- Techniczny
- technika
- Szablony
- przetestowany
- Testowanie
- Testy
- że
- Połączenia
- ich
- Im
- następnie
- one
- Trzeci
- to
- trzy
- Przez
- czas
- Oś czasu
- znak czasu
- wyczucie czasu
- do
- już dziś
- wziął
- Top
- prawdziwy
- tv
- drugiej
- rodzaj
- typy
- zasadniczy
- zrozumieć
- wyjątkowy
- na
- us
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- zastosowania
- za pomocą
- UPRAWOMOCNIĆ
- zatwierdzony
- Wartości
- Zobacz i wysłuchaj
- spacer
- chcieć
- chce
- była
- Droga..
- sposoby
- we
- sieć
- usługi internetowe
- DOBRZE
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- który
- Podczas
- KIM
- będzie
- okno
- w
- w ciągu
- bez
- Praca
- workflow
- by
- ty
- Twój
- youtube
- zefirnet