บริษัทต่างๆ กำลังมองหาวิธีการเสริมข้อมูลของตนกับข้อมูลของพันธมิตรทางธุรกิจภายนอกมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อสร้าง ดูแลรักษา และเสริมสร้างมุมมองธุรกิจแบบองค์รวมในระดับผู้บริโภค AWS คลีนรูม ช่วยให้บริษัทต่างๆ วิเคราะห์และทำงานร่วมกันบนชุดข้อมูลรวมได้ง่ายและปลอดภัยยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องแชร์หรือคัดลอกข้อมูลพื้นฐานของกันและกัน ด้วย AWS Clean Rooms คุณสามารถสร้างห้องปลอดข้อมูลที่ปลอดภัยได้ภายในไม่กี่นาที และทำงานร่วมกับบริษัทอื่นๆ ได้ Amazon Web Services (AWS) เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนใคร
วิธีหนึ่งในการเริ่มต้นใช้งาน AWS Clean Rooms อย่างรวดเร็วคือการพิสูจน์แนวคิด (POC) ระหว่างคุณกับคู่ค้าที่มีลำดับความสำคัญสูง AWS Clean Rooms รองรับอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย และบล็อกนี้เป็นซีรีส์แรกเกี่ยวกับประเภทการพิสูจน์แนวคิดที่สามารถดำเนินการได้ด้วย AWS Clean Rooms
ในโพสต์นี้ เราจะสรุปการวางแผน POC เพื่อวัดประสิทธิภาพของสื่อในแคมเปญโฆษณาแบบเสียค่าใช้จ่าย ผู้ทำงานร่วมกันเป็นเจ้าของสื่อ (“CTV.Co” ผู้ให้บริการทีวีที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต) และผู้ลงโฆษณาแบรนด์ (“Coffee.Co” บริษัทร้านอาหารที่ให้บริการด่วน) ที่กำลังวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบต่อยอดขายที่ตามมา ของแคมเปญโฆษณา เราเลือกที่จะเริ่มซีรีส์นี้ด้วยการวัดสื่อเนื่องจาก "ผลลัพธ์และการวัดผล" เป็นกรณีการใช้งานที่ได้รับการจัดอันดับสูงสุดสำหรับการทำงานร่วมกันของข้อมูลโดยลูกค้าในการสำรวจล่าสุดที่ทีม AWS Clean Rooms ดำเนินการ
สิ่งสำคัญที่ควรทราบ
- โดยทั่วไปแล้ว AWS Clean Rooms จะพร้อมใช้งาน ดังนั้นลูกค้า AWS ทุกคนจึงสามารถลงชื่อเข้าใช้ AWS Management Console และเริ่มใช้บริการได้ตั้งแต่วันนี้โดยไม่ต้องใช้เอกสารเพิ่มเติม
- ด้วย AWS Clean Rooms คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ได้สองประเภท: การสืบค้น SQL และการเรียนรู้ของเครื่อง สำหรับวัตถุประสงค์ของบล็อกนี้ เราจะเน้นเฉพาะการสืบค้น SQL เท่านั้น คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทั้งสองประเภทและโครงสร้างต้นทุนได้ใน AWS Clean Rooms คุณสมบัติ และ ราคา หน้าเว็บ. ทีม AWS Clean Rooms สามารถช่วยคุณประเมินต้นทุนของ POC และสามารถติดต่อได้ที่ aws-clean-rooms-bd@amazon.com.
- แม้ว่า AWS Clean Rooms จะรองรับการทำงานร่วมกันหลายฝ่าย แต่เราถือว่าสมาชิกสองคนในการทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms POC ในบล็อกโพสต์นี้
ขององค์กร
การตั้งค่า POC ช่วยกำหนดปัญหาที่มีอยู่ของกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับการใช้ AWS Clean Rooms กับคู่ค้าของคุณ หลังจากที่คุณได้กำหนดผู้ที่คุณต้องการร่วมงานด้วยแล้ว เราขอแนะนำสามขั้นตอนในการตั้งค่า POC ของคุณ:
- การกำหนดบริบททางธุรกิจและเกณฑ์ความสำเร็จ – กำหนดคู่ค้ารายใด กรณีการใช้งานใดที่ควรทดสอบ และเกณฑ์ความสำเร็จสำหรับการทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms
- สอดคล้องกับตัวเลือกทางเทคนิคสำหรับการทดสอบนี้ – ตัดสินใจทางเทคนิคว่าใครเป็นคนตั้งค่าคลีนรูม ใครกำลังวิเคราะห์ข้อมูล ชุดข้อมูลใดที่ถูกนำมาใช้ เข้าร่วมคีย์ และการวิเคราะห์ใดที่ดำเนินการอยู่
- สรุปขั้นตอนการทำงานและเวลา – สร้างแผนการทำงาน ตัดสินใจเกี่ยวกับการทดสอบข้อมูลสังเคราะห์ และจัดแนวการทดสอบข้อมูลการผลิต
ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายตัวอย่างวิธีที่บริษัทกาแฟร้านอาหารบริการด่วน (QSR) (Coffee.Co) จะตั้งค่า POC กับผู้ให้บริการโทรทัศน์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต (CTV.Co) เพื่อพิจารณาความสำเร็จของแคมเปญโฆษณา
บริบททางธุรกิจและเกณฑ์ความสำเร็จสำหรับ POC
กำหนดกรณีการใช้งานที่จะทดสอบ
ขั้นตอนแรกในการตั้งค่า POC คือการกำหนดกรณีการใช้งานที่จะทดสอบกับคู่ค้าของคุณใน AWS Clean Rooms ตัวอย่างเช่น Coffee.Co ต้องการวิเคราะห์การวัดผลเพื่อพิจารณาการเปิดเผยสื่อบน CTV.Co ซึ่งนำไปสู่การสมัครใช้โปรแกรมสะสมคะแนนของ Coffee.Co AWS Clean Rooms ช่วยให้ Coffee.Co และ CTV.Co ทำงานร่วมกันและวิเคราะห์ชุดข้อมูลรวมโดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูลพื้นฐานของกันและกัน
เกณฑ์ความสำเร็จ
สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดเกณฑ์ชี้วัดความสำเร็จและเกณฑ์การยอมรับเพื่อย้าย POC ไปสู่การผลิตล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น เป้าหมายของ Coffee.Co คือการได้รับอัตราการจับคู่ที่เพียงพอระหว่างชุดข้อมูลกับชุดข้อมูลของ CTV.Co เพื่อรับรองประสิทธิภาพของการวิเคราะห์การวัดผล นอกจากนี้ Coffee.Co ต้องการความสะดวกในการใช้งานสำหรับสมาชิกในทีม Coffee.Co ที่มีอยู่เพื่อตั้งค่าการทำงานร่วมกันและดำเนินการกับข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานร่วมกัน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายด้านสื่อในอนาคตให้เป็นกลยุทธ์บน CTV.Co ที่จะขับเคลื่อนสมาชิกที่มีความภักดีมากขึ้น
ตัวเลือกทางเทคนิคสำหรับ POC
กำหนดผู้สร้างการทำงานร่วมกัน, รหัสบัญชี AWS, ตัวเรียกใช้คิวรี, ผู้ชำระเงิน และผู้รับผลลัพธ์
การทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms แต่ละรายการสร้างขึ้นโดยบัญชี AWS เดียวที่เชิญบัญชี AWS อื่นๆ ผู้สร้างการทำงานร่วมกันจะระบุว่าบัญชีใดที่ได้รับเชิญให้เข้าร่วมการทำงานร่วมกัน ใครสามารถดำเนินการสืบค้นได้ ใครชำระค่าคอมพิวเตอร์ ใครสามารถรับผลลัพธ์ได้ และตัวเลือกการบันทึกการสืบค้นและการตั้งค่าการคำนวณการเข้ารหัส ผู้สร้างยังสามารถลบสมาชิกออกจากการทำงานร่วมกันได้ ใน POC นี้ Coffee.Co ได้ริเริ่มความร่วมมือโดยเชิญ CTV.Co นอกจากนี้ Coffee.Co ดำเนินการค้นหาและรับผลลัพธ์ แต่ CTV.Co จ่ายค่าประมวลผล
การตั้งค่าการบันทึกแบบสอบถาม
หากเปิดใช้งานการบันทึกในการทำงานร่วมกัน AWS Clean Rooms จะอนุญาตให้สมาชิกการทำงานร่วมกันแต่ละคนได้รับบันทึกการสืบค้น ผู้ทำงานร่วมกันที่ดำเนินการค้นหา Coffee.Co จะได้รับบันทึกสำหรับตารางข้อมูลทั้งหมด ในขณะที่ผู้ทำงานร่วมกันรายอื่น CTV.Co จะเห็นบันทึกเฉพาะเมื่อมีการอ้างอิงตารางข้อมูลของตนในการสืบค้น
ตัดสินใจเลือกภูมิภาค AWS
พื้นฐาน บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) และ AWS กาว ทรัพยากรสำหรับตารางข้อมูลที่ใช้ในการทำงานร่วมกันจะต้องอยู่ในภูมิภาค AWS เดียวกันกับการทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms ตัวอย่างเช่น Coffee.Co และ CTV.Co ตกลงในภูมิภาคสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (โอไฮโอ) สำหรับการทำงานร่วมกัน
เข้าร่วมคีย์
หากต้องการรวมชุดข้อมูลในการสืบค้น AWS Clean Rooms แต่ละด้านของการรวมจะต้องแชร์คีย์ร่วมกัน การเปรียบเทียบคีย์เข้าร่วมกับ เท่ากับ ตัวดำเนินการ (=) ต้องประเมินเป็น True AND หรือ OR ตัวดำเนินการเชิงตรรกะสามารถใช้ในการรวมภายในสำหรับการจับคู่คอลัมน์การรวมหลายคอลัมน์ คีย์ต่างๆ เช่น ที่อยู่อีเมล หมายเลขโทรศัพท์ หรือ UID2 มักจะได้รับการพิจารณา ตัวระบุบุคคลที่สามจาก LiveRamp, เอ็กซ์พีเรียน or Neustar สามารถใช้ในการเข้าร่วมผ่านขั้นตอนการทำงานเฉพาะของ AWS Clean Rooms กับคู่ค้าแต่ละราย
หากมีการใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเป็นคีย์รวม ขอแนะนำให้ใช้เทคนิคการสร้างความสับสนเพื่อลดความเสี่ยงในการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหากมีการจัดการข้อมูลในทางที่ผิด ทั้งสองฝ่ายต้องใช้เทคนิคที่สร้างค่าคีย์การรวมที่สับสนเหมือนกัน เช่น การแฮช คอมพิวเตอร์เข้ารหัสสำหรับห้องสะอาด สามารถใช้สำหรับข้อเสนอนี้ได้
ใน POC นี้ Coffee.Co และ CTV.Co เข้าร่วมกับอีเมลที่แฮชหรือมือถือที่แฮช ผู้ทำงานร่วมกันทั้งสองคนใช้แฮช SHA256 ในอีเมลและหมายเลขโทรศัพท์ที่เป็นข้อความธรรมดาเมื่อเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการทำงานร่วมกัน
สคีมาข้อมูล
ผู้ทำงานร่วมกันจะต้องกำหนดสคีมาข้อมูลที่แน่นอนเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ที่ตกลงกันไว้ ใน POC นี้ Coffee.Co กำลังดำเนินการวิเคราะห์คอนเวอร์ชันเพื่อวัดการเปิดเผยสื่อบน CTV.Co ซึ่งนำไปสู่การสมัครใช้โปรแกรมสะสมคะแนนของ Coffee.Co สคีมาของ Coffee.Co ประกอบด้วยอีเมลที่แฮช มือถือที่แฮช วันที่ลงทะเบียนสมาชิก ประเภทสมาชิกสมาชิก และวันเกิดของสมาชิก สคีมาของ CTV.Co ประกอบด้วยอีเมลที่แฮช อุปกรณ์เคลื่อนที่ที่แฮช การแสดงผล การคลิก การประทับเวลา ตำแหน่งโฆษณา และประเภทตำแหน่งโฆษณา
กฎการวิเคราะห์นำไปใช้กับแต่ละตารางที่กำหนดค่าซึ่งเชื่อมโยงกับการทำงานร่วมกัน
ห้องสะอาดของ AWS ตารางที่กำหนดค่าไว้ เป็นการอ้างอิงถึงตารางที่มีอยู่ใน AWS Glue Data Catalog ที่ใช้ในการทำงานร่วมกัน ประกอบด้วย กฎการวิเคราะห์ ที่กำหนดวิธีการสืบค้นข้อมูลใน AWS Clean Rooms ตารางที่กำหนดค่าสามารถเชื่อมโยงกับการทำงานร่วมกันตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป
AWS Clean Rooms มีกฎการวิเคราะห์สามประเภท: การรวม รายการ และกำหนดเอง
- การรวมตัว ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้การสืบค้นที่สร้างสถิติรวมภายในรั้วความเป็นส่วนตัวที่กำหนดโดยเจ้าของข้อมูลแต่ละราย ตัวอย่างเช่น จุดตัดกันของชุดข้อมูลสองชุดมีขนาดใหญ่เพียงใด
- รายการ ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้แบบสอบถามที่แยกรายการระดับแถวของจุดตัดของชุดข้อมูลหลายชุด ตัวอย่างเช่น ระเบียนที่ทับซ้อนกันบนชุดข้อมูลสองชุด
- ประเพณี ช่วยให้คุณสร้างการสืบค้นแบบกำหนดเองและเทมเพลตที่นำมาใช้ซ้ำได้โดยใช้ SQL มาตรฐานอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ ตลอดจนตรวจทานและอนุมัติการสืบค้นก่อนที่ผู้ทำงานร่วมกันของคุณจะเรียกใช้ ตัวอย่างเช่น การสร้างคำค้นหาที่เพิ่มขึ้นซึ่งเป็นคำค้นหาเดียวที่ได้รับอนุญาตให้ทำงานบนตารางข้อมูลของคุณ คุณยังสามารถใช้ ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันของ AWS Clean Rooms โดยการเลือกกฎการวิเคราะห์ที่กำหนดเอง จากนั้นกำหนดค่าพารามิเตอร์ความเป็นส่วนตัวส่วนต่างของคุณ
ใน POC นี้ CTV.Co ใช้กฎการวิเคราะห์ที่กำหนดเองและเขียนคำค้นหา Conversion Coffee.Co เพิ่มกฎการวิเคราะห์ที่กำหนดเองนี้ลงในตารางข้อมูล โดยกำหนดค่าตารางสำหรับการเชื่อมโยงในการทำงานร่วมกัน Coffee.Co กำลังเรียกใช้การสืบค้น และสามารถเรียกใช้การสืบค้นที่ CTV.Co เขียนในชุดข้อมูลรวมในการทำงานร่วมกันนี้เท่านั้น
แบบสอบถามที่วางแผนไว้
ผู้ทำงานร่วมกันควรกำหนดการสืบค้นที่จะเรียกใช้โดยผู้ทำงานร่วมกันซึ่งกำหนดให้เรียกใช้การสืบค้น ใน POC นี้ Coffe.Co ดำเนินการค้นหากฎการวิเคราะห์ที่กำหนดเอง CTV.Co สร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจว่าใครลงทะเบียนโปรแกรมสะสมคะแนนหลังจากเห็นโฆษณาบน CTV.Co Coffee.Co สามารถระบุพารามิเตอร์กรอบเวลาที่ต้องการเพื่อวิเคราะห์เมื่อการสมัครสมาชิกเกิดขึ้นภายในช่วงวันที่ที่ระบุ เนื่องจากพารามิเตอร์นั้นเปิดใช้งานในการสืบค้นกฎการวิเคราะห์ที่กำหนดเอง
ขั้นตอนการทำงานและไทม์ไลน์
เพื่อกำหนดขั้นตอนการทำงานและไทม์ไลน์สำหรับการตั้งค่า POC ผู้ทำงานร่วมกันควรกำหนดวันที่สำหรับกิจกรรมต่อไปนี้
- Coffee.Co และ CTV.Co สอดคล้องตามบริบททางธุรกิจ เกณฑ์ความสำเร็จ รายละเอียดทางเทคนิค และจัดเตรียมตารางข้อมูล
- ตัวอย่างกำหนดเวลา: 10 มกราคม
- [ไม่จำเป็น] ผู้ทำงานร่วมกันทำงานเพื่อสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่เป็นตัวแทนสำหรับการทดสอบที่ไม่ใช่การผลิตก่อนการทดสอบข้อมูลการผลิต
- ตัวอย่างกำหนดเวลา: 15 มกราคม
- [ไม่จำเป็น] ผู้ทำงานร่วมกันแต่ละคนใช้ชุดข้อมูลสังเคราะห์เพื่อสร้างการทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms ระหว่างบัญชี AWS ที่ไม่ใช่ที่ใช้งานจริงสองบัญชีที่ตนเป็นเจ้าของ และสรุปกฎการวิเคราะห์และการสืบค้นที่พวกเขาต้องการเรียกใช้ในการใช้งานจริง
- ตัวอย่างกำหนดเวลา: 30 มกราคม
- [ไม่จำเป็น] Coffee.Co และ CTV.Co สร้างการทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms ระหว่างบัญชีที่ไม่ใช่การใช้งานจริง และทดสอบกฎการวิเคราะห์และการสืบค้นด้วยชุดข้อมูลสังเคราะห์
- ตัวอย่างกำหนดเวลา: 15 กุมภาพันธ์
- Coffee.Co และ CTV.Co สร้างการทำงานร่วมกันของ AWS Clean Rooms และเรียกใช้การสืบค้น POC กับข้อมูลการผลิต
- ตัวอย่างกำหนดเวลา: 28 กุมภาพันธ์
- ประเมินผลลัพธ์ POC ตามเกณฑ์ความสำเร็จเพื่อกำหนดเวลาที่จะย้ายไปใช้งานจริง
- ตัวอย่างกำหนดเวลา 15 มีนาคม
สรุป
หลังจากที่คุณได้กำหนดบริบททางธุรกิจและเกณฑ์ความสำเร็จสำหรับ POC สอดคล้องกับรายละเอียดทางเทคนิค และสรุปขั้นตอนการทำงานและเวลาแล้ว เป้าหมายของ POC คือการดำเนินการทำงานร่วมกันให้ประสบความสำเร็จโดยใช้ AWS Clean Rooms เพื่อตรวจสอบการย้ายไปสู่การใช้งานจริง หลังจากที่คุณตรวจสอบแล้วว่าการทำงานร่วมกันพร้อมที่จะย้ายไปสู่การใช้งานจริงแล้ว AWS สามารถช่วยคุณระบุและใช้กลไกอัตโนมัติเพื่อรัน AWS Clean Rooms โดยทางโปรแกรมสำหรับกรณีการใช้งานจริงของคุณ ดูวิดีโอนี้ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานร่วมกันที่ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและติดต่อ ตัวแทน AWS เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AWS Clean Rooms
เกี่ยวกับ AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms ช่วยให้บริษัทและคู่ค้าวิเคราะห์และทำงานร่วมกันบนชุดข้อมูลรวมได้ง่ายและปลอดภัยยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องแชร์หรือคัดลอกข้อมูลพื้นฐานของกันและกัน ด้วย AWS Clean Rooms ลูกค้าสามารถสร้างห้องปลอดข้อมูลที่ปลอดภัยได้ภายในไม่กี่นาที และทำงานร่วมกับบริษัทอื่นๆ บน AWS เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ซ้ำใครเกี่ยวกับแคมเปญโฆษณา การตัดสินใจลงทุน และการวิจัยและพัฒนา
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
เกี่ยวกับผู้แต่ง
ไชลา มาเธียส เป็นหัวหน้าฝ่ายพัฒนาธุรกิจสำหรับ AWS Clean Rooms ที่ Amazon Web Services
อัลลิสัน มิโลน เป็นนักการตลาดผลิตภัณฑ์สำหรับอุตสาหกรรมการโฆษณาและการตลาดที่ Amazon Web Services
ไรอัน มาเลคกี้ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ Amazon Web Services เขามุ่งเน้นที่การช่วยให้ลูกค้าได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ AWS Clean Rooms
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-clean-rooms-proof-of-concept-scoping-part-1-media-measurement/
- :มี
- :เป็น
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 100
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- การยอมรับ
- ลงชื่อเข้าใช้
- บัญชี
- บรรลุ
- การกระทำ
- กิจกรรม
- Ad
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- เพิ่ม
- การโฆษณา
- หลังจาก
- กับ
- สรุป
- การรวมตัว
- ตกลง
- จัดแนว
- ชิด
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- ด้วย
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- Amazon.com
- an
- วิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ใด
- ประยุกต์
- อนุมัติ
- เป็น
- AS
- ที่เกี่ยวข้อง
- สมาคม
- สมมติ
- At
- ประพันธ์
- การเขียน
- ผู้เขียน
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- ลูกค้า AWS
- AWS กาว
- คอนโซลการจัดการ AWS
- BE
- เพราะ
- รับ
- กำลัง
- ระหว่าง
- บล็อก
- ทั้งสอง
- ทั้งสองฝ่าย
- ยี่ห้อ
- สร้าง
- ธุรกิจ
- การพัฒนาธุรกิจ
- แต่
- by
- รณรงค์
- แคมเปญ
- CAN
- กรณี
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- ทางเลือก
- เลือก
- ปลาเดยส์
- CO
- กาแฟ
- ร่วมมือ
- การทำงานร่วมกัน
- ความร่วมมือ
- ทำงานร่วมกัน
- โดยรวม
- คอลัมน์
- COM
- ร่วมกัน
- บริษัท
- บริษัท
- การเปรียบเทียบ
- ส่วนประกอบ
- คำนวณ
- การคำนวณ
- แนวคิด
- แนวความคิด
- ดำเนินการ
- การกำหนดค่า
- การกำหนดค่า
- งานที่เชื่อมต่อ
- ถือว่า
- ปลอบใจ
- ผู้บริโภค
- ติดต่อเรา
- มี
- สิ่งแวดล้อม
- การแปลง
- การทำสำเนา
- ราคา
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- ผู้สร้าง
- เกณฑ์
- การเข้ารหัสลับ
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วันที่
- วันที่
- เส้นตาย
- ตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- กำหนด
- กำหนด
- การกำหนด
- ที่ต้องการ
- รายละเอียด
- กำหนด
- แน่นอน
- แน่นอน
- พัฒนาการ
- ขับรถ
- ขับเคลื่อน
- แต่ละ
- อย่างง่ายดาย
- ตะวันออก
- ประสิทธิผล
- ประสิทธิภาพ
- อีเมล
- เปิดการใช้งาน
- ประเทือง
- ทำให้มั่นใจ
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ประมาณการ
- อีเธอร์ (ETH)
- ประเมินค่า
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ที่เปิดเผย
- การเปิดรับ
- ภายนอก
- สารสกัด
- กุมภาพันธ์
- กุมภาพันธ์
- ชื่อจริง
- กระแส
- มุ่งเน้น
- โดยมุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ราคาเริ่มต้นที่
- อนาคต
- ได้รับ
- โดยทั่วไป
- สร้าง
- ได้รับ
- เป้าหมาย
- กัญชา
- แฮช
- hashing
- he
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- แบบองค์รวม
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- HTTPS
- ตัวบ่งชี้
- แยกแยะ
- รหัส
- if
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- สำคัญ
- in
- รวมถึง
- ขึ้น
- ที่เพิ่มขึ้น
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ประทับจิต
- ภายใน
- ข้อมูลเชิงลึก
- การตัด
- การลงทุน
- เชิญ
- ดึงดูดใจ
- IT
- มกราคม
- ร่วม
- การร่วม
- เก็บ
- คีย์
- กุญแจ
- ใหญ่
- นำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- นำ
- ชั้น
- รายการ
- การเข้าสู่ระบบ
- ตรรกะ
- ความจงรักภักดี
- โปรแกรมความภักดี
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- เก็บรักษา
- ทำ
- การจัดการ
- มีนาคม
- การตลาด
- อุตสาหกรรมการตลาด
- การจับคู่
- การจับคู่
- วัด
- การวัด
- กลไก
- ภาพบรรยากาศ
- สมาชิก
- สมาชิก
- การเป็นสมาชิก
- ตัวชี้วัด
- ใจ
- นาที
- บรรเทา
- โทรศัพท์มือถือ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ย้าย
- การย้าย
- หลายฝ่าย
- หลาย
- ต้อง
- จำนวน
- of
- เสนอ
- มักจะ
- โอไฮโอ
- on
- ONE
- เพียง
- ผู้ประกอบการ
- ผู้ประกอบการ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- อื่นๆ
- เค้าโครง
- ที่ระบุไว้
- เป็นเจ้าของ
- เจ้าของ
- ต้องจ่าย
- เอกสาร
- พารามิเตอร์
- พารามิเตอร์
- ส่วนหนึ่ง
- คู่กรณี
- หุ้นส่วน
- พาร์ทเนอร์
- พรรค
- ประเทศ
- ดำเนินการ
- โทรศัพท์
- สถานที่
- การวาง
- ข้อความธรรมดา
- แผนการ
- การวางแผน
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- PoC
- โพสต์
- เตรียมการ
- การเตรียมความพร้อม
- ก่อน
- ลำดับความสำคัญ
- ความเป็นส่วนตัว
- ปัญหา
- ผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- โครงการ
- พิสูจน์
- พิสูจน์แนวคิด
- เสนอ
- ผู้จัดหา
- วัตถุประสงค์
- คำสั่ง
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- จัดอันดับ
- คะแนน
- ถึง
- พร้อม
- รับ
- ที่ได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- แนะนำ
- แนะนำ
- บันทึก
- การอ้างอิง
- ภูมิภาค
- เอาออก
- ตัวแทน
- การวิจัย
- วิจัยและพัฒนา
- แหล่งข้อมูล
- ร้านอาหาร
- ผล
- ผลสอบ
- นำมาใช้ใหม่
- ทบทวน
- ความเสี่ยง
- ห้อง
- ห้องพัก
- แถว
- กฎ
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- ทางวิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- ขาย
- เดียวกัน
- การกำหนดขอบเขต
- ปลอดภัย
- อย่างปลอดภัย
- ที่กำลังมองหา
- เห็น
- การเลือก
- ระดับอาวุโส
- มีความละเอียดอ่อน
- ชุด
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- การตั้งค่า
- การตั้งค่า
- SHA256
- Share
- ใช้งานร่วมกัน
- น่า
- ด้าน
- ลงชื่อ
- ลงนาม
- ง่าย
- เดียว
- So
- โซลูชัน
- โดยเฉพาะ
- ใช้จ่าย
- SQL
- มาตรฐาน
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- โครงสร้าง
- ความสำเร็จ
- ที่ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- เพียงพอ
- สนับสนุน
- รองรับ
- การสำรวจ
- สังเคราะห์
- ข้อมูลสังเคราะห์
- ตาราง
- กลยุทธ์
- ทีม
- สมาชิกในทีม
- วิชาการ
- เทคนิค
- แม่แบบ
- การทดสอบ
- การทดสอบ
- การทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- พวกเขา
- ที่สาม
- นี้
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ไทม์ไลน์
- การประทับเวลา
- ระยะเวลา
- ไปยัง
- ในวันนี้
- เอา
- ด้านบน
- จริง
- tv
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- พื้นฐาน
- เข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- เมื่อ
- us
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ใช้
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- รายละเอียด
- เดิน
- ต้องการ
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- วิธี
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- จะ
- หน้าต่าง
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- จะ
- เธอ
- ของคุณ
- YouTube
- ลมทะเล