公司越来越多地寻求将其数据与外部业务合作伙伴的数据进行补充的方法,以在消费者层面上构建、维护和丰富其业务的整体视图。 AWS 洁净室 帮助公司更轻松、更安全地分析集体数据集并进行协作,而无需共享或复制彼此的基础数据。 借助 AWS Clean Rooms,您可以在几分钟内创建一个安全的数据洁净室,并与任何其他公司在以下方面进行协作: 亚马逊网络服务(AWS) 产生独特的见解。
快速开始使用 AWS Clean Rooms 的一种方法是在您和优先合作伙伴之间进行概念验证 (POC)。 AWS Clean Rooms 支持多个行业和用例,本博客是有关可使用 AWS Clean Rooms 进行的概念验证类型的系列文章中的第一篇。
在这篇文章中,我们概述了计划一个 POC 来衡量付费广告活动中的媒体效果。 合作者是媒体所有者(“CTV.Co”,一家联网电视提供商)和品牌广告商(“Coffee.Co”,一家快餐服务公司),他们正在分析他们的集体数据,以了解结果对销售的影响广告活动的一部分。 我们选择从媒体测量开始本系列,因为在 AWS Clean Rooms 团队最近进行的一项调查中,“结果和测量”是客户数据协作用例中排名最高的用例。
重要的是要记住
- AWS Clean Rooms 现已全面推出,因此任何 AWS 客户都可以登录 AWS 管理控制台并立即开始使用该服务,无需额外的文书工作。
- 借助 AWS Clean Rooms,您可以执行两种类型的分析:SQL 查询和机器学习。 出于本博客的目的,我们将仅关注 SQL 查询。 您可以在 AWS Clean Rooms 上了解有关这两种类型的分析及其成本结构的更多信息 特征 和 定价 网页。 AWS Clean Rooms 团队可以帮助您估算 POC 的成本,可以通过以下方式联系: aws-clean-rooms-bd@amazon.com.
- 虽然 AWS Clean Rooms 支持多方协作,但我们在本博文中假设 AWS Clean Rooms POC 协作中有两名成员。
概述
设置 POC 有助于定义与合作伙伴一起使用 AWS Clean Rooms 的特定用例的现有问题。 确定要与谁合作后,我们建议您通过三个步骤来设置 POC:
- 定义业务背景和成功标准 – 确定哪个合作伙伴、应测试哪个用例以及 AWS Clean Rooms 协作的成功标准是什么。
- 调整本次测试的技术选择 – 做出技术决策,决定谁设置洁净室、谁分析数据、使用哪些数据集、连接密钥以及正在运行什么分析。
- 概述工作流程和时间安排 – 创建工作后计划,决定综合数据测试,并协调生产数据测试。
在这篇文章中,我们将通过一个示例介绍快餐店 (QSR) 咖啡公司 (Coffee.Co) 如何与联网电视提供商 (CTV.Co) 建立 POC 以确定广告活动是否成功。
POC 的业务背景和成功标准
定义要测试的用例
设置 POC 的第一步是定义与您的合作伙伴在 AWS Clean Rooms 中测试的用例。 例如,Coffee.Co 希望运行测量分析来确定导致注册 Coffee.Co 忠诚度计划的 CTV.Co 媒体曝光度。 AWS Clean Rooms 允许 Coffee.Co 和 CTV.Co 协作并分析其集体数据集,而无需复制彼此的基础数据。
成功标准
确定成功指标和验收标准以将 POC 提前投入生产非常重要。 例如,Coffee.Co 的目标是在其数据集与 CTV.Co 的数据集之间实现足够的匹配率,以确保测量分析的有效性。 此外,Coffee.Co 希望现有的 Coffee.Co 团队成员能够轻松使用,以建立协作并根据协作产生的见解采取行动,以优化未来的媒体支出以及 CTV.Co 上的策略,从而吸引更多忠诚会员。
POC 的技术选择
确定协作创建者、AWS 账户 ID、查询运行者、付款者和结果接收者
每个 AWS Clean Rooms 协作都是由单个 AWS 账户邀请其他 AWS 账户创建的。 协作创建者指定邀请哪些帐户参与协作、谁可以运行查询、谁支付计算费用、谁可以接收结果以及可选的查询日志记录和加密计算设置。 创建者还可以从协作中删除成员。 在本次POC中,Coffee.Co通过邀请CTV.Co发起合作。 此外,Coffee.Co 运行查询并接收结果,但 CTV.Co 支付计算费用。
查询日志记录设置
如果在协作中启用了日志记录,AWS Clean Rooms 允许每个协作成员接收查询日志。 运行查询的协作者 Coffee.Co 获取所有数据表的日志,而另一个协作者 CTV.Co 仅在查询中引用其数据表时才能看到日志。
决定AWS区域
底层 亚马逊简单存储服务(Amazon S3) 和 AWS胶水 协作中使用的数据表的资源必须与 AWS Clean Rooms 协作位于同一 AWS 区域。 例如,Coffee.Co 和 CTV.Co 就美国东部(俄亥俄)地区的合作达成一致。
加入键
要在 AWS Clean Rooms 查询中联接数据集,联接的每一方都必须共享一个公用密钥。 键连接与 等于 运算符 (=) 的计算结果必须为 True。 AND 或 OR 逻辑运算符可以在内连接中使用,以匹配多个连接列。 通常会考虑电子邮件地址、电话号码或 UID2 等键。 第三方标识符来自 LiveRamp, 益百利 or NeuStar公司 可用于通过 AWS Clean Rooms 加入每个合作伙伴的特定工作流程。
如果敏感数据被用作连接键,建议使用混淆技术来降低数据处理不当时暴露敏感数据的风险。 双方必须使用一种技术来生成相同的模糊连接键值,例如散列。 洁净室的密码计算 可以用于此建议。
在此 POC 中,Coffee.Co 和 CTV.Co 将通过哈希电子邮件或哈希移动设备加入。 在为协作准备数据集时,两位协作者都在其纯文本电子邮件和电话号码上使用 SHA256 哈希。
数据模式
确切的数据模式必须由协作者确定,以支持商定的分析。 在此 POC 中,Coffee.Co 正在运行转化分析,以衡量导致注册 Coffee.Co 忠诚度计划的 CTV.Co 媒体曝光度。 Coffee.Co 的架构包括哈希电子邮件、哈希移动、忠诚度注册日期、忠诚度会员类型和会员生日。 CTV.Co 的架构包括哈希电子邮件、哈希移动、展示次数、点击次数、时间戳、广告投放和广告投放类型。
应用于与协作关联的每个已配置表的分析规则
AWS 洁净室 配置表 是对协作中使用的 AWS Glue 数据目录中的现有表的引用。 它包含一个 分析规则 它决定如何在 AWS Clean Rooms 中查询数据。 配置的表可以与一个或多个协作相关联。
AWS Clean Rooms 提供三种类型的分析规则:聚合、列表和自定义。
- 聚合 允许您运行查询,在每个数据所有者设置的隐私护栏内生成聚合统计数据。 例如,两个数据集的交集有多大。
- 清单 允许您运行提取多个数据集交集的行级别列表的查询。 例如,两个数据集上的重叠记录。
- 定制版 允许您使用大多数行业标准 SQL 创建自定义查询和可重用模板,以及在协作者运行查询之前审核和批准查询。 例如,编写增量提升查询,这是唯一允许在数据表上运行的查询。 您还可以使用 AWS Clean Rooms 差异隐私 通过选择自定义分析规则,然后配置差异隐私参数。
在此 POC 中,CTV.Co 使用自定义分析规则并编写转换查询。 Coffee.Co 将此自定义分析规则添加到其数据表中,配置该表以与协作关联。 Coffee.Co 正在运行查询,并且只能运行 CTV.Co 对本次协作中的集体数据集编写的查询。
计划查询
协作者应定义将由确定运行查询的协作者运行的查询。 在此 POC 中,Coffe.Co 运行 CTV.Co 编写的自定义分析规则查询,以了解谁在看到 CTV.Co 上的广告后注册了其忠诚度计划。 Coffee.Co 可以指定所需的时间窗口参数来分析特定日期范围内会员注册的时间,因为该参数已在自定义分析规则查询中启用。
工作流程和时间表
为了确定建立 POC 的工作流程和时间表,协作者应设置以下活动的日期。
- Coffee.Co 和 CTV.Co 在业务背景、成功标准、技术细节方面保持一致,并准备数据表。
- 截止日期示例:10 月 XNUMX 日。
- [可选的] 合作者致力于在生产数据测试之前生成用于非生产测试的代表性合成数据集。
- 截止日期示例:15 月 XNUMX 日
- [可选的] 每个协作者都使用合成数据集在其拥有的两个 AWS 非生产账户之间创建 AWS Clean Rooms 协作,并最终确定他们想要在生产中运行的分析规则和查询。
- 截止日期示例:30 月 XNUMX 日
- [可选的] Coffee.Co 和 CTV.Co 在非生产账户之间创建 AWS Clean Rooms 协作,并使用合成数据集测试分析规则和查询。
- 截止日期示例:15 月 XNUMX 日
- Coffee.Co 和 CTV.Co 创建生产 AWS Clean Rooms 协作并对生产数据运行 POC 查询。
- 截止日期示例:28 月 XNUMX 日
- 根据成功标准评估 POC 结果,以确定何时投入生产。
- 截止日期示例 15 月 XNUMX 日
结论
在定义 POC 的业务背景和成功标准、调整技术细节并概述工作流程和时间安排后,POC 的目标是使用 AWS Clean Rooms 进行成功的协作,以验证转向生产的情况。 在您验证协作已准备好转移到生产后,AWS 可以帮助您识别和实施自动化机制,以编程方式为您的生产用例运行 AWS Clean Rooms。 看这个视频 了解有关隐私增强协作的更多信息并联系 AWS 代表 了解有关 AWS Clean Rooms 的更多信息。
关于 AWS 洁净室
AWS Clean Rooms 可帮助公司及其合作伙伴更轻松、更安全地分析集体数据集并进行协作,而无需共享或复制彼此的基础数据。 借助 AWS Clean Rooms,客户可以在几分钟内创建一个安全的数据洁净室,并与 AWS 上的任何其他公司协作,生成有关广告活动、投资决策和研发的独特见解。
额外的资源
关于作者
莎伊拉·马蒂亚斯 是 Amazon Web Services 的 AWS Clean Rooms 业务开发主管。
艾莉森·米隆 是 Amazon Web Services 广告和营销行业的产品营销人员。
瑞恩·马莱基 是 Amazon Web Services 的高级解决方案架构师。 他专注于帮助客户从数据中获取洞察,尤其是通过 AWS Clean Rooms。
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