Las empresas de diversos sectores, como la publicidad y el marketing, el comercio minorista, los bienes de consumo envasados (CPG), los viajes y la hostelería, los medios de comunicación y el entretenimiento, y los servicios financieros, buscan cada vez más complementar sus datos con datos de socios comerciales, para construir una visión completa de su negocio.

Tomemos como ejemplo un caso de uso en marketing. Las marcas, los publishers y sus socios necesitan colaborar utilizando conjuntos de datos almacenados en muchos canales y aplicaciones para mejorar la relevancia de sus campañas e interactuar mejor con los consumidores. Al mismo tiempo, también quieren proteger la información confidencial de los consumidores y eliminar el intercambio de datos sin procesar. Las Data Clean Rooms pueden ayudar a resolver este reto al permitir que varias empresas analicen sus datos colectivos en un entorno privado.

Sin embargo, es difícil construir Data Clean Rooms. Requiere complejos controles de privacidad, herramientas especializadas para proteger los datos de cada colaborador y meses de tiempo de desarrollo para personalizar las herramientas de análisis. El esfuerzo y la complejidad aumentan cuando se añade un nuevo colaborador o se necesita un tipo de análisis diferente, ya que las empresas tienen que dedicar aún más tiempo de desarrollo. Por último, las empresas prefieren limitar el movimiento de datos en la medida de lo posible, lo que suele conducir a una menor colaboración y a la pérdida de oportunidades para generar nuevos conocimientos empresariales.

Presentación de AWS Clean Rooms

Se ha anunciado la disponibilidad general de AWS Clean Rooms, que anunciaron por primera vez en AWS re:Invent 2022 y cuya versión preliminar publicaron en enero de 2023. AWS Clean Rooms es un servicio de análisis de AWS Applications que ayuda a las empresas y a sus socios a analizar y colaborar de manera más sencilla y segura en sus conjuntos de datos colectivos sin compartir ni copiar los datos de los demás. AWS Clean Rooms permite a los clientes generar perspectivas únicas sobre campañas publicitarias, decisiones de inversión, investigación clínica y mucho más, al tiempo que les ayuda a proteger los datos.

Ahora, con AWS Clean Rooms, las empresas pueden crear fácilmente una Data Clean Room segura en la nube de AWS en cuestión de minutos y colaborar con sus socios. Pueden utilizar un amplio conjunto de controles integrados de mejora de la privacidad para Data Clean Rooms. Estos controles permiten a las empresas personalizar las restricciones de las consultas ejecutadas por cada participante de la sala blanca, incluidos los controles de consultas, las restricciones de salida de consultas y el registro de consultas. AWS Clean Rooms también incluye herramientas informáticas criptográficas avanzadas que mantienen los datos cifrados, incluso mientras se procesan las consultas, para ayudar a cumplir las estrictas políticas de manejo de datos.

Características principales de AWS Clean Rooms

Cree sus propias Data Clean Rooms. AWS Clean Rooms le ayuda a iniciar una colaboración en cuestión de minutos y, a continuación, seleccionar las demás empresas con las que desea colaborar. Puede colaborar con cualquiera de sus socios que acepte participar en su colaboración de salas blancas. Puede crear una colaboración siguiendo varios pasos.

Después de crear una colaboración en AWS Clean Rooms, puede seleccionar miembros adicionales de la colaboración que puedan contribuir. Actualmente, AWS Clean Rooms admite hasta cinco miembros de colaboración, incluido usted como creador de la colaboración.

El siguiente paso consiste en definir qué miembro de la colaboración puede realizar una consulta en colaboración con la configuración de habilidades de los miembros.

A continuación, los miembros de la colaboración recibirán notificaciones en sus cuentas, verán información detallada de una colaboración y decidirán si se unen a la colaboración seleccionando Crear membresía en su panel de AWS Clean Rooms.

Colaborar sin mover datos fuera de AWS

AWS Clean Rooms funciona analizando los datos de Amazon S3 in situ. Esto elimina la necesidad de que las empresas copien y carguen sus datos en destinos fuera de sus respectivos entornos de AWS de los miembros de la colaboración o utilizando servicios de terceros.

Cada miembro de la colaboración puede crear tablas configuradas, un recurso de AWS Clean Rooms que contiene referencias al catálogo de AWS Glue con datos subyacentes que definen cómo se pueden utilizar esos datos. La tabla configurada puede utilizarse en varias colaboraciones.

Protección de datos

AWS Clean Rooms le proporciona un amplio conjunto de controles de mejora de la privacidad para proteger los datos de sus clientes y socios. Cada miembro de la colaboración tiene la flexibilidad de determinar a qué columnas se puede acceder en una colaboración.

Además de los controles de privacidad a nivel de columna, como en el ejemplo anterior, AWS Clean Rooms también proporciona controles de consulta detallados denominados reglas de análisis. Con reglas de análisis integradas y flexibles, los clientes pueden adaptar las consultas a necesidades empresariales específicas. AWS Clean Rooms ofrece a los clientes dos tipos de reglas de análisis:

Las reglas de análisis de agregación permiten realizar consultas que agregan análisis sin revelar información a nivel de usuario mediante las funciones COUNT, SUM y AVG en dimensiones opcionales.

Las reglas de análisis de listas permiten realizar consultas que muestran análisis de atributos a nivel de usuario del solapamiento entre la tabla del cliente y las tablas del miembro que puede realizar la consulta.

Ambos tipos de reglas de análisis permiten a los propietarios de los datos exigir una unión entre sus conjuntos de datos y los conjuntos de datos del colaborador que ejecuta la consulta. Esto limita los resultados a la intersección de los conjuntos de datos de los colaboradores.

Una vez definidas las reglas de análisis, el miembro que puede consultar y recibir resultados puede empezar a escribir consultas de acuerdo con las restricciones definidas por cada miembro colaborador participante. A continuación se muestra un ejemplo de consulta en la colaboración.

Las reglas de análisis permiten a los miembros de la colaboración restringir los tipos de consultas que se pueden realizar con sus conjuntos de datos y la salida utilizable de los resultados de las consultas. La siguiente captura de pantalla es un ejemplo de consulta que no tendrá éxito porque no cumple la regla de análisis, ya que la columna hashed_email no puede utilizarse en consultas SELECT.

Acceso programático completo

También se puede obtener acceso a cualquier funcionalidad ofrecida por AWS Clean Rooms a través de la API utilizando AWS SDKs o AWS CLI. Esto le facilita la integración de AWS Clean Rooms en sus productos o flujos de trabajo. Este acceso programático también le brinda la oportunidad de hospedar Data Clean Rooms para sus clientes con su propia marca.

Registro de consultas

Esta característica permite a los miembros de la colaboración revisar y auditar las consultas que utilizan sus conjuntos de datos para asegurarse de que los datos se utilizan según lo previsto. Con el registro de consultas, los miembros de la colaboración que tienen el control de las consultas y otros miembros cuyos datos forman parte de la consulta, pueden recibir registros si activan el registro de consultas.

Si esta característica está habilitada, los registros de consultas se escriben en Amazon CloudWatch Logs en la cuenta de cada miembro de la colaboración. Puede acceder al resumen de las consultas de registro de los últimos 7 días desde el panel de colaboración.

Computación criptográfica

Con esta función, tiene la opción de realizar el cifrado del lado del cliente para datos confidenciales con computación criptográfica. Puede cifrar su conjunto de datos para añadir una capa de protección, y los datos utilizarán un protocolo de computación criptográfica llamado intersección de conjuntos privados para mantener los datos cifrados incluso mientras se ejecuta la consulta.

Para utilizar la función de cálculo criptográfico, debe descargar y utilizar el cliente de cifrado Cryptographic Computing for Clean Rooms (C3R) para cifrar y descifrar sus datos. C3R mantiene sus datos protegidos criptográficamente mientras se utilizan en AWS Clean Rooms. C3R admite un subconjunto de consultas SQL, incluidas JOIN, SELECT, GROUP BY, COUNT y otras declaraciones admitidas en datos protegidos criptográficamente.

La siguiente imagen muestra cómo puede habilitar la computación criptográfica al crear una colaboración:

Opiniones de los clientes

Durante el periodo de vista previa, se han recibido muchos comentarios de clientes acerca de AWS Clean Rooms. Esto es lo que dicen:

Comscore es una compañía de medición y análisis que aporta confianza y transparencia a los medios. Brian Pugh, director de información de Comscore, afirma: "A medida que los anunciantes y los profesionales del marketing se adaptan para ofrecer campañas relevantes aprovechando sus conjuntos de datos combinados y protegiendo al mismo tiempo los datos de los consumidores, el paquete Media Metrix de Comscore, impulsado por los servicios Unified Digital Measurement 2.0 y Campaign Ratings, seguirá respaldando las necesidades críticas de medición y planificación con servicios como AWS Clean Rooms. AWS Clean Rooms permitirá nuevos métodos de colaboración entre propietarios de medios, marcas o clientes de agencias a través de controles de acceso a datos personalizados gestionados y establecidos por cada propietario de datos sin necesidad de compartir los datos subyacentes."

DISH Media es un proveedor líder de televisión que ofrece servicio IPTV over-the-top. "En DISH Media, capacitamos a las marcas y agencias para que realicen sus propios análisis de campañas anteriores para permitir flexibilidad, visibilidad y facilidad a la hora de optimizar futuras campañas para llegar a los 31 millones de consumidores de DISH Media. Con AWS Clean Rooms, creemos que los anunciantes se beneficiarán de la facilidad de uso de estos servicios con sus análisis, incluido el acceso a los datos y los controles de seguridad", afirma Kemal Bokhari, Jefe de Datos, Medición y Análisis de DISH Media.

Fox Corporation es uno de los principales productores y distribuidores de contenidos con publicidad a través de sus marcas de deportes, noticias y entretenimiento. Lindsay Silver, Vicepresidenta Sénior de Tecnología Comercial y de Datos de Fox Corporation, afirma: "Para nuestros clientes publicitarios puede ser un reto descubrir la mejor manera de aprovechar más fuentes de datos para optimizar su gasto en medios a través de su cartera combinada de marcas de entretenimiento, deportes y noticias, que llegan a 200 millones de espectadores mensuales. Estamos encantados de utilizar AWS Clean Rooms para permitir colaboraciones de datos de forma fácil y segura en la nube de AWS que ayudarán a nuestros clientes de publicidad a desbloquear nuevas perspectivas en todas las marcas y pantallas de Fox, al tiempo que protegen los datos de los consumidores."

Amazon Marketing Cloud (AMC) es una aplicación de Data Clean Rooms segura y a prueba de privacidad de Amazon Ads que apoya a miles de profesionales del marketing con análisis personalizados y análisis entre canales.

"Proporcionar a los profesionales del marketing un mayor control sobre sus propias señales al tiempo que pueden analizarlas junto con las señales de Amazon Ads es crucial en el panorama del marketing actual. Al migrar la infraestructura informática de AMC a AWS Clean Rooms, los profesionales del marketing pueden utilizar sus propias señales en AMC sin almacenar ni mantener datos fuera de su entorno de AWS. Esto simplifica la forma en que los profesionales del marketing pueden gestionar sus señales y permite a los equipos de AMC centrarse en la creación de nuevas capacidades para las marcas", afirma Paula Despins, Vicepresidenta de Ads Measurement en Amazon Ads.

Disponibilidad

AWS Clean Rooms está generalmente disponible en las siguientes regiones de AWS: Este de EE. UU. (Ohio), Este de EE. UU. (N. Virginia), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia Pacific (Seul), Asia Pacific (Singapur), Asia Pacific (Sídney), Asia Pacific (Tokio), Europa (Frankfurt), Europa (Irlanda), Europa (Londres) y Europa (Estocolmo).

Fuente: Amazon