AWS Clean Rooms, temel verileri birbirinize ifşa etmeden yeni öngörüler elde etmek amacıyla, ortak veri kümelerinizin sizin tarafınızdan ve çözüm ortaklarınız tarafından analiz edilmesini ve bu veri kümelerine yönelik olarak iş birliği kurulmasını kolaylaştırır. Birkaç dakika içinde kendi temiz odalarınızı oluşturabilir ve birkaç adımda çözüm ortaklarınızla ortak veri kümelerini analiz etmeye başlayabilirsiniz. AWS Clean Rooms ile verilerinizi AWS'den çıkarmak veya başka bir platforma yüklemek zorunda kalmadan AWS'yi kullanan yüz binlerce şirketle kolayca iş birliği yapabilirsiniz.
AWS Yönetim Konsolu'ndan ne tür bir analiz gerçekleştirmek istediğinizi, iş birliği yapmak istediğiniz çözüm ortaklarını ve bir iş birliğine hangi veri kümeleriyle katkıda bulunmak istediğinizi seçebilirsiniz. AWS Clean Rooms ile SQL sorguları ve makine öğrenimi olmak üzere iki tür analiz gerçekleştirebilirsiniz.
SQL sorguları çalıştırdığınızda AWS Clean Rooms ilgili verileri kaynağından okur ve verilerinizin üzerinde sürekli denetim sahibi olmanıza yardımcı olmak için yerleşik ve esnek analiz kurallarını uygular. AWS Clean Rooms, her bir temiz oda katılımcısı tarafından çalıştırılabilecek sorgularla ilgili kısıtlamaları özelleştirmenize olanak tanıyan birçok gizlilik artırıcı SQL denetimi (sorgu denetimleri, sorgu çıktısı kısıtlamaları ve sorguları günlüğe kaydetme gibi) sunar. Özel bir analiz kuralı seçerek ve ardından ayrımsal gizlilik parametrelerinizi yapılandırarak AWS Clean Rooms Diferansiyel Mahremiyet analizini de kullanabilirsiniz. Ayrımsal Gizlilik, birkaç tıklamayla matematiksel olarak desteklenen sezgisel denetimlerle kullanıcılarınızın gizliliğini korumanıza yardımcı olur. Ayrıca, Clean Rooms için Kriptografik Bilgi İşlem (C3R), SQL analizleriniz sırasında hassas verileri şifrelenmiş olarak tutmanıza yardımcı olur.
AWS Clean Rooms ML, ham verileri birbirinizle paylaşmak zorunda kalmadan tahmine dayalı öngörüler oluşturmak için sizin tarafınızdan veya çözüm ortağınız tarafından gizliliği artırıcı makine öğreniminin (ML) uygulanmasına olanak tanır. AWS Clean Rooms ML benzeri modelleme ile verilerinizi kullanarak kendi özel modelinizi eğitebilir ve çözüm ortaklarınızı iş birliğine kayıtlarının küçük bir örneğini taşıyarak siz ve iş ortağınızın temel verileri koruma altındayken benzer kayıtlardan oluşan daha büyük bir küme oluşturmaya davet edebilirsiniz. Sağlık hizmetleri modellemesi önümüzdeki aylarda kullanıma sunulacak.
AWS Clean Rooms ML, e-ticaret ve video yayını gibi çok çeşitli veri kümelerinde oluşturulmuş ve test edilmiştir ve müşterilerin temsili endüstri temellerine kıyasla benzer modelleme doğruluğunu %36'ya kadar artırmalarına yardımcı olabilir. Yeni müşteriler arama gibi gerçek dünya uygulamalarında, bu doğruluk iyileştirmesi milyon dolarlık tasarruflar anlamına gelebilir.