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• AWS Clean RoomsがSpark SQLを使用して集計およびリスト分析ルールをサポート
• ユーザーとパートナーはデータの使用方法をより柔軟に管理可能
• 広告主やパブリッシャーは生データを共有せずにオーディエンスセグメントの作成や分析が可能
• 既存のコラボレーションをSparkアナリティクスエンジンに更新可能
• 特定のAWSリージョンで一般に利用可能

AWS Clean RoomsがSpark SQLを使用して、集計およびリスト分析ルールを含む追加のプライバシー強化コントロールを提供するようになりました。これにより、ユーザーとパートナーは、データの使用方法をより柔軟に管理できるようになります。

本日の発表により、AWS Clean Roomsは、Sparkアナリティクスエンジンを使用して集計およびリスト分析ルールをサポートする追加のプライバシー強化コントロールを提供します。
AWS Clean Rooms Spark SQLを使用することで、ユーザーとパートナーは、集計、リスト、およびカスタム分析ルールを用いてデータの使用方法を管理し、パフォーマンス、スケール、およびコスト要件に基づいて設定可能なリソースでSQLクエリを実行できるようになりました。
例えば、広告主は生データを共有せずに、広告主とパブリッシャーのデータセットから対象オーディエンスセグメントを作成するためにリスト分析ルールを使用できます。
同様に、パブリッシャーとそのパートナーは、集計ルールを使用してメディアプランニングやキャンペーン測定分析を実行し、すべての協力者の基礎データを保護しながら共同統計結果をコンパイルできます。
さらに、既存のAWS Clean Roomsのコラボレーションを更新して、新しいコラボレーションを作成せずにSparkアナリティクスエンジンを使用できるようになり、AWS Clean Rooms Spark SQLの利用開始がより簡単になりました。
AWS Clean Rooms Spark SQLは、特定のAWSリージョンで一般に利用可能です。
AWS Clean Roomsは、企業とそのパートナーが互いの基礎データを明らかにしたりコピーしたりすることなく、集合的なデータセットの分析とコラボレーションをより簡単に行えるようサポートします。
詳細については、AWS Clean Roomsをご覧ください。

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• AWS Clean Rooms Spark SQL

• AWS Clean Rooms Spark SQL：これはAWS Clean Roomsの機能の一つで、Apache Sparkベースのアナリティクスエンジンを使用してSQLクエリを実行します。この機能により、ユーザーは大規模なデータセットに対して高性能な分析を行うことができ、さらにプライバシーを保護するための集計やリスト分析などのルールを適用することができます。これにより、データのセキュリティを維持しながら、より複雑で詳細な分析が可能になります。
• AWS Clean Rooms：このサービスは、企業とそのパートナーが互いの基礎データを公開せずに、共同でデータ分析を行うことを可能にします。プライバシーを保護しながら、複数の組織間でデータを安全に共有し、分析することができます。例えば、広告主とパブリッシャーが顧客データを直接共有せずに、広告キャンペーンの効果を分析するために使用できます。

• https://aws.amazon.com/what-is/apache-spark/
• https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/clean-rooms.html#clean-rooms_region
• https://aws.amazon.com/clean-rooms/