Snowflake Data Clean Room Tutorials, Beispiele und Videos¶
Tutorials¶
Hier finden Sie Tutorials, um die Verwendung von Snowflake Data Clean Rooms auszuprobieren, wenn Sie gerade erst anfangen:
Grundlegendes UI-Tutorial, Einzelkonto: Zeigt eine einfache Überlappungsanalyse und Verbraucheraktivierung unter Verwendung eines einzigen Snowflake-Kontos. Das Testen mit einem einzelnen Konto unterstützt die meisten, aber nicht alle Clean Room-Features. Um die volle Funktionalität eines Clean Room zu testen, müssen Sie mehrere Snowflake-Konten verwenden.
Grundlegendes UI-Tutorial, zwei Konten: Zeigt eine einfache Überlappungsanalyse und Anbieteraktivierung mit zwei Snowflake-Konten.
Grundlegendes API-Tutorial, Einzelkonto: Veranschaulicht die Verwendung der API, um eine kundenspezifische Vorlage mit einem einzigen Snowflake-Konto zu erstellen und auszuführen.
Beispiel-Notizbücher und -Arbeitsblätter¶
Viele der Anwendungsfälle umfassen vollständige Ausführungsbeispiele von Snowflake Data Clean Rooms als herunterladbare Notizbücher oder Arbeitsmappen. Sie benötigen ein Snowflake-Konto mit der installierten Clean Room-API-Umgebung, um diese Beispiele auszuführen, und Sie müssen in der Lage sein, die SAMOOHA_APP_ROLE-Rolle zu verwenden.
Tipp
Um ein Notizbuch hochzuladen, folgen Sie der Anweisungen zum Hochladen eines Notizbuchs.
Arbeitsblatt hochladen:
Öffnen Sie das Fenster mit den Arbeitsbereichen: Wählen Sie im Navigationsmenü die Option Projects » Workspaces aus.
SQL-Arbeitsblatt hochladen: Wählen Sie im Arbeitsbereichsmenü die Option + Add new » Upload Files aus.
Liste der Beispieldateien¶
Interner Test-Clean Room: Jupyter-Notizbuch, das demonstriert, wie ein einziges Konto verwendet werden kann, um zu Testzwecken sowohl als Anbieter als auch als Verbraucher zu fungieren.
Verbraucheranalyse: Code zum Ausführen eines grundlegenden Verbraucheranalyse-Clean Room unter Verwendung getrennter Anbieter und Verbraucherkonten.
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Von Anbieter durchgeführte Analyse: Jupyter-Notizbuch zeigt, wie ein Anbieter eine Analyse in einem Clean Room durchführen kann.
Von Verbrauchern ausgeführte Verbraucheraktivierung: Code für die Aktivierung von Analyseergebnissen für das Snowflake-Konto des Verbrauchers, mit Einrichtung und Aktivierung sowohl für Verbraucher als auch für Anbieter.
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Von Verbrauchern ausgeführte Anbieteraktivierung: Code für die Aktivierung von Analyseergebnissen für das Snowflake-Konto des Anbieters, mit Einrichtung und Aktivierung sowohl für Verbraucher als auch für Anbieter.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Vom Anbieter ausgeführte Anbieteraktivierung: Code für die vom Anbieter ausgeführte Anbieteraktivierung.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Verbraucherdefinierte Vorlagen: Code zum Erstellen, Einreichen und Verwalten von verbraucherdefinierten Vorlagen in einem Clean Room.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Anbieterdefinierte Vorlagen: Code zum Erstellen, Verwalten und Verwenden von von Anbietern erstellten Vorlagen in einem Clean Room.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Von Verbrauchern geschriebene UDFs: Code zum Hochladen und Verwenden kundenspezifischer Python-Funktionen in einem Clean Room.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Vom Anbieter geschriebene UDFs: Code zum Hochladen und Verwenden von von Anbietern hochgeladenen kundenspezifischen Python-Funktionen in einem Clean Room.
UDF aus dem Stagingbereich: Jupyter-Notizbuch, das demonstriert, wie benutzerdefinierte Funktionen aus einem Snowflake-Stagingbereich geladen werden.
Snowpark-UDFs: Code für die Erstellung und Verwendung von Snowpark-basierten benutzerdefinierten Funktionen in Clean Rooms.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Von Verbrauchern geschriebene UDFs, die vom Anbieter ausgeführt werden: Eine UDF, die vom Verbraucher hochgeladen wurde, kann vom Anbieter ausgeführt werden.
Laden Sie die Anbieter-Arbeitsmappeherunter
Snowpark Container Services-Integration: Jupyter-Notizbücher für die Integration von Snowpark Container Services in Clean Rooms.
Audience Overlap & Segmentation: Jupyter-Notizbuch mit Veranschaulichung der Vorlage „Audience Overlap & Segmentation“.
Beispielvorlagen¶
Snowflake Data Clean Rooms bietet einige Beispielvorlagen, die Sie als Snowflake-Arbeitsblätter herunterladen und mithilfe der Clean Room-API implementieren oder anpassen können:
- Vorlage für Inventarprognosen:
Diese Vorlage hilft Herausgebern und Werbetreibenden, die Verfügbarkeit von Anzeigeninventar in einem sicheren Clean Room für Daten zu prognostizieren. Erfahren Sie mehr und laden Sie das Arbeitsblatt herunter.
- Vorlage für die Last-Touch-Attribution:
Diese Vorlage bietet eine umfassende Last-Touch-Attributionsanalyse, mit der Unternehmen die Effektivität ihrer Marketingkanäle messen können. Erfahren Sie mehr und laden Sie das Arbeitsblatt herunter.
- Lookalike Modeling-Vorlage für Zielgruppen:
Mithilfe dieser Vorlage können Sie eine neue, hochwertige Kundschaft entdecken und gezielt ansprechen, die Ihrer profitabelsten bestehenden Kundschaft ähnelt. Erfahren Sie mehr und laden Sie das Arbeitsblatt herunter.
Videos¶
Unsere Lösungsingenieure haben die folgenden Videos erstellt, um die Nutzung von Clean Rooms zu demonstrieren. Beobachten Sie sie einzeln oder abonnieren Sie unsere Playlist-, ,.
- Installation der nativen App:
So installieren Sie die Snowflake Data Clean Room-Umgebung in Ihrem Konto.
- Freiform-SQL:
So erstellen Sie Freiform-SQL-Abfragen in Snowflake Data Clean Rooms.
- Bearbeiten eines Clean Room:
So konfigurieren Sie einen Clean Room in der API oder UI.
- Cloud-übergreifende automatische Ausführung:
So aktivieren Sie die Cloud-übergreifende automatische Ausführung in Ihren Clean Rooms.