Allgemeine Informationen zu Snowflake Data Clean Rooms¶
Ein Snowflake Data Clean Room ist eine native Lösung, die das Erstellen, Verbinden und Verwenden von Datenreinräumen in Snowflake erleichtert.
Datenreinräume bieten eine sichere Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig sensible Informationen zu schützen. Mithilfe von Datenreinräume können Daten von verschiedenen Parteien kombiniert und analysiert werden, ohne sich um den Datenschutz sorgen müssen, der mit dem Austausch von Rohdaten einhergeht. Datenreinräumen erlauben die Zusammenarbeit mehrere Parteien, ohne dass die jeweils zugrunde liegenden Daten offengelegt werden.
Vorteile von Datenreinräumen:
Verbesserter Datenschutz – Schützt sensible Daten und ermöglicht gleichzeitig die Zusammenarbeit.
Tiefere Einblicke – Kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen für umfassendere Analysen.
Erhöhte Sicherheit – Reduziert das Risiko eines nicht autorisierten Zugriffs.
Funktionsweise von Snowflake Data Clean Rooms¶
Mit Snowflake Data Clean Rooms werden alle Analysen in der sicheren Umgebung des Datenreinraums durchgeführt. Die Teilnehmer können aggregierte Ergebnisse und Einblicke zurückgeben, aber sie können die Rohdaten im Reinraum nicht direkt abfragen. Diejenigen Teilnehmer, die ihre Daten freigeben, legen fest, welche Analysen den anderen Teilnehmern zur Verfügung stehen, sodass sie die Verwendung ihrer Daten genau kontrollieren können.
Bei Snowflake Data Clean Room werden auch Privacy-Enhancing Technologies (Technologien zum Schutz der Privatsphäre) auf den Daten eingesetzt, wie z. B.:
Verwendung von Differential Privacy (differentielle Privatsphäre), um die Ergebnisse zu verrauschen, damit niemand erkennen kann, ob eine bestimmte Person in den Daten enthalten ist.
Verschlüsselung der Daten und anschließendes Computing mit mehreren Parteien direkt auf den verschlüsselten Daten.
Teilnehmer im Reinraum¶
Snowflake Data Clean Rooms verwenden das Konzept eines Anbieters und eines Verbrauchers, ähnlich wie bei anderen Snowflake-Features wie Secure Data Sharing. Der Dateneigentümer ist ein Anbieter, der einen Reinraum nutzt, um Daten sicher für einen Verbraucher freizugeben. Der Verbraucher installiert den Reinraum in seinem eigenen Konto und analysiert die Daten im Reinraum, einschließlich der Verknüpfung seiner eigenen Daten mit den Daten des Anbieters.
Zu den Aufgaben der Reinraum-Teilnehmer gehören:
- Anbieter:
Reinraum erstellen.
Daten zum Reinraum hinzufügen
Reinraum konfigurieren, um zu kontrollieren, wie Verbraucher mit Daten interagieren können
Reinraum für Verbraucher freigeben
- Verbraucher:
Reinraum installieren
Datensets zum Reinraum hinzufügen
Daten im Reinraum analysieren, einschließlich Verknüpfung der Daten des Verbrauchers mit den Daten des Anbieters
Innerhalb der Reinraumumgebung, die mit einem Snowflake-Konto verbunden ist, kann ein Teilnehmer der Anbieter eines Reinraums sein und zugleich als Verbraucher in einem anderen Reinraum fungieren.
Wenn Sie mit jemandem zusammenarbeiten möchten, der noch kein Kunde von Snowflake ist, lesen Sie Reinraum-verwaltete Konten.
Weitere Informationen zum Hinzufügen eines Teilnehmers zu Ihrer Reinraumumgebung finden Sie unter Teilnehmer hinzufügen.
Verwenden eines Snowflake Data Clean Room¶
Ein Snowflake Data Clean Room ist sowohl für geschäftliche als auch für technische Benutzer gedacht. Sie haben zwei Möglichkeiten, mit einem Reinraum zu arbeiten:
Web-App – Eine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche, die einer breiten Basis von Benutzern, auch nicht-technischen Geschäftsanwendern, die eine Datenschutz-gerechte Datenzusammenarbeit ermöglicht. Teilnehmer können vordefinierte Analysevorlagen verwenden, z. B. zu Themen wie Zielgruppenüberschneidung, Reichweite und Häufigkeit oder Last-Touch-Attribution. Eine Übersicht dazu finden Sie unter Snowflake Data Clean Rooms: Web-App-Übersicht.
Entwickler-APIs – Ein kompletter Satz von APIs, der es einem technischen Publikum ermöglicht, programmgesteuert mit Reinräumen zu arbeiten, einschließlich der Möglichkeit, benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen sowie Analysevorlagen und ML-Modelle anzupassen. Eine Übersicht dazu finden Sie unter Snowflake Data Clean Rooms: Übersicht zu Entwickler APIs.
Bekannte Einschränkungen¶
Snowflake Data Clean Rooms haben einige Einschränkungen, darunter:
In der Web-App unterstützt die Audience Lookalike Modeling-Vorlage keine Objekte mit Bezeichnern in Anführungszeichen.
Nächster Schritt¶
Bevor Benutzer mit der Web-App oder den Entwickler-APIs arbeiten können, muss sich ein Reinraum-Administrator für die Reinraumumgebung anmelden und das damit verbundene Snowflake-Konto konfigurieren. Weitere Details dazu finden Sie unter Erste Schritte mit Snowflake Data Clean Rooms.