Snowflake Data Clean Rooms 정보¶
|samooha-clean-room|은 Snowflake에서 데이터 클린룸을 쉽게 구축, 연결, 사용할 수 있는 네이티브 솔루션입니다.
공동 작업자가 공동 작업에 추가된 템플릿을 사용하여 쿼리할 수 있는 데이터를 공유할 수 있는 안전한 다중 공동 작업자 환경을 제공합니다. 공동 작업자는 다른 공동 작업자가 새 템플릿이나 데이터 소스를 포함하는 것을 검토하고 승인하거나 거부할 수 있습니다. 모든 공동 작업자의 재량에 따라 쿼리 결과가 직접 노출되거나 공동 작업자의 Snowflake 계정에 활성화될 수 있습니다.
데이터 클린룸은 민감한 정보를 보호하면서 중요한 인사이트를 확보할 수 있는 안전한 방법을 제공합니다. 이를 통해 기본 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 개인정보 보호 구성을 사용하여 다양한 당사자의 데이터를 결합하고 분석할 수 있습니다.
데이터 클린룸의 이점은 다음과 같습니다.
개인정보 보호 강화 — 공동 작업을 활성화하는 동시에 민감한 데이터를 보호합니다.
더욱 심층적인 인사이트 — 더욱 풍부한 분석을 위해 여러 소스의 데이터를 결합합니다.
보안 강화 — 무단 액세스 위험을 줄여줍니다.
Snowflake Data Clean Rooms 작동 방법¶
Snowflake Data Clean Rooms 을 사용하면 모든 분석이 클린룸의 보안 환경 내에서 수행됩니다. 공동 작업자는 집계된 결과와 인사이트를 반환할 수 있지만, 클린룸에서 원시 데이터를 직접 쿼리할 수는 없습니다. 데이터를 공유하는 공동 작업자는 다른 공동 작업자에게 어떤 분석을 제공할지 정의할 수 있으며, 이를 통해 각자의 데이터 사용 방법을 엄격하게 제어할 수 있습니다.
클린룸 공동 작업자¶
Snowflake Data Clean Rooms는 고객이 완전히 대칭적인 다자간 환경에서 공동 작업할 수 있는 Collaboration Data Clean Rooms라는 새로운 데이터 클린룸 아키텍처를 도입합니다.
공동 작업 정의는 공동 작업 내에서 자신의 기능을 정의하는 역할을 각 공동 작업자에게 할당합니다. 역할에는 다음이 포함됩니다.
소유자: 공동 작업을 생성하고, 공동 작업자가 공동 작업에서 어떤 역할을 가질지를 결정합니다.
데이터 공급자: 선택한 참여자에게 데이터를 제공하고 공동 작업 내의 데이터에 적용할 Snowflake 정책을 지정합니다.
분석 실행자: 지정된 데이터를 사용하여 공동 작업자가 제공한 템플릿을 실행할 수 있습니다.
공동 작업 소유자는 각 참여자에게 하나 이상의 역할을 할당할 수 있습니다. 모든 공동 작업자는 공동 작업에 템플릿을 제출할 수 있으며 각 템플릿을 사용할 수 있는 사용자를 지정할 수 있습니다.
RESULTSET 작업하기¶
Snowflake Data Clean Rooms 에는 사용자 지정 애플리케이션을 구축하고 분석 템플릿 및 ML 모델을 사용자 지정하는 기능을 포함하여 사용자가 클린룸을 프로그래밍 방식으로 작업할 수 있는 완전한 APIs 세트가 포함되어 있습니다. 개요를 보려면 Data Clean Rooms 개발자 가이드 섹션을 참조하십시오.
또한, 사용자는 Cortex Code를 활용하여 자연어 인터페이스에서 클린룸 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 :doc:`Cortex Code </user-guide/cortex-code/cortex-code>`를 참조하세요.
다음 단계¶
다음 단계는 어떻게 여기까지 왔는지, 무엇을 하고 싶은지에 따라 달라집니다.
Snowflake 관리자이며 Snowflake 계정에 클린룸 환경을 설치하는 데 관심이 있는 경우:
백그라운드 및 설치 요구 사항은 개요 를 참조하세요.
개발자인 경우: