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| [ADM305] Privacy-enhanced collaboration with AWS Clean Rooms
연사 : Ankur Agarwal, Principal Product Manager, Amazon Web Services Shaila Mathias, Senior Business Development Manager, AWS Brian Pugh, Cio, Comscore 일시 : 2022. 11. 30 13:00 ~ 14:00 장소 : Level 1, Grand 120, MGM Grand 작성자 : 메가존클라우드 Cloud Technology Center 백소정 매니저, 메가존클라우드 Enterprise Managed Svc Group 홍은철 매니저 |
향후 5년간 생성되는 데이터 양은 디지털 스토리지의 등장 이후 생성되는 데이터 양의 2배 이상이 될 것이라고 합니다.
전례 없는 양의 데이터를 보유한 기업은 소비자를 위해 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 방법을 보다 효과적으로 관리 해야 하는 문제가 생겼고,
AWS의 CleanRooms서비스는 이러한 도전 과제를 해결해줄 수 있는 서비스입니다.
해당 서비스를 활용하여 타사의 AWS 계정 간 데이터 이동 없이 데이터 공유가 가능해졌습니다.
Clean Rooms을 통해 고객은 AWS 환경 외부에서 데이터 사본을 유지하거나 별도의 데이터 로드 없이 AWS를 사용하는 수십만 개의 회사와 쉽게 협업할 수 있습니다.
고객이 쿼리를 실행하면 AWS Clean Room은 데이터가 있는 위치에서 데이터를 읽고 분석 규칙을 적용하여 고객이 데이터를 계속 제어할 수 있도록 지원합니다.
AWS Clean Room은 쿼리 제어, 쿼리 출력 제한 및 쿼리 로깅을 포함하여 구성 가능한 광범위한 데이터 액세스 제어 세트를 제공하여 회사에서 각 Clean Rooms 참가자가
실행하는 쿼리에 대한 제한을 사용자 지정할 수 있습니다.
Clean Rooms에는 엄격한 데이터 처리 정책을 준수하기 위해 쿼리가 처리되는 동안에도 데이터를 암호화된 상태로 유지하는 고급 암호화 컴퓨팅 기능 또한 제공됩니다.
Clean Rooms은 콘솔, API 및 SDK로 제어 가능합니다.
AWS Clean Rooms는 기본 데이터를 공유하거나 공개하지 않고도 광고, 금융, 서비스 및 의료 등이 결합된 데이터 세트를
쉽고 안전하게 분석 및 협업할 수 있도록 지원해주는 새로운 서비스입니다.
고객은 몇 분 만에 안전한 데이터 협업을 위해 구축하고 집합 데이터 세트 분석을 시작할 수 있습니다.
예시를 통해 Clean Room이 광고 및 마케팅 담당자에게 어떤 이점이 있을지에 대한 설명을 들었습니다.
광고 산업에서 브랜드, 미디어 게시자 및 파트너는 다양한 채널과 애플리케이션에 저장된 데이터 세트를 사용하여 협업하여 캠페인의 관련성을 개선하고
소비자와 더 잘 소통해야 합니다. 동시에 회사는 민감한 소비자 정보를 보호하고, raw 데이터의 공유를 줄이거나 제거하기를 원합니다.
이를 해결하기 위해 회사는 가끔 사용자 데이터의 복사본을 파트너에게 제공하고 정보의 오남용을 방지하기 위해 계약에 의존해야 하는 부분이 있지만,
Cleanroom은 여러 당사자가 보호된 환경에서 데이터를 결합하고 분석할 수 있도록 하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Clean Rooms를 생성하기 위해서는 우선 Collaboration 및 Configured table을 만듭니다.
먼저 Colloaboration 생성 시, Colloaboration에 참여할 대상을 지정할 수 있는데, 이때 AWS 계정 ID를 선택하며 대상은 5개 계정까지 연결 가능합니다.
그 후 Glue 테이블을 Configured table로 생성한 후 Collaboration에 연결하면 됩니다.
예를 들어, 항공사, 미디어 게시자의 경우 Collaboration에 초대된 사용자만 참여 가능) -> 기존 레코드를 사용하기 위한 Associate tables,
쿼리 유형 제어를 위한 세분화된 규칙, output 제약 조건 등 설정하여 데이터 분석 수행 시작 -> 지정된 S3 버킷에서 결과 수신 -> 수신된 데이터를 바탕으로
분석 및 BI 툴을 사용하여 인사이트 확보의 순서로 작동 하게 됩니다.
앞서 언급한 방법대로 Collaboration을 만들고 참가자를 추가하면 협업을 위한 준비가 간단하게 완료됩니다.
데이터 액세스를 정의하여 원본 데이터에 대한 보안을 강화할 수 있습니다.
추가적으로 분석 규칙을 설정하면 비즈니스 니즈에 맞게 실행 가능한 쿼리를 설정할 수 있습니다. 분석 규칙의 타입으로는 List와 Aggregration이 있습니다.
Aggregration 분석 규칙을 사용하면 SUM, COUNT와 같은 집계 통계를 생성하는 쿼리만 허용합니다. List 분석 규칙을 사용하면 엑세스 가능한 데이터셋에 대한
SELECT과 같은 쿼리만 허용합니다. 이와 같이 쿼리 타입을 설정하면 지정된 데이터를 공유받는 컨슈머는 지정된 쿼리만 실행시킬 수 있게 됩니다.
Crytographic Computing은 중요한 데이터를 사용하는 동안 데이터를 암호화하는 방법입니다.
Clean Rooms는 파트너와 데이터에 대한 협업이 많이 요구되는 마케팅, 미디어 금융 및 헬스케어 등 산업에서 활용할 수 있는 서비스입니다. 해당 서비스는 몇 주 내에 프리뷰가 진행될 예정입니다.
마지막으로 해당 세션에서 진행된 데모의 주요 내용을 공유 드립니다.
CleanRoom 구성이 완료된 사진입니다.
제공된 데이터를 바탕으로 콘솔 상에서 쿼리를 통해 결과값을 확인하는 모습입니다.
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분석한 데이터를 바탕으로 Amazon Quicksight에서 분석 내용을 보여주고 있습니다
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