Data Clean Rooms

การจัดการ กำกับดูแล และการทำงานร่วมกันใน Snowflake

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

การทำงานร่วมกันโดยไม่เปิดเผยข้อมูล

แผนภาพแสดงองค์กรสองแห่งที่มีข้อมูลลูกค้าอยู่คนละฝั่ง เชื่อมกันด้วยเครื่องหมายคำถามแทนผลลัพธ์จำนวนที่ซ้อนทับกัน พร้อมมีกำแพงกั้นไม่ให้ข้อมูลดิบข้ามฝั่ง

Claro และ RetailCo ต้องการวัดความซ้อนทับของลูกค้า
ทั้งสองฝ่ายไม่สามารถแชร์รายชื่อลูกค้าได้เนื่องจากมีข้อมูล PII
การแชร์ข้อมูลทั่วไปจะเปิดเผยข้อมูลดิบให้แต่ละฝ่าย
Clean Room ช่วยให้ได้คำตอบโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูล

Data Clean Room คืออะไร?

สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสร้างบน Native App Framework
ทั้งสองฝ่ายนำข้อมูลเข้าสู่สภาพแวดล้อม
เฉพาะ Query ที่ได้รับอนุมัติเท่านั้นที่รันกับข้อมูลรวม
ผลลัพธ์ที่ออกมาเป็นเพียงค่ารวม ไม่มีข้อมูลดิบออกไป

Clean room.png

¹ https://www.snowflake.com/en/product/features/data-clean-rooms/

Snowflake Clean Rooms ทำงานอย่างไร?

แผนภาพแสดงขั้นตอน: Claro นำข้อมูลลูกค้าเข้า, RetailCo นำข้อมูลลูกค้าเข้า, รัน Query เชื่อมข้อมูลบน Identifier ที่เข้ารหัสแล้วภายใน Clean Room และผลลัพธ์จำนวนที่ซ้อนทับออกมาเพียงค่าเดียว

เชื่อมข้อมูลด้วย Identifier ของลูกค้าที่เข้ารหัสแล้ว

บทบาทของผู้ให้บริการและผู้ร่วมใช้งาน

ผู้ให้บริการ (Claro)

สร้างและกำหนดค่า Clean Room
กำหนด Query และผลลัพธ์ที่อนุญาต
ควบคุมขอบเขตความเป็นส่วนตัว

ผู้ร่วมใช้งาน (RetailCo)

เข้าร่วม Clean Room และนำข้อมูลเข้า
รันเฉพาะ Query ที่ได้รับอนุมัติ
ไม่สามารถแก้ไข Query หรือกฎการเข้าถึงได้

แผนภาพแสดงผู้ให้บริการทางซ้ายพร้อมสิทธิ์ผู้ดูแล และผู้ร่วมใช้งานทางขวาที่มีสิทธิ์สืบค้นเท่านั้น

Clean Rooms vs Secure Data Sharing

ควรใช้ Clean Room หรือ Secure Data Sharing เมื่อใด?

มิติ	Secure Sharing	Clean Room
การเข้าถึงข้อมูลดิบ	ผู้บริโภคสืบค้นออบเจกต์โดยตรง	ทั้งสองฝ่ายไม่เห็นข้อมูลดิบของอีกฝ่าย
กรณีใช้งาน	แชร์ข้อมูลให้พาร์ทเนอร์	ทำงานร่วมกันโดยไม่เปิดเผยข้อมูล
ผู้ควบคุมการสืบค้น	ผู้บริโภคเขียน Query เองได้	ผู้ให้บริการอนุมัติ Query ล่วงหน้า
ตัวอย่างที่พบบ่อย	ข้อมูลเครดิต, ข้อมูลตลาด	การวัด Audience Overlap, การตรวจจับการฉ้อโกง

มาฝึกกันเลย!

การจัดการ กำกับดูแล และการทำงานร่วมกันใน Snowflake