Condividi dati sensibili con data clean room | BigQuery

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Le data clean room offrono un ambiente con sicurezza avanzata in cui più parti possono condividere, unire e analizzare i propri asset di dati senza spostare o rivelare i dati sottostanti.

Le data clean room di BigQuery sono basate sulla piattaforma Analytics Hub. Mentre gli scambi di dati di Analytics Hub standard offrono un modo per condividere i dati oltre i confini dell'organizzazione su larga scala, le data clean room sono utili per gestire casi d'uso sensibili e protetti relativi alla condivisione di dati. Le data clean room forniscono controlli di sicurezza aggiuntivi per proteggere i dati sottostanti e applicare le regole di analisi definite dal proprietario dei dati.

Di seguito sono riportati i casi d'uso principali:

Pianificazione della campagna e statistiche sul pubblico. Consenti a due parti (come venditori e acquirenti) di combinare i dati proprietari e migliorare l'arricchimento dei dati nel rispetto della privacy.
Misurazione e attribuzione. Abbina i dati sul rendimento dei clienti e dei media per comprendere meglio l'efficacia delle iniziative di marketing e prendere decisioni aziendali più informate.
Attivazione. Combinare i dati dei clienti con quelli di altri soggetti per approfondire la comprensione dei clienti, il che consente funzionalità di segmentazione migliori e un'attivazione più efficace dei media.

Esistono anche diversi casi d'uso di data clean room oltre il settore del marketing:

Vendita al dettaglio e beni di largo consumo (CPG). Ottimizza le attività di marketing e promozionali combinando i dati dei punti vendita di rivenditori e quelli di marketing delle aziende di beni di largo consumo.
Servizi finanziari. Migliora il rilevamento delle frodi combinando dati sensibili di altri enti finanziari e governativi. Crea un punteggio di rischio di credito aggregando i dati dei clienti in più banche.
Sanità. Condividi dati tra medici e ricercatori farmaceutici per scoprire come i pazienti reagiscono alle cure.
Catena di fornitura, logistica e trasporti. Combina i dati di fornitori e professionisti del marketing per ottenere un quadro completo delle prestazioni dei prodotti durante il loro ciclo di vita.

Ruoli

Esistono tre ruoli principali nelle data clean room di BigQuery:

Proprietario di data clean room: un utente che gestisce le autorizzazioni, la visibilità e l'appartenenza a una o più data clean room all'interno di un progetto. Questo ruolo è analogo ad Amministratore Analytics Hub.
Collaboratore ai dati: un utente assegnato dal proprietario della data clean room per pubblicare i dati in una data clean room. In molti casi, anche il proprietario di una data clean room contribuisce ai dati. Questo ruolo è analogo a quello del Publisher Analytics Hub.
Sottoscrittore: un utente assegnato dal proprietario della data clean room per la sottoscrizione ai dati pubblicati in una data clean room, in modo che possa eseguire query sui dati. Questo ruolo è analogo a una combinazione di Abbonato ad Analytics Hub e Proprietario abbonamento Analytics Hub. Gli abbonati devono avere prezzi on demand o la versione Enterprise Plus.

Architettura

Le data clean room di BigQuery sono basate su un modello di pubblicazione e sottoscrizione dei dati BigQuery. L'architettura di BigQuery offre una separazione tra computing e archiviazione, consentendo ai collaboratori di condividere i dati senza dover creare più copie dei dati. L'immagine seguente è una panoramica dell'architettura della data clean room di BigQuery:

I collaboratori dei dati pubblicano i dati nella data clean room, su cui gli abbonati possono eseguire query con filtri per la privacy.

Data clean room

Una data clean room è un ambiente per la condivisione di dati sensibili in cui l'accesso non elaborato viene impedito e vengono applicate restrizioni per le query. Solo gli utenti o i gruppi aggiunti come abbonati a una data clean room possono iscriversi ai dati condivisi. I proprietari di data clean room possono creare tutte le data clean room che vogliono in Analytics Hub.

Risorse condivise

Una risorsa condivisa è l'unità di condivisione dei dati in una data clean room. La risorsa deve essere una tabella o una vista BigQuery. Come collaboratore ai dati, crei o utilizzi una risorsa BigQuery esistente nel tuo progetto da condividere con i tuoi abbonati.

Schede

Viene creata una scheda quando un collaboratore aggiunge dati a una data clean room. Contiene un riferimento alla risorsa condivisa del collaboratore dati insieme a informazioni descrittive che aiutano gli abbonati a utilizzare i dati. Come collaboratore dei dati, puoi creare una scheda e includere informazioni come una descrizione, query di esempio e link alla documentazione per i tuoi abbonati.

Set di dati collegati

Un set di dati collegato è un set di dati BigQuery di sola lettura che funge da collegamento simbolico a tutti i dati in una data clean room. Quando i sottoscrittori eseguono una query sulle risorse in un set di dati collegato, vengono restituiti i dati delle risorse condivise, soddisfando le regole di analisi impostate dal collaboratore. Come abbonato, viene creato un set di dati collegato all'interno del progetto quando ti abboni a una data clean room. Non viene creata alcuna copia dei dati e gli abbonati non possono visualizzare determinati metadati, come le definizioni delle viste.

Regole di analisi

In qualità di collaboratore ai dati, puoi configurare le regole di analisi sulle risorse che condividi nella data clean room. Le regole di analisi impediscono l'accesso non elaborato ai dati sottostanti e applicano le restrizioni delle query. Ad esempio, le data clean room supportano la regola di analisi della soglia di aggregazione, che consente agli abbonati di analizzare i dati solo tramite query di aggregazione.

Controlli del traffico in uscita dei dati

I controlli del traffico in uscita dai dati vengono attivati automaticamente per impedire agli abbonati di copiare ed esportare dati non elaborati da una data clean room. I collaboratori dei dati possono configurare controlli aggiuntivi per impedire la copia e l'esportazione dei risultati delle query ottenuti dai sottoscrittori.

Limitazioni

Le data clean room di BigQuery presentano le seguenti limitazioni:

Puoi impostare le regole di analisi solo per le viste, non per le tabelle o le viste materializzate. A causa di questa limitazione, se un collaboratore dei dati condivide direttamente tabelle o viste materializzate (o viste senza regole di analisi) in una data clean room, i sottoscrittori hanno accesso non elaborato ai dati contenuti in quelle risorse.
Poiché le data clean room sono basate sulla piattaforma Analytics Hub, si applicano tutte le limitazioni di Analytics Hub.
Le data clean room sono disponibili solo nelle regioni di Analytics Hub.
In qualità di sottoscrittore, non puoi cercare risorse condivise in Dataplex o Data Catalog.
Come abbonato, non puoi eseguire query su INFORMATION_SCHEMA viste su set di dati collegati.
Come collaboratore ai dati, non puoi pubblicare un intero set di dati direttamente in una data clean room.
Come collaboratore ai dati, non puoi pubblicare modelli o routine in una data clean room.
Puoi aggiungere un massimo di 100 risorse condivise a una data clean room. Se devi aumentare questo limite, contatta bq-dcr-feedback@google.com.

Prima di iniziare

Concedi ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività in questo documento, abilita l'API Analytics Hub e assegna il ruolo Amministratore Analytics Hub al proprietario della data clean room (l'utente che creerà la data clean room).

Autorizzazioni obbligatorie

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per utilizzare le data clean room, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Editor dati BigQuery (roles/bigquery.dataEditor). Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per utilizzare le data clean room. Per visualizzare esattamente le autorizzazioni necessarie, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

Per utilizzare le data clean room sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

serviceUsage.services.get
serviceUsage.services.list
serviceUsage.services.enable

Potresti anche riuscire a ottenere queste autorizzazioni con i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Per ulteriori informazioni su ruoli e autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Introduzione a IAM.

Abilitare l'API Analytics Hub

Per abilitare l'API Analytics Hub, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

Apri la pagina dell'API Analytics Hub per il tuo progetto Google Cloud e abilitalo.

Abilitare l'API Analytics Hub

bq

Esegui il comando gcloud services enable:

gcloud services enable analyticshub.googleapis.com

Una volta abilitata l'API Analytics Hub, potrai accedere alla pagina Analytics Hub.

Assegnare il ruolo Amministratore Analytics Hub

Il proprietario della data clean room deve avere il ruolo Amministratore di Analytics Hub (roles/analyticshub.admin). Per scoprire come concedere questo ruolo ad altri utenti, consulta Creare amministratori Analytics Hub.

Flussi di lavoro del proprietario della data clean room

In qualità di proprietario di una data clean room, puoi:

Creare una data clean room.
Aggiorna le proprietà della data clean room.
Eliminare una data clean room.
Gestisci collaboratori dei dati.
Gestire gli iscritti.
Condividere una data clean room.

Autorizzazioni aggiuntive per il proprietario della data clean room

Per eseguire le attività del proprietario della data clean room, devi disporre del ruolo Amministratore di Analytics Hub (roles/analyticshub.admin) nel tuo progetto.

Crea una data clean room

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic su Crea data clean room.
In Progetto, seleziona il progetto per la data clean room. L'API Analytics Hub deve essere abilitata per il progetto.
Specifica la località, il nome, il contatto principale, l'icona (facoltativa) e la descrizione della data clean room. Solo le risorse che si trovano nella stessa regione della data clean room possono essere elencate nella data clean room.
Fai clic su Crea data clean room.
(Facoltativo) Nella sezione Autorizzazioni data clean room, aggiungi altri proprietari di data clean room, collaboratori o abbonati.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.create e imposta l'ambiente di condivisione su dcrExchangeConfig.

Aggiorna una data clean room

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room che vuoi aggiornare.
Nella scheda Dettagli, fai clic su Modifica dettagli data clean room.
Aggiorna il nome, il contatto principale, l'icona o la descrizione della data clean room in base alle necessità.
Fai clic su Salva.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.patch e imposta l'ambiente di condivisione su dcrExchangeConfig.

Eliminare una data clean room

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Nella riga della data clean room che vuoi eliminare, fai clic su Altre azioni > Elimina.
Per confermare, inserisci delete e fai clic su Elimina. Questa azione non può essere annullata.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.delete e imposta l'ambiente di condivisione su dcrExchangeConfig.

Quando elimini una data clean room, vengono eliminate tutte le schede al suo interno. Tuttavia, le risorse condivise e i set di dati collegati non vengono eliminati. I set di dati collegati sono scollegati dai set di dati di origine, quindi l'esecuzione di query sulle risorse nella data clean room inizia a non riuscire per i sottoscrittori.

Gestisci collaboratori dei dati

In qualità di proprietario di una data clean room, puoi stabilire quali utenti possono aggiungere dati alle data clean room (i collaboratori dei dati). Per consentire a un utente di aggiungere dati a una data clean room, concedi il ruolo Publisher di Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher) per una data clean room specifica:

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room a cui vuoi concedere le autorizzazioni.
Nella scheda Dettagli, fai clic su Imposta autorizzazioni.
Fai clic su Aggiungi entità.
In Nuove entità, inserisci i nomi utente o gli indirizzi email dei collaboratori che stai aggiungendo.
In Seleziona un ruolo, scegli Analytics Hub > Publisher Analytics Hub.
Fai clic su Salva.

Puoi eliminare e aggiornare i collaboratori dei dati in qualsiasi momento facendo clic su Imposta autorizzazioni.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.setIamPolicy.

Puoi concedere il ruolo Publisher Analytics Hub per un intero progetto dalla pagina IAM, in modo da concedere a un utente l'autorizzazione per aggiungere dati a qualsiasi data clean room di un progetto. Tuttavia, sconsigliamo di eseguire questa azione, perché potrebbe causare un accesso eccessivamente permissivo da parte degli utenti.

Gestire gli iscritti

In qualità di proprietario di una data clean room, puoi decidere quali utenti possono abbonarsi alle tue data clean room (i tuoi abbonati). Per consentire a un utente di abbonarsi a una data clean room, assegnagli i ruoli Abbonato ad Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriber) e Proprietario abbonamento Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriptionOwner) per una data clean room specifica:

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room a cui vuoi concedere le autorizzazioni.
Nella scheda Dettagli, fai clic su Imposta autorizzazioni.
Fai clic su Aggiungi entità.
In Nuove entità, inserisci i nomi utente o gli indirizzi email dei sottoscrittori che stai aggiungendo.
In Seleziona un ruolo, scegli Analytics Hub > Iscritto Analytics Hub.
Fai clic su Aggiungi un altro ruolo.
In Seleziona un ruolo, scegli Analytics Hub > Proprietario abbonamento Analytics Hub.
Fai clic su Salva.

Puoi eliminare e aggiornare gli abbonati in qualsiasi momento facendo clic su Imposta autorizzazioni.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.setIamPolicy.

Puoi concedere i ruoli Abbonato ad Analytics Hub e Proprietario abbonamenti Analytics Hub per un intero progetto dalla pagina IAM, in modo da concedere all'utente l'autorizzazione per abbonarsi a qualsiasi data clean room di un progetto. Tuttavia, non consigliamo di adottare questa azione, perché potrebbe comportare un accesso eccessivamente permissivo da parte degli utenti.

Condividere una data clean room

Puoi condividere direttamente una data clean room con gli abbonati:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Nella riga della data clean room che vuoi condividere, fai clic su Altre azioni > Copia link condivisione.
Condividi il link copiato con gli abbonati per consentire loro di visualizzare e abbonarsi alla data clean room.

Flussi di lavoro dei collaboratori dati

Come collaboratore ai dati, puoi:

Aggiungi dati a una data clean room creando una scheda.
Aggiorna una scheda.
Eliminare una scheda.
Condividere una data clean room.
Monitorare le schede.

Autorizzazioni aggiuntive per i collaboratori dei dati

Per eseguire attività di collaboratore ai dati, devi disporre del ruolo Publisher di Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher) in una data clean room.

Inoltre, devi disporre dell'autorizzazione bigquery.datasets.link per i set di dati che contengono le risorse da elencare in una data clean room. Devi disporre dell'autorizzazione resourcemanager.organization.get anche se vuoi visualizzare le data clean room della tua organizzazione che non si trovano nel progetto attuale.

Creare una scheda (aggiungere dati)

Per preparare i dati con le regole di analisi e pubblicarli in una data clean room come scheda:

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room in cui vuoi creare una scheda.

Se ti trovi in un'organizzazione diversa da quella del proprietario della data clean room e non puoi vedere la data clean room, chiedi al proprietario della data clean room un link diretto.
Fai clic su Aggiungi dati.
Per Seleziona set di dati e Nome tabella/visualizzazione, inserisci la tabella o la vista da elencare nella data clean room e il set di dati corrispondente. In pochi passaggi aggiungerai regole di analisi per impedire l'accesso non elaborato ai dati sottostanti.
Seleziona le colonne della risorsa che vuoi pubblicare.
Imposta il nome della visualizzazione, il contatto principale e la descrizione (facoltativa) della scheda.
Fai clic su Avanti.
Scegli una regola di analisi per la tua scheda e configura i dettagli.
Imposta i controlli del traffico in uscita dei dati per la scheda.
Fai clic su Avanti.
Esamina la regola per i dati e l'analisi che stai aggiungendo alla data clean room.
Fai clic su Aggiungi dati. Viene creata una vista per i dati e viene aggiunta come scheda alla data clean room. La tabella o la vista di origine non viene aggiunta.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.listings.create.

Elencando una risorsa in una data clean room, concedi a tutti gli abbonati di Data clean room attuali e futuri l'accesso ai dati nella tua risorsa condivisa.

Se provi a creare una scheda con una risorsa condivisa che non ha una regola di analisi, viene visualizzato un avviso che indica che i sottoscrittori potranno accedere ai dati non elaborati per quella risorsa. Se confermi di pubblicare volontariamente tali risorse senza regole di analisi, puoi comunque creare la scheda.

Se viene visualizzato l'errore Failed to save listing, assicurati di disporre delle autorizzazioni necessarie per eseguire le attività di collaboratore dei dati.

Aggiornare una scheda

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room che contiene la scheda.
Nella riga della scheda che vuoi aggiornare, fai clic su Altre azioni > Modifica scheda.
Aggiorna il contatto principale o la descrizione in base alle esigenze.
Fai clic su Avanti.
Aggiorna la regola di analisi in base alle tue esigenze. Puoi aggiornare solo i parametri della regola scelta. Non puoi passare a un'altra regola.
Fai clic su Avanti.
Controlla la scheda e fai clic su Aggiungi dati.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.listings.patch.

Non puoi modificare i controlli del traffico in uscita dei dati o delle risorse di origine per una scheda dopo averla creata.

Eliminare una scheda

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room che contiene la scheda.
Nella riga della scheda da eliminare, fai clic su Altre azioni > Elimina schede.
Per confermare, inserisci delete e fai clic su Elimina. Non puoi annullare questa azione.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.listings.delete.

Quando elimini una scheda, le risorse condivise e i set di dati collegati non vengono eliminati. I set di dati collegati sono scollegati dai set di dati di origine, quindi l'esecuzione di query sui dati nella scheda inizia a non riuscire per gli abbonati.

Condividere una data clean room

Puoi condividere direttamente una data clean room con gli abbonati:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Nella riga della data clean room che vuoi condividere, fai clic su Altre azioni > Copia link condivisione.
Condividi il link copiato con gli abbonati per consentire loro di visualizzare e abbonarsi alla data clean room.

Monitora le schede

Puoi visualizzare le metriche di utilizzo sui set di dati di origine delle risorse che condividi in una data clean room eseguendo una query sulla vista INFORMATION_SCHEMA.SHARED_DATASET_USAGE.

Per visualizzare gli iscritti alla scheda, procedi nel seguente modo:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Analytics Hub.

Vai ad Analytics Hub
Fai clic sul nome visualizzato della data clean room.
Nella riga di una scheda che vuoi visualizzare, fai clic su Altre azioni > Visualizza abbonamenti.

Flussi di lavoro dei sottoscrittori

Un sottoscrittore può visualizzare e sottoscrivere una data clean room. L'iscrizione a una data cleanan crea un set di dati collegato nel progetto dell'abbonato. Ogni set di dati collegato ha lo stesso nome della data clean room.

Non puoi abbonarti a una scheda specifica all'interno di una data clean room. Puoi sottoscrivere solo la data clean room stessa.

Autorizzazioni aggiuntive per gli abbonati

Per eseguire le attività degli abbonati, devi disporre dei ruoli Abbonato Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriber) e Proprietario abbonamento Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriptionOwner) in una data clean room.

Inoltre, devi disporre dell'autorizzazione bigquery.datasets.create in un progetto per creare un set di dati collegato quando ti abboni a una data clean room.

Abbonarsi a una data clean room

L'iscrizione a una data clean room ti consente di eseguire query sull'accesso ai dati nelle schede creando un set di dati collegato nel tuo progetto. Per abbonarti a una data clean room:

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nel riquadro Explorer, fai clic su Aggiungi.
Seleziona Analytics Hub. Si apre una pagina di scoperta.
Per visualizzare le data clean room a cui hai accesso, seleziona data clean room nell'elenco dei filtri.
Fai clic sulla data clean room a cui vuoi abbonarti. Si apre una pagina con la descrizione della data clean room.
Fai clic su Abbonati.
Seleziona il progetto di destinazione per la sottoscrizione e fai clic su Abbonati.

API

Utilizza il metodo projects.locations.dataExchanges.listings.subscribe.

Un set di dati collegato viene aggiunto al progetto specificato ed è disponibile per la query.

Come abbonato, puoi modificare alcuni metadati dei set di dati collegati, ad esempio descrizione ed etichette. Puoi anche impostare le autorizzazioni sui set di dati collegati. Tuttavia, le modifiche ai set di dati collegati non influiscono sui set di dati di origine. Inoltre, non puoi vedere le definizioni delle viste.

Le risorse contenute nei set di dati collegati sono di sola lettura. Come abbonato, non puoi modificare i dati o i metadati per le risorse nei set di dati collegati. Non puoi nemmeno specificare autorizzazioni per singole risorse all'interno del set di dati collegato.

Per annullare l'iscrizione alla data clean room, elimina il set di dati collegato.

Query sui dati in un set di dati collegato

Per eseguire query sui dati di un set di dati collegato, utilizza la sintassi SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD, che consente di eseguire query sulle viste applicate da regole di analisi. Per un esempio di questa sintassi, consulta Eseguire query su una vista applicata da una regola di analisi della soglia di aggregazione.

Scenario di esempio: analisi delle attribuzioni di inserzionisti e publisher

Un inserzionista vuole monitorare l'efficacia delle sue campagne di marketing. L'inserzionista dispone di dati proprietari sui propri clienti, tra cui cronologia acquisti, dati demografici e interessi. L'editore dispone di dati provenienti dal suo sito web, inclusi gli annunci mostrati ai visitatori e le loro conversioni.

L'inserzionista e il publisher accettano di utilizzare una data clean room per combinare i dati e misurare i risultati delle loro campagne. In questo caso, il publisher crea la data clean room e rende i suoi dati disponibili per consentire all'inserzionista di eseguire l'analisi. Il risultato è un report sull'attribuzione che mostra all'inserzionista quali annunci si sono dimostrati più efficaci nel generare vendite. L'inserzionista può quindi utilizzare queste informazioni per migliorare le sue future campagne di marketing.

L'inserzionista e il publisher orchestrano la data clean room di BigQuery tramite il seguente processo:

Crea la data clean room (editore)

Il proprietario di una data clean room nell'organizzazione del publisher attiva l'API Analytics Hub nel suo progetto BigQuery e assegna l'utente A come proprietario della data clean room (amministratore di Analytics Hub).
L'utente A crea una data clean room denominata Campaign Analysis e assegna le seguenti autorizzazioni:
- Collaboratore ai dati (publisher Analytics Hub): l'utente B, un data engineer all'interno dell'organizzazione del publisher.
- Abbonato (abbonato ad Analytics Hub e proprietario abbonamento): utente C, un analista di marketing nell'organizzazione dell'inserzionista.

Aggiungere dati alla data clean room (editore)

L'utente B crea una nuova scheda nella data clean room denominata Publisher Conversion Data. Durante la creazione dell'elenco, viene creata una nuova vista con regole di analisi.

Iscriversi alla data clean room (inserzionista)

L'utente C si abbona alla data clean room, che crea un set di dati collegato per tutte le schede nella data clean room, inclusa la scheda Publisher Conversion Data.
Ora l'utente C può eseguire query di aggregazione per combinare i dati di questo set di dati collegato con i dati proprietari al fine di misurare l'efficacia della campagna.

Risoluzione dell'entità

I casi d'uso delle data clean room spesso richiedono di collegare le entità tra i set di dati dei collaboratori e degli abbonati che non includono un identificatore comune. I sottoscrittori e i collaboratori potrebbero rappresentare gli stessi record in modo diverso in più set di dati, perché i set di dati provengono da origini dati diverse o perché i set di dati utilizzano identificatori di spazi dei nomi diversi.

Nell'ambito della preparazione dei dati, la risoluzione delle entità in BigQuery esegue le seguenti operazioni:

Per i collaboratori dei dati, deduplica e risolve i record nelle risorse condivise utilizzando identificatori di un provider comune di loro scelta. Questo processo abilita i join tra collaboratori.
Per i sottoscrittori, deduplica e risolve i record nei set di dati proprietari e i collegamenti alle entità nei set di dati dei collaboratori dati. Questo processo consente le unioni tra i dati degli abbonati e dei collaboratori.

Per configurare la risoluzione delle entità con il provider di identità che preferisci, consulta Configurare e utilizzare la risoluzione delle entità in BigQuery.

Scopri gli asset della data clean room

Per trovare tutte le data clean room a cui hai accesso:

Per i proprietari di data clean room e i collaboratori dei dati, vai alla pagina di Analytics Hub nella console Google Cloud.

Vai ad Analytics Hub

Sono elencate tutte le data clean room a cui puoi accedere.
Per gli abbonati, segui questi passaggi:
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.
  
  Vai a BigQuery
2. Nel riquadro Explorer, fai clic su Aggiungi.
3. Seleziona Analytics Hub. Si apre una pagina di scoperta.
4. Per visualizzare le data clean room a cui hai accesso, seleziona data clean room nell'elenco dei filtri.

Per trovare tutti i set di dati collegati creati dalle data clean room nel tuo progetto, esegui questo comando in un ambiente a riga di comando:

PROJECT=PROJECT_ID \
for dataset in $(bq ls --project_id $PROJECT | tail +3); \
do [ "$(bq show -d --project_id $PROJECT $dataset | egrep LINKED)" ] \
&& echo $dataset; done

Sostituisci PROJECT_ID con il progetto che contiene i set di dati collegati.

Prezzi

Ai collaboratori dei dati viene addebitato solo l'archiviazione dei dati. Ai sottoscrittori viene addebitato il costo del computing (analisi) quando eseguono query.

Gli abbonati devono avere prezzi on demand o la versione Enterprise Plus.

Passaggi successivi

Se sei un utente di Controlli di servizio VPC, consulta Controlli di servizio VPC.
Limitare l'accesso ai dati con le regole di analisi.
Introduzione ad Analytics Hub.