Condividi dati sensibili con data clean room

Le data clean room sono un ambiente sicuro in cui parti possono condividere, unire e analizzare i propri asset di dati senza spostare o rivelando i dati sottostanti.

Le data clean room di BigQuery si basano su Analytics Hub completamente gestita. Sebbene le opzioni standard Scambi di dati Analytics Hub consente di condividere i dati oltre i confini dell'organizzazione su larga scala, le data clean room ti aiutano ad affrontare i casi d'uso relativi alla condivisione di dati sensibili e protetti. Le data clean room offrono controlli di sicurezza aggiuntivi per aiutare a proteggere ai dati sottostanti e applicare le regole di analisi definiti 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) combinano i dati proprietari e migliorano l'arricchimento dei dati in un incentrato sulla privacy.
• Misurazione e attribuzione. Abbina i dati sul rendimento dei clienti e dei media a a capire meglio l'efficacia delle iniziative di marketing e a ottenere prendere decisioni aziendali consapevoli.
• Attivazione. Combinare i dati dei clienti con quelli di altre parti per arricchire comprensione dei clienti, con conseguente miglioramento delle funzionalità di segmentazione e un'attivazione più efficace dei contenuti multimediali.

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 attività promozionali combinando i dati dei point of sale di rivenditori e dati di marketing delle aziende di beni di largo consumo.
• Servizi finanziari. Migliora il rilevamento delle frodi combinando i dati sensibili di altri enti finanziari e governativi. Crea punteggi di rischio di credito per aggregando i dati dei clienti tra più banche.
• Sanità. Condividi i dati tra medici e ricercatori farmaceutici per scopri come i pazienti reagiscono alle cure.
• Catena di fornitura, logistica e trasporti. Combinare i dati dei fornitori e i professionisti del marketing di ottenere un quadro completo del rendimento dei prodotti durante il loro ciclo di vita.

Ruoli

Esistono tre ruoli principali nelle data clean room di BigQuery:

• Proprietario data clean room: un utente che gestisce autorizzazioni, visibilità e appartenenza a una o più data clean room all'interno di un progetto. Questo ruolo è analoghi a 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, il proprietario di una data clean room è anche un collaboratore ai dati. Questo ruolo è analogo Publisher Analytics Hub.
• Sottoscrittore: un utente assegnato dal proprietario della data clean room a sottoscrivere i dati pubblicati in una data clean room, consentendone l'esecuzione query sui dati. Questo ruolo è analogo a una combinazione di Abbonato ad Analytics Hub e Proprietario abbonamento Analytics Hub. I sottoscrittori devono avere prezzi on demand o la versione Enterprise Plus.

Architettura

Le data clean room di BigQuery si basano su un sistema di pubblicazione e abbonamento un modello di dati BigQuery. Architettura di BigQuery separa le risorse di calcolo e quelle di archiviazione, consentendo ai collaboratori di condivide i dati senza doverne fare più copie. Le seguenti l'immagine è una panoramica della data clean room di BigQuery dell'architettura:

Data clean room

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

Risorse condivise

Una risorsa condivisa è l'unità di condivisione dei dati in una data clean room. La deve essere una tabella o una vista BigQuery. In qualità di collaboratore ai dati, crei o usi una risorsa BigQuery esistente nel tuo progetto. che vuoi 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 informazioni descrittive che aiutino gli abbonati a usare i dati. Come dati collaboratore, puoi creare una scheda e includere informazioni quali 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 un link simbolico a tutti i dati in una data clean room. Quando gli abbonati effettuano query di risorse in un set di dati collegato, vengono restituiti i dati delle risorse condivise che soddisfino 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 pulizia dei dati nella finestra iniziale. Non viene creata alcuna copia dei dati e gli abbonati non possono vedere determinate metadati, come le definizioni delle viste.

Regole di analisi

In qualità di collaboratore ai dati, devi configurare le regole di analisi sulle risorse che condividi nella data clean room. Le regole di analisi impediscono l'accesso non elaborato a ai dati sottostanti e applicare restrizioni per le query. Ad esempio, data clean room supporta 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

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

Limitazioni

Le data clean room di BigQuery presentano le seguenti limitazioni:

• Puoi impostare le regole di analisi solo su viste, non in tabelle o viste materializzate. A causa di questa limitazione, se un insieme di dati di un collaboratore condivide direttamente tabelle o viste materializzate (o viste senza di analisi) in una data clean room, gli abbonati avranno accesso a dati non elaborati i dati contenuti in quelle risorse.
• Poiché le data clean room sono basate sulla piattaforma Analytics Hub, Limitazioni di Analytics Hub .
• Le data clean room sono disponibili solo in Regioni di Analytics Hub.
• Come abbonato, non puoi cercare risorse condivise in Dataplex o Data Catalog (Catalogo dati).
• Come abbonato, non puoi eseguire query INFORMATION_SCHEMA visualizzazioni attive e set di dati collegati.
• Come collaboratore ai dati, non puoi pubblicare un intero set di dati direttamente data clean room.
• Come collaboratore ai dati, non puoi pubblicare modelli o routine in una pulizia dei dati nella finestra iniziale.
• Puoi aggiungere un massimo di 100 risorse condivise a una data clean room. Se aumentare questo limite, contatta [e-mail].

Prima di iniziare

Concede ruoli IAM (Identity and Access Management) che concedono agli utenti le autorizzazioni necessarie per eseguire ogni attività in questo documento, abilita Analytics Hub API e assegna il ruolo Amministratore Analytics Hub alla pulizia dei dati proprietario della stanza (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 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 vedere le autorizzazioni esatte obbligatorie, 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 ruoli personalizzati e altri ruoli predefiniti.

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

Abilitare l'API Analytics Hub

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

Console

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

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 ai Pagina Analytics Hub.

Assegnare il ruolo Amministratore Analytics Hub

Il proprietario della data clean room deve disporre 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

Devi disporre dei Ruolo Amministratore di Analytics Hub (roles/analyticshub.admin) sul tuo progetto per eseguire il proprietario della data clean room attività di machine learning. Questo ruolo può essere assegnato anche a livello di cartella o organizzazione se applicabile.

Crea una data clean room

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic su Crea data clean room.

3. In Progetto, seleziona il progetto per la data clean room. La L'API Analytics Hub deve essere abilitata per il progetto.

4. Specifica la posizione, il nome, il contatto principale, l'icona (facoltativa) e la descrizione della data clean room. Solo le risorse che si trovano negli stessi in quanto la data clean room può essere elencata nella data clean room.

5. Fai clic su Crea data clean room.

6. (Facoltativo) Nella sezione Autorizzazioni data clean room, aggiungi altri dati puliti proprietari delle stanze, collaboratori o abbonati.

   

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.create e imposta ambiente di condivisione a dcrExchangeConfig.

Aggiorna una data clean room

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room che vuoi aggiornare.

3. Nella scheda Dettagli, fai clic su Modifica dettagli data clean room.

4. Aggiorna il nome, il contatto principale, l'icona o la descrizione della data clean room come necessaria.

5. Fai clic su Salva.

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.patch e imposta ambiente di condivisione a dcrExchangeConfig.

Eliminare una data clean room

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Nella riga della data clean room che vuoi eliminare, fai clic su Altre azioni > Elimina.

3. Per confermare, inserisci delete e fai clic su Elimina. Questa operazione non può essere annullata un'azione.

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.delete e imposta ambiente di condivisione a 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. L'elemento collegato I set di dati sono scollegati da quelli di origine, quindi l'esecuzione di query sulle risorse la 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 ai tuoi dati data clean room (i collaboratori dei dati). Consentire a un utente di aggiungere dati a un dato data clean room, concedi loro Ruolo Publisher di Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher) in una data clean room specifica:

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room da concedere autorizzazioni.

3. Nella scheda Dettagli, fai clic su Imposta autorizzazioni.

4. Fai clic su Aggiungi entità.

5. In Nuove entità, inserisci i nomi utente o gli indirizzi email dei dati i collaboratori che aggiungi.

6. In Seleziona un ruolo, scegli Analytics Hub > Publisher Analytics Hub.

7. Fai clic su Salva.

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

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.setIamPolicy.

Puoi concedere il ruolo Publisher Analytics Hub per un'intera del progetto dalla pagina IAM, che Concede a un utente l'autorizzazione per aggiungere dati a qualsiasi data clean room di un progetto. Tuttavia, sconsigliamo di farlo, in quanto potrebbe comportare il rischio di o un accesso eccessivamente permissivo.

Gestire gli iscritti

In qualità di proprietario della data clean room, puoi decidere quali utenti possono abbonarsi ai tuoi dati data clean room (i tuoi abbonati). Consentire a un utente di abbonarsi a una pulizia dei dati spazio, concedigli il Abbonato ad Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriber) e Proprietario abbonamento Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriptionOwner) ruoli in una data clean room specifica:

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room da concedere autorizzazioni.

3. Nella scheda Dettagli, fai clic su Imposta autorizzazioni.

4. Fai clic su Aggiungi entità.

5. Per Nuove entità, inserisci i nomi utente o gli indirizzi email dei sottoscrittori che aggiungi.

6. In Seleziona un ruolo, scegli Analytics Hub > Iscritto Analytics Hub.

7. Clic Aggiungi un altro ruolo.

8. In Seleziona un ruolo, scegli Analytics Hub > Proprietario abbonamento Analytics Hub.

9. Fai clic su Salva.

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

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.setIamPolicy.

Puoi concedere all'abbonato Analytics Hub e Ruoli Proprietario abbonamenti Analytics Hub per un intero progetto da la pagina IAM, che fornisce all'utente per abbonarsi a qualsiasi data clean room di un progetto. Tuttavia, non consiglia questa azione, in quanto potrebbe comportare un'azione troppo permissiva da parte degli utenti access.

Condividere una data clean room

Puoi condividere direttamente una data clean room con gli abbonati:

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Nella riga della data clean room che vuoi condividere, fai clic su Altre azioni > Copia link condivisione.

3. Condividi il link copiato con gli iscritti per consentire loro di visualizzare e iscriversi al 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 le attività di collaboratore ai dati, devi avere il 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. contenente le risorse da elencare in una data clean room. Inoltre è necessaria l'autorizzazione resourcemanager.organization.get per visualizzare i dati data clean room della tua organizzazione che non sono incluse nel progetto attuale.

Creare una scheda (aggiungere dati)

Nota: se il tuo ambiente di collaborazione richiede identificatori comuni per partecipare dati tra i set di dati dei collaboratori e degli abbonati, configura risoluzione dell'entità prima di seguire questi passaggi.

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

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room per il quale vuoi creare una scheda.

   Se fai parte di un'organizzazione diversa da quella del proprietario della data clean room e non vedi la data clean room, chiedi al proprietario della data clean room un link diretto.

3. Fai clic su Aggiungi dati.

4. Per Seleziona set di dati e Nome tabella/visualizzazione, inserisci la tabella o la visualizzazione da elencare nella data clean room e il set di dati corrispondente. Tu aggiungerà regole di analisi per impedire l'accesso non elaborato ai dati sottostanti in un passaggi.

5. Seleziona le colonne della risorsa che vuoi pubblicare.

6. Imposta il nome della vista, il contatto principale e la descrizione (facoltativa) per la dell'annuncio.

7. Fai clic su Avanti.

8. Scegli una regola di analisi per la tua scheda e configura i dettagli.

9. Impostare il traffico in uscita dei dati controlli per la scheda.

10. Fai clic su Avanti.

11. Esamina la regola per i dati e l'analisi che stai aggiungendo alla pulizia dei dati nella finestra iniziale.

12. Fai clic su Aggiungi dati. Viene creata una vista per i dati e viene aggiunta come alla data clean room. La tabella o la vista di origine non viene aggiunta.

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.listings.create.

Se elenchi una risorsa in una data clean room, concedi tutti i dati attuali e futuri l'accesso degli abbonati alla data clean room ai dati della risorsa condivisa.

Se provi a creare una scheda con una risorsa condivisa che non dispone di di analisi, ti viene mostrato un avviso che indica che gli abbonati potranno accedere e i dati non elaborati per quella risorsa. Se confermi di voler pubblicare queste risorse senza regole di analisi, puoi comunque creare l'elenco.

Se visualizzi l'errore Failed to save listing, assicurati di avere autorizzazioni necessarie per eseguire attività di collaboratore ai dati.

Aggiornare una scheda

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room che contiene la scheda.

3. Nella riga relativa alla scheda da aggiornare, fai clic su Altre azioni > Modifica scheda.

4. Aggiorna il contatto principale o la descrizione in base alle esigenze.

5. Fai clic su Avanti.

6. Aggiorna la regola di analisi in base alle tue esigenze. Puoi aggiornare solo i parametri la regola scelta. Non puoi passare a un'altra regola.

7. Fai clic su Avanti.

8. Controlla la scheda e fai clic su Aggiungi dati.

API

Utilizza la 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 la sua creazione.

Eliminare una scheda

Console

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room che contiene la scheda.

3. Nella riga della scheda da eliminare, fai clic su Altre azioni > Elimina schede.

4. Per confermare, inserisci delete e fai clic su Elimina. Non puoi annullare questa operazione un'azione.

API

Utilizza la 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 da quelli di origine, quindi le query i dati contenuti nella scheda iniziano a non riuscire per gli abbonati.

Condividere una data clean room

Puoi condividere direttamente una data clean room con gli abbonati:

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Nella riga della data clean room che vuoi condividere, fai clic su Altre azioni > Copia link condivisione.

3. Condividi il link copiato con gli iscritti per consentire loro di visualizzare e iscriversi al data clean room.

Monitora le schede

Puoi visualizzare le metriche di utilizzo sui set di dati di origine delle risorse che condividere in una data clean room, eseguendo una query INFORMATION_SCHEMA.SHARED_DATASET_USAGE visualizzazione.

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

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

   Vai ad Analytics Hub

2. Fai clic sul nome visualizzato della data clean room.

3. Nella riga di una scheda che desideri visualizzare, fai clic su Altre azioni > Visualizza iscrizioni.

Flussi di lavoro dei sottoscrittori

Un sottoscrittore può visualizzare e sottoscrivere una data clean room. Iscrizione a un dato La data clean room crea un set di dati collegato nel progetto del sottoscrittore. Ciascuno di essi collegato ha lo stesso nome della data clean room.

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

Autorizzazioni aggiuntive per gli abbonati

Devi disporre dei Abbonato ad Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriber) e Proprietario abbonamento Analytics Hub (roles/analyticshub.subscriptionOwner) ruoli in una data clean room per svolgere le attività degli abbonati.

Inoltre, devi disporre dell'autorizzazione bigquery.datasets.create in un progetto per crea un set di dati collegato quando sottoscrivi 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 nel più schede creando un set di dati collegato nel tuo progetto. Abbonarsi a un servizio dati data clean room:

Console

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, nei filtri seleziona Data clean room.

5. Fai clic sulla data clean room a cui vuoi abbonarti. Una pagina con descrizione della data clean room.

6. Fai clic su Abbonati.

7. Seleziona il progetto di destinazione per la sottoscrizione e fai clic su Abbonati.

API

Utilizza la Metodo projects.locations.dataExchanges.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: la descrizione e le 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 possono vedere le definizioni della visualizzazione.

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. Inoltre, non puoi e specificare le autorizzazioni per le 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 Sintassi SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD, che consente di eseguire query su viste applicate da regole di analisi. Per un vedere un esempio di questa sintassi, vedere Eseguire query su una vista applicata dalla 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. La L'inserzionista dispone di dati proprietari sui propri clienti, compreso l'acquisto dati storici, dati demografici e interessi. Il publisher dispone di dati provenienti dal suo sito web, inclusi gli annunci mostrati ai visitatori e le relative conversioni.

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

L'inserzionista e il publisher orchestrano la pulizia dei dati di BigQuery della stanza virtuale con la seguente procedura:

Crea la data clean room (editore)

1. Il proprietario di una data clean room nell'organizzazione del publisher attiva l'API Analytics Hub nel progetto BigQuery e assegna all'utente A come proprietario della data clean room (Amministratore Analytics Hub).
2. L'utente A crea una data clean room denominata Campaign Analysis e assegna la classe le seguenti autorizzazioni:
   • Collaboratore ai dati (publisher Analytics Hub): utente B, un dato dell'organizzazione degli editori.
   • Abbonato (sottoscrittore Analytics Hub e proprietario dell'abbonamento): L'utente C, un analista di marketing presso l'organizzazione dell'inserzionista.

Aggiungere dati alla data clean room (editore)

1. L'utente B crea una nuova scheda nella data clean room denominata Publisher Conversion Data. Durante la creazione delle schede, viene visualizzata una nuova visualizzazione di analisi dei dati.

Iscriversi alla data clean room (inserzionista)

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

Risoluzione dell'entità

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

Nell'ambito della preparazione dei dati, la risoluzione dell'entità BigQuery fa quanto segue:

• Per i collaboratori dei dati, deduplica e risolve i record nei loro account utilizzando gli identificatori di un provider comune di loro scelta. Questo consente l'unione di più collaboratori.
• Per gli abbonati, deduplica e risolve i record nei loro account proprietari set di dati e link a entità nei set di dati dei collaboratori dati. Questo processo abilita i join tra i dati degli abbonati e dei collaboratori ai dati.

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

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

  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, nei filtri seleziona Data clean room.

Per trovare tutti i set di dati collegati creati dalle data clean room nel tuo progetto, esegui il comando seguente 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 e set di dati collegati.

Nota: anche i set di dati collegati hanno un'icona diversa rispetto ai set di dati standard nella Explorer.

Prezzi

Ai collaboratori vengono addebitati costi solo l'archiviazione dei dati. Gli abbonati pagano solo computing (analisi) quando vengono eseguite query.

I sottoscrittori 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.