Condividere dati sensibili con le data clean room

Puoi utilizzare le data clean room per creare un ambiente con maggiore sicurezza. In questo ambiente, più parti condividono, uniscono e analizzano i propri asset di dati. Questa collaborazione avviene senza spostare o rivelare i dati sottostanti.

Le data clean room di BigQuery si integrano con la piattaforma BigQuery sharing (in precedenza Analytics Hub). I data exchange di condivisione di BigQuery standard supportano la condivisione dei dati tra i confini dell'organizzazione su larga scala. Tuttavia, le data clean room vengono utilizzate specificamente per i dati sensibili e protetti. Le data clean room forniscono controlli di sicurezza aggiuntivi che proteggono i dati sottostanti e applicano le regole di analisi definite dai proprietari dei dati.

Casi d'uso

I casi d'uso principali includono:

• Pianificazione delle campagne e statistiche sul pubblico. Consentono a due parti (ad esempio, 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 del marketing e decidere le campagne future.
• Attivazione. Combina i dati dei clienti con quelli di altre parti per arricchire la comprensione dei clienti, il che ti consente di migliorare le funzionalità di segmentazione e l'attivazione dei media.

Le data clean room supportano anche diversi casi d'uso al di fuori del settore del marketing:

• Vendita al dettaglio e beni di largo consumo. Ottimizza le attività di marketing e promozionali combinando i dati dei punti vendita dei rivenditori e i dati di marketing delle aziende di beni di largo consumo.
• Servizi finanziari. Migliorare il rilevamento delle frodi combinando i dati sensibili di altri istituti finanziari e enti statali. Creazione dello scoring del rischio di credito aggregando i dati dei clienti di più banche.
• Healthcare. Condividere dati tra medici e ricercatori farmaceutici per scoprire come reagiscono i pazienti ai trattamenti.
• Catena di fornitura, logistica e trasporti. Combina i dati di fornitori e professionisti del marketing per avere 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 della data clean room: gestisce le autorizzazioni, la visibilità e l'appartenenza di una o più data clean room all'interno di un progetto Google Cloud . Il proprietario della data clean room può assegnare i ruoli di collaboratore e abbonato alla data clean room agli utenti. Questo ruolo è analogo al ruolo IAM Amministratore Analytics Hub.
• Collaboratore ai dati: pubblica i dati in una data clean room. In molti casi, il proprietario di una data clean room è anche un collaboratore di dati. Questo ruolo è analogo al ruolo IAM Publisher Analytics Hub.
• Abbonato alla data clean room: si abbona ai dati pubblicati in una data clean room ed esegue query sui dati. Questo ruolo è analogo a una combinazione dei ruoli IAM Analytics Hub Subscriber e Analytics Hub Subscription Owner.

Architettura

Le data clean room di BigQuery utilizzano un modello di pubblicazione e sottoscrizione dei dati BigQuery. L'architettura di BigQuery separa il computing dallo spazio di archiviazione, consentendo ai collaboratori di condividere i dati senza creare più copie. Il seguente diagramma mostra l'architettura della data clean room di BigQuery:

Data clean room

Una data clean room è un ambiente per la condivisione di dati sensibili che aiuta a impedire l'accesso non elaborato e applica limitazioni alle query. Solo gli utenti o i gruppi aggiunti come abbonati alla data clean room possono iscriversi ai dati condivisi. I proprietari delle data clean room possono creare un numero qualsiasi di data clean room in BigQuery sharing.

Risorse condivise

Una risorsa condivisa è l'unità di condivisione dei dati in una data clean room. La risorsa deve essere una tabella, una vista o una routine BigQuery (funzione con valori di tabella). In qualità di collaboratore ai dati, crei o utilizzi una risorsa BigQuery esistente nel tuo progetto da condividere con gli abbonati alla data clean room.

Schede

Quando aggiungi dati a una data clean room in qualità di collaboratore, crei una scheda. La scheda contiene un riferimento alla risorsa condivisa e informazioni descrittive che aiutano gli abbonati a utilizzare i dati. Puoi 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 link simbolico a tutti i dati in una data clean room. Quando gli iscritti alla data clean room eseguono query sulle risorse in un set di dati collegato, vengono restituiti i dati delle risorse condivise, che soddisfano il set di regole di analisi impostate dal collaboratore dei dati. Quando ti iscrivi a una data clean room, BigQuery crea un set di dati collegato nel tuo progetto. Non viene creata alcuna copia dei dati e gli abbonati non possono visualizzare determinati metadati, come le definizioni delle visualizzazioni.

Regole di analisi

In qualità di collaboratore ai dati, configuri le regole di analisi sulle risorse che condividi nella data clean room. Le regole di analisi contribuiscono a impedire l'accesso non elaborato ai dati sottostanti e a imporre restrizioni alle query. Ad esempio, le data clean room supportano la regola di analisi della soglia di aggregazione, che consente agli iscritti alla data clean room di analizzare i dati solo tramite query di aggregazione.

Controlli del traffico in uscita dei dati

I controlli di uscita dei dati impediscono automaticamente agli abbonati alla data clean room di copiare ed esportare i dati non elaborati da una data clean room. I collaboratori ai dati possono configurare controlli aggiuntivi per impedire la copia e l'esportazione dei risultati delle query ottenuti dagli abbonati.

Modelli di query

I modelli di query consentono ai proprietari di data clean room e ai publisher di BigQuery sharing di condividere query predefinite senza condividere le risorse sottostanti di tabelle e viste.

Le query predefinite utilizzano funzioni con valori di tabella (TVF) in BigQuery che consentono di passare un'intera tabella o campi specifici come parametri di input e restituire una tabella come output.

Limitazioni

Le data clean room di BigQuery presentano le seguenti limitazioni:

• Puoi impostare le regole di analisi solo sulle viste, non sulle tabelle o sulle viste materializzate. A causa di questa limitazione, gli iscritti hanno accesso ai dati non elaborati se un collaboratore ai dati condivide tabelle, viste materializzate o viste senza regole di analisi direttamente in una data clean room.
• Sebbene le regole di analisi forniscano controlli per la privacy, non è garantito che blocchino ogni query non autorizzata progettata per estrarre dati non elaborati. Per proteggere le tue informazioni, utilizza i modelli di query nelle data clean room per esaminare e approvare le query, in modo da bloccare i tentativi non autorizzati.
• Poiché le data clean room utilizzano la piattaforma di condivisione di BigQuery, si applicano tutte le limitazioni di condivisione di BigQuery.
• Le data clean room sono disponibili solo nelle regioni di condivisione di BigQuery.
• In qualità di abbonato alla data clean room, non puoi cercare risorse condivise in Knowledge Catalog.
• In qualità di abbonato alla data clean room, non puoi eseguire query sulle viste INFORMATION_SCHEMA nei set di dati collegati.
• In qualità di collaboratore ai dati, non puoi pubblicare un intero set di dati direttamente in un data clean room.
• In qualità di collaboratore dei dati, non puoi pubblicare modelli o routine (al di fuori dei modelli di query) in una data clean room.
• Puoi aggiungere un massimo di 100 risorse condivise a una data clean room. Se hai bisogno di aumentare questo limite, contatta bq-dcr-feedback@google.com.
• Le schede per più regioni non sono supportate nelle data clean room.

Prima di iniziare

Concedi i ruoli Identity and Access Management (IAM) per assicurarti di disporre delle autorizzazioni necessarie per completare le attività in questo documento, abilita l'API Analytics Hub e assegna il ruolo Amministratore Analytics Hub al proprietario della data clean room.

Autorizzazioni obbligatorie

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

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

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

Per saperne di più sui ruoli e sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Introduzione a IAM.

Abilita l'API Analytics Hub

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

gcloud services enable analyticshub.googleapis.com

Dopo aver abilitato l'API Analytics Hub, puoi accedere alla pagina Sharing (Analytics Hub).

Concedi il ruolo Analytics Hub Admin

Per creare una data clean room come proprietario, devi disporre del ruolo Amministratore Analytics Hub (roles/analyticshub.admin). Per ulteriori informazioni sulla concessione di questo ruolo ad altri utenti, consulta Crea amministratori di BigQuery sharing.

Flussi di lavoro del proprietario della data clean room

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

• Crea una data clean room.
• Aggiorna le proprietà della data clean room.
• Eliminare una data clean room.
• Gestisci i collaboratori ai dati.
• Gestisci gli iscritti alla data clean room.
• Condividi una data clean room.

Autorizzazioni aggiuntive per il proprietario della data clean room

Per completare le attività del proprietario della data clean room, devi disporre del ruolo Amministratore Analytics Hub (roles/analyticshub.admin) nel tuo progetto. Puoi anche assegnare questo ruolo a livello di cartella o organizzazione, se applicabile.

Crea una data clean room

Per creare una data clean room, seleziona una delle seguenti opzioni:

  curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X POST https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges?data_exchange_id=CLEAN_ROOM_ID -d
  '{
    display_name: "CLEAN_ROOM_NAME",
    sharing_environment_config: {dcr_exchange_config: {}}
  }'

Aggiorna una data clean room

Per aggiornare le proprietà della data clean room, seleziona una delle seguenti opzioni:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X PATCH https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID?updateMask=UPDATEMASK -d
'{
  display_name: "CLEAN_ROOM_NAME",
  sharing_environment_config: {dcr_exchange_config: {}}
}'

Elimina una data clean room

Per eliminare una data clean room, seleziona una delle seguenti opzioni:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X DELETE https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges?data_exchange_id=CLEAN_ROOM_ID

Quando elimini una data clean room, vengono eliminati tutti i listing al suo interno. Le risorse condivise e i set di dati collegati non vengono eliminati. I set di dati collegati vengono scollegati dai set di dati di origine, quindi l'esecuzione di query sulle risorse nella data clean room inizia a non riuscire per gli abbonati alla data clean room.

Gestisci i collaboratori dei dati

In qualità di proprietario di una data clean room, gestisci chi può aggiungere dati alle tue data clean room (i tuoi collaboratori). Per consentire a un collaboratore di aggiungere dati a una data clean room, concedigli il ruolo Publisher di Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher) nella data clean room:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X POST https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID:setIamPolicy -d
'{
  "policy": {
    "bindings": [
      {
        "members": [
          "my-service-account@my-project.iam.gserviceaccount.com"
        ],
        "role": "roles/analyticshub.publisher"
      }
    ]
  }
}'

Puoi concedere il ruolo Analytics Hub Publisher (roles/analyticshub.publisher) per un intero progetto nella pagina IAM. In questo modo, viene concessa l'autorizzazione per aggiungere dati a qualsiasi data clean room nel progetto. La concessione di questo ruolo a livello di progetto non è consigliata perché può comportare un accesso eccessivamente permissivo.

Gestire gli abbonati alla data clean room

In qualità di proprietario di una data clean room, gestisci chi può abbonarsi alle tue data clean room (i tuoi abbonati). Per consentire a un sottoscrittore di iscriversi a un data clean room, concedigli il ruolo Analytics Hub Subscriber (roles/analyticshub.subscriber) e il ruolo Analytics Hub Subscription Owner (roles/analyticshub.subscriptionOwner) su quel data clean room:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X POST https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID:setIamPolicy -d
'{
  "policy": {
    "bindings": [
      {
        "members": [
          "user:mike@example.com"
        ],
        "role": "roles/analyticshub.subscriptionOwner"
      },
      {
        "members": [
          "user:mike@example.com"
        ],
        "role": "roles/analyticshub.subscriber"
      }
    ]
  }
}'

Puoi concedere il ruolo Analytics Hub Subscriber (roles/analyticshub.subscriber) e Analytics Hub Subscription Owner (roles/analyticshub.subscriptionOwner) per un intero progetto nella pagina IAM. Questi ruoli concedono l'autorizzazione a iscriversi a qualsiasi data clean room del progetto. Evita di concedere questi ruoli a livello di progetto, perché ciò può comportare un accesso eccessivamente permissivo.

Condividi una data clean room

Puoi condividere direttamente una data clean room con gli abbonati alla data clean room:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Condivisione (Analytics Hub).

   Vai a Condivisione (Analytics Hub)

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

3. Per consentire agli abbonati di visualizzare e iscriversi alla data clean room, condividi con loro il link copiato.

Flussi di lavoro dei collaboratori data clean room

In qualità di collaboratore ai dati, puoi:

• Aggiungi dati a una data clean room creando una scheda.
• Aggiornare una scheda.
• Eliminare una scheda.
• Condividi una data clean room.
• Monitora le schede.

Autorizzazioni aggiuntive per i collaboratori ai dati

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

Inoltre, devi disporre delle autorizzazioni bigquery.datasets.get, bigquery.datasets.update e bigquery.tables.get sul set di dati e sulla tabella di origine. Queste autorizzazioni sono disponibili nel ruolo BigQuery Data Owner (roles/bigquery.dataOwner).

Per visualizzare le data clean room della tua organizzazione che non si trovano nel tuo progetto attuale, devi disporre dell'autorizzazione resourcemanager.organization.get.

Per utilizzare la procedura di creazione della data clean room per creare una vista BigQuery con regole di analisi, devi disporre delle autorizzazioni bigquery.tables.setPrivacyPolicy e bigquery.tables.create. Se fai riferimento direttamente alla visualizzazione, questa autorizzazione non è necessaria.

Creare una scheda (aggiungere dati)

Per preparare i dati con le regole di analisi e pubblicarli in una data clean room come scheda, procedi nel seguente modo:

  curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -H 'x-goog-user-project:DCR_PROJECT_ID' -X POST https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/DCR_PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID/listings?listingId=LISTING_ID -d
  '{"bigqueryDataset":{"dataset":"projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID","selectedResources":[{"table":"projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/VIEW_ID"}],},"displayName":LISTING_NAME"}'

Se elenchi una risorsa in una data clean room, concedi a tutti gli abbonati attuali e futuri della data clean room l'accesso ai dati nella risorsa condivisa.

Se crei una scheda con una risorsa condivisa a cui manca una regola di analisi, un avviso indica che gli abbonati possono accedere ai dati non elaborati per quella risorsa. Se confermi l'avviso, puoi comunque creare la scheda.

Se ricevi l'errore Failed to save listing, verifica di disporre delle autorizzazioni necessarie per completare le attività di collaboratore ai dati.

Aggiorna una scheda

Per aggiornare una scheda, seleziona una delle seguenti opzioni:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -H 'x-goog-user-project:DCR_PROJECT_ID' -X PATCH https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/DCR_PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID/listings/listingId=LISTING_ID?updateMask=displayName -d
'{"displayName":LISTING_NAME"}'

Dopo aver creato una scheda, non puoi modificare la risorsa di origine o i controlli di uscita dei dati.

Elimina una scheda

Per eliminare una scheda, seleziona una delle seguenti opzioni:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -H 'x-goog-user-project:DCR_PROJECT_ID' -X DELETE https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/DCR_PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID/listings?listingId=LISTING_ID

Quando elimini una scheda, le risorse condivise e i set di dati collegati non vengono eliminati. I set di dati collegati vengono scollegati dai set di dati di origine, pertanto l'esecuzione di query sulle risorse in quella scheda inizia a non riuscire per gli abbonati alla data clean room.

Condividi una data clean room

Puoi condividere direttamente una data clean room con i relativi iscritti:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Condivisione (Analytics Hub).

   Vai a Condivisione (Analytics Hub)

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

3. Per consentire agli abbonati di visualizzare la data clean room e iscriversi, condividi il link copiato.

Monitorare 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 abbonati alla data clean room della tua scheda:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Condivisione (Analytics Hub).

   Vai a Condivisione (Analytics Hub)

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

3. Nella riga di una scheda che vuoi visualizzare, fai clic su more_vert Altre azioni > Visualizza abbonamenti.

Flussi di lavoro degli iscritti alla data clean room

In qualità di abbonato a una data clean room, puoi:

• Iscriviti a una data clean room.
• Eseguire query sui dati in un set di dati collegato.

L'iscrizione a una data clean room crea un set di dati collegato nel tuo progetto. Ogni set di dati collegato ha lo stesso nome della data clean room.

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

Autorizzazioni aggiuntive per gli abbonati alla data clean room

Per completare le attività del sottoscrittore della data clean room, devi disporre del ruolo Analytics Hub Subscriber (roles/analyticshub.subscriber) nella data clean room e del ruolo Analytics Hub Subscription Owner (roles/analyticshub.subscriptionOwner) nel progetto di sottoscrizione.

Quando ti iscrivi a una data clean room, devi anche disporre dell'autorizzazione bigquery.datasets.create nel tuo progetto per creare il set di dati collegato.

Iscriviti a una data clean room

L'iscrizione a una data clean room ti consente di accedere ai dati delle schede tramite query creando un set di dati collegato nel tuo progetto. Per abbonarti a una data clean room:

  curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -L -X POST https://analyticshub.googleapis.com/v1/projects/DCR_PROJECT_ID/locations/LOCATION/dataExchanges/CLEAN_ROOM_ID:subscribe  --data '{"destination":"projects/SUBSCRIBER_PROJECT_ID/locations/LOCATION","subscription":"SUBSCRIPTION"}'

{
  "destination": "projects/SUBSCRIBER_PROJECT_ID/locations/LOCATION",
  "subscription": "SUBSCRIPTION",
  "destinationDataset": {
    "datasetReference": {
      "projectId": "SUBSCRIBER_PROJECT_ID",
      "datasetId": "LINKED_DATASET_ID"
    },
    "location": "PRIMARY_REGION"
  }
}

Un set di dati collegato viene ora aggiunto al progetto che hai specificato ed è disponibile per le query.

In qualità di abbonato a una data clean room, il tuo accesso ai set di dati collegati è soggetto alle seguenti condizioni:

• Metadati e autorizzazioni: puoi modificare alcuni metadati dei set di dati collegati, come descrizioni ed etichette, e puoi impostare le autorizzazioni per i set di dati collegati. Le modifiche ai set di dati collegati non influiscono sui set di dati di origine. Non puoi visualizzare le definizioni delle visualizzazioni.
• Risorse di sola lettura: le risorse contenute nei set di dati collegati sono di sola lettura. In qualità di sottoscrittore, non puoi modificare i dati o i metadati delle risorse nei set di dati collegati né specificare le autorizzazioni per le singole risorse all'interno del set di dati collegato.
• Annulla iscrizione: per annullare l'iscrizione alla data clean room, elimina il set di dati collegato.

Esegui query sui dati in un set di dati collegato

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

Scenario di esempio: analisi dell'attribuzione di inserzionisti e publisher

Un inserzionista vuole monitorare l'efficacia delle sue campagne di marketing. L'inserzionista dispone di dati proprietari sui suoi clienti, tra cui la cronologia acquisti, i dati demografici e gli interessi. Il publisher dispone di dati provenienti dal suo sito web, tra cui gli annunci mostrati ai visitatori e le relative 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 mette i dati a disposizione dell'inserzionista per l'analisi. Il report sull'attribuzione risultante mostra all'inserzionista quali annunci sono stati più efficaci nel generare vendite. L'inserzionista utilizza queste informazioni per ottimizzare le campagne di marketing future.

L'inserzionista e il publisher orchestrano la data clean room di BigQuery tramite il processo descritto nelle sezioni seguenti.

Crea la data clean room (publisher)

1. Un proprietario della data clean room nell'organizzazione del publisher attiva l'API Analytics Hub nel proprio progetto BigQuery e assegna l'utente A come proprietario della data clean room (amministratore di Analytics Hub (roles/analyticshub.admin)).
2. L'utente A crea una data clean room denominata Campaign Analysis e assegna le seguenti autorizzazioni:
   • Collaboratore ai dati (Publisher di Analytics Hub (roles/analyticshub.publisher)): l'utente B, un data engineer nell'organizzazione del publisher.
   • Iscritto alla data clean room (Analytics Hub Subscriber (roles/analyticshub.subscriber) e Subscription Owner (roles/analyticshub.subscriptionOwner)): l'utente C, un analista di marketing nell'organizzazione dell'inserzionista.

Aggiungi dati alla data clean room (publisher)

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

Iscriviti alla data clean room (inserzionista)

1. L'utente C si iscrive 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.
2. L'utente C ora può eseguire query di aggregazione per combinare i dati di questo set di dati collegato con i propri dati proprietari per misurare l'efficacia della campagna.

Risoluzione delle entità

I casi d'uso delle data clean room spesso richiedono il collegamento di entità tra i set di dati dei collaboratori e dei sottoscrittori della data clean room che non includono un identificatore comune. Gli abbonati e i collaboratori di dati 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 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 gli identificatori di un fornitore comune a loro scelta. Questo processo consente i join tra collaboratori.
• Per gli abbonati alla data clean room, deduplica e risolve i record nei loro set di dati proprietari e li collega alle entità nei set di dati dei collaboratori. Questo processo consente i join tra i dati degli abbonati e quelli dei collaboratori ai dati.

Per saperne di più sulla configurazione della risoluzione delle entità, consulta Configura e utilizza la risoluzione delle entità in BigQuery.

Scopri gli asset della data clean room

Per trovare tutte le data clean room a cui hai accesso, segui questi passaggi:

• Per i proprietari di data clean room e i collaboratori ai dati, nella consoleGoogle Cloud , vai alla pagina Condivisione (Analytics Hub).

  Vai a Condivisione (Analytics Hub)

  Vengono elencate tutte le data clean room a cui puoi accedere.

• Per gli abbonati alla data clean room:

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

     Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro Explorer, fai clic su add_box Aggiungi dati.

  3. Seleziona Sharing (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 il seguente 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 tuoi set di dati collegati.

Prezzi

La tabella seguente riassume i prezzi delle data clean room di BigQuery:

Passaggi successivi

• Scopri come utilizzare i modelli di query.
• Scopri come limitare l'accesso ai dati con le regole di analisi.
• Scopri come utilizzare i Controlli di servizio VPC.