Documento técnico
Data clean rooms de Snowflake
Revoluciona la forma en que los equipos de las empresas colaboran con datos confidenciales al tiempo que respetan la privacidad. Los usuarios empresariales utilizan una simple interfaz de usuario (UI) para escoger entre diferentes plantillas listas para usar y con aprendizaje automático (machine learning, ML). Además, las API para desarrolladores facilitan la personalización en tu negocio.
Fácil de usar y sin costes de acceso adicionales
Tanto los usuarios técnicos como los empresariales pueden obtener valor de los datos de forma más rápida con plantillas y flujos de trabajo específicos del sector que implementan modelos de ML listos para usar y sin costes de acceso a Snowflake adicionales.
Privacidad y gobernanza integradas
Al incorporar la solución de data clean rooms de Snowflake a tus datos, eliminas la necesidad de sacarlos de los parámetros de gobernanza, seguridad y privacidad de Snowflake.
Ecosistema abierto e interoperable
El ecosistema abierto de data clean room entre nubes de Snowflake ofrece integraciones de terceros de enriquecimiento, identidad y activación. Colabora con todos tus partners de forma fluida, aunque no tengan una cuenta de Snowflake.
¿Qué es una data clean room?
Las data clean rooms permiten que diferentes entidades colaboren de forma segura al trabajar con datos confidenciales o regulados a la vez que garantizan su privacidad. Puedes controlar qué datos entran y salen, y orientar a los usuarios autorizados sobre qué tipos de análisis pueden realizar con esos datos.
Fomento de la colaboración con ML
Utiliza con facilidad el ML en las data clean rooms de Snowflake con plantillas predefinidas para casos de uso de colaboración clave, como el modelado de parecidos. Implementa cualquier modelo de ML y personaliza las data clean rooms con las API para desarrolladores.
Marketing
- Medición de la efectividad de las campañas con análisis conjuntos
- Extracción de información valiosa mientras se protegen los datos de los consumidores
- Monetización de los datos propios
Publicidad, medios de comunicación y entretenimiento
- Mejora de la información sobre el público
- Atribución de datos anonimizados y vinculados de marketing y publicidad
- Impulso de las oportunidades de ventas adicionales
- Creación de segmentos de focalización detallados cumpliendo los requisitos de privacidad
Servicios financieros
- Modelado de calificación crediticia
- Detección de fraudes
- Análisis de mercado
- Vista integral de los clientes
Sanidad y ciencias de la vida
- Enriquecimiento y uso compartido de datos regulados de la salud de los pacientes
- Identificación de patrones en los resultados de los pacientes
- Contribución a la investigación médica y farmacéutica
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