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AWS Clean Rooms - Datenschutzkonforme Datenanalyse

AWS Clean Rooms ermöglicht datenschutzkonforme Zusammenarbeit und Analyse gemeinsamer Daten, ohne Rohdaten offenzulegen.

Analytics
Preismodell Verbrauchsbasiert nach Compute-Einheiten (z. B. CRPU-Stunden für Abfragen, pro Datensatz für ML und Entity Resolution)
Verfügbarkeit Verfügbar in ausgewählten AWS-Regionen, Verfügbarkeit je Region prüfen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit Mindestens 99,9% Monthly Uptime Percentage gemäß offiziellem SLA SLA

Was ist AWS Clean Rooms?

AWS Clean Rooms ist ein Service, der es Unternehmen und ihren Partnern ermöglicht, gemeinsame Datenanalysen durchzuführen, ohne die zugrunde liegenden Rohdaten preiszugeben. Jeder Teilnehmer einer Clean-Room-Kollaboration konfiguriert, welche Daten eingebracht werden und welche Abfragen erlaubt sind. Die Daten selbst werden nicht bewegt, sondern an ihrem ursprünglichen Speicherort (z. B. Amazon S3, AWS Glue Data Catalog oder Snowflake) abgefragt.

Der Service adressiert ein wachsendes Problem in der datengetriebenen Zusammenarbeit: Unternehmen möchten gemeinsam Erkenntnisse aus Daten gewinnen, können aber aus Datenschutz-, Compliance- oder Wettbewerbsgründen keine Rohdaten austauschen. Clean Rooms löst dieses Dilemma durch Analyse-Regeln, optionales Cryptographic Computing und Differential Privacy.

Typische Anwendungen finden sich in der Werbewirtschaft (gemeinsame Attribution ohne Rohdatenaustausch), im Gesundheitswesen (Forschungskooperation ohne Offenlegung von Patientendaten) und im Finanzsektor (Betrugserkennung über Institutsgrenzen hinweg).

Kernfunktionen

  • Kollaborationen: Erstellen von Clean-Room-Umgebungen, in denen mehrere AWS-Accounts ihre Daten kontrolliert einbringen
  • Analyse-Regeln: Definition erlaubter SQL-Abfragen bzw. PySpark-Jobs, Aggregationsstufen und Ausgabebeschränkungen pro Teilnehmer
  • Cryptographic Computing: Verarbeitung von Daten in verschlüsseltem Zustand für besonders strenge Datenschutzanforderungen
  • Differential Privacy: Mathematisch fundierter Schutz vor Re-Identifikation einzelner Nutzer
  • AWS Clean Rooms ML: Lookalike-Modelling, mit dem zwei Parteien ähnliche Zielgruppen identifizieren, ohne Trainingsdaten auszutauschen
  • Entity Resolution: Integration mit AWS Entity Resolution zum Abgleich von Identitäten über Datensätze hinweg
  • Keine Datenverschiebung: Daten bleiben in den jeweiligen AWS-Accounts oder unterstützten Drittsystemen und werden in-situ analysiert

Typische Anwendungsfälle

Werbe-Attribution: Werbetreibende und Publisher analysieren gemeinsam Kampagnenperformance und Konversionsraten, ohne personenbezogene Rohdaten auszutauschen.

Gesundheitsforschung: Forschungseinrichtungen und Pharma-Unternehmen analysieren gemeinsam klinische Daten, ohne Patienteninformationen preiszugeben. Statistische Analysen werden auf den kombinierten Datensätzen durchgeführt.

Betrugserkennung: Finanzinstitute kooperieren bei der Erkennung von Betrugsmustern über Institutsgrenzen hinweg, ohne sensible Transaktionsdaten miteinander zu teilen.

Vorteile

  • Datenkollaboration ohne Offenlegung von Rohdaten
  • Eingebauter Datenschutz durch Analyse-Regeln, Cryptographic Computing und Differential Privacy
  • Keine Datenbewegung: Daten bleiben im eigenen AWS-Account oder unterstützten Drittsystem
  • Flexible Analyse-Regeln für unterschiedliche Kooperationsszenarien
  • Verbindliches SLA mit mindestens 99,9% Monthly Uptime Percentage

Integration mit innFactory

Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei AWS Clean Rooms: von der Konzeption der Datenkollaboration über die Definition von Analyse-Regeln und Zugriffskontrollen bis zur Integration mit bestehenden Analytics-Pipelines.

Typische Anwendungsfälle

Datenschutzkonforme Datenanalyse
Werbe-Attribution ohne Datenaustausch
Branchenübergreifende Datenkooperation

Häufig gestellte Fragen

Was ist AWS Clean Rooms?

AWS Clean Rooms ermöglicht es Unternehmen und ihren Partnern, gemeinsame Datensätze zu analysieren, ohne die zugrunde liegenden Rohdaten miteinander zu teilen. Jeder Teilnehmer behält die volle Kontrolle über seine Daten und deren Zugriffsregeln.

Wie schützt AWS Clean Rooms die Daten?

Der Service nutzt Analyse-Regeln zur Einschränkung von SQL-Abfragen, optionales Cryptographic Computing zur Verarbeitung verschlüsselter Daten sowie Differential Privacy zum Schutz vor Re-Identifikation. Es werden nur die konfigurierten Ergebnisse zurückgegeben, keine Rohdaten.

Was kostet AWS Clean Rooms?

Die Abrechnung erfolgt verbrauchsbasiert: SQL- und PySpark-Abfragen werden pro Clean Rooms Processing Unit (CRPU) und Zeiteinheit berechnet, ML-Funktionen pro Datensatzvolumen und Entity Resolution pro 1.000 Datensätze. Zusätzlich fallen ggf. reguläre Amazon-S3- und AWS-Glue-Kosten an.

Für welche Branchen eignet sich AWS Clean Rooms?

Der Service eignet sich für alle Branchen, in denen Datenkooperation zwischen Unternehmen erforderlich ist: Werbung und Marketing, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel und mehr.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von AWS (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von AWS dar.

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