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DEAデータのセキュリティとガバナンス

ある小売企業(企業A)と広告テクノロジー企業(企業B)は、広告キャンペーンの効果測定を共同で行いたいと考えています。以下の制約条件があります。 ・企業Aは顧客の購買データを持ち、企業Bは広告インプレッションデータを持っている ・両社は互いの生の顧客データを相手方に開示することなく、共通顧客セグメントでの広告効果を分析したい ・分析はAWS環境内で実施し、集計されたレポートのみを各社が取得できればよい この要件を最も適切に満たすAWSサービスはどれですか?

A
両社のデータをAWS Lake Formationで一元管理し、クロスアカウントのIAMロールで互いのデータにアクセスできるようにする
Lake Formationのクロスアカウントアクセスは相手方のアカウントから直接データにアクセスできる構成であり、生データの非開示要件を満たしません。
B
AWS Clean Roomsを使用して協調分析ワークスペースを構築し、定義した分析ルールに基づく集計結果のみが各社に返されるよう設定する
✓ 正解
AWS Clean Roomsは、複数の企業が生データを互いに開示することなく共同でデータ分析を行うために設計されたサービスです。参加者は定義されたAnalysis Rule(分析ルール)に従った集計クエリのみを実行でき、個別の生データ行にはアクセスできません。広告効果測定など、プライバシーを維持しながらデータコラボレーションを行うユースケースに最適です。
C
Amazon Redshiftのデータ共有(Data Sharing)機能を使用して、企業Aのクラスターのテーブルをクロスアカウントで企業Bと共有する
Redshiftデータ共有はテーブル全体を別アカウントと共有する機能であり、生データが相手方のアカウントからアクセス可能になってしまいます。
D
AWS Glueジョブで両社のデータを中間のS3バケットでETL結合し、Amazon Athenaで共同分析できるようにする
Glue + S3 + Athenaによる中間バケットアプローチは両社のデータが中間ストレージに混在することになり、生データの非開示要件を満たしません。

解説

AWS Clean Roomsは、複数の企業が生データを互いに開示することなく共同でデータ分析を行うために設計されたサービスです。参加者は定義されたAnalysis Rule(分析ルール)に従った集計クエリのみを実行でき、個別の生データ行にはアクセスできません。広告効果測定など、プライバシーを維持しながらデータコラボレーションを行うユースケースに最適です。 選択肢AのLake Formationのクロスアカウントアクセスは相手方のアカウントから直接データにアクセスできる構成であり、生データの非開示要件を満たしません。 選択肢CのRedshiftデータ共有はテーブル全体を別アカウントと共有する機能であり、生データが相手方のアカウントからアクセス可能になってしまいます。 選択肢DのGlue + S3 + Athenaによる中間バケットアプローチは両社のデータが中間ストレージに混在することになり、生データの非開示要件を満たしません。

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