Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Tablas configuradas en AWS Clean Rooms Una *tabla configurada* es una referencia a una tabla existente en una fuente de datos. Contiene una regla de análisis que determina cómo se pueden consultar los datos AWS Clean Rooms y puede incluir un presupuesto de acceso a los datos para controlar el uso de la tabla. Las tablas configuradas se pueden asociar a una o más colaboraciones. Con él AWS Clean Rooms, puede realizar un análisis de agregación de los datos de los eventos, como el número de compras en comparación con el número de compras. También puede realizar un análisis de listas de datos de eventos, por ejemplo, enriqueciendo los datos de clientes superpuestos pasando de datos de segmentos a datos de CRM. También puede realizar consultas personalizadas y establecer una privacidad diferencial en los datos de los eventos, como los datos de audiencia y los atributos de los segmentos. Para cualquiera de estos tipos de análisis, puede establecer presupuestos de acceso a los datos para supervisar y controlar la cantidad de datos a la que se accede mediante consultas. En primer lugar, puede crear una colaboración AWS Clean Rooms y añadir la Cuentas de AWS que desee invitar, o bien unirse a una colaboración a la que esté invitado creando una membresía. A continuación, usted y el otro miembro de la colaboración crean tablas configuradas. Puede añadir una regla de análisis a las tablas configuradas (agregación, lista o personalizada) y, si lo desea, establecer presupuestos de acceso a los datos. A continuación, asocie las tablas configuradas a la colaboración. Por último, el miembro que puede realizar la consulta ejecuta una consulta en las dos tablas de datos, lo que consume el presupuesto de acceso a los datos a medida que se ejecutan las consultas. El siguiente diagrama resume cómo trabajar con los datos de eventos en AWS Clean Rooms. ![\[Diagrama que explica cómo trabajar con los datos de eventos en AWS Clean Rooms\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/images/how-it-works-event-data.png) **Topics** + [Crear una tabla configurada en AWS Clean Rooms](create-configured-table.md) + [Agregación de una regla de análisis a una tabla configurada](add-analysis-rule.md) + [Asociar una tabla configurada a una colaboración](associate-configured-table.md) + [Configuración de un presupuesto de acceso de datos](configure-data-access-budget.md) + [Agregación de una regla de análisis de colaboración a una tabla configurada](add-collaboration-analysis-rule.md) + [Configuración de la política de privacidad diferencial (opcional)](configure-differential-privacy.md) + [Ver tablas y reglas de análisis](view-tables.md) + [Edición de una tabla configurada](edit-configured-table.md) + [Editar etiquetas de tablas configuradas](edit-config-table-tags.md) + [Edición de la regla de análisis de tablas configurada](edit-config-table-analysis-rule.md) + [Eliminar la regla de análisis de tablas configurada](delete-config-table-analysis-rule.md) + [Columnas no permitidas de la tabla configurada](disallowed-columns.md) + [Editar asociaciones de tablas configuradas](edit-config-table-assoc.md) + [Disociar tablas configuradas](disassociate-config-table.md) # Crear una tabla configurada en AWS Clean Rooms Una *tabla configurada* es una referencia a una tabla existente en una fuente de datos. Contiene una regla de análisis que determina cómo se pueden consultar los datos en AWS Clean Rooms. Las tablas configuradas se pueden asociar a una o más colaboraciones. Para obtener información sobre cómo crear una tabla configurada mediante la AWS SDKs, consulta la [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html). **Topics** + [Creación de una tabla configurada: fuente de datos de Amazon S3](create-config-table-s3.md) + [Creación de una tabla configurada: fuente de datos de Amazon Athena](create-config-table-athena.md) + [Creación de una tabla configurada: fuente de datos de Snowflake](create-config-table-snowflake.md) # Creación de una tabla configurada: fuente de datos de Amazon S3 En este procedimiento, el [miembro](glossary.md#glossary-member) realiza las siguientes tareas: + Configura una AWS Glue tabla existente para usarla en AWS Clean Rooms. (este paso se puede realizar antes o después de unirse a una colaboración, a menos que se utilice la computación criptográfica para Clean Rooms). **nota** AWS Clean Rooms admite AWS Glue tablas. Para obtener más información sobre cómo introducir los datos AWS Glue, consulte[Paso 3: cargar la tabla de datos en Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3). + Asigna un nombre a la [tabla configurada](glossary.md#glossary-configured-table) y elige qué columnas usar en la colaboración. El siguiente procedimiento asume que: + El miembro de la colaboración ya ha [subido sus tablas de datos a Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3) y [ha creado una AWS Glue tabla](prepare-data-S3.md#create-glue-crawler). **nota** El **destino de los resultados en Amazon S3** no puede estar dentro del mismo bucket de S3 que cualquier fuente de datos. + (Opcional) Solo para las tablas de datos [cifrados](glossary.md#glossary-encryption), el miembro de la colaboración ya ha [preparado las tablas de datos cifrados](prepare-encrypted-data.md) con el cliente de cifrado de C3R. Puede utilizar la generación de estadísticas proporcionada por AWS Glue para calcular las estadísticas a nivel de columna para las tablas. AWS Glue Data Catalog Tras AWS Glue generar las estadísticas para las tablas del catálogo de datos, Amazon Redshift Spectrum las utiliza automáticamente para optimizar el plan de consultas. *Para obtener más información sobre cómo calcular las estadísticas a nivel de columna mediante el uso de estadísticas de columnas AWS Glue, consulte [Optimización del rendimiento de las consultas mediante estadísticas de columnas](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/column-statistics.html) en la Guía del AWS Glue usuario.* Para obtener más información AWS Glue, consulte la *[Guía para desarrolladores de AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)*. **Para crear una tabla configurada: fuente de datos de Amazon S3** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. En la esquina superior derecha, elija **Configurar nueva tabla**. 1. En **Fuente de datos**, en **Fuentes de AWS datos**, elija **Amazon S3**. 1. En la **tabla de Amazon S3**: 1. Seleccione la **región en** la que está alojada la tabla S3. De forma predeterminada, se selecciona la región actual (como North Virginia us-east-1). **aviso** Si la fuente de datos de Amazon S3 se encuentra en una región diferente a la de su ubicación de procesamiento, el procesamiento de datos puede realizarse temporalmente fuera de la región de origen. Antes de continuar, compruebe que el movimiento de datos entre regiones cumpla con sus requisitos de soberanía de datos, las políticas de conformidad normativa y las normas de gobierno de datos. Para obtener más información sobre las regiones, consulte [Regiones y puntos finales](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html) en la. *Referencia general de AWS* 1. Elija la **base de datos** en la lista desplegable. 1. Seleccione la **Tabla** que desea configurar en la lista desplegable. **nota** Para comprobar que se trata de la tabla correcta, realice una de las siguientes acciones: Seleccione **Ver en AWS Glue**. Activa **Ver esquema desde AWS Glue** para ver el esquema. **importante** En el caso de AWS Glue las tablas en las que los datos están en formato CSV, los nombres y el orden de las columnas en el esquema Glue deben coincidir exactamente con los datos CSV. Si no se alinean, es posible que la lista de columnas permitidas para la tabla configurada no se aplique correctamente. 1. En el **caso de las columnas y los métodos de análisis permitidos en las colaboraciones**, 1. ¿Para **qué columnas quieres permitir en las colaboraciones**? + Seleccione **Todas las columnas** para permitir que se consulten todas las columnas de la colaboración. + Elija **Lista personalizada** para poder consultar una o más columnas de la lista desplegable **Especificar columnas permitidas** en la colaboración. 1. Para los métodos de **análisis permitidos**, 1. Elija **Consulta directa** para permitir que las consultas SQL se ejecuten directamente en esta tabla 1. Elija **Trabajo directo** para permitir que los PySpark trabajos se ejecuten directamente en esta tabla. **Example Ejemplo** Por ejemplo, si desea permitir que los miembros de la colaboración ejecuten consultas SQL directas y PySpark trabajos en todas las columnas, seleccione **Todas las columnas**, **Consulta directa** **y Trabajo directo**. 1. En **Detalles de la tabla configurada**, 1. Introduzca un **Nombre** para la tabla configurada. Puede usar el nombre predeterminado o cambiar el nombre de esta tabla. 1. Introduzca una **Descripción** de la tabla. La descripción ayuda a diferenciarla de otras tablas configuradas con nombres similares. 1. Si desea habilitar la opción de **Etiquetas** para el recurso de tabla configurada, seleccione **Añadir nueva etiqueta** y, a continuación, introduzca el par de **Clave** y **Valor**. 1. Seleccione **Configurar nuevo cliente**. Ahora que ha creado una tabla configurada, puede hacer lo siguiente: + [Agregación de una regla de análisis a la tabla configurada](add-analysis-rule.md) + [Asociar la tabla configurada a una colaboración](associate-configured-table.md) # Creación de una tabla configurada: fuente de datos de Amazon Athena La opción de fuente de datos de Amazon Athena le permite consultar los datos almacenados en Amazon S3, catalogados en el catálogo de AWS Glue datos o en los catálogos federados y acceder a ellos de forma controlada mediante. AWS Lake Formation Se admiten tanto las tablas como las vistas. AWS Glue Data Catalog Los enlaces a los recursos de Lake Formation se pueden usar para compartir tablas y vistas Regiones de AWS a lo largo Cuentas de AWS y ancho de la cuenta del AWS Clean Rooms miembro que los une a una AWS Clean Rooms colaboración. **nota** Solo se pueden consultar los conjuntos de datos basados en Amazon S3 mediante la integración de fuentes de datos de Athena. En este procedimiento, el [miembro](glossary.md#glossary-member) realiza las siguientes tareas: + Configura una tabla o vista existente en el para usarla AWS Glue Data Catalog AWS Clean Rooms + Asigna un nombre a la [tabla configurada](glossary.md#glossary-configured-table) y elige qué columnas usar en la colaboración. El siguiente procedimiento asume que: + El miembro de la colaboración ya creó la AWS Glue Data Catalog base de datos y la vista de tabla o GDC. **Para crear una tabla configurada: fuente de datos de Athena** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. En la esquina superior derecha, elija **Configurar nueva tabla**. 1. En **Fuente de datos**, en **Fuentes AWS de datos**, elija **Amazon Athena**. 1. En la **tabla de Amazon Athena**: 1. Seleccione la **región** en la que está alojada la mesa de Amazon Athena. De forma predeterminada, se selecciona la región actual (como North Virginia us-east-1). **aviso** Si su fuente de datos de Amazon Athena se encuentra en una región diferente a la de su ubicación de procesamiento, el procesamiento de datos puede realizarse temporalmente fuera de la región de origen. Antes de continuar, compruebe que el movimiento de datos entre regiones cumpla con sus requisitos de soberanía de datos, las políticas de conformidad normativa y las normas de gobierno de datos. Para obtener más información sobre las regiones, consulte [Regiones y puntos finales](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html) en la. *Referencia general de AWS* 1. Elija el **catálogo** en la lista desplegable. De forma predeterminada, se selecciona **Catálogo de AWS Glue datos**. + **AWS Glue Catálogo de datos**: el catálogo predeterminado para las tablas de AWS Glue. + **Catálogo federado**: disponible si ha configurado AWS Glue Catalog Federation para conectarse a catálogos REST remotos de Apache Iceberg. *Para obtener más información, consulte la [federación de catálogos en la AWS Lake Formation Guía](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/catalog-federation.html) para desarrolladores.* 1. Elija la **base de datos** en la lista desplegable. 1. Seleccione la **Tabla** que desea configurar en la lista desplegable. **nota** Para comprobar que se trata de la tabla correcta, realice una de las siguientes acciones: Seleccione **Ver en AWS Glue** o **Ver en AWS Lake Formation** (según el tipo de catálogo). Activa **Ver esquema desde AWS Glue** para ver el esquema. 1. Para las **configuraciones de Amazon Athena**, 1. Elija un **grupo de trabajo** de la lista desplegable. 1. Para la **ubicación de salida de S3**, elija una acción recomendada en función de uno de los siguientes escenarios. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html) 1. En el **caso de las columnas permitidas en las colaboraciones**, elige una opción en función de tu objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html) 1. En **Detalles de la tabla configurada**, 1. Introduzca un **Nombre** para la tabla configurada. Puede usar el nombre predeterminado o cambiar el nombre de esta tabla. 1. Introduzca una **Descripción** de la tabla. La descripción ayuda a diferenciarla de otras tablas configuradas con nombres similares. 1. Si desea habilitar la opción de **Etiquetas** para el recurso de tabla configurada, seleccione **Añadir nueva etiqueta** y, a continuación, introduzca el par de **Clave** y **Valor**. 1. Seleccione **Configurar nuevo cliente**. Ahora que ha creado una tabla configurada, puede hacer lo siguiente: + [Agregación de una regla de análisis a la tabla configurada](add-analysis-rule.md) + [Asociar la tabla configurada a una colaboración](associate-configured-table.md) # Creación de una tabla configurada: fuente de datos de Snowflake En este procedimiento, el [miembro](glossary.md#glossary-member) realiza las siguientes tareas: + Configura una tabla Snowflake existente para usarla en. AWS Clean Rooms(este paso se puede realizar antes o después de unirse a una colaboración, a menos que se utilice la computación criptográfica para Clean Rooms). + Asigna un nombre a la [tabla configurada](glossary.md#glossary-configured-table) y elige qué columnas usar en la colaboración. El siguiente procedimiento asume que: + El miembro de la colaboración ya ha subido sus tablas de datos a Snowflake. + (Opcional) Solo para las tablas de datos [cifrados](glossary.md#glossary-encryption), el miembro de la colaboración ya ha [preparado las tablas de datos cifrados](prepare-encrypted-data.md) con el cliente de cifrado de C3R. **Para crear una tabla configurada: fuente de datos de Snowflake** 1. [Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en /cleanrooms. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. En la esquina superior derecha, elija **Configurar nueva tabla**. 1. **En **Fuente de datos**, en **Nubes y fuentes de datos de terceros**, selecciona Snowflake.** 1. Especifique las **credenciales de Snowflake** utilizando un ARN secreto existente o almacenando un secreto nuevo para esta tabla. ------ #### [ Use existing secret ARN ] 1. Si tienes un ARN secreto, introdúcelo en el campo **ARN** secreto. Para buscar tu ARN secreto, selecciona **Ir a**. AWS Secrets Manager 1. Si ya tiene un secreto de otra tabla, elija **Importar el ARN secreto de la tabla existente**. **nota** El ARN secreto puede ser multicuenta. ------ #### [ Store a new secret for this table ] 1. Introduzca las siguientes credenciales de Snowflake: + **Nombre de usuario de Snowflake** + **Almacén Snowflake** + **Papel de Snowflake** + **Clave privada de Snowflake Privacy Enhanced Mail (PEM)** 1. Para el cifrado, realice una de las siguientes acciones: + Para usar la opción Clave administrada de AWS (predeterminada), deje desactivada la casilla **Personalizar la configuración de cifrado**. + Para usar una personalizada AWS KMS key: + Seleccione la casilla de verificación **Personalizar la configuración de cifrado**. + Para la **clave KMS**, introduzca la clave ARN o elija una de la lista. 1. Introduzca un **nombre secreto** que le ayude a encontrar sus credenciales más adelante. ------ 1. Para los **detalles de la tabla y el esquema de Snowflake**, introdúzcalos manualmente o impórtelos automáticamente. ------ #### [ Enter the details manually ] 1. Introduzca el identificador de la cuenta de **Snowflake**. Para obtener más información, consulte los [identificadores de cuenta](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account) en la documentación de Snowflake. El identificador de su cuenta debe tener el formato utilizado para los conductores de Snowflake. Debe sustituir el punto (.) por un guión (-) para que el identificador tenga el formato siguiente. **-** 1. Introduzca la base de datos de **Snowflake**. Para obtener más información, consulte la [base de datos de Snowflake en la documentación de Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/snowflake-db). 1. **Introduzca el nombre del esquema de Snowflake.** 1. Introduzca el nombre de la tabla **Snowflake**. Para obtener más información, consulte [Descripción de las estructuras de las tablas de Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-micro-partitions) en la documentación de Snowflake. 1. Para el **esquema**, introduzca el **nombre de la columna** y elija el **tipo de datos** en la lista desplegable. 1. Seleccione **Añadir columna** para añadir más columnas. + Si elige un **tipo de datos de objeto**, especifique el **esquema del objeto**. **Example Ejemplo de esquema de objetos** ``` name STRING, location OBJECT( x INT, y INT, metadata OBJECT(uuid STRING) ), history ARRAY(TEXT) ``` + Si elige un **tipo de datos de matriz**, especifique el **esquema de matriz**. **Example Ejemplo de esquema de matriz** ``` OBJECT(x INT, y INT) ``` + Si elige un **tipo de datos de mapa**, especifique el **esquema de mapa**. **Example Ejemplo de esquema de mapa** ``` STRING, OBJECT(x INT, y INT) ``` ------ #### [ Automatically import the details ] 1. Exporte la vista de COLUMNAS de Snowflake como un archivo CSV. [Para obtener más información sobre la vista COLUMNAS de Snowflake, consulte la vista COLUMNAS en la documentación de Snowflake.](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/info-schema/columns) 1. Seleccione **Importar desde un archivo** para importar el archivo CSV y especificar cualquier información adicional. El nombre de la base de datos, el nombre del esquema, el nombre de la tabla, los nombres de las columnas y los tipos de datos se importan automáticamente. + Si elige un **tipo de datos de objeto**, especifique el **esquema del objeto**. + Si elige un **tipo de datos de matriz**, especifique el **esquema de matriz**. + Si elige un **tipo de datos de mapa**, especifique el **esquema de mapa**. 1. Introduzca el identificador de la **cuenta de Snowflake.** Para obtener más información, consulte los [identificadores de cuenta](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account) en la documentación de Snowflake. **nota** Solo las tablas de S3 catalogadas se AWS Glue pueden usar para recuperar el esquema de la tabla automáticamente. ------ 1. En el **caso de las columnas permitidas en las colaboraciones**, elige una opción en función de tu objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-snowflake.html) 1. En **Detalles de la tabla configurada**, 1. Introduzca un **Nombre** para la tabla configurada. Puede usar el nombre predeterminado o cambiar el nombre de esta tabla. 1. Introduzca una **Descripción** de la tabla. La descripción ayuda a diferenciarla de otras tablas configuradas con nombres similares. 1. Si desea habilitar la opción de **Etiquetas** para el recurso de tabla configurada, seleccione **Añadir nueva etiqueta** y, a continuación, introduzca el par de **Clave** y **Valor**. 1. Seleccione **Configurar nuevo cliente**. Ahora que ha creado una tabla configurada, puede hacer lo siguiente: + [Agregación de una regla de análisis a la tabla configurada](add-analysis-rule.md) + [Asociar la tabla configurada a una colaboración](associate-configured-table.md) # Agregación de una regla de análisis a una tabla configurada En las secciones siguientes se describe cómo agregar una regla de análisis a la tabla configurada. Al definir las reglas de análisis, puede autorizar al miembro que puede realizar consultas a ejecutar consultas que coincidan con una regla de análisis específica admitida en AWS Clean Rooms. AWS Clean Rooms admite los siguientes tipos de reglas de análisis: + [Regla de análisis de agregación](analysis-rules-aggregation.md) + [Regla de análisis de lista](analysis-rules-list.md) + [Regla de análisis personalizada en AWS Clean Rooms](analysis-rules-custom.md) Puede haber una sola regla de análisis por tabla configurada. Puede configurar la regla de análisis en cualquier momento antes de asociar las tablas configuradas a la colaboración. **importante** Si utiliza la computación criptográfica para Clean Rooms y tiene tablas de datos cifrados en la colaboración, la regla de análisis que añada a la tabla configurada cifrada debe ser coherente con la forma en que se cifraron los datos. Por ejemplo, si ha cifrado los datos para SELECT (regla de análisis de agregación), no debe agregar la regla de análisis para JOIN (regla de análisis de lista). **Topics** + [Agregación de una regla de análisis de agregación a una tabla (flujo guiado)](#add-agg-analysis-rule-console-wizard) + [Agregación de una regla de análisis de lista a una tabla (flujo guiado)](#add-list-analysis-rule-console-wizard) + [Agregación de una regla de análisis personalizada a una tabla (flujo guiado)](#add-custom-analysis-rule-wizard) + [Agregación de una regla de análisis a una tabla (editor JSON)](#add-analysis-rule-console-json-editor) + [Siguientes pasos](#add-analysis-rule-next-step) ## Agregación de una regla de análisis de agregación a una tabla (flujo guiado) La *regla de análisis de agregación* permite realizar consultas que agreguen estadísticas sin revelar información de nivel de fila con las funciones COUNT, SUM, y AVG en dimensiones opcionales. Este procedimiento describe el proceso de añadir una regla de análisis de agregación a la tabla configurada mediante la opción **Flujo guiado** de la consola de AWS Clean Rooms . **nota** Las tablas configuradas que utilizan fuentes de datos que no son de S3 solo admiten [reglas de análisis personalizadas](#add-custom-analysis-rule-wizard). **Para añadir la regla de análisis de agregación a una tabla (flujo guiado)** 1. Inicie sesión en la AWS Clean Rooms consola Consola de administración de AWS y ábrala en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Seleccione la tabla configurada. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, seleccione **Configurar regla de análisis**. 1. En el **paso 1: elija el tipo de regla de análisis y, en el tipo** de **regla de análisis**, elija la opción **Agregación**. 1. En **Método de creación**, seleccione **Flujo guiado** y, a continuación, seleccione **Siguiente**. 1. En **Paso 2: Especificar controles de consulta**, en **Funciones de agregación**: 1. Elija una **Función de agregación** en el menú desplegable: + COUNT + **COUNT DISTINCT** + **SUM** + **SUM DISTINCT** + **AVG** 1. Elija qué columnas se pueden usar en la **Función de agregación** en el menú desplegable **Columnas**. 1. (Opcional) Seleccione **Añadir otra función** para añadir otra función de agregación y asociar una o más columnas a esa función. **nota** Se requiere al menos una función de agregación. 1. (Opcional) Seleccione **Eliminar** para eliminar una función de agregación. 1. En **Controles de combinación**, 1. Seleccione una opción para **Permitir que la tabla se consulte por sí misma**: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. En **Especificar columnas de combinación**, seleccione las columnas que desea permitir que se utilicen en la instrucción INNER JOIN. Esto es *opcional* si ha seleccionado **Sí** en el paso anterior. 1. En **Especificar operadores permitidos para la coincidencia**, elija qué operadores (si los hay) se pueden usar para hacer coincidir varias columnas de combinación. Si selecciona dos o más columnas JOIN, será obligatorio el uso de uno de estos operadores. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. *(Opcional)* En **Controles de dimensión**, en el menú desplegable **Especificar columnas de dimensión**, seleccione las columnas que desea permitir que se usen en la instrucción SELECT y las partes WHERE, GROUP BY y ORDER BY de la consulta. **nota** No se pueden usar columnas de combinación ni de función de agregación como columnas de **dimensión**. 1. En **Funciones escalares**, seleccione una opción para **¿Qué funciones escalares desea permitir**? [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) Para obtener más información, consulte [Funciones escalares](analysis-rules-aggregation.md#scalar-functions). 1. Seleccione **Siguiente**. 1. En **Paso 3: Especificar controles de resultados de consulta**, en **Restricciones de agregación**: 1. Seleccione cada **Nombre de columna** en la lista desplegable. 1. Seleccione en la lista desplegable cada **Número mínimo de valores diferenciados** que se debe cumplir para que se devuelva cada fila de salida después de aplicarle la función COUNT DISTINCT. 1. Seleccione **Añadir restricción** para añadir más restricciones de agregación. 1. (Opcional) Seleccione **Eliminar** para eliminar una restricción de agregación. 1. En **análisis adicionales aplicados a los resultados**, seleccione una opción en función del objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. Elija **Siguiente**. 1. En **Paso 4: Revisar y configurar**, revise las selecciones que realizó en los pasos anteriores, edítelas si es necesario y, a continuación, seleccione **Configurar regla de análisis**. Verá un mensaje de confirmación en el que se indica que ha configurado correctamente una regla de análisis de agregación en la tabla. ## Agregación de una regla de análisis de lista a una tabla (flujo guiado) La *regla de análisis de lista* permite realizar consultas que generen listas de nivel de fila del solapamiento entre la tabla asociada y una tabla del miembro que puede realizar consultas. Este procedimiento describe el proceso de agregar la regla de análisis de listas a la tabla configurada mediante la opción de **flujo guiado** de la AWS Clean Rooms consola. **nota** Las tablas configuradas que utilizan fuentes de datos que no son de S3 solo admiten [reglas de análisis personalizadas](#add-custom-analysis-rule-wizard). **Para añadir una regla de análisis de lista a una tabla (flujo guiado)** 1. Inicie sesión en la AWS Clean Rooms consola Consola de administración de AWS y ábrala en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Seleccione la tabla configurada. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, seleccione **Configurar regla de análisis**. 1. En el **paso 1: elija el tipo de regla de análisis** y, en el **tipo de regla de análisis**, elija la opción **Lista**. 1. En **Método de creación**, seleccione **Flujo guiado** y, a continuación, seleccione **Siguiente**. 1. En **Paso 2: Especificar controles de consulta**, en **Controles de combinación**: 1. En **Especificar columnas de combinación**, seleccione las columnas que desea permitir que se utilicen en la instrucción INNER JOIN. 1. En **Especificar operadores permitidos para la coincidencia**, elija qué operadores (si los hay) se pueden usar para hacer coincidir varias columnas de combinación. Si selecciona dos o más columnas JOIN, será obligatorio el uso de uno de estos operadores. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. *(Opcional)* En **Controles de lista**, en el menú desplegable **Especificar columnas de la lista**, seleccione las columnas que desea permitir que se utilicen en el resultado de la consulta (es decir, que se usen en la instrucción SELECT) o que se usen para filtrar los resultados (es decir, en la instrucción WHERE). 1. Elija **Siguiente**. 1. En el **Paso 3: Especificar controles de los resultados de las consultas**, para **aplicar análisis adicionales a los resultados**, seleccione una opción en función del objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. En **Paso 4: Revisar y configurar**, revise las selecciones que realizó en los pasos anteriores, edítelas si es necesario y, a continuación, seleccione **Configurar regla de análisis**. Verá un mensaje de confirmación en el que se indica que ha configurado correctamente una regla de análisis de lista en la tabla. ## Agregación de una regla de análisis personalizada a una tabla (flujo guiado) La regla de análisis personalizada permite realizar consultas o PySpark trabajos de SQL personalizados en una tabla configurada. La regla de análisis personalizada es obligatoria si utiliza: + [Plantillas de análisis](create-analysis-template.md) para permitir un conjunto específico de consultas o PySpark trabajos de SQL aprobados previamente o un conjunto específico de cuentas que puedan proporcionar consultas que utilicen sus datos. + [AWS Clean Rooms Privacidad diferencial](differential-privacy.md) para proteger a los usuarios de los intentos de identificación. + Fuentes de datos que no son de S3, como Amazon Athena o Snowflake. Este procedimiento describe el proceso de agregar la regla de análisis personalizada a la tabla configurada mediante la opción de **flujo guiado** de la consola. AWS Clean Rooms **Para añadir una regla de análisis personalizada a una tabla (flujo guiado)** 1. Inicie sesión en la AWS Clean Rooms consola Consola de administración de AWS y ábrala en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Seleccione la tabla configurada. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, seleccione **Configurar regla de análisis**. 1. En el **paso 1: elija el tipo de regla de análisis y, en el tipo** de **regla de análisis**, elija la opción **Personalizada**. 1. En **Método de creación**, seleccione **Flujo guiado** y, a continuación, seleccione **Siguiente**. 1. En el **paso 2: Especificar los controles de análisis**, en el caso de **los controles de análisis directos**, elija una opción en función de su objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. En el **paso 3: especifique los controles de los resultados del análisis**, 1. Para **los controles de resultados de Job**, tenga en cuenta que no se admiten controles de resultados adicionales. 1. En **los controles de resultados de la consulta**, **en el caso de las columnas no permitidas en la salida**, elija las columnas que desee que se permitan en la salida de la consulta, en función de su objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. Para **aplicar análisis adicionales a la salida**, elija si se pueden aplicar análisis adicionales a la salida de la consulta, en función de su objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. Elija **Siguiente**. 1. (Opcional) En el **paso 4: Establecer la privacidad diferencial**, determine si desea activar o desactivar la privacidad diferencial. La privacidad diferencial es una técnica probada matemáticamente para proteger sus datos de los ataques de reidentificación. **nota** AWS Clean Rooms La privacidad diferencial solo está disponible para las colaboraciones en las que los datos se almacenan en Amazon S3. En el **caso de la privacidad diferencial**, elija si desea activar o desactivar la privacidad diferencial en función de su objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. En **Paso 5: Revisar y configurar**, revise las selecciones que realizó en los pasos anteriores, edítelas si es necesario y, a continuación, elija **Configurar regla de análisis**. Ve un mensaje de confirmación en el que se indica que ha configurado correctamente una regla de análisis personalizada en la tabla. ## Agregación de una regla de análisis a una tabla (editor JSON) El siguiente procedimiento muestra cómo añadir una regla de análisis a una tabla mediante la opción del **editor JSON** de la AWS Clean Rooms consola. **nota** Las tablas configuradas que utilizan fuentes de datos que no son de S3 solo admiten [reglas de análisis personalizadas](#add-custom-analysis-rule-wizard). **Agregación de una regla de análisis de agregación, de lista o personalizada a una tabla (editor JSON)** 1. Inicie sesión en la AWS Clean Rooms consola Consola de administración de AWS y ábrala en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Seleccione la tabla configurada. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, seleccione **Configurar regla de análisis**. 1. En el **paso 1: elija el tipo de regla de análisis** y, en el **tipo de regla de análisis**, elija la opción **Agregación**, **Lista** o **Personalizada**. 1. En **Método de creación**, seleccione **Editor JSON** y, a continuación, seleccione **Siguiente**. 1. En **Paso 2: Especificar controles**, puede optar por insertar una estructura de consulta (**Insertar plantilla**) o insertar un archivo (**Importar desde archivo**). [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html) 1. Elija **Siguiente**. 1. En **Paso 3: Revisar y configurar**, revise las selecciones que realizó en los pasos anteriores, edítelas si es necesario y, a continuación, seleccione **Configurar regla de análisis**. Recibe un mensaje de confirmación en el que se indica que ha configurado correctamente una regla de análisis en la tabla. ## Siguientes pasos Ahora que ha configurado una regla de análisis para la tabla configurada, ya puede: + [Asociar una tabla configurada a una colaboración](associate-configured-table.md) + [Consultar las tablas de datos](running-sql-queries.md) (como miembro que puede realizar consultas) # Asociar una tabla configurada a una colaboración Una vez que haya creado una tabla configurada y le haya agregado una regla de análisis, puede asociarla a una colaboración y asignar AWS Clean Rooms una función de servicio para acceder a AWS Glue las tablas. **nota** Este rol de servicio tiene permisos relacionados con las tablas. AWS Clean Rooms solo puede asumir el rol de servicio para ejecutar las consultas permitidas en nombre del miembro que puede realizar consultas. Ningún miembro de la colaboración (salvo el propietario de los datos) tiene acceso a las tablas subyacentes de la colaboración. El propietario de los datos puede activar la privacidad diferencial para que sus tablas estén disponibles para que otros miembros las consulten. ## Presupuesto de acceso a los datos Al asociar una tabla configurada, puede aplicar un presupuesto de acceso a los datos. Un *presupuesto de acceso a los datos* controla cuántas veces se puede usar una tabla para consultas, trabajos y canales de entrada de aprendizaje automático en una colaboración. Estos presupuestos ayudan a las organizaciones a administrar la utilización de los recursos y controlar los costos al limitar el uso de las tablas. Cada vez que se utiliza una tabla en una consulta, un trabajo o un canal de entrada de aprendizaje automático, el presupuesto de esa tabla se reduce en uno. Cuando el presupuesto llega a cero, la tabla no se puede usar en consultas de SQL ni en trabajos de Pyspark ni como parte de los canales de entrada de aprendizaje automático derivados de la tabla. Puedes establecer un presupuesto por período que se actualice periódicamente, un presupuesto de por vida para el uso general o ambos. De forma predeterminada, el uso de la tabla es ilimitado. + Presupuesto por período: asignación renovable que limita la cantidad de veces que se puede usar esta tabla en un período de tiempo específico. Puede configurar el período como diario, semanal o mensual. Este presupuesto se puede configurar para que se actualice automáticamente de forma diaria, semanal o mensual. + Presupuesto total: una asignación continua que limita la cantidad total de veces que se puede utilizar esta tabla. ## Asocie una tabla configurada En los siguientes temas se describe cómo asociar una tabla configurada y aplicar un presupuesto de acceso a datos a una colaboración mediante la AWS Clean Rooms consola. Para obtener información sobre cómo asociar las tablas configuradas a la colaboración mediante la AWS SDKs, consulte la [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html). ### Paso 1: completar los requisitos previos Para asociar una tabla configurada, debe cumplir los siguientes requisitos previos: + Una AWS Glue tabla que apunta a una ubicación de carpeta de Amazon S3 (no a un solo archivo) + Para AWS Glue tablas cifradas: + Un rol de servicio con permisos para usar AWS KMS claves para descifrar tablas AWS Glue + Para conjuntos AWS KMS de datos de Amazon S3 cifrados: el rol de servicio también debe tener permisos para usar la AWS KMS clave para descifrar los datos de Amazon S3 *Para obtener información sobre la configuración del cifrado, consulte [Configuración del cifrado AWS Glue en](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/set-up-encryption.html) la AWS Glue Guía para desarrolladores.* Para comprobar la ubicación AWS Glue de la tabla: 1. Abre la AWS Glue consola en [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/) 1. Vea los detalles de la tabla y confirme que la ubicación apunta a una carpeta S3 ### Paso 2: Asociar una tabla configurada **Para asociar una tabla configurada** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. Elija el método para asociar la tabla: 1. Desde la página de detalles de la tabla configurada: 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Seleccione la tabla configurada. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, seleccione **Asociar a colaboración**. 1. En el cuadro de diálogo **Asociar tabla a colaboración**, seleccione la **Colaboración** en la lista desplegable. 1. Desde la página de detalles de la colaboración: 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. En la pestaña **Tablas**, seleccione **Asociar tabla**. 1. En la página de la **tabla Asociar**, realice una de las siguientes acciones: + Elija una tabla configurada existente: elija el **nombre de la tabla configurada** que desee asociar a la colaboración en la lista desplegable. + Configurar una tabla nueva: elija **Configurar nueva tabla** y siga las instrucciones de la página **Configurar nueva tabla**. + Ver el esquema y la regla de análisis de la tabla configurada: activa **Ver esquema y regla de análisis**. 1. En **Detalles de asociación de tablas**, 1. Introduzca un **Nombre** para la tabla asociada. Puede usar el nombre predeterminado o cambiar el nombre de esta tabla. 1. (Opcional) Ingrese una **Descripción** de la tabla. La descripción ayuda a escribir las consultas. 1. Especifique los permisos de **Acceso a servicios** seleccionando **Crear y usar un nuevo rol de servicio** o **Usar un rol de servicio existente**. **nota** Si va a asociar una tabla configurada respaldada por Amazon Athena, elija **un nombre de rol de servicio existente** en la lista desplegable. Asegúrese de que la función de servicio tenga permisos de IAM y, si es necesario, de Lake Formation para el conjunto de datos. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/associate-configured-table.html) **nota** AWS Clean Rooms requiere permisos para realizar consultas de acuerdo con las reglas de análisis. Para obtener más información sobre los permisos para AWS Clean Rooms, consulte[AWS políticas gestionadas para AWS Clean Rooms](security-iam-awsmanpol.md). Si el rol no tiene permisos suficientes AWS Clean Rooms, recibirá un mensaje de error que indica que el rol no tiene permisos suficientes para ello AWS Clean Rooms. Debe agregar la política de rol antes de continuar. Si no puede modificar la política de rol, recibirá un mensaje de error que indica que AWS Clean Rooms no ha podido encontrar la política del rol de servicio. 1. Si desea habilitar las **etiquetas de asociación de tablas configuradas** para el recurso de asociación de tablas configurado, elija **Agregar nueva etiqueta** y, a continuación, introduzca el par **clave** y **valor**. 1. Elija **Siguiente**. 1. En la página **Configurar una regla de análisis de colaboración**, elija una de las siguientes opciones: + **Sí, cree una regla de análisis de colaboración ahora**: asocie su tabla a esta colaboración y cree una regla de análisis de colaboración + **No, crearé una regla de análisis de colaboración más adelante**. Asocie su tabla únicamente a esta colaboración. Puede crear una regla de análisis de colaboración más adelante. 1. Si selecciona **Sí, cree ahora una regla de análisis de colaboración**. Para la **entrega de resultados**, seleccione en la lista desplegable los **miembros que pueden recibir los resultados de la consulta**. 1. Elija **Siguiente**. 1. En la página **Añadir presupuesto de acceso a datos**, en la **configuración del presupuesto de acceso a datos**, elija una de las siguientes opciones: + **Sí, añada un presupuesto de acceso a datos ahora**: asocie su tabla a esta colaboración y añada un presupuesto de acceso a datos. Puede seleccionar un presupuesto para el período, un presupuesto para toda la vida o ambos. + **No, añadiré un presupuesto de acceso a los datos más adelante**. Asocia tu tabla únicamente a esta colaboración. Puede añadir un presupuesto de acceso a los datos más adelante. Si seleccionas **No, añadiré un presupuesto de acceso a datos más adelante**. Continúa con el paso 15. 1. Si elige **Sí, agregue un presupuesto de acceso a datos ahora**, elija una de las siguientes configuraciones de presupuesto: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/associate-configured-table.html) 1. Revise sus selecciones en el resumen del **presupuesto de acceso a los datos**. **Example Ejemplo** Por ejemplo, si ha elegido un **importe presupuestario por período** de 1 000 000€, ha establecido el **período** en **Semanal**, ha dejado seleccionada la casilla **Actualizar automáticamente el presupuesto semanalmente** y ha establecido el **presupuesto vitalicio** en 1 000 000 000€, el **resumen del presupuesto de Access** mostrará el siguiente mensaje: Cada semana, esta tabla se puede utilizar hasta 1000 veces para ejecutar consultas o tareas. Este presupuesto está configurado para actualizarse automáticamente todos los domingos a las 00:00 UTC y seguirá actualizándose hasta que esta tabla alcance su presupuesto de por vida de 1 000 000 de usos. 1. (Opcional) Si desea habilitar las **etiquetas presupuestarias de acceso a los datos** para el recurso presupuestario de acceso, seleccione **Añadir nueva etiqueta** e introduzca un par de clave y valor. 1. Elija **Siguiente**. 1. Revise la información de la página de **revisión y creación**. 1. Si necesitas editar alguna sección, selecciona **Editar**. 1. Edita las configuraciones y, a continuación, selecciona **Siguiente**. 1. Seleccione **Asociar tabla**. ### Paso 3: Próximos pasos Ahora que ha asociado la tabla de datos configurada a la colaboración, ya puede: + [Agregación de una regla de análisis de colaboración](add-collaboration-analysis-rule.md) a una tabla configurada + [Editar la colaboración](edit-collaboration.md) (si es el creador de la colaboración) + [Consultar las tablas de datos](running-sql-queries.md) (como miembro que puede realizar consultas) # Configuración de un presupuesto de acceso de datos Un colaborador puede ver, añadir, editar y eliminar *datos sin presupuesto* para establecer un límite en el número de veces que se puede utilizar una tabla en un flujo de trabajo. Utilice estos presupuestos para gestionar los datos y los costes. Cada vez que se consulta una tabla o se ejecuta un trabajo mediante un canal de entrada de aprendizaje automático derivado de una tabla, el presupuesto de esa tabla se reduce en uno. Cuando el presupuesto llega a cero, no se puede consultar la tabla y los trabajos de aprendizaje automático no se pueden ejecutar con los canales de entrada de aprendizaje automático derivados de la tabla. Puedes establecer un presupuesto por período que se actualice periódicamente, un presupuesto vitalicio para el uso general o ambos. De forma predeterminada, el uso de la tabla es ilimitado. + Presupuesto por período: asignación renovable que limita la cantidad de veces que se puede usar esta tabla en un período de tiempo específico. Puede configurar el período como diario, semanal o mensual. Este presupuesto se puede configurar para que se actualice automáticamente de forma diaria, semanal o mensual. + Presupuesto total: una asignación continua que limita la cantidad total de veces que se puede utilizar esta tabla. **Topics** + [Visualización de un presupuesto de acceso a datos](view-access-budget.md) + [Añadir un presupuesto de acceso a datos a una tabla asociada existente](add-access-budget-to-existing-associated-table.md) + [Edición de un presupuesto de acceso a datos](edit-access-budget.md) + [Eliminar un presupuesto de acceso a datos](delete-access-budget.md) # Visualización de un presupuesto de acceso a datos Puede ver el presupuesto de acceso a los datos desde la pestaña **Tablas** o desde la página de detalles de la tabla. **Para ver un presupuesto de acceso a datos** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Realice una de las siguientes acciones: + En la columna **Presupuesto de acceso a los datos restantes**, seleccione el presupuesto para ver los detalles. + Elija una tabla y, en la página de detalles de la tabla, desplácese hacia abajo para ver la sección de **detalles del presupuesto de acceso a datos**. # Añadir un presupuesto de acceso a datos a una tabla asociada existente Como miembro de la colaboración, puede añadir un presupuesto de acceso a datos a una tabla asociada existente. **Para añadir un presupuesto de acceso a datos a una tabla asociada existente** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Seleccione el botón de opción situado junto a la tabla a la que desee añadir un presupuesto de acceso a los datos. 1. En la lista desplegable **Acciones**, en **Presupuesto de acceso a datos**, selecciona **Añadir** (si aún no hay un presupuesto). 1. Elige una de las siguientes configuraciones de presupuesto: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-access-budget-to-existing-associated-table.html) 1. Revise sus selecciones en el resumen del **presupuesto de acceso a datos**. 1. **Example Ejemplo** Por ejemplo, si ha elegido un **importe presupuestario por período** de 1 000 000€, ha establecido el **período** en **Semanal**, ha dejado seleccionada la casilla **Actualizar automáticamente el presupuesto semanalmente** y ha establecido el **presupuesto vitalicio** en 1 000 000 000€, el **resumen del presupuesto de Access** mostrará el siguiente mensaje: Cada semana, esta tabla se puede utilizar hasta 1000 veces para ejecutar consultas o tareas. Este presupuesto está configurado para actualizarse automáticamente todos los domingos a las 00:00 UTC y seguirá actualizándose hasta que esta tabla alcance su presupuesto de por vida de 1 000 000 de usos. 1. (Opcional) Si desea habilitar las **etiquetas presupuestarias de acceso a los datos** para el recurso presupuestario de acceso, seleccione **Añadir nueva etiqueta** e introduzca un par de clave y valor. 1. Seleccione **Añadir presupuesto de acceso a datos**. # Edición de un presupuesto de acceso a datos Como miembro de la colaboración, puede editar el presupuesto de acceso a los datos. Al editar un presupuesto de acceso a datos, se restablece el saldo presupuestario actual. Puede editar un presupuesto de acceso a datos desde la pestaña **Tablas** o desde la página de detalles de la tabla. ------ #### [ Tables tab ] **Para editar un presupuesto de acceso a datos desde la pestaña **Tablas**** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Seleccione el botón de opción situado junto a la tabla que desee editar. 1. En la lista desplegable **Acciones**, en **Presupuesto de acceso a datos**, selecciona **Editar**. 1. En la página **Editar el presupuesto de acceso a los datos**, actualiza la información del **presupuesto por período** o **del presupuesto total**. 1. Consulta el **resumen del presupuesto de acceso a los datos** para comprobar que las modificaciones que has realizado son correctas. 1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. ------ #### [ Table details page ] **Para editar un presupuesto de acceso a datos desde la página de detalles de la tabla** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Elija una tabla. 1. En la página de detalles de la tabla, desplácese hacia abajo hasta la sección de **detalles del presupuesto de acceso a datos**. 1. En la lista desplegable de **Acciones**, elija **Editar**. 1. En la página **Editar el presupuesto de acceso a los datos**, actualice la información del **presupuesto por período** **o del presupuesto** total. 1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. ------ # Eliminar un presupuesto de acceso a datos Puede eliminar un presupuesto de acceso a datos desde la pestaña **Tablas** o desde la página de detalles de la tabla. ------ #### [ Tables tab ] **Para eliminar un presupuesto de acceso a datos de la pestaña **Tablas**** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Seleccione el botón de opción situado junto a la tabla que desee eliminar. 1. En la lista desplegable **Acciones**, en **Presupuesto de acceso a datos**, selecciona **Eliminar**. **importante** No puedes deshacer esta acción y tu presupuesto de acceso a datos pasará a ser ilimitado. 1. Si estás seguro de que quieres eliminar el presupuesto de acceso a los datos, selecciona **Eliminar**. ------ #### [ Table details page ] **Para eliminar un presupuesto de acceso a datos de la página de detalles de la tabla** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Elija una tabla. 1. En la página de detalles de la tabla, desplácese hacia abajo hasta la sección de **detalles del presupuesto de acceso a datos**. 1. En el menú desplegable **Acciones**, elija **Eliminar**. **importante** No puedes deshacer esta acción y tu presupuesto de acceso a datos pasará a ser ilimitado. 1. Si estás seguro de que quieres eliminar el presupuesto de acceso a los datos, selecciona **Eliminar**. ------ # Agregación de una regla de análisis de colaboración a una tabla configurada La *regla de análisis de colaboración* le permite especificar los controles que son específicos de esta colaboración. Estos controles funcionan junto con la regla de análisis de tablas configurada para determinar cómo se puede analizar esta tabla en esta colaboración. Se agrega una regla de análisis de colaboración a una tabla configurada después de haber [creado una tabla configurada](create-configured-table.md), haber [agregado una regla de análisis](add-analysis-rule.md) y haberla [asociado a una colaboración](associate-configured-table.md). Debe agregar una regla de análisis de colaboración si la tabla está configurada para admitir el análisis directo o para permitir un análisis adicional. + **Análisis directo**: la tabla se puede utilizar en consultas que la analicen directamente. Por ejemplo, en una consulta que genera un análisis de medición agregado o una lista de identificadores para su activación. + **Análisis adicional**: la tabla también se puede utilizar como entrada en análisis adicionales, además de en consultas que la analizan directamente. Por ejemplo, la tabla se puede usar en una consulta que sea una semilla para un modelo de ML similar o un canal de entrada de ML para un modelo de ML personalizado. **Agregación de la regla de análisis de agregación a una tabla** 1. Inicia sesión en Consola de administración de AWS y abre la [AWS Clean Rooms consola](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) con tu Cuenta de AWS (si aún no lo has hecho). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. En la pestaña **Tablas**, en **Tablas asociadas por usted**, consulte la tabla configurada que ha asociado a la colaboración. + Si el **estado del análisis directo** o el **estado del análisis adicional** tienen el estado **Preparado**, significa que la tabla está lista para la consulta. + Si el **estado del análisis directo** o el **estado del análisis adicional** tienen el estado **No preparado**, seleccione el estado y, a continuación, elija **Configurar** en el cuadro de diálogo. 1. En la página **Configurar regla de análisis de colaboración**, expanda **Ver regla de análisis de tabla configurada** para ver los detalles. 1. Para **Análisis adicionales permitidos**, elija la opción en función de su objetivo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/clean-rooms/latest/userguide/add-collaboration-analysis-rule.html) 1. Para la **entrega de resultados**, especifique quién puede recibir los resultados de los **miembros autorizados a recibirlos en el menú desplegable de resultados de la consulta**. 1. Elija **Configurar regla de análisis**. # Configuración de la política de privacidad diferencial (opcional) **nota** AWS Clean Rooms La privacidad diferencial solo está disponible para las colaboraciones en las que los datos se almacenan en Amazon S3. Este procedimiento describe el proceso de configuración de la política de privacidad diferencial en una colaboración mediante la opción de **flujo guiado** de la AWS Clean Rooms consola. Este paso solo se ejecuta una vez para todas las tablas con protección de privacidad diferencial. **Para configurar los ajustes de privacidad diferencial (flujo guiado)** 1. Inicie sesión en la AWS Clean Rooms consola Consola de administración de AWS y ábrala en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. En la pestaña **Tablas** de la página de colaboración, elija **Configuración de la política de privacidad diferencial**. 1. En la página **Configuración de la política de privacidad diferencial**, elija valores para las siguientes propiedades: + **Presupuesto de privacidad** + **Actualizar mensualmente el presupuesto de privacidad** + **Ruido agregado por consulta** Puede utilizar los valores predeterminados o introducir valores personalizados que admitan su caso de uso específico. Tras elegir los valores de **Presupuesto de privacidad** y **Ruido añadido por consulta**, puede obtener una vista previa de la utilidad resultante en lo que respecta al número de agregaciones posibles en todas las consultas de sus datos. 1. Elija **Configurar**. Verá un mensaje de confirmación en el que se indica que ha configurado correctamente la política de privacidad diferencial para la colaboración. Ahora que ha configurado la privacidad diferencial, puede hacer lo siguiente: + [Consultar las tablas de datos](running-sql-queries.md) (como miembro que puede realizar consultas) + [Colaboraciones](working-with-collaborations.md) (si es el creador de la colaboración) ## Visualización de los registros de uso de la privacidad diferencial Como miembro de una colaboración que protege los datos con privacidad diferencial, después de haber creado una colaboración con privacidad diferencial, puede supervisar el uso del presupuesto de privacidad. **Para ver cuántas agregaciones se ejecutaron y qué parte del presupuesto de privacidad se utilizó** 1. [Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en /cleanrooms. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Seleccione **Ver registros de uso** (texto azul). 1. Consulte los detalles de uso, incluido el presupuesto de privacidad y cuánta utilidad se ha proporcionado. ## Edición de una política de privacidad diferencial Después de configurar la política de privacidad diferencial, puede actualizarla en cualquier momento para que refleje mejor sus necesidades de privacidad. **Para editar la política de privacidad diferencial** 1. [Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en /cleanrooms. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. En la pestaña **Tablas** de la página de colaboración, en **Tablas asociadas por usted**, elija **Editar**. 1. En la página **Editar privacidad diferencial**, elija nuevos valores para las siguientes propiedades: + **Presupuesto de privacidad**: mueva la barra del control deslizante para aumentar o disminuir el presupuesto en cualquier momento de una colaboración. No puede reducir el presupuesto después de que el miembro que puede realizar la consulta haya empezado a consultar sus datos. Si se aumenta el **presupuesto de privacidad**, AWS Clean Rooms seguirá utilizando el presupuesto existente hasta que se agote por completo antes de utilizar el presupuesto de privacidad recién agregado. + **Ruido agregado por consulta**: mueva la barra de control deslizante para aumentar o disminuir el **ruido agregado por consulta** en cualquier momento durante una colaboración. **nota** Puede elegir **Ejemplos interactivos** para ver cómo los distintos valores del **Presupuesto de privacidad** y **Ruido agregado por consulta** afectan al número de funciones agregadas que puede ejecutar. No se puede cambiar el valor de la **Actualización del presupuesto de privacidad**. Para cambiar su selección, debe eliminar la política de privacidad diferencial y crear una nueva. 1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. Aparece un mensaje de confirmación en el que se indica que ha editado correctamente la política de privacidad diferencial. ## Eliminación de una política de privacidad diferencial Puede eliminar la política de privacidad diferencial desde la pestaña **Tablas** de una colaboración. **Eliminación de la política de privacidad diferencial** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. En la pestaña **Tablas** de la página de colaboración, junto a la **Política de privacidad diferencial**, seleccione **Eliminar**. 1. Si tiene la certeza de que desea eliminar la política de privacidad diferencial, seleccione **Eliminar**. Tras eliminar una política de privacidad diferencial, no podrá acceder a los registros de uso del presupuesto de privacidad de esa política. Las tablas con la privacidad diferencial activada no se pueden consultar si se elimina la política de privacidad diferencial. ## Visualización de los parámetros de privacidad diferencial calculados Los usuarios con experiencia en privacidad diferencial pueden ver los parámetros de privacidad diferencial calculados en la pestaña **Análisis** de una colaboración. **Visualización de los parámetros de privacidad diferencial calculados** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. En la pestaña **Análisis**, en la sección **Resultados**, seleccione **Ver los parámetros de privacidad diferencial calculados**. En la tabla **Parámetros de privacidad diferencial calculados**, puede ver los valores de confidencialidad de las funciones agregadas, que se definen como la cantidad máxima en la que el resultado de una función puede cambiar si se añaden, eliminan o modifican los registros de un solo usuario. La lista incluye los siguientes parámetros de privacidad diferencial: + El **límite de contribución del usuario** (UCL) es el número máximo de filas que aporta un usuario en una consulta SQL. Por ejemplo, si quieres contar el número total de impresiones coincidentes en una campaña específica, en la que cada usuario puede tener varias impresiones, AWS Clean Rooms Differential Privacy debe limitar el número de impresiones de un solo usuario para garantizar que el cálculo de la privacidad diferencial sea preciso. En otras palabras, si algún usuario tiene más impresiones que el límite, toma AWS Clean Rooms automáticamente una muestra aleatoria uniforme de las impresiones de ese usuario según el valor de UCL calculado y excluye las impresiones restantes de ese usuario al ejecutar la consulta. El valor de la UCL es igual a 1 si se cuenta el número de usuarios únicos. Esto se debe a que la adición, eliminación o modificación de un solo usuario puede cambiar el recuento de usuarios distintos en 1 como máximo. + El **valor mínimo** es el límite inferior de una expresión que se utiliza en una función de agregación, como `sum()`. Por ejemplo, si la expresión es una columna denominada `purchase_value`, el valor mínimo es el límite inferior de la columna. + El **valor máximo** es el límite superior de una expresión que se utiliza en una función de agregación, como `sum()`. Por ejemplo, si la expresión es una columna denominada `purchase_value`, el valor máximo es el límite superior de la columna. En la tabla **Parámetros de privacidad diferencial calculados**, puede utilizar estos parámetros para comprender mejor la cantidad total de ruido en los resultados de las consultas. Por ejemplo, cuando el **ruido agregado por consulta** es de 30 usuarios y se ejecuta una `COUNT DISTINCT (user_id)` consulta, AWS Clean Rooms Differential Privacy añade un ruido aleatorio que se sitúa entre -30 y 30, con una alta probabilidad porque la sensibilidad de `COUNT DISTINCT` es 1. En el caso de una consulta `COUNT` con la misma configuración, la privacidad diferencial de AWS Clean Rooms añade ruido estadístico que se escala según el límite de contribución del usuario, ya que un solo usuario podría añadir varias filas al resultado de la consulta. En el caso de `SUM` consultas como `SUM (purchase_value)` las que tienen valores positivos en todas las columnas, el ruido total se escala en función del límite de contribución del usuario multiplicado por el valor máximo. AWS Clean Rooms Differential Privacy calcula automáticamente los parámetros de sensibilidad para añadir ruido en tiempo de ejecución de la consulta y agota el presupuesto de privacidad. Es necesario reducir el presupuesto de privacidad porque los parámetros de sensibilidad dependen de los datos. # Ver tablas y reglas de análisis **Para ver las tablas asociadas a la colaboración y a las reglas de análisis** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. Seleccione una de las siguientes opciones: 1. Para ver las tablas asociadas a la colaboración, en **Tablas asociadas por usted**, elija una tabla (texto azul). 1. Para ver otras tablas asociadas a la colaboración, en **Tablas asociadas por colaboradores**, elija una tabla (texto azul). 1. Vea los detalles de la tabla y las reglas de análisis en la página de detalles de la tabla. # Edición de una tabla configurada Requisitos previos: + Y Cuenta de AWS con acceso a AWS Clean Rooms En las siguientes secciones se explica cómo editar el nombre, la descripción y los detalles de configuración de las tablas de las fuentes de datos de Amazon S3, Amazon Athena y Snowflake. [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html) **Para editar una tabla configurada** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Elija la tabla configurada que creó. 1. **En la página de detalles de la tabla configurada, seleccione Editar.** 1. Edite la configuración. 1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. # Editar etiquetas de tablas configuradas Como miembro de la colaboración, después de crear una tabla configurada, puede administrar las etiquetas del recurso de tabla configurada en la pestaña **Tablas configuradas**. **Para editar las etiquetas de tablas configuradas** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Elija la tabla configurada que creó. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, desplácese hacia abajo hasta la sección **Etiquetas**. 1. Elija **Administrar etiquetas**. 1. En la página **Administrar etiquetas**, puede hacer lo siguiente: + Para eliminar una etiqueta, elija **Eliminar**. + Para añadir una etiqueta, elija **Añadir nueva etiqueta**. + Para guardar los cambios, elija **Guardar cambios**. # Edición de la regla de análisis de tablas configurada **Para editar la regla de análisis de tablas configuradas** 1. Inicie sesión en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) y abra la AWS Clean Rooms consola. 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Elija la tabla configurada que creó. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, desplácese hacia abajo hasta la sección **Regla de análisis de agregación**, **Regla de análisis de lista** o **Regla de análisis personalizada** (su elección dependerá del tipo de regla de análisis que haya elegido para la tabla configurada). 1. Elija **Editar**. 1. En la página **Editar regla de análisis**, puede: + Modificar la **Definición de la regla de análisis** de la siguiente manera: + Modificando el editor JSON. + Seleccione **Importar desde archivo** para cargar una nueva definición de la regla de análisis. + Para obtener una vista previa de lo que verán los miembros de una colaboración, seleccione una de las siguientes opciones: + **Vista de tabla** + **JSON** + **Consulta de ejemplo** 1. Elija **Guardar cambios** para guardar los cambios. # Eliminar la regla de análisis de tablas configurada **aviso** Esta acción no se puede deshacer y afecta a todos los recursos relacionados. **Para eliminar la regla de análisis de tablas configuradas** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tables (Tablas)**. 1. Elija la tabla configurada que creó. 1. En la página de detalles de la tabla configurada, desplácese hacia abajo hasta la sección **Regla de análisis de agregación**, **Regla de análisis de lista** o **Regla de análisis personalizada** (su elección dependerá del tipo de regla de análisis que haya elegido para la tabla configurada). 1. Elija **Eliminar**. 1. Si tiene la certeza de que desea eliminar la regla de análisis, elija **Eliminar**. # Columnas no permitidas de la tabla configurada La configuración de las columnas de salida no permitidas es un control de la regla de análisis AWS Clean Rooms personalizada que permite definir la lista de columnas (si las hay) que no se pueden proyectar en el resultado de la consulta. Las columnas a las que se hace referencia en esta lista se consideran “columnas de salida no permitidas”. Esto significa que cualquier referencia a dicha columna mediante transformación, alias u otros medios puede no estar presente en la SELECCIÓN (proyección) final de la consulta. Aunque esta funcionalidad prohíbe que las columnas se proyecten directamente en la salida, no impide por completo que los valores subyacentes se deduzcan indirectamente mediante otros mecanismos. Estas columnas se pueden seguir utilizando en una cláusula de proyección (por ejemplo, en una subconsulta o en una expresión de tabla común [CTE]), siempre y cuando no se haga referencia a ellas en la proyección final. La configuración de columnas de salida no permitidas le ofrece la flexibilidad de aplicar y codificar el control de la tabla, junto con revisiones de nivel de plantilla de análisis en función de los casos de uso y los requisitos de privacidad correspondientes. Para obtener más información acerca de cómo definir esta configuración, consulte [Agregación de una regla de análisis personalizada a una tabla (flujo guiado)](add-analysis-rule.md#add-custom-analysis-rule-wizard). **Ejemplos** Los siguientes ejemplos muestran cómo se aplica el control de columnas de salida no permitidas. + El miembro A colabora con el miembro B. + El miembro B es quien puede ejecutar consultas. + El miembro A define a los *usuarios* de una tabla con las columnas *edad*, *sexo*, *correo electrónico* y *nombre*. Las columnas de *edad* y *nombre* no son columnas de salida permitidas. + El miembro B define una tabla *mascotas* con un conjunto similar de columnas *edad*, *género* y *owner\$1name*. Sin embargo, no establecen ninguna restricción en las columnas de salida, lo que significa que todas las columnas de la tabla se pueden proyectar libremente en la consulta. Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque las columnas de salida no permitidas no se pueden proyectar directamente: ``` SELECT age FROM users ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque las columnas de salida no permitidas no se pueden proyectar implícitamente a través de la estrella del proyecto: ``` SELECT * FROM users ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque las transformaciones de las columnas de salida no permitidas no se pueden proyectar: ``` SELECT COUNT(age) FROM users ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque no se puede hacer referencia a las columnas de salida no permitidas en la proyección final con un alias: ``` SELECT count_age FROM (SELECT COUNT(age) AS count_age FROM users) ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque las columnas restringidas transformadas se proyectan en la salida: ``` SELECT CONCAT(name, email) FROM users ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque no se puede hacer referencia a las columnas de salida no permitidas en CTE en la proyección final: ``` WITH cte AS ( SELECT age AS age_alias FROM users ) SELECT age_alias FROM cte ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se bloquea porque no se pueden usar las columnas de salida no permitidas como claves de clasificación o partición en la proyección final: ``` SELECT LISTAGG(gender) WITHIN GROUP (ORDER BY age) OVER (PARTITION BY age) FROM users ``` Si el miembro B ejecuta la siguiente consulta, se realiza correctamente porque las columnas que forman parte de las columnas de salida no permitidas se pueden seguir utilizando en otros constructos de la consulta, como en las cláusulas de unión o filtro. ``` SELECT u.name, p.gender, p.age FROM users AS u JOIN pets AS p ON u.name = p.owner_name ``` En el mismo escenario, el miembro B también puede usar la columna de *nombres* en los *usuarios* como filtro o clave de clasificación: ``` SELECT u.email, u.gender FROM users AS u WHERE u.name = 'Mike' ORDER BY u.name ``` Además, las columnas de salida no permitidas por los *usuarios* se pueden usar en proyecciones intermedias, como subconsultas y CTEs, por ejemplo: ``` WTIH cte AS ( SELECT u.gender, u.id, u.first_name FROM users AS u ) SELECT first_name FROM (SELECT cte.gender, cte.id, cte.first_name FROM cte) ``` # Editar asociaciones de tablas configuradas Como miembro de una colaboración, puede editar las asociaciones de tablas configuradas que ha creado. **Para editar asociaciones de tablas configuradas** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. En **Tablas asociadas por usted**, elija una tabla. 1. En la página de detalles de la tabla, desplácese hacia abajo para ver los **Detalles de asociación de tablas**. 1. Elija **Editar**. 1. En la página **Editar asociaciones de tablas configuradas**, actualice la **Descripción** o la **Información de acceso al servicio**. 1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. # Disociar tablas configuradas Como miembro de la colaboración, puede disociar una tabla configurada de la colaboración. Esta acción impide que el miembro que puede realizar consultas consulte la tabla. **Para disociar una tabla configurada** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS y abra la AWS Clean Rooms consola en [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Colaboraciones**. 1. Seleccione la colaboración. 1. Seleccione la pestaña **Tablas**. 1. En **Tablas asociadas por usted**, elija el botón de opción situado junto a la tabla que desea disociar. 1. Elija **Disociar**. 1. En el cuadro de diálogo, confirme la decisión de disociar la tabla configurada, y seleccione **Disociar** para impedir que el miembro que puede realizar consultas consulte la tabla.