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# Preparar tablas de datos en Snowflake
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Puede consultar las tablas de datos que se han almacenado en el almacén de datos de Snowflake. 

La preparación de las tablas de datos en Snowflake implica los siguientes pasos:

**Topics**
+ [Paso 1: completar los requisitos previos](#prepare-data-snowflake-prereq)
+ [Paso 2: (opcional) preparar sus datos para la computación criptográfica](#prepare-data-snowflake-encrypt)
+ [Paso 3: Crea un AWS Secrets Manager secreta](#prepare-data-snowflake-secrets)
+ [Paso 4: Siguientes pasos](#prepare-data-snowflake-next)

## Paso 1: completar los requisitos previos
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Para preparar las tablas de datos para usarlas con ellas AWS Clean Rooms, debe cumplir los siguientes requisitos previos:
+ Dispone de Cuenta de AWS los permisos adecuados para leer las tablas de datos. Para obtener más información, consulte [Cree un rol de servicio para leer los datos de Snowflake](setting-up-roles.md#create-service-role-third-party).
+ Sus tablas de datos se guardan como uno de los formatos de datos [ compatibles para AWS Clean Rooms](data-formats.md).
+ Sus tablas de datos utilizan los tipos de datos [ compatibles para AWS Clean Rooms](data-formats.md#data-types).
+ La tabla de datos se almacena en un almacén de Snowflake. Para obtener más información, consulte la documentación de [ Snowflake. ](https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-db )
+ Ha configurado un nuevo usuario de Snowflake con privilegios de solo lectura en la tabla de Snowflake que va a asociar a su colaboración.

## Paso 2: (opcional) preparar sus datos para la computación criptográfica
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(Opcional) Si utiliza la computación criptográfica y su tabla de datos contiene información confidencial que desea cifrar, debe cifrar la tabla de datos mediante el cliente de cifrado de C3R.

Para preparar los datos para la computación criptográfica, siga los procedimientos descritos en [Preparar tablas de datos cifrados con computación criptográfica para Clean Rooms](prepare-encrypted-data.md).

## Paso 3: Crea un AWS Secrets Manager secreta
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Para conectarse a Snowflake desde AWS Clean Rooms, tendrá que crear y almacenar sus credenciales de Snowflake en un archivo secreto y, a continuación, asociar ese AWS Secrets Manager secreto a una tabla de Snowflake en. AWS Clean Rooms

**nota**  
Le recomendamos que cree un nuevo usuario que sea exclusivo para. AWS Clean Rooms Ese usuario solo debe tener un rol con permisos de lectura para los datos AWS Clean Rooms a los que desea acceder.

**Para crear un AWS Secrets Manager secreta**

1. En Snowflake, genere un usuario `snowflakeUser` y configure la autenticación por pares de claves.
**nota**  
En noviembre de 2025, Snowflake pasará a admitir únicamente la autenticación por pares de claves. Este cambio afectará a la AWS Clean Rooms integración actual con Snowflake, que utiliza la autenticación por nombre de usuario y contraseña. Después de esta fecha, las conexiones de Snowflake AWS Clean Rooms requerirán la autenticación por pares de claves mediante una clave privada de Snowflake Privacy Enhanced Mail (PEM).

1.  Determine con qué almacén de Snowflake interactuará este usuario,. `snowflakeWarehouse` Configúralo como `DEFAULT_WAREHOUSE` para `snowflakeUser` en Snowflake o recuérdalo para el siguiente paso.

1. En [AWS Secrets Manager](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/secretsmanager/listsecrets?region=us-east-1), cree un secreto con sus credenciales de Snowflake. Para crear un secreto en Secrets Manager, sigue el tutorial disponible en [ Crear un AWS Secrets Manager secreto ](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/create_secret.html) en la Guía del *AWS Secrets Manager usuario. * Tras crear el secreto, conserve el nombre del secreto `secretName` para el siguiente paso. 
   + Al seleccionar ** Key/value pares**, crea un par para `snowflakeUser` con la clave`sfUser`. 
   + Al seleccionar ** Key/value pares**, cree un par para su clave privada PEM de Snowflake con la clave. `pem_private_key`
   + Al seleccionar ** Key/value pares**, cree un par para `snowflakeWarehouse` con la clave. `sfWarehouse` 

     Esto no es necesario si el valor predeterminado está establecido en Snowflake. 
   + Al seleccionar ** Key/value pares**, cree un par para `snowflakeRole` con la clave. `sfRole` 

## Paso 4: Siguientes pasos
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Ahora que ha preparado sus tablas de datos en Snowflake, está listo para: 
+ [Creación de una tabla configurada](create-configured-table.md)
+ [Creación de un modelo de ML](working-with-machine-learning-tdp.md)

Las tablas se pueden consultar después de: 
+ El creador de la colaboración ha configurado una colaboración en AWS Clean Rooms. Para obtener más información, consulte [Crear una colaboración](create-collaboration.md).
+ El creador de la colaboración le ha enviado el ID de la colaboración como participante en la colaboración.