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# Preparando tabelas de dados no Snowflake
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Você pode consultar tabelas de dados que foram armazenadas no data warehouse Snowflake. 

Preparar suas tabelas de dados no Snowflake envolve as seguintes etapas:

**Topics**
+ [Etapa 1: Concluir os pré-requisitos](#prepare-data-snowflake-prereq)
+ [Etapa 2: (Opcional) Preparar seus dados para computação criptográfica](#prepare-data-snowflake-encrypt)
+ [Etapa 3: criar um AWS Secrets Manager secret](#prepare-data-snowflake-secrets)
+ [Etapa 4: Próximas etapas](#prepare-data-snowflake-next)

## Etapa 1: Concluir os pré-requisitos
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Para preparar suas tabelas de dados para uso com AWS Clean Rooms, você deve preencher os seguintes pré-requisitos:
+ Você tem um Conta da AWS com as permissões adequadas concedidas para ler suas tabelas de dados. Para obter mais informações, consulte [Crie uma função de serviço para ler dados do Snowflake](setting-up-roles.md#create-service-role-third-party).
+ Suas tabelas de dados são salvas como um dos formatos de dados [ suportados pelo AWS Clean Rooms](data-formats.md).
+ Suas tabelas de dados usam os tipos de dados [ compatíveis para AWS Clean Rooms](data-formats.md#data-types).
+ Sua tabela de dados é armazenada em um depósito da Snowflake. Para obter mais informações, consulte a documentação do [ Snowflake. ](https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-db )
+ Você configurou um novo usuário do Snowflake com privilégios de somente leitura na tabela do Snowflake que você associará à sua colaboração.

## Etapa 2: (Opcional) Preparar seus dados para computação criptográfica
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(Opcional) Se você estiver usando computação criptográfica e sua tabela de dados contiver informações confidenciais que você deseja criptografar, você deverá criptografar a tabela de dados usando o cliente de criptografia C3R.

Para preparar seus dados para a computação criptográfica, siga os procedimentos em [Preparar tabelas de dados criptografadas com computação criptográfica para o Clean Rooms](prepare-encrypted-data.md).

## Etapa 3: criar um AWS Secrets Manager secret
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Para se conectar ao Snowflake a partir de AWS Clean Rooms, você precisará criar e armazenar suas credenciais do Snowflake em um segredo e, em seguida, associar esse AWS Secrets Manager segredo a uma tabela do Snowflake em. AWS Clean Rooms

**nota**  
Recomendamos que você crie um novo usuário exclusivo para AWS Clean Rooms. Esse usuário só deve ter uma função com permissões de leitura para os dados que você AWS Clean Rooms deseja acessar.

**Para criar um AWS Secrets Manager secret**

1. No Snowflake, gere um usuário `snowflakeUser` e configure a autenticação por par de chaves.
**nota**  
Em novembro de 2025, o Snowflake fará a transição para oferecer suporte somente à autenticação por pares de chaves. Essa alteração afetará a AWS Clean Rooms integração atual com o Snowflake, que usa autenticação de nome de usuário e senha. Após essa data, as conexões do Snowflake AWS Clean Rooms exigirão autenticação de par de chaves usando uma chave privada do Snowflake Privacy Enhanced Mail (PEM).

1.  Determine com qual armazém Snowflake esse usuário interagirá,. `snowflakeWarehouse` Defina-o como o `DEFAULT_WAREHOUSE` para `snowflakeUser` no Snowflake ou lembre-o para a próxima etapa.

1. No [AWS Secrets Manager](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/secretsmanager/listsecrets?region=us-east-1), crie um segredo usando suas credenciais do Snowflake. Para criar um segredo no Secrets Manager, siga o tutorial disponível em [ Criar um AWS Secrets Manager segredo ](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/create_secret.html) no Guia do *AWS Secrets Manager usuário*. Depois de criar o segredo, mantenha o nome do segredo `secretName` para a próxima etapa. 
   + Ao selecionar ** Key/value pares**, crie um par para `snowflakeUser` com a chave`sfUser`. 
   + Ao selecionar ** Key/value pares**, crie um par para sua chave privada Snowflake PEM com a chave. `pem_private_key`
   + Ao selecionar ** Key/value pares**, crie um par para `snowflakeWarehouse` com a chave`sfWarehouse`. 

     Isso não é necessário se um padrão for definido no Snowflake. 
   + Ao selecionar ** Key/value pares**, crie um par para `snowflakeRole` com a chave`sfRole`. 

## Etapa 4: Próximas etapas
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Agora que você preparou suas tabelas de dados no Snowflake, está pronto para: 
+ [Criar uma tabela configurada](create-configured-table.md)
+ [Criar um modelo de ML](working-with-machine-learning-tdp.md)

As tabelas podem ser consultadas após: 
+ O criador da colaboração configurou uma colaboração no AWS Clean Rooms. Para obter mais informações, consulte [Criar uma colaboração](create-collaboration.md).
+ O criador da colaboração enviou a ID da colaboração para você como participante da colaboração.