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.

# Preparación de tablas de datos en Snowflake
<a name="prepare-data-snowflake"></a>

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 secreto AWS Secrets Manager](#prepare-data-snowflake-secrets)
+ [Paso 4: Siguientes pasos](#prepare-data-snowflake-next)

## Paso 1: completar los requisitos previos
<a name="prepare-data-snowflake-prereq"></a>

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).
+ Las tablas de datos se guardan en uno de los [formatos de datos admitidos para AWS Clean Rooms](data-formats.md).
+ Las 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
<a name="prepare-data-snowflake-encrypt"></a>

(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 secreto AWS Secrets Manager
<a name="prepare-data-snowflake-secrets"></a>

Para conectarte a Snowflake desde AWS Clean Rooms, tendrás que crear y almacenar tus credenciales de Snowflake en un AWS Secrets Manager secreto y, a continuación, asociarlo a una tabla de Snowflake. AWS Clean Rooms

**nota**  
Le recomendamos que cree un usuario nuevo 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 desee acceder.

**Para crear un AWS Secrets Manager secreto**

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 con nombre de usuario y contraseña. Después de esta fecha, las conexiones de Snowflake AWS Clean Rooms requerirán una 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` Configúrelo como el formulario `DEFAULT_WAREHOUSE` `snowflakeUser` en Snowflake o recuérdelo 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*. Después de crear el secreto, conserva el nombre secreto `secretName` para el siguiente paso. 
   + Al seleccionar **pares clave/valor**, crea un par `snowflakeUser` con la clave. `sfUser` 
   + Al seleccionar **pares clave/valor**, cree un par para su clave privada PEM de Snowflake con la clave. `pem_private_key`
   + Al seleccionar **pares clave/valor**, cree un par con la clave. `snowflakeWarehouse` `sfWarehouse` 

     Esto no es necesario si hay un valor predeterminado en Snowflake. 
   + Al seleccionar **pares clave/valor**, cree un par con la clave. `snowflakeRole` `sfRole` 

## Paso 4: Siguientes pasos
<a name="prepare-data-snowflake-next"></a>

Ahora que ha preparado las tablas de datos en Snowflake, está preparado 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.