Warum Data-Collaboration-Projekte scheitern – und wie Ihre mit einem Data Clean Room erfolgreich sein können

Während sich die Datenschutzstandards ständig weiterentwickeln, stehen Unternehmen vor einer doppelten Herausforderung: ethische Standards für die Datennutzung einzuhalten und gleichzeitig die Chancen der Data Collaboration zu nutzen. Da kommen Data Clean Rooms ins Spiel: eine datenschutzfreundliche Lösung, mit der Unternehmen wertvolle Einblicke teilen können, ohne Kompromisse bei der Compliance einzugehen.* Wenn Sie noch keine Erfahrung mit Data Clean Rooms haben, lesen Sie unseren aktuellen Blogbeitrag „Data Clean Rooms im Detail: was Sie über datenschutzfokussierte Kollaboration wissen sollten“, in dem die Grundlagen aufgeschlüsselt werden.

Obwohl das Potenzial von Data Clean Rooms enorm ist, kann ihre erfolgreiche Implementierung genauso komplex sein wie jedes andere Technologieprojekt in Unternehmen. Zwischen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Erfüllung technischer Anforderungen geraten viele Projekte ins Stocken oder scheitern. Doch die gute Nachricht ist: Trotz dieser Herausforderungen können sich Unternehmen, die Data Collaboration mithilfe von Clean Rooms meistern, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Warum scheitern also einige dieser Initiativen – und wie können Sie sicherstellen, dass Ihre erfolgreich ist? Lassen Sie uns die sechs häufigsten Herausforderungen untersuchen, mit umsetzbaren Strategien, um sie zu meistern. 

Compliance

Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und regulatorischen Frameworks ist oft das primäre Hindernis in der Data Collaboration. Unternehmen müssen die Compliance über verschiedene Ebenen von Unternehmensrichtlinien, Branchenvorschriften (wie HIPAA und FCRA in den USA) und behördlichen Vorgaben (wie DSGVO und CCPA) hinweg gewährleisten. Fügen Sie einen Kooperationspartner hinzu, und die Komplexität nimmt zu, insbesondere mit zunehmender Weiterentwicklung der Datenschutzgesetze.

Um diese Herausforderungen zu meistern, ist es ratsam, Ihre Rechtsteams zu Beginn Ihres Projekts hinzuzuziehen, um potenzielle Risiken zu erkennen und frühzeitig zu adressieren. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Teams auf Datennutzungsrichtlinien abgestimmt sind und Vereinbarungen über Beschaffungsteams treffen. Diese anfängliche Arbeit schafft ein wiederholbares Framework und einen Prozess für die künftige Zusammenarbeit. 

Einwilligungsmanagement und Datenspeicherstrategien sind ebenso wichtig, um die Compliance in der Data Collaboration aufrechtzuerhalten. Sorgen Sie dafür, dass die Prozesse zur Datenerfassung transparent sind und respektieren Sie die Präferenzen und Berechtigungen der einzelnen Verbraucher:innen. Einwilligungen der Verbraucher:innen sind ein grundlegender Bestandteil erfolgreicher Zusammenarbeit. Sie sollten auch eine zuverlässige Verfolgung der Datenherkunft implementieren und Aufzeichnungen darüber führen, wie und wo die Daten erfasst wurden, sowie den genehmigten Umfang der Datennutzung festlegen, um das Compliance-Management später zu vereinfachen.

Governance

Compliance ist ohne starke Data Governance unmöglich. Im Kern geht es bei Governance darum, Datenzugriffs- und -nutzungsrichtlinien durchzusetzen. In den komplexen Daten-Ökosystemen von heute – in denen Informationen oft über mehrere Systeme und Plattformen verstreut sind – kann die operationalisierte Governance jedoch eine große Herausforderung darstellen. Jede neue Datenkopie stellt ein zusätzliches Risiko dar.

Glücklicherweise bieten Fortschritte in der Datenplattformtechnologie nun einheitliche Governance-Lösungen, bei denen Daten nicht mehr zwischen Systemen verschoben oder dupliziert werden müssen. Diese Tools ermöglichen sichere Kollaboration direkt in Ihrem Ökosystem, vereinfachen die Governance und reduzieren Risiken.  Beispielsweise können Richtlinien angewendet werden, um den Datenzugriff für Marketingexpert:innen und Analyst:innen zu kontrollieren und die Verwendung dieser Daten zu kontrollieren. Darüber hinaus können Unternehmen, die die Governance auf den Geschäftsbetrieb abstimmen und nicht an ein einzelnes Team delegieren, vermeiden, dass die Governance zu einem Engpass wird. 

Strategie

Technologie allein reicht nie aus, um den Erfolg eines Projekts zu sichern, und Data Clean Rooms bilden da keine Ausnahme. Entscheidend ist eine solide, durchdachte Strategie, bei der sowohl Geschäfts- als auch Technikteams aufeinander abgestimmt sind. Ohne diese kann sich das Konzept der Zusammenarbeit überwältigend anfühlen.

Um diese Herausforderungen zu meistern, benötigen Unternehmen einen schrittweisen Ansatz, der sich auf kleinere Erfolge konzentriert, um Vertrauen aufzubauen und Dynamik für größere Chancen zu schaffen. 

Beginnen Sie mit einem klaren Anwendungsfall und einem Kooperationspartner. Für Werbetreibende ist die Messung oft die erste Wahl. Um Werbeausgaben und Strategien für bezahlte Medien zu optimieren, ist es entscheidend, die Effektivität der Kampagnen zu verstehen. Durch die Identifizierung eines Medieninhabers, der über ein leistungsstarkes, auf seine Zielgruppe ausgerichtetes Dataset verfügt, können Werbetreibende wertvolle Einblicke gewinnen.

Technologie

Eine sichere und skalierbare Technologieinfrastruktur ist für jede Data-Collaboration-Initiative unerlässlich. Unternehmen, die ihre Datenfunktionen erweitern müssen, stehen oft vor der Wahl: Sie entwickeln ihre eigene Lösung oder kaufen vorhandene Technologie. Die Komplexität der Einbettung von datenschutzkonformen Technologien (Privacy-Enhancing Technologies, PETs) wie Verschlüsselung und Anonymisierung kann die interne Entwicklung jedoch unglaublich zeit- und ressourcenintensiv machen. Selbst Unternehmen, die über genügend Fachwissen und Zeit verfügen, sind möglicherweise nicht bereit, die Technologie selbst zu entwickeln.

Die Herausforderungen hören nicht auf. Kollaboration erfordert auch die Integration in ein breiteres Ökosystem von Datenlösungen. Dies könnte die Anreicherung interner Datasets mit Drittanbieterdaten, die Zusammenarbeit mit mehreren Identitätsanbietern zum Abgleich von Datasets ohne Offenlegung personenbezogener Daten oder die Aktivierung von Daten innerhalb des bezahlten Medienökosystems umfassen.

Für die meisten Unternehmen besteht der optimale Weg darin, vorhandene Funktionen über moderne Plattformen zu nutzen. Data-Cloud-Anbieter bieten integrierte Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Kontrollen, mit denen sie die Anforderungen des Unternehmens an eine sichere und gesetzeskonforme Zusammenarbeit erfüllen können. Anbieter, deren Lösungen auf Ihre langfristige Strategie abgestimmt sind, können ein nahtloses Ökosystem für Kollaboration, Datenanreicherung und Umsetzbarkeit gewährleisten.

Interoperabilität

Interoperabilität ist ein wichtiges Thema in Gesprächen über Data Collaboration, das Cloud-Technologie, Region, Datenspeicher und -format sowie Identität umfasst. Unternehmen wollen die nötige Flexibilität, um ihre eigenen Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig mit denjenigen zusammenzuarbeiten, die unterschiedliche Entscheidungen getroffen haben. 

In Bezug auf die Cloud-Infrastruktur ist die Nutzung auf dem gesamten Markt fragmentiert, wobei AWS, Google Cloud und Microsoft Azure Clouds dominieren. Diese Fragmentierung bringt Herausforderungen für die Zusammenarbeit mit sich. Kollaboration beginnt oft mit dem sicheren Abgleich von Datasets über einen gemeinsamen Schlüssel, wobei verschiedene Lösungen unterschiedliche Vor- und Nachteile bieten. Darüber hinaus stellt die Interoperabilität zwischen Data-Clean-Room-Technologien eine weitere Herausforderung dar: Was passiert, wenn sich zwei Unternehmen für unterschiedliche DCR-Plattformen entscheiden? Können sie trotzdem sicher und effektiv zusammenarbeiten?

Lösungsanbieter erkennen zunehmend, dass es keine einheitliche, dominante Lösung gibt und die Fragmentierung weiterhin eine Herausforderung sein wird. Interoperabilität ist entscheidend, um die Koexistenz mehrerer Lösungen zu ermöglichen. Unternehmen sollten einen Anbieter auswählen, der Flexibilität und Interoperabilität über verschiedene Technologien, Identitäten und Clouds hinweg priorisiert. Dieser Ansatz optimiert die Möglichkeiten der Zusammenarbeit und passt sich gleichzeitig den sich entwickelnden Ökosystemen an.

Kenntnisse

Traditionell wurden Data Clean Rooms mit Datenanalysten und Data Scientists entwickelt, die fortschrittliches technisches Fachwissen erforderten. Dieser Ansatz war anfangs zwar vernünftig, schränkte jedoch die Zugänglichkeit erheblich ein, insbesondere für Unternehmen oder Kooperationspartner, denen technische Ressourcen fehlten. Das Ergebnis? Eine immer größere Lücke bei den Möglichkeiten der Zusammenarbeit.

Die reale Chance besteht darin, Data Clean Rooms für alle verfügbar zu machen, indem die Kompetenzlücke überbrückt wird. Moderne Data-Clean-Room-Plattformen entwickeln sich ständig weiter und bieten Anwender:innen die Flexibilität, die Oberfläche auszuwählen, die ihrer Erfahrung am besten entspricht – egal, ob es sich um eine codebasierte Umgebung für technische Benutzer:innen oder eine No-Code-Oberfläche für geschäftliche Benutzer:innen handelt.

Snowflake Data Clean Rooms: Unterstützung der sicheren und skalierbaren Data Collaboration

Die Snowflake Data Clean Rooms basieren auf der zuverlässigen Infrastruktur der Snowflake AI Data Cloud und bieten eine umfassende Lösung, die die häufigen Herausforderungen rund um Data Collaboration löst. Und wie das funktioniert, erfahren Sie hier.

Compliance: Mit der AI Data Cloud als Rückgrat bieten Snowflake Data Clean Rooms Unternehmen eine umfassende Lösung für Compliance, Sicherheit und Datenschutz. Snowflake Horizon bietet Unternehmen Zugriff auf eine Reihe von Funktionen, die sich nahtlos an interne Richtlinien, Branchenvorschriften und behördliche Vorgaben anpassen lassen. 

Governance: Das ausgefeilte Governance-Modell von Snowflake setzt Richtlinien zur Datennutzung über Datasets hinweg durch, reduziert die operative Komplexität bei der Verwaltung von Daten, die über verschiedene Systeme verteilt sind, und behält gleichzeitig die strikte Kontrolle über Sicherheit und Datenschutz. Mit Snowflake müssen Daten nicht mehr zwischen Systemen verschoben oder dupliziert werden.

Technologie: Dank der Skalierbarkeit der AI Data Cloud in Kombination mit fortschrittlichen Datenschutzfunktionen bietet Snowflake eine Infrastruktur, die selbst die Anforderungen der komplexesten Collaboration-Anwendungsfälle erfüllt. Im Gegensatz zu einigen Alternativen bietet Snowflake eine neutrale Lösung, indem es weder Daten verkauft noch Medien besitzt und so Vertrauen, Transparenz und einen unvoreingenommenen Umgang mit Daten gewährleistet. 

Interoperabilität: Mit den Funktionen von Snowflake können Unternehmen über verschiedene Regionen und Clouds hinweg nahtlos zusammenarbeiten, darunter AWS, Google Cloud und Microsoft Azure. Die cloudübergreifenden Funktionen der Plattform beseitigen die Anbieterbindung und ermöglichen es Unternehmen, ihre Partnerschaften auszubauen. Selbst Partner, die keine Snowflake-Kunden sind, können sich über Snowflake Data Clean Rooms nahtlos verbinden und so ein wirklich kollaboratives Ökosystem schaffen, das Innovation und Wachstum fördert.

Kenntnisse: Angesichts der unterschiedlichen Fähigkeiten in Unternehmen sind Snowflake Data Clean Rooms darauf ausgerichtet, sowohl technische Expert:innen als auch geschäftliche Benutzer:innen zu unterstützen. Mit intuitiven Schnittstellen senken diese Data Clean Rooms die Einstiegshürde für Data Collaboration. Durch das Schließen der Kompetenzlücke fördert Snowflake die Zugänglichkeit in einem Bereich, der oft von technischen Einschränkungen geprägt ist.

Strategie: Snowflake setzt auf einen strategieorientierten Ansatz für Data Collaboration. Eine primäre Strategie besteht darin, mit kleinen, überschaubaren Projekten zu beginnen und schnell zu skalieren, wenn Teams Erfahrung und Selbstvertrauen erlangen. Ohne vorherige Lizenzgebühren können Unternehmen mit Snowflake Partnerschaften mit minimalem Risiko erkunden und ausbauen. 

Snowflake Data Clean Rooms bieten eine neutrale, den Datenschutz wahrende und einfach zu implementierende Umgebung für sichere Data Collaboration.

Kundenunternehmen im Spotlight

Indeed hat sich für Snowflake Data Clean Rooms entschieden, um die Messung der Kampagnen-Performance zu verbessern. So konnte Indeed den Optimierungsaufwand erheblich reduzieren und die Prozesse zwischen Kooperationspartnern nahtlos replizieren. Sehen Sie sich Indeeds Empfehlungen zu den ersten Schritten Ihrer Data-Collaboration-Initiativen an.

Möchten Sie mehr erfahren? Laden Sie „The Essential Guide to Trusted Data Collaboration for Advertisers“ herunter und machen Sie den ersten Schritt auf dem Weg zu einer sicheren, datenschutzkonformen Zusammenarbeit. 

Benötigen Sie personalisierte Beratung? Kontaktieren Sie unser Vertriebsteam – wir helfen Ihnen dabei, Ihre Data-Collaboration-Initiativen voller Zuversicht zu starten.

* DCRs sind zwar ein wichtiger technischer Katalysator, gewährleisten jedoch nicht von sich aus Compliance oder Datenschutz. Die effektive Nutzung eines Data Clean Rooms erfordert ein breiteres Ökosystem von Praktiken, Richtlinien und verantwortungsvollen Entscheidungen, um die Datenschutzstandards zu erfüllen. Ohne diese könnten Fehltritte entstehen, die zu Datenschutzproblemen führen könnten – unabhängig von den Fähigkeiten des Clean Rooms.