¿Qué es una data clean room? Cómo funciona y casos de uso
Las data clean rooms permiten una colaboración de datos segura y conforme a la normativa sobre privacidad. Descubre cómo funcionan, sus ventajas y el uso que les dan las empresas para impulsar el crecimiento.
- Descripción general
- ¿Qué es una data clean room?
- ¿Cómo funciona una data clean room?
- Ventajas de las data clean rooms distribuidas
- Casos de uso de las data clean rooms
- Ejemplos reales: Merkury clean rooms de Merkle
- Recursos
Descripción general
Compartir datos respetando las normativas de privacidad siempre ha sido un reto. Sin embargo, gracias al uso de data clean rooms distribuidas, ahora es posible colaborar con los datos de forma segura y en conformidad con las reglas de privacidad. Las capacidades de las data clean rooms distribuidas son especialmente ventajosas, ya que los anunciantes y los medios de comunicación sufren una pérdida de datos de seguimiento debido a la reducción del acceso a datos clave como las cookies o los ID de dispositivos. Las data clean rooms permiten a las organizaciones gestionar, desidentificar y compartir datos de forma eficaz. En este artículo, vamos a ver qué son las data clean room y cómo funcionan, qué ventajas te ofrecen y cómo las usan las empresas para crecer.
¿Qué es una data clean room?
Una data clean room es un entorno seguro y controlado que permite a varias empresas o divisiones de una empresa reunir datos para hacer análisis conjuntos. Se pueden establecer directrices internas sobre clean rooms para armonizar el tratamiento de datos y el data sharing con las normativas fundamentales de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley de Transferencia y Responsabilidad de Seguro Médico (HIPAA) de EE. UU. y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). En las data clean room, la información de identificación personal (PII) se puede anonimizar.
El caso de uso más popular de las data clean rooms es la vinculación de datos anonimizados de marketing y publicidad de distintas partes para su atribución. Es posible configurar las data clean rooms para evitar la exposición de datos que podrían identificar a usuarios específicos, lo que ayudaría a los usuarios de las data clean rooms a cumplir los requisitos de privacidad.
¿Cómo funciona una data clean room?
Las configuraciones de las data clean rooms controlan qué datos llegan, cómo pueden combinarse con otros datos de la clean room, los tipos de analíticas que cada parte puede realizar con los datos y qué datos pueden salir del entorno. Las data clean rooms pueden permitir que la PII cargada en ellas se mantenga segura y cifrada. Generalmente, las data clean rooms otorgan a los propietarios de los datos el control total sobre ellos en la clean room, y los partners aprobados pueden obtener una fuente con datos anonimizados.
Data clean rooms tradicionales versus data clean rooms distribuidas
Es importante distinguir entre data clean rooms tradicionales y distribuidas. En las data clean rooms tradicionales, todos los datos se almacenan en una única ubicación física, lo que limita la forma en que se pueden compartir los datos. Con los avances de la tecnología de la nube, las data clean rooms distribuidas eliminan la necesidad de mover datos de una ubicación de almacenamiento local a otra, puesto que los datos pueden alojarse en la nube. De esta forma, cada partner puede controlar sus propios datos y, al mismo tiempo, hacer analíticas gobernadas con otro partner, o incluso con muchos otros partners, de forma simultánea.
Ventajas de las data clean rooms distribuidas
Las data clean rooms ofrecen ventajas clave para anunciantes, empresas de medios de comunicación y minoristas, como las siguientes:
1. Acceso mejorado a los datos
Las data clean rooms permiten a las empresas de medios de comunicación y a los editores combinar sus datos sobre la audiencia con los de sus partners sin exponer información de identificación personal, y hacer posible que los anunciantes puedan mejorar el seguimiento de la atribución.
2. Creación de audiencias personalizadas
Las data clean rooms facilitan la creación de audiencias personalizadas para las plataformas publicitarias, lo que permite a los profesionales del marketing optimizar la focalización de la publicidad.
3. Análisis de datos avanzados
Las organizaciones pueden utilizar data clean rooms para hacer análisis exhaustivos de conjuntos de datos combinados y obtener así información sobre el comportamiento de los clientes, el valor de su tiempo de vida y la segmentación.
Casos de uso de las data clean rooms
Veamos tres casos de uso específicos de las data clean rooms.
Información sobre la audiencia para la publicidad
Supongamos que una empresa tiene sus propios datos de primera mano, con atributos sobre sus clientes y los números de referencia (SKU) de venta asociados a ellos. En tal caso, la empresa puede utilizar una data clean room para mejorar la información sobre la audiencia para la publicidad. Digamos que la empresa quiere encontrar nuevos clientes con los mismos atributos que sus mejores clientes y combinar esos atributos con otras características para generar más oportunidades de ventas.
Para crear segmentos de focalización sin dejar de cumplir las normativas de privacidad, una empresa puede cargar sus datos en una clean room alojada por la propia empresa o por un partner publicitario. Con las clean rooms, pueden implementar tecnologías que mejoren la privacidad y permitan a los participantes combinar y analizar datos de primera mano de forma segura sin exponer la identidad sin procesar de los usuarios. Sin los ajustes configurables que proporciona una clean room, el data sharing entre las partes estaría sujeto a restricciones más estrictas debido a las leyes de privacidad, las normativas y cuestiones de competencia.
Monetización de datos propios
El recorrido omnicanal de los clientes es complejo y rara vez comienza con el anuncio de una marca. Por ejemplo, si un consumidor está planeando comprar próximamente un electrodoméstico, es probable que el recorrido comience en páginas de reseñas en línea. Un sitio de reseñas recopila datos de la parte superior del embudo de conversión que serían de gran valor para la marca de electrodomésticos. Con una data clean room que pueda gestionar la PII, el propietario del sitio podría crear un producto de datos de terceros que preserve la privacidad.
Colaboración con el sector del retail y los bienes de consumo envasados
Las data clean rooms permiten a minoristas y empresas de bienes de consumo envasados (CPG) colaborar con marcas que hagan publicidad con ellas. Por ejemplo, un minorista puede compartir datos de transacciones de una forma que respete la privacidad y la gobernanza para proporcionar información sobre las señales de conversión y mejorar la focalización, la personalización y la atribución.
Ejemplos reales: Merkury clean rooms de Merkle
Un ejemplo real de una organización que utiliza una data clean room para crecer es Merkle, cliente de Snowflake. Gracias a Merkury Clean Rooms, que cuenta con la tecnología de Data Clean Rooms de Snowflake, los clientes y los partners de Merkle combinan datos de varias fuentes sin acceder a datos confidenciales de forma no autorizada.
Compartir datos y obtener información de forma más segura
Cada vez son más los clientes y partners de Merkle que adoptan Snowflake, lo que ofrece nuevas oportunidades de colaboración. “Cuando me incorporé al área de atención al cliente de nuestra empresa hace tres años, con frecuencia teníamos que evaluar ofertas de la competencia”, afirma John Gajewski, Senior Vice President of Architecture en Merkle. “Ahora, Snowflake suele ser la primera opción”.
Antes, colaborar de forma segura entre organizaciones, nubes y regiones exigía mover datos, lo que introducía riesgos no deseados. Merkle ahora puede utilizar Snowflake Secure Data Sharing para ofrecer a sus clientes y partners acceso en tiempo real a los datos y reducir así los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) y el uso de protocolos de transferencia segura de archivos (SFTP). Además, las data clean rooms de Snowflake —en las que se basan las Merkury Clean Rooms de Merkle— permiten que varias partes tengan los permisos necesarios y puedan analizar los datos sin exponer la PII ni ninguna otra información confidencial.
Snowflake para Data Clean Rooms
Snowflake permite a las empresas compartir datos de forma segura y privada en data clean rooms para hacer analíticas eficientes en tiempo real y análisis más profundos. Los participantes pueden “enumerar” los datos que deseen compartir (y que solo sean visibles para las partes autorizadas) sin tener que moverlos necesariamente.
En esencia, Snowflake ofrece una plataforma que las empresas pueden configurar para permitir que determinados partners accedan y analicen los datos de forma segura, sin que la privacidad y la seguridad de la información se vean comprometidas.
