Pourquoi les projets de collaboration autour des données échouent et comment les vôtres peuvent réussir avec une data clean room

Alors que les normes de confidentialité continuent d’évoluer, les entreprises sont confrontées à un double défi : respecter les normes éthiques d’utilisation des données tout en saisissant les opportunités offertes par la collaboration autour des données. Place aux data clean rooms : une solution de renforcement de la confidentialité qui permet aux entreprises de partager des informations précieuses sans compromettre la conformité*. Si vous découvrez les data clean rooms, notre récent article de blog Data clean rooms expliquées : ce que vous devez savoir sur la collaboration axée sur la confidentialité décortique les bases.

Bien que le potentiel des data clean rooms soit considérable, leur mise en œuvre réussie peut s’avérer aussi complexe que n’importe quel projet technologique d’entreprise. Entre l’observation des politiques réglementaires et les contraintes techniques, de nombreux projets piétinent ou échouent carrément. Mais la bonne nouvelle, c’est qu’en dépit de ces défis, les entreprises qui maîtrisent la collaboration autour des données via des clean rooms peuvent obtenir un avantage concurrentiel significatif.

Alors, pourquoi certaines de ces initiatives échouent-elles et comment assurer la réussite de la vôtre ? Découvrons les six défis courants, avec des stratégies exploitables pour les relever. 

Conformité

S’assurer de la conformité aux lois et cadres réglementaires sur la confidentialité est souvent le principal obstacle à la collaboration autour des données. Les entreprises doivent jongler entre différents niveaux de politiques d’entreprise, les réglementations sectorielles (comme HIPAA et FCRA aux États-Unis) et les mandats gouvernementaux (comme le RGPD et la CCPA). Ajoutez un partenaire de collaboration à l’équation, et la complexité augmente, en particulier à mesure que les lois sur la confidentialité continuent d’évoluer.

Pour relever ces défis, il est judicieux d’engager vos équipes juridiques dès le début de votre projet afin d’identifier les risques et d’y faire face rapidement. Assurez-vous en outre que les équipes respectent les politiques d’utilisation des données et concluez des accords avec les équipes d’approvisionnement. Ce travail initial établit un cadre et un processus reproductibles pour une collaboration future. 

Les stratégies de gestion du consentement et de stockage des données sont tout aussi importantes pour maintenir la conformité dans la collaboration autour des données. Assurez-vous que les processus de collecte des données sont transparents et respectent les préférences et autorisations fournies par chaque utilisateur. Le consentement des consommateurs est un élément fondamental d’une collaboration fructueuse. Vous devez également mettre en place un suivi rigoureux de l’origine des données, en conservant des enregistrements de la façon et de l’endroit où les données ont été recueillies, ainsi que de la portée approuvée de l’utilisation des données pour simplifier la gestion de la conformité par la suite.

Gouvernance

La conformité est impossible sans une gouvernance des données rigoureuse. La gouvernance est au cœur de l’application des politiques d’accès et d’utilisation des données. Cependant, dans les écosystèmes de données complexes d’aujourd’hui, où les informations sont souvent dispersées sur plusieurs systèmes et plateformes, l’opérationnalisation de la gouvernance peut représenter un défi important. Chaque nouvelle copie de données représente un risque supplémentaire.

Heureusement, les progrès de la technologie des plateformes data offrent désormais des solutions de gouvernance unifiées qui éliminent la nécessité de déplacer ou de dupliquer les données entre les systèmes. Ces outils permettent une collaboration sécurisée directement au sein de votre écosystème, ce qui simplifie la gouvernance et réduit les risques. Par exemple, des politiques peuvent être appliquées pour contrôler l’accès aux données pour les spécialistes du marketing et les analystes, ainsi que l’utilisation de ces données. En outre, les entreprises qui alignent la gouvernance sur les opérations commerciales au lieu de la reléguer à une seule équipe peuvent éviter que la gouvernance ne devienne un goulot d’étranglement. 

Stratégie

La technologie seule ne suffit jamais à assurer la réussite d’un projet, et les data clean rooms ne font pas exception. Une stratégie rigoureuse et réfléchie, où les équipes commerciales et techniques sont alignées, est essentielle. Sans elle, le concept de collaboration peut sembler accablant.

Pour relever ces défis, les entreprises doivent adopter une approche progressive axée sur les gains plus modestes afin de renforcer la confiance et de créer une dynamique propice à l’élargissement des opportunités. 

Partez d’un cas d’usage clair et d’un partenaire de collaboration. Pour les annonceurs, la mesure est souvent le premier choix. Il est essentiel de comprendre l’efficacité de leurs campagnes pour optimiser leurs dépenses publicitaires et leurs stratégies média payantes. En identifiant un propriétaire de média disposant d’un jeu de données internes riche et en adéquation avec son audience cible, un annonceur peut dégager des informations précieuses.

Technologie

Une infrastructure technologique sécurisée et évolutive est essentielle pour toute initiative de collaboration autour des données. Les entreprises qui ont besoin d’étendre leurs capacités en matière de données ont souvent le choix entre créer leur propre solution ou acheter une technologie existante. Cependant, la complexité de l’intégration de technologies de renforcement de la confidentialité (PET), telles que le chiffrement et l’anonymisation, peut rendre le développement interne extrêmement gourmand en temps et en ressources. Même les entreprises qui disposent de l’expertise et du temps nécessaire peuvent ne pas être disposées à créer elles-mêmes la technologie.

Les défis ne s’arrêtent pas là. La collaboration nécessite également une intégration à un écosystème plus large de solutions de données. Cela peut impliquer d’enrichir des jeux de données internes avec des données tierces, de travailler avec plusieurs fournisseurs d’identité pour mettre en correspondance des ensembles de données sans exposer les PII ou activer les données au sein de l’écosystème média payant.

Pour la plupart des entreprises, la voie optimale consiste à exploiter les capacités existantes via des plateformes modernes. Les fournisseurs de data cloud offrent des contrôles intégrés de confidentialité, de sécurité et de gouvernance, ce qui leur permet de répondre aux demandes de collaboration sécurisée et conforme des entreprises. Les fournisseurs dont les solutions s’alignent sur votre stratégie à long terme peuvent garantir un écosystème fluide favorisant la collaboration, l’enrichissement des données et l’exploitabilité.

Interopérabilité

L’interopérabilité est un sujet brûlant dans les conversations sur la collaboration autour des données, qui englobe la technologie cloud, la région, le stockage et le format des données, ainsi que l’identité. Les entreprises veulent pouvoir faire leurs propres choix sans être freinées par leur capacité à collaborer avec ceux qui ont pris des décisions différentes. 

Du point de vue de l’infrastructure cloud, l’utilisation est fragmentée sur le marché, avec les clouds AWS, Google Cloud et Microsoft Azure dominants. Cette fragmentation crée des défis de collaboration. La collaboration commence souvent par la mise en correspondance sécurisée de jeux de données à l’aide d’une clé commune, avec diverses solutions offrant différents avantages et inconvénients. En outre, l’interopérabilité entre les technologies de data clean rooms pose un autre défi : que se passe-t-il si deux entreprises choisissent des plateformes DCR différentes ? Peuvent-elles encore collaborer de manière sécurisée et efficace ?

Les fournisseurs de solutions reconnaissent de plus en plus qu’il n’existe pas de solution unique et dominante et que la fragmentation continuera d’être un problème. L’interopérabilité est essentielle pour permettre la coexistence de plusieurs solutions. Les entreprises doivent choisir un fournisseur qui privilégie la flexibilité et l’interopérabilité entre les technologies, les identités et les clouds. Cette approche optimise les opportunités de collaboration tout en s’adaptant à l’évolution des écosystèmes.

Compétences

Traditionnellement, les data clean rooms étaient destinées aux data analysts et aux data scientists, et nécessitaient donc une expertise technique avancée. Si cette approche était raisonnable au départ, elle limitait considérablement l’accessibilité, en particulier pour les entreprises ou les collaborateurs manquant de ressources techniques. Résultat : un écart grandissant dans les opportunités de collaboration.

La véritable opportunité consiste à rendre les data clean rooms accessibles à tous en comblant le déficit de compétences. Les plateformes de data clean room modernes évoluent, offrant aux utilisateurs la possibilité de choisir l’interface la plus adaptée à leur expérience, qu’il s’agisse d’un environnement basé sur le code pour les utilisateurs techniques ou d’une interface no-code pour les utilisateurs métiers.

Data clean rooms Snowflake : favoriser une collaboration sécurisée et évolutive autour des données

Les data clean rooms Snowflake, construites sur l’infrastructure fiable de l’AI Data Cloud Snowflake, offrent une solution complète qui répond aux défis courants de la collaboration autour des données. Voici comment.

Conformité : avec l’AI Data Cloud comme colonne vertébrale, les data clean rooms de Snowflake fournissent aux entreprises une solution complète pour la conformité, la sécurité et la confidentialité. Snowflake Horizon permet aux entreprises d’accéder à un ensemble unifié de fonctionnalités conçues pour s’aligner en toute transparence avec les politiques internes, les réglementations du secteur et les mandats gouvernementaux. 

Gouvernance : le modèle de gouvernance sophistiqué de Snowflake applique des politiques d’utilisation des données sur les jeux de données, ce qui réduit la complexité opérationnelle de la gestion des données distribuées entre les systèmes tout en maintenant un contrôle strict sur la sécurité et la confidentialité. Snowflake élimine également la nécessité de déplacer ou de dupliquer les données entre les systèmes.

Technologie : misant sur l’évolutivité de l’AI Data Cloud et sur des fonctionnalités avancées de renforcement de la confidentialité, Snowflake offre une infrastructure qui répond aux besoins des cas d’usage de collaboration les plus complexes. Contrairement à certaines alternatives, Snowflake fournit une solution neutre en ne vendant pas de données ni en possédant de média , ce qui contribue à garantir la confiance, la transparence et la gestion impartiale des données. 

Interopérabilité : les fonctionnalités de Snowflake permettent aux entreprises de collaborer en toute transparence entre les régions et les clouds, notamment AWS, Google Cloud et Microsoft Azure. Les fonctionnalités cross-cloud de la plateforme éliminent la dépendance aux fournisseurs, ce qui permet aux entreprises d’élargir leurs partenariats. Même les partenaires qui ne sont pas des clients de Snowflake peuvent se connecter en toute transparence via les data clean rooms Snowflake, pour un écosystème véritablement collaboratif qui favorise l’innovation et la croissance.

Compétences : reconnaissant la diversité des niveaux de compétences des entreprises, les data clean rooms de Snowflake sont conçues pour soutenir à la fois les experts techniques et les utilisateurs métiers. Grâce à leurs interfaces intuitives, ces data clean rooms abaissent les barrières à l’accès à la collaboration autour des données. En comblant le déficit de compétences, Snowflake favorise l’accessibilité dans un domaine souvent dominé par des contraintes techniques.

Stratégie : Snowflake défend une approche axée sur la stratégie en matière de collaboration autour des données. Une première stratégie consiste à commencer par de petits projets gérables et à évoluer rapidement à mesure que les équipes gagnent en expérience et en confiance. Sans frais de licence initiaux, Snowflake permet aux entreprises d’explorer et d’élargir leurs partenariats avec un minimum de risques. 

Les data clean rooms Snowflake, qui bénéficient de la confiance des meilleurs éditeurs et leaders du secteur, fournissent un environnement neutre, respectueux de la confidentialité et facile à mettre en œuvre pour une collaboration sécurisée autour des données.

Client à la une

La célèbre plateforme de recherche d’emploi en ligne Indeed a choisi les data clean rooms de Snowflake pour améliorer la mesure des performances de ses campagnes, signalant des réductions significatives des efforts d’optimisation et une réplication fluide des processus entre les partenaires de collaboration. Regardez les recommandations d’Indeed sur la façon de vous lancer dans vos initiatives de collaboration autour des données.

Vous voulez en savoir plus ? Téléchargez The Essential Guide to Trusted Data Collaboration for Advertisers et faites le premier pas vers une collaboration sécurisée et respectueuse de la vie privée. 

Besoin d’un accompagnement personnalisé ? Contactez notre équipe commerciale : nous sommes là pour vous aider à démarrer vos initiatives de collaboration autour des données en toute confiance.

* Bien que les DCR soient un catalyseur technique clé, elles ne garantissent pas intrinsèquement la conformité ou la confidentialité. Une utilisation efficace d’une data clean room nécessite un écosystème plus large de pratiques, de politiques et de prises de décisions responsables pour répondre aux normes de confidentialité. Sans cela, il y a toujours un risque de faux pas qui pourrait entraîner des problèmes de confidentialité, quelles que soient les capacités de la clean room.