Perché i progetti di data collaboration falliscono e come avere successo con una data clean room

Con l’evoluzione costante degli standard di privacy, le aziende affrontano una duplice sfida: sostenere standard etici per l’utilizzo dei dati e cogliere al contempo le opportunità offerte dalla data collaboration. Le data clean room sono una soluzione che rafforza la privacy e consente alle organizzazioni di condividere insight preziosi senza compromettere la conformità.* Se non conosci le data clean room, il nostro recente articolo “Data clean room: cosa devi sapere sulla collaborazione che mette la privacy al primo posto” descrive i fondamentali.

Anche se il potenziale delle data clean room è enorme, implementarle con successo può essere complesso come qualsiasi progetto tecnologico aziendale. Tra la gestione delle politiche normative e delle esigenze tecniche, molti progetti si bloccano o falliscono completamente. Ma la buona notizia è che nonostante queste sfide, le aziende che padroneggiano la collaborazione sui dati attraverso le clean room possono ottenere un vantaggio competitivo significativo.

Allora perché alcune di queste iniziative falliscono e come puoi garantire il successo della tua? Esploriamo le sei sfide più comuni, con le strategie per superarle. 

Conformità

Garantire la conformità alle leggi e ai quadri normativi sulla privacy è spesso la principale barriera alla data collaboration. Le organizzazioni devono destreggiarsi tra la conformità a diversi livelli di policy aziendali, normative di settore (come HIPAA e FCRA negli Stati Uniti) e obblighi governativi (come GDPR e CCPA). Aggiungendo un partner per la collaborazione, la complessità aumenta, soprattutto con l’evoluzione continua delle leggi sulla privacy.

Per affrontare queste sfide, è consigliabile coinvolgere i team legali all’inizio del progetto per identificare i potenziali rischi e affrontarli precocemente. Inoltre, i team devono essere allineati sui criteri di utilizzo dei dati e stabilire accordi tramite i team procurement. Questa fase iniziale stabilisce un framework e un processo ripetibili per le collaborazioni future. 

La gestione del consenso e le strategie di archiviazione dei dati sono altrettanto importanti per mantenere la conformità nella collaborazione sui dati. Assicurati che i processi di raccolta dei dati siano trasparenti e rispettino le preferenze e le autorizzazioni fornite da ciascun data consumer. Il consenso dei consumatori è un elemento fondamentale per una collaborazione di successo. È inoltre necessario implementare un monitoraggio affidabile dell’origine dei dati, mantenendo la registrazione di come e dove sono stati raccolti i dati, nonché dell’ambito di utilizzo approvato per semplificare la gestione della conformità in seguito.

Governance

La conformità è impossibile senza una solida governance dei dati. Essenzialmente, la governance consiste nell’applicare criteri di accesso e utilizzo dei dati. Tuttavia, negli ecosistemi di dati complessi di oggi, in cui le informazioni sono spesso distribuite su più sistemi e piattaforme, implementare la governance può essere una sfida significativa. Ogni nuova copia dei dati è un rischio aggiuntivo.

Fortunatamente, i progressi tecnologici delle piattaforme dati ora offrono soluzioni di governance unificate che eliminano la necessità di spostare o duplicare i dati tra sistemi. Questi strumenti consentono una collaborazione sicura direttamente all’interno del vostro ecosistema, semplificando la governance e riducendo i rischi.  Ad esempio, è possibile applicare criteri per controllare l’accesso ai dati da parte di esperti di marketing e analisti, nonché l’utilizzo di tali dati. Inoltre, le organizzazioni che allineano la governance alle operazioni aziendali invece di relegarla a un unico team possono evitare che la governance diventi un collo di bottiglia. 

Strategia

La tecnologia da sola non è mai sufficiente a garantire il successo di un progetto e le data clean room non fanno eccezione. È essenziale disporre di una strategia solida e ben congegnata, in cui i team aziendali e tecnici siano allineati. Senza strategia, il concetto di collaborazione può sembrare travolgente.

Per superare queste sfide, le organizzazioni hanno bisogno di un approccio graduale che si concentri sul raggiungimento di piccoli risultati per creare fiducia e motivazione per opportunità più ampie. 

Inizia con un caso d’uso chiaro e un partner per la collaborazione. Nel mondo della pubblicità, la misurazione è spesso la prima scelta. Comprendere l’efficacia delle proprie campagne è fondamentale per ottimizzare la spesa pubblicitaria e le strategie dei media a pagamento. Identificando un proprietario di media che dispone di un robusto data set di prima parte allineato al proprio pubblico target, un inserzionista può sbloccare preziosi insight.

Tecnologia

Un’infrastruttura tecnologica sicura e scalabile è essenziale per qualsiasi iniziativa di data collaboration. Le organizzazioni che hanno bisogno di espandere le proprie capacità relative ai dati spesso devono fare una scelta: creare la propria soluzione o acquistare la tecnologia esistente. Tuttavia, la complessità dell’integrazione di tecnologie di rafforzamento della privacy (PET), come la crittografia e l’anonimizzazione, può rendere lo sviluppo in-house incredibilmente impegnativo in termini di tempo e risorse. Anche le organizzazioni che hanno esperienza e tempo da perdere potrebbero non essere disposte a creare la tecnologia da sole.

Le sfide non si fermano qui. La collaborazione richiede anche l’integrazione con un più ampio ecosistema di soluzioni dati che potrebbe comportare l’arricchimento dei data set di prima parte con dati di terze parti, la collaborazione con più fornitori di identità per abbinare i data set senza esporre le informazioni di identificazione personale o attivare i dati all’interno dell’ecosistema dei media a pagamento.

Per la maggior parte delle organizzazioni, il percorso ottimale è sfruttare le funzionalità esistenti attraverso piattaforme moderne. I data cloud provider offrono controlli integrati di privacy, sicurezza e governance per soddisfare le esigenze di collaborazione sicura e conforme delle aziende. I fornitori le cui soluzioni sono allineate alla tua strategia a lungo termine possono garantire un ecosistema trasparente per la collaborazione, l’arricchimento dei dati e l’agibilità.

Interoperabilità

L’interoperabilità è un tema caldo nelle conversazioni sulla data collaboration, che riguarda la tecnologia cloud, la regione, il formato e l’archiviazione dei dati e l’identità. Le organizzazioni vogliono la flessibilità necessaria per fare le proprie scelte senza vincoli di collaborazione con chi ha preso decisioni diverse. 

Dal punto di vista dell’infrastruttura cloud, l’utilizzo è frammentato in tutto il mercato, dominato dai cloud AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Questa frammentazione crea problemi di collaborazione. La collaborazione spesso inizia abbinando in modo sicuro i data set tramite una chiave comune, con soluzioni diverse che offrono vantaggi e svantaggi diversi. Inoltre, l’interoperabilità tra le tecnologie di data clean room pone un’altra sfida: Cosa succede se due organizzazioni scelgono piattaforme DCR diverse? Possono comunque collaborare in modo sicuro ed efficace?

I provider di soluzioni riconoscono sempre più che non esiste un’unica soluzione dominante e la frammentazione continuerà a essere una sfida. L’interoperabilità è la chiave per consentire la coesistenza di più soluzioni. Le organizzazioni dovrebbero selezionare un fornitore che dia priorità alla flessibilità e al miglioramento dell’interoperabilità tra tecnologie, identità e cloud. Questo approccio ottimizza le opportunità di collaborazione e si adatta all’evoluzione degli ecosistemi.

Competenze

Tradizionalmente, le data clean room erano costruite pensando ai data analyst e ai data scientist, e richiedevano competenze tecniche avanzate. Anche se inizialmente questo approccio era ragionevole, limitava significativamente l’accessibilità, in particolare per le organizzazioni o i collaboratori privi di risorse tecniche. Il risultato? Un gap crescente nelle opportunità di collaborazione.

La vera opportunità consiste nel rendere le data clean room accessibili a tutti colmando il gap di competenze. Le moderne piattaforme di data clean room si stanno evolvendo, offrendo agli utenti la flessibilità necessaria per scegliere l’interfaccia più adatta alla propria esperienza, che si tratti di un ambiente basato su codice per utenti tecnici o di un’interfaccia senza codice per utenti aziendali.

Snowflake Data Clean Rooms: potenziare la collaborazione sui dati sicura e scalabile

Le Snowflake Data Clean Rooms, basate sull’infrastruttura affidabile dell’AI Data Cloud Snowflake, offrono una soluzione completa per affrontare le sfide comuni associate alla collaborazione sui dati. Ecco come ci riescono.

Conformità. Con l’AI Data Cloud come asse portante, le Snowflake Data Clean Rooms forniscono alle organizzazioni una soluzione completa per la conformità, la sicurezza e la privacy. Snowflake Horizon fornisce alle organizzazioni l’accesso a una serie di funzionalità progettate per allinearsi perfettamente alle politiche interne, alle normative di settore e agli obblighi governativi. 

Governance. Il sofisticato modello di governance di Snowflake applica criteri di utilizzo dei dati tra data set diversi, riducendo la complessità operativa della gestione dei dati distribuiti tra sistemi e mantenendo uno stretto controllo sulla sicurezza e la privacy. Snowflake elimina inoltre la necessità di spostare o duplicare i dati tra sistemi diversi.

Tecnologia. Sfruttando la scalabilità dell’AI Data Cloud unita a funzionalità avanzate di rafforzamento della privacy, Snowflake offre un’infrastruttura in grado di soddisfare le esigenze anche dei casi d’uso di collaborazione più complessi. Diversamente da alcune alternative, Snowflake fornisce una soluzione neutrale, non vendendo dati né possedendo media, contribuendo a garantire fiducia, trasparenza e gestione imparziale dei dati. 

Interoperabilità. Le funzionalità di Snowflake consentono alle organizzazioni di collaborare in modo trasparente tra regioni e cloud diversi, tra cui AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Le funzionalità cross-cloud della piattaforma eliminano il vendor lock-in e consentono alle organizzazioni di espandere le partnership. Anche i partner che non sono clienti Snowflake possono connettersi in modo trasparente tramite le data clean room Snowflake, per un ecosistema realmente collaborativo che promuove l’innovazione e la crescita.

Competenze. Le data clean room Snowflake sono progettate per supportare sia gli esperti tecnici che gli utenti aziendali. Grazie a interfacce intuitive, queste data clean room abbassano le barriere all’ingresso per la collaborazione sui dati. Colmando il gap di competenze, Snowflake promuove l’accessibilità in un’area spesso dominata da vincoli tecnici.

Strategia. Snowflake promuove un approccio strategy-first alla data collaboration. Una strategia primaria è iniziare con progetti piccoli e gestibili per scalare rapidamente man mano che i team acquisiscono esperienza e fiducia. Senza costi di licenza iniziali, Snowflake consente alle aziende di esplorare ed espandere le partnership con un rischio minimo. 

Scelte dai principali editori e leader del settore, le data clean room Snowflake offrono un ambiente neutro, rispettoso della privacy e facile da implementare per una collaborazione sui dati sicura.

Primo piano sul cliente

Indeed ha scelto Snowflake Data Clean Rooms per migliorare la misurazione della performance delle campagne, ottenendo significative riduzioni delle attività di ottimizzazione e una replica trasparente dei processi tra tutti i partner che collaborano. Guarda i suggerimenti di Indeed su come avviare le tue iniziative di data collaboration.

Vuoi sapere di più? Scarica “The Essential Guide to Trusted Data Collaboration for Advertisers” e fai il primo passo verso una collaborazione sicura che mette la privacy al primo posto. 

Hai bisogno di una guida personalizzata? Contatta il team di vendita: ti aiuteremo ad avviare con fiducia le tue iniziative di data collaboration.

* Benché le data clean room siano un fattore tecnico chiave, non garantiscono intrinsecamente la conformità o la privacy da sole. L’uso efficace di una data clean room richiede un ecosistema più ampio di procedure, criteri e processi decisionali responsabili per soddisfare gli standard di privacy. Senza queste funzionalità, ci sono ancora potenziali errori che potrebbero portare a problemi di privacy, indipendentemente dalle funzionalità della clean room.