データコラボレーションプロジェクトが失敗する理由、データクリーンルームで成功する方法

プライバシー基準が進化し続ける中、企業はデータ使用に関する倫理基準を守りながらデータコラボレーションがもたらす機会を活用するという2つの課題に直面しています。データクリーンルームは、組織がコンプライアンスを損なうことなく貴重なインサイトを共有できるようにするプライバシー強化ソリューションです*。データクリーンルームに馴染みがない場合は、当社の最近のブログ記事「データクリーンルームの解説：プライバシーファーストのコラボレーションについて知っておくべきこと」でその基本事項を説明しています。

データクリーンルームには大きな可能性がありますが、その導入を成功させることは、他のエンタープライズテクノロジープロジェクトと同様に複雑です。規制ポリシーの策定から技術的な要求への対応までの間に、多くのプロジェクトが行き詰まり、失敗に終わっています。しかし幸いなことに、このような課題にもかかわらず、クリーンルームを利用したデータコラボレーションを実践している企業は競争力を大幅に高めることができます。

では、なぜこのような取り組みは失敗するのでしょうか。また、成功させるにはどうすればよいのでしょうか。6つの一般的な課題を、克服するための実用的な戦略とともに見ていきましょう。 

コンプライアンス

多くの場合、プライバシー法や規制の枠組みを順守することが、データコラボレーションの主な障害となります。企業は、企業ポリシー、業界規制（米国のHIPAAやFCRAなど）、政府の義務（GDPRやCCPAなど）のさまざまなレイヤーでコンプライアンスに対処する必要があります。コラボレーションパートナーを追加すると、特にプライバシー法が進化し続けるなかで、複雑さが増します。

これらの課題に対処するには、プロジェクトの開始時に法務チームに働きかけ、潜在的なリスクを特定し、早い段階で対処することをお勧めします。また、データ使用ポリシーの整合性を確保し、調達チームを通じて合意を確立します。この最初のステップによって、将来のコラボレーションのための反復可能なフレームワークとプロセスが確立されます。 

データコラボレーションにおいてコンプライアンスを維持するためには、同意管理戦略とデータストレージ戦略も同じように重要です。データ収集プロセスの透明性を確保し、各消費者の好みと許可を尊重します。消費者の同意を得ることは、コラボレーションを成功させるための基本要素です。また、データ生成の堅牢なトラッキングを実装し、データ収集の方法や場所、承認されたデータ使用範囲を記録し、後でコンプライアンス管理を簡略化する必要があります。

ガバナンス

強力なデータガバナンスがなければ、コンプライアンスは不可能です。その中核を成すのが、データアクセスと利用ポリシーの徹底です。しかし、情報が複数のシステムやプラットフォームに分散していることが多い今日の複雑なデータエコシステムでは、ガバナンスを運用することは非常に困難です。新しいデータコピーが発生するたびに、リスクが高まります。

幸いなことに、現在ではデータプラットフォーム技術の進歩により、システム間でのデータの移動や複製を不要にする統合ガバナンスソリューションが提供されています。これらのツールは、エコシステム内で直接安全なコラボレーションを可能にし、ガバナンスを簡素化し、リスクを軽減します。  たとえば、ポリシーを適用して、マーケターとアナリストのデータアクセスを制御し、そのデータの使用を制御できます。さらに、ガバナンスを単一のチームに委ねるのではなく、ガバナンスとビジネスオペレーションを連携させることで、ガバナンスのボトルネックを回避できます。 

戦略

テクノロジーだけではプロジェクトの成功は約束されません。データクリーンルームもその一例です。ビジネスチームと技術チームの両方が連携する、しっかり練られた戦略が不可欠です。これがなければ、コラボレーションの概念に圧倒されるかもしれません。

組織はこれらの課題を克服するために、小さな成功を実現することに重点を置いた段階的なアプローチによって自信を築き、より大きな機会を生み出す必要があります。 

明確なユースケースとコラボレーションパートナーから始めます。広告主にとって、効果測定は多くの場合、最初の選択肢となります。広告支出とペイドメディア戦略を最適化するには、キャンペーンの有効性を把握する必要があります。広告主は、ターゲットオーディエンスに整合した、堅牢なファーストパーティデータセットを持つメディア所有者を特定することで、貴重なインサイトを引き出すことができます。

テクノロジー

安全でスケーラブルなテクノロジーインフラストラクチャーは、データコラボレーションの取り組みに不可欠です。データ機能の拡張を必要とする組織は、多くの場合、独自のソリューションを構築するか、既存のテクノロジーを購入するかの選択を迫られます。しかし、暗号化や匿名化などのプライバシー強化テクノロジー（PET）の埋め込みは複雑なため、内製化に多大な時間とリソースを要する場合があります。専門知識と時間の余裕のある企業であっても、自らテクノロジーを構築する意思がない場合もあります。

課題はそれだけではありません。コラボレーションには、より広範なデータソリューションエコシステムとの統合も必要です。これには、ファーストパーティデータセットをサードパーティデータでエンリッチすること、複数のIDベンダーと協力してPIIを公開することなくデータセットをマッチングすること、またはペイドメディアエコシステム内でデータをアクティベートすることが含まれます。

ほとんどの組織にとっての最適な道筋は、最新のプラットフォームを通じて既存の機能を活用することです。データクラウドプロバイダーは、統合されたプライバシー、セキュリティ、ガバナンスコントロールを提供し、コンプライアンスに準拠した安全なコラボレーションに対する企業の要求に応えます。長期的な戦略に沿ったソリューションを採用しているベンダーは、コラボレーション、データエンリッチメント、アクションのためのシームレスなエコシステムを確保できます。

相互運用性

データコラボレーションの会話では、クラウドテクノロジー、リージョン、データストレージとフォーマット、IDを包含する相互運用性が話題になります。組織は、さまざまな意思決定をした人とのコラボレーション能力に縛られずに、自ら選択できる柔軟性を求めています。 

クラウドインフラストラクチャの観点から見ると、使用状況はAWS、Google Cloud、Microsoft Azureクラウドが中心で、市場全体で断片化されています。この分断がコラボレーションの課題を生み出します。コラボレーションは多くの場合、共通キーを使用してデータセットを安全にマッチングすることから始まりますが、さまざまなソリューションにはさまざまな利点と欠点があります。さらに、データクリーンルームテクノロジー間の相互運用性も課題となっています。2つの組織が別々のDCRプラットフォームを選択した場合はどうなるでしょうか。引き続き、安全かつ効果的にコラボレーションできるでしょうか。

ソリューションプロバイダーは、単一の優勢なソリューションは存在しないという認識を強めており、断片化は引き続き課題となるでしょう。複数のソリューションを共存させるには、相互運用性がカギとなります。組織は、テクノロジー、ID、クラウドの柔軟性と高度な相互運用性を優先するベンダーを選択する必要があります。このアプローチは、進化するエコシステムに適応しながらコラボレーションの機会を最適化します。

スキル

従来、データクリーンルームはデータアナリストやデータサイエンティストを念頭に置いて構築されており、高度な技術的専門知識を必要としていました。このアプローチは当初は合理的でしたが、特に技術的リソースが不足している組織や協力者にとってはアクセシビリティが大幅に制限されていました。結果として、コラボレーションの機会におけるギャップの拡大が生まれました。

本当の機会は、スキルギャップを埋めて誰もがデータクリーンルームにアクセスできるようにすることにあります。モダンデータクリーンルームプラットフォームは進化しており、ユーザーは、技術ユーザー向けのコードベースの環境でも、ビジネスユーザー向けのノーコードのインターフェイスでも、自分の体験に最適なインターフェイスを柔軟に選択できます。

Snowflakeデータクリーンルーム：セキュアでスケーラブルなデータコラボレーションを強化

Snowflake AIデータクラウドの信頼できるインフラストラクチャ上に構築されたSnowflakeデータクリーンルームは、データコラボレーションに関連する一般的な課題に対処する包括的なソリューションを提供します。その方法をご紹介します。

コンプライアンス：AIデータクラウドをバックボーンとするSnowflakeデータクリーンルームは、コンプライアンス、セキュリティ、プライバシーのための包括的なソリューションを組織に提供します。Snowflake Horizonは、社内ポリシー、業界規制、政府の義務にシームレスに適合するよう設計された統合機能セットへのアクセスを組織に提供します。 

ガバナンス：Snowflakeの高度なガバナンスモデルでは、データセット全体にデータ使用ポリシーが適用されるため、セキュリティとプライバシーの厳格な管理を維持しながら、システムに分散されたデータを管理する運用上の複雑さが軽減されます。また、システム間でのデータの移動やレプリケーションが不要になります。

テクノロジー：Snowflakeは、AIデータクラウドのスケーラビリティと高度なプライバシー強化機能を活用し、非常に複雑なコラボレーションユースケースのニーズさえ満たすインフラストラクチャを提供します。他のソリューションとは異なり、Snowflakeはデータを販売したりメディアを所有したりすることなく、ニュートラルなソリューションを提供し、信頼性、透明性、偏りのないデータ処理を確実なものとします。 

相互運用性：Snowflakeの機能を利用すれば、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなど、複数のリージョンやクラウドをまたいでシームレスにコラボレーションできます。このプラットフォームのクロスクラウド機能により、ベンダーロックインがなくなり、組織はパートナーシップを拡大できます。Snowflakeのお客様でなくても、Snowflakeデータクリーンルームを通じてシームレスに接続し、イノベーションと成長を促進する真にコラボレーション可能なエコシステムを実現できます。

スキル：Snowflakeデータクリーンルームは、組織によってスキルレベルが多様であることを考慮し、テクニカルエキスパートとビジネスユーザーの両方をサポートするよう設計されています。直感的なインターフェイスを備えたこれらのデータクリーンルームは、データコラボレーションへの参入障壁を低くします。Snowflakeは、スキルギャップを解消することで、技術的制約が大半を占める分野でアクセシビリティを促進します。

戦略：Snowflakeは、戦略第一のデータコラボレーションアプローチを支持しています。第一の戦略は、管理しやすい小規模なプロジェクトから始め、チームが経験と自信を得たら迅速に拡張することです。先行ライセンス料なしで、企業は最小限のリスクでパートナーシップを模索し、拡大できます。 

トップクラスのパブリッシャーと業界リーダーの信頼を得ているSnowflakeデータクリーンルームは、ニュートラルでプライバシーが保護され、簡単に導入できる安全なデータコラボレーション環境を提供します。

注目のお客様事例

人気のオンライン求人検索プラットフォームであるIndeedは、キャンペーンのパフォーマンス測定を改善するためにSnowflakeデータクリーンルームを選択しました。その結果、最適化の取り組みが大幅に削減され、コラボレーションパートナー間でのプロセスのシームレスな複製が実現しました。データコラボレーションイニシアチブを開始する方法に関するIndeedの提言をご覧ください。

さらに詳しくは「The Essential Guide to Trusted Data Collaboration for Advertisers」をダウンロードして、プライバシー第一の安全なコラボレーションに向けた第一歩を踏み出しましょう。 

パーソナライズされたガイダンスが必要ですか？セールスチームにご連絡ください。私たちは、お客様が自信を持ってデータコラボレーションイニシアチブを開始できるようお手伝いします。

* DCRは重要な技術的イネーブラーですが、それ自体がコンプライアンスやプライバシーを保証するものではありません。データクリーンルームを効果的に利用するには、プライバシー基準を満たすためのプラクティス、ポリシー、責任ある意思決定からなる広範なエコシステムが必要です。これらがなければ、クリーンルームの能力に関係なく、プライバシー問題につながる不適切なステップが発生する可能性があります。