Snowflake Data Clean Rooms viabilizam colaboração multiparte com privacidade em primeiro lugar

Os data clean rooms se tornaram essenciais para a colaboração em um mundo em que a privacidade vem em primeiro lugar, no qual proteger e controlar dados próprios é fundamental. Anunciantes, publishers, agências e provedores de tecnologia vêm adotando data clean rooms para atender a um conjunto emergente de necessidades. À medida que a perda de sinal, a regulamentação e os walled gardens remodelam o ecossistema, as organizações precisam de formas de trabalhar juntas sem expor dados valiosos e confidenciais. Mas, embora a necessidade de colaboração tenha crescido, os recursos e a experiência não acompanharam.

Os data clean rooms tradicionais foram criados para um modelo mais restrito: relacionamentos um a um, forte dependência de equipes técnicas e fluxos de trabalho que separam o insight da ação. O resultado? Implementação lenta, participação limitada e tempo de retorno mais demorado. A Snowflake está evoluindo essa experiência para ajudar a enfrentar esses desafios.

Apresentando uma forma mais simples e escalável de colaborar

Estamos lançando novos recursos no Snowflake Data Clean Rooms que tornam a colaboração com privacidade em primeiro lugar mais fácil de implementar, mais simples de usar, mais flexível entre parceiros e mais acessível em toda a organização, ao mesmo tempo em que ajudam as organizações a manter a estrutura de governança e o controle.

Essas inovações têm um objetivo: ajudar as equipes a colaborar com dados de forma mais eficaz, reduzir a complexidade e manter uma estrutura de governança e controle sólida.

O que há de novo:

• Colaboração multiparte, criada para ecossistemas do mundo real (GA)
  Os novos recursos simétricos de multiparte permitem que várias organizações contribuam, analisem e ativem dados entre si em um ambiente compartilhado e controlado, indo além de papéis rígidos de provedor de dados/consumidor.

• Uma experiência nativa no Snowsight (PuPr em breve)
  Em breve, os data clean rooms estarão acessíveis diretamente no Snowsight, levando a colaboração para a mesma interface que as equipes já usam para explorar e trabalhar com dados.

• Colaboração e implementação mais rápidas com o Cortex Code (GA)
  Recursos e habilidades agentic ampliados no Cortex Code, projetados para ajudar a reduzir o tempo de configuração e os custos operacionais para desenvolvedores e equipes de dados.

• Interação em linguagem natural com o Snowflake Intelligence (PrPr)
  Os usuários podem explorar dados, executar análises e iniciar fluxos de trabalho usando linguagem natural, tudo dentro de guardrails governados, projetados para dar suporte à privacidade e ao controle.

Juntos, esses recursos transformam os data clean rooms, saindo de fluxos de trabalho técnicos complexos para uma colaboração mais acessível e pronta para o negócio.

De fluxos de trabalho técnicos a colaboração guiada

No centro dessa evolução está uma mudança na forma como as pessoas interagem com os data clean rooms. Antes, trabalhar em um data clean room muitas vezes exigia que equipes técnicas escrevessem consultas, gerenciassem templates e coordenassem fluxos de trabalho entre várias partes interessadas. Essa complexidade limitava quem podia participar e desacelerava a tomada de decisão.

Agora, o Snowflake Data Clean Rooms oferece uma experiência mais intuitiva. Com esses novos recursos, a Snowflake torna os clean rooms mais acessíveis, ajudando a preservar o controle:

• Usuários técnicos podem usar o Cortex Code para acelerar a configuração e o ajuste

• Usuários de negócio podem usar o Snowflake Intelligence para explorar dados e agir com base neles por meio de linguagem natural

Não se trata de automatizar decisões nem de substituir o julgamento humano. Estamos reduzindo o atrito em torno da colaboração para que as equipes possam se concentrar na própria colaboração, interpretando insights e agindo.

Colaboração que reflete como as empresas realmente trabalham

A colaboração de dados raramente acontece em relacionamentos organizados, um a um. Ela acontece em redes de parceiros.

Por exemplo, uma empresa de bens de consumo, um varejista e um publisher podem colaborar no mesmo ambiente: executando análises conjuntas e ativando insights sem expor os dados subjacentes. Um anunciante pode acessar uma identity spine de um provedor de identidade e, imediatamente, colaborar com uma rede de mídia em seus dados resolvidos por identidade, viabilizando novos casos de uso de mensuração e ativação de marketing.

Com os recursos simétricos de multiparte da Snowflake, as organizações podem colaborar em um ambiente compartilhado no qual:

• Várias partes contribuem com dados

• A análise acontece de forma coletiva

• Os resultados podem ser ativados com mais eficiência no mesmo ambiente

Tudo isso acontece sob o princípio central do design de um data clean room: viabilizar a colaboração e, ao mesmo tempo, ajudar a evitar a exposição direta dos dados subjacentes. O resultado é um modelo mais prático de colaboração, alinhado à forma como os ecossistemas de dados modernos realmente operam, e que oferece uma experiência intuitiva e sem atritos por meio de IA.

Com a confiança de líderes em todo o ecossistema de colaboração de dados

Em todo o cenário de mídia, publicidade e marketing, as organizações estão vendo benefícios em toda a empresa com o uso avançado do Snowflake Data Clean Rooms:

Hightouch

"A colaboração multiparte no Snowflake Data Clean Rooms abre novos e empolgantes casos de uso para resolução e ativação de identidade, sem mover dados para fora do AI Data Cloud. Agora, a Hightouch pode trabalhar dentro do ambiente Snowflake de uma rede de mídia para resolver e ativar públicos em nome de anunciantes, sem depender de equipes técnicas ou de fluxos de trabalho complexos. O Snowflake Cortex amplia isso ainda mais, ajudando a configurar e gerenciar essas integrações por meio de linguagem natural." — Ian Maier, General Manager of AdTech, Hightouch

Kargo

“A nova Snowflake Collaboration API facilita muito para colaborarmos entre parceiros e ativarmos dados sem adicionar complexidade para nossos clientes. Ela é muito mais flexível, dando aos clientes controle sobre como participam e executam consultas, ao mesmo tempo em que mantém os custos transparentes e a privacidade dos dados intacta." — Diana Koshy, Senior Director, engenheiro de dados, Kargo

OneTrust

“A IA está levando as empresas a usar dados com mais rapidez e de forma mais colaborativa em data clean rooms. O desafio é garantir que a inovação não aconteça às custas da privacidade e do uso responsável de dados. Nossa parceria com a Snowflake impulsiona a colaboração com privacidade em primeiro lugar, incorporando o consentimento diretamente na ativação de dados para que as equipes inovem com confiança e mantenham a confiança de seus clientes.” — Ojas Rege, SVP, Privacy & Data Governance at OneTrust

PubMatic

“O desafio de identidade está ficando cada vez mais complexo entre plataformas e ferramentas. A PubMatic tem orgulho de fazer parceria com a Snowflake para oferecer aos compradores um caminho mais prático, no qual eles podem colaborar entre parceiros de dados, resolver identidade ao ajustar a escala e ativar insights sem comprometer a privacidade ou a governança. À medida que os clean rooms evoluem de fluxos de trabalho técnicos para uma infraestrutura inteligente e pronta para o negócio, a PubMatic se compromete a ser um recurso abrangente para nossos compradores.” — Mike Chowla, VP Product Management, PubMatic

Samsung Ads

“Estamos animados em expandir nosso trabalho com a Snowflake para continuar oferecendo aos clientes soluções criadas com a privacidade em primeiro lugar. Os clean rooms da Samsung com tecnologia Snowflake permitem que os anunciantes desbloqueiem insights mais profundos e acionáveis tanto em públicos de CTV linear quanto de streaming, oferecendo aos anunciantes uma visão mais holística de comportamento e performance.” — Liz Rawson, Head of Data + Measurement Partnerships, Samsung Ads

VideoAmp

“A evolução dos data clean rooms da Snowflake marca um passo empolgante para a colaboração com privacidade em primeiro lugar em toda a indústria. Como uma empresa comprometida tanto com práticas de preservação de privacidade quanto com uma mensuração holística e deduplicada, a VideoAmp viu em primeira mão como clean rooms específicos de publisher abrem novas possibilidades. Acreditamos que a Collab API representa a próxima progressão lógica para continuarmos na vanguarda da mensuração cross-publisher, entregando assim o máximo valor para nossa clientela." — Dibjot Singh, Product Director for Data Management, VideoAmp

Warner Bros. Discovery

“A colaboração de dados é central para a forma como criamos valor para nossos parceiros e públicos na Warner Bros. Discovery. A evolução do Data Clean Rooms da Snowflake, especialmente os recursos multiparte e de linguagem natural, reflete exatamente a direção para a qual a indústria precisa acelerar: uma infraestrutura com privacidade em primeiro lugar, utilizável pelas equipes mais próximas do negócio. À medida que a perda de sinal continua a remodelar o cenário de publicidade, a capacidade de colaborar com dados de forma segura para a privacidade e escalável deixou de ser algo desejável e passou a ser fundamental. O Data Clean Rooms da Snowflake nos dá a infraestrutura para aprofundar relacionamentos com parceiros e gerar melhores resultados para anunciantes, mantendo a governança e o controle onde devem estar.” — Jenny Yurko, Vice President, Data Product Strategy, Warner Bros. Discovery

Um caminho governado da aspiração à ação

Ao simplificar a configuração e tornar os clean rooms mais acessíveis para usuários de negócio, essas atualizações ajudam a reduzir o tempo entre a aspiração de colaboração e a ação de fato.

O que antes exigia coordenação entre várias equipes, e vários clean rooms, agora pode acontecer em um fluxo de trabalho mais contínuo, mantendo controles de privacidade e governança fortes. E, à medida que a acessibilidade aumenta, a estrutura de governança permanece constante.

Seja usando o Cortex Code ou o Snowflake Intelligence, todas as interações operam dentro de templates, políticas e controles aprovados. Esse equilíbrio entre maior usabilidade e a manutenção de controles de governança sólidos é o que torna possível uma colaboração inteligente orientada por IA.

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Meet with Snowflake para ver como os data clean rooms estão evoluindo e como uma abordagem mais guiada e inteligente para a colaboração pode ajudar suas equipes a avançar mais rápido, mantendo o controle.

Este conteúdo contém declarações prospectivas, inclusive sobre nossas futuras ofertas de produtos, e não constitui compromisso de entregar quaisquer ofertas de produtos. Os resultados e as ofertas reais podem ser diferentes e estão sujeitos a riscos e incertezas conhecidos e desconhecidos. Consulte nosso 10-Q mais recente para mais informações.