Por que os projetos de colaboração de dados falham e como os seus projetos podem ter sucesso com um data clean room

À medida que as normas de privacidade continuam a evoluir, as empresas enfrentam um duplo desafio: manter os padrões éticos para o uso dos dados e, ao mesmo tempo, aproveitar as oportunidades oferecidas pela colaboração de dados. Nesse cenário, entram em cena os data clean rooms: uma solução capaz de melhorar a privacidade e permitir que as organizações compartilhem insights valiosos sem comprometer a conformidade.* Se os data clean rooms são uma novidade para você, leia o nosso blog recente ”Data Clean Rooms explicados: o que você precisa saber sobre colaboração com privacidade em primeiro lugar" , que apresenta os conceitos básicos.

Embora o potencial dos data clean rooms seja enorme, implementá-los com sucesso pode ser tão complexo quanto qualquer projeto de tecnologia empresarial. Entre a implementação de políticas regulatórias e a resolução de demandas técnicas, muitos projetos acabam paralisados ou não são bem-sucedidos. A boa notícia é que, apesar desses desafios, as empresas que dominam a colaboração de dados por meio de data clean rooms podem obter uma boa vantagem competitiva.

Por que algumas dessas iniciativas falham e como você pode garantir o sucesso da sua? Vamos analisar os seis desafios comuns e conhecer algumas estratégias práticas para superá-los. 

Conformidade

A conformidade com as leis de privacidade e as estruturas regulatórias é, com frequência, a principal barreira para a colaboração de dados. As organizações devem combinar a conformidade a diferentes níveis de políticas corporativas, normas do setor (como HIPAA e FCRA nos EUA) e mandatos do governo (como o RGPD e a CCPA). Adicione um parceiro de colaboração à equação e a complexidade aumenta, especialmente à medida que as leis de privacidade continuam a evoluir.

Para enfrentar esses desafios, uma boa ideia é envolver suas equipes jurídicas no início do projeto para identificar possíveis riscos e resolvê-los na fase inicial. Além disso, tenha certeza de que as equipes estão alinhadas às políticas de uso de dados e estabeleça acordos por meio das equipes de aquisição. Esse trabalho inicial ajuda a estabelecer uma estrutura e um processo repetíveis para colaboração futura. 

O gerenciamento de consentimento e as estratégias de armazenamento de dados são igualmente importantes para manter a conformidade na colaboração de dados. Garantir que os processos de coleta de dados sejam transparentes e respeitem as preferências e as permissões fornecidas por cada cliente. O consentimento (autorização) do consumidor é um elemento fundamental para uma colaboração bem-sucedida. Também é necessário implementar o rastreamento eficaz da origem dos dados, mantendo registros de onde e como os dados foram coletados, bem como o escopo aprovado de uso dos dados, visando simplificar futuras etapas de gestão de conformidade.

Governança

A conformidade é impossível sem uma forte governança de dados. Em essência, a governança consiste em aplicar políticas de acesso e uso aos dados. No entanto, nos complexos ecossistemas de dados atuais, onde a informação frequentemente encontra-se espalhada por vários sistemas e plataformas, a operacionalização da governança pode ser um grande desafio. Cada nova cópia de dados é um risco adicional.

Felizmente, os avanços na tecnologia de plataforma de dados agora oferecem soluções de governança unificada que eliminam a necessidade de mover ou duplicar dados entre sistemas. Essas ferramentas permitem a colaboração segura diretamente em seu ecossistema, simplificando a governança e reduzindo os riscos.  Por exemplo, é possível aplicar políticas para controlar o acesso aos dados de profissionais de marketing e analistas, bem como o uso desses dados. Além disso, organizações que alinham a governança às operações de negócios, em vez de transferir isso para uma única equipe, podem evitar que a governança se torne um gargalo. 

Estratégia

Por si só, a tecnologia nunca é suficiente para garantir o sucesso de um projeto, e os data clean rooms não são uma exceção. É necessário ter uma estratégia sólida e bem-elaborada, na qual as equipes de negócios e técnicas estejam alinhadas. Sem uma estratégia assim, o conceito de colaboração torna-se uma tarefa muito árdua.

Para superar esses desafios, as organizações precisam de uma estratégia passo a passo que se concentre em obter ganhos menores para criar confiança e chegar a oportunidades maiores. 

Comece com um caso de uso fácil e um parceiro de colaboração. Para os anunciantes, ser capaz de medir o sucesso é geralmente a primeira opção. Entender a eficácia de suas campanhas é fundamental para otimizar os gastos com publicidade e as estratégias de mídia paga. Um anunciante pode descobrir insights valiosos ao identificar um proprietário de mídia que tenha um forte conjunto de dados próprios condizente com um público-alvo de seu interesse.

Tecnologia

Uma infraestrutura tecnológica segura e dimensionável é fundamental para qualquer iniciativa de colaboração de dados. Geralmente, as organizações que precisam expandir seus recursos de dados enfrentam uma escolha: criar sua própria solução ou comprar uma tecnologia já existente. No entanto, a complexidade para integrar tecnologias que reforçam a privacidade (privacy-enhancing technologies, PETs) como criptografia e anonimização pode fazer com que o desenvolvimento interno seja incrivelmente alto em termos de tempo e recursos. Até mesmo aquelas organizações que tiverem conhecimento e tempo para economizar podem não estar dispostas a criar uma tecnologia por conta própria.

Os desafios não param por aí. A colaboração também requer integração com um ecossistema mais amplo de soluções de dados. Isso pode envolver enriquecer conjuntos de dados próprios com dados de terceiros, trabalhar com vários fornecedores de identidade para interligar conjuntos de dados sem expor PII ou ativar dados no ecossistema de mídia paga.

Para a maioria das organizações, o caminho ideal é aproveitar os recursos existentes por meio de plataformas modernas. Os provedores de data cloud oferecem controles integrados de privacidade, segurança e governança, permitindo que eles atendam às demandas da empresa para uma colaboração segura e em conformidade. Os fornecedores cujas soluções estão alinhadas à sua estratégia de longo prazo podem garantir um ecossistema contínuo de colaboração, enriquecimento de dados e capacidade de uso.

Interoperabilidade

A interoperabilidade é um tema importante nas conversas sobre colaboração de dados, abrangendo tecnologia na nuvem, região, armazenamento e formato de dados e identidade. As organizações querem a flexibilidade para tomar suas próprias decisões e, ao mesmo tempo, permanecerem ilimitadas em relação à capacidade de colaborar com aqueles que tomaram decisões diferentes. 

Do ponto de vista da infraestrutura da nuvem, o uso é fragmentado em todo o mercado, com as nuvens AWS, Google Cloud e Microsoft Azure dominando o mercado. Essa fragmentação traz desafios para a colaboração. A colaboração muitas vezes começa com a incorporação segura de conjuntos de dados por meio de uma chave comum, com várias soluções que oferecem diferentes vantagens e desvantagens. Além disso, a interoperabilidade entre as tecnologias de data clean room representa um outro desafio: o que acontece se duas organizações escolherem diferentes plataformas de data clean room (DCR)? Elas ainda poderão colaborar de forma segura e eficaz?

Cada vez mais os provedores de soluções reconhecem que não existe uma solução única e dominante, e a fragmentação continuará sendo um desafio. A interoperabilidade é fundamental para permitir a coexistência de várias soluções. As organizações devem selecionar um fornecedor que priorize a flexibilidade e promova a interoperabilidade entre tecnologias, identidades e nuvens. Essa estratégia otimiza as oportunidades de colaboração e, ao mesmo tempo, se adapta aos ecossistemas em evolução.

Competências

Tradicionalmente, os data clean rooms foram criados tendo analistas e cientistas de dados em mente, o que exige conhecimento técnico avançado. Embora esse direcionamento fosse aceitável no início, ele limitava muito a acessibilidade, especialmente para organizações ou colaboradores que não têm os recursos técnicos. Resultado? Uma distância cada vez maior entre as oportunidades de colaboração.

A verdadeira oportunidade está em tornar os data clean rooms acessíveis, alinhando as competências necessárias a todos. As plataformas modernas de data clean room estão evoluindo, oferecendo aos usuários a flexibilidade de escolha da interface que melhor se adapte à sua experiência, seja em um ambiente baseado em código para usuários técnicos ou em uma interface no-code para usuários empresariais.

Snowflake Data Clean Rooms: possibilitando a colaboração de dados segura e em escala

Os Snowflake Data Clean Rooms, desenvolvidos com base na infraestrutura confiável do Snowflake AI Data Cloud, oferecem uma solução mais completa capaz de lidar com os desafios mais comuns associados à colaboração de dados. Veja como isso é feito.

Conformidade: os Snowflake Data Clean Rooms são a base do AI Data Cloud. Eles fornecem às organizações uma solução abrangente para conformidade, segurança e privacidade. O Snowflake Horizon dá às organizações acesso a um conjunto unificado de recursos desenvolvidos para se alinharem perfeitamente às políticas internas, às regulamentações do setor e aos mandatos do governo. 

Governança: o modelo sofisticado de governança do Snowflake impõe políticas de uso de dados a todos os conjuntos de dados, reduzindo a complexidade operacional da gestão de dados distribuídos entre sistemas e mantendo um controle rigoroso de segurança e privacidade. O Snowflake também elimina a necessidade de mover ou duplicar dados entre sistemas.

Tecnologia: o Snowflake utiliza a escalabilidade do AI Data Cloud, combinado a recursos avançados que aumentam a privacidade, para fornecer uma infraestrutura que atende até mesmo aos mais complexos casos de uso de colaboração. Ao contrário de outras alternativas, o Snowflake oferece uma solução neutra ao não vender dados ou possuir mídia, garantindo confiança, transparência e uma estratégia imparcial de gestão dos dados. 

Interoperabilidade: os recursos do Snowflake permitem que as organizações colaborem continuamente entre regiões e nuvens, incluindo AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Os recursos entre nuvens da plataforma eliminam a dependência de fornecedores, possibilitando que as organizações ampliem as parcerias. Até mesmo parceiros que não são clientes Snowflake podem se conectar continuamente por meio dos data clean rooms Snowflake, oferecendo um ecossistema verdadeiramente colaborativo capaz de promover a inovação e o crescimento.

Competências: reconhecendo os diversos níveis de competências existentes entre as organizações, os data clean rooms Snowflake foram desenvolvidos para oferecer suporte tanto aos especialistas técnicos quanto aos usuários empresariais. Com interfaces intuitivas, os data clean rooms reduzem a barreira de entrada para a colaboração de dados. Ao resolver a questão das competências necessárias, a Snowflake promove a acessibilidade em uma área geralmente dominada por restrições técnicas.

Estratégia: a Snowflake defende um método de colaboração de dados que prioriza a estratégia. A estratégia principal é começar com projetos pequenos e gerenciáveis e ampliar rapidamente à medida que as equipes ganham experiência e confiança. Sem taxas de licenciamento antecipadas, a Snowflake permite que as empresas descubram e ampliem as parcerias com mínimo risco. 

Os Snowflake Data Clean Rooms fornecem um ambiente neutro, que preserva a privacidade e é fácil de implementar para colaboração segura de dados.

Cliente em destaque

O Indeed, uma plataforma popular de pesquisa online de empregos, escolheu adotar o Snowflake Data Clean Rooms para melhorar a medição do desempenho da campanha, obtendo reduções significativas no trabalho de otimização e na replicação contínua de processos em todos os parceiros de colaboração. Conheça as recomendações do Indeed sobre como começar a trabalhar com suas iniciativas de colaboração de dados.

Quer saber mais? Faça download do "Guia essencial para colaboração segura de dados para anunciantes" e dê o primeiro passo para uma colaboração segura e capaz de priorizar a privacidade. 

Precisa de orientação personalizada? Entre em contato com a nossa equipe de vendas. Estamos aqui para ajudar você a dar início às suas iniciativas de colaboração de dados com confiança.

*Embora os DCRs sejam um importante facilitador técnico, de modo inerente, eles não garantem a conformidade ou a privacidade por si só. Para atender aos padrões de privacidade, o uso eficaz de um data clean room requer um ecossistema mais amplo de práticas, políticas e tomada de decisões responsável. Sem esses recursos, ainda há potencial para erros que podem gerar problemas de privacidade, independentemente dos recursos do data clean room.