Was ist ein data clean room?

Aufgrund des Endes der Drittanbieter-Cookies in Google Chrome suchen Unternehmen nach Lösungen, um ihre Werbeprozesse wie die Ausrichtung und Messung von Anzeigen aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Data clean rooms sind eine der Alternativen, um dieses Problem zu lösen.

Ein data clean room, auch bekannt als clean data room oder privacy clean room, ist ein kontrollierter Raum, in dem die Daten von zwei oder mehr Parteien zur Analyse zusammengeführt werden können, wobei die Vertraulichkeit und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen gewährleistet werden.

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenraum und einem data clean room?

Kurz gesagt: Ein Datenraum dient der sicheren Speicherung und gemeinsamen Nutzung von Dokumenten und Ressourcen, während sich ein data clean room auf die Aggregation und Anonymisierung von Daten konzentriert, um die Privatsphäre der Nutzer beim Austausch von Informationen zwischen Werbetreibenden und Herausgebern im Rahmen von Online-Werbung und ähnlichen Kontexten zu schützen.

Was ist der Unterschied zwischen einer CDP und einem data clean room?

Eine Kundendatenplattform (Customer Data Platform, CDP) ist das Herzstück Ihrer First-Party-Datenstrategie. Sie dient als Drehscheibe, auf der Sie die Daten von First-, Second- und Third-Party-Kunden zusammenführen, um ein einheitliches Kundenprofil aufzubauen – eine Voraussetzung für die Schaffung personalisierter und relevanter Erfahrungen im großen Stil. Folglich kann eine Organisation eine Verbindung zwischen ihrem CDP und einem data clean room herstellen, wodurch die Anonymisierung und Analyse von First-Party-Daten neben Drittquellen ermöglicht wird.

Es muss unbedingt beachtet werden, dass ein CDP nicht die Funktionalität eines data clean room nachbildet, sondern den Datenanbietern und Organisationen eine zentrale Kontrolle über ihre Daten und deren Nutzung gewährt. Durch die Kombination eines data clean room mit einem CDP können Organisationen Daten effizient verwalten, verarbeiten und analysieren, wobei Sicherheit, Effizienz und Compliance im Vordergrund stehen.

Warum brauchen Marken data clean rooms und welche Anwendungen verfügen darüber?

Der Hauptgrund für die Einführung dieser Lösungen ist die zunehmende Bedeutung des Datenschutzes als Reaktion auf gesetzliche Vorschriften. So sind data clean rooms beispielsweise GDPR-konform. Darüber hinaus üben alle Beteiligten die volle Kontrolle über ihre Daten aus, die in der Regel in allen Phasen des Prozesses einer vollständigen Verschlüsselung unterliegen und eine strenge Governance und Berechtigungssysteme umfassen, mit denen jede Partei festlegen kann, welche Daten zugänglich sind und wie sie verwendet werden können. Schließlich, und das ist ebenso wichtig, bieten diese Lösungen eine auf den Schutz der Privatsphäre ausgerichtete IT-Infrastruktur sowie Tools für globale Abfragen und Berichte, wodurch die Integration von Datensätzen erleichtert wird.

DCRs werden heute für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Werbebranche eingesetzt:

• Sie helfen Werbetreibenden dabei, bestimmte Zielgruppen genau anzusprechen und zu engagieren.
• DCRs nutzen Verbraucherinformationen aus internen und externen Datenquellen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
• Sie verbessern kontinuierlich das Kundenerlebnis.
• DCRs verbessern die Genauigkeit von Reichweiten- und Frequenzmessungen.
• Sie ermöglichen eine gründliche Analyse von Kampagnen, um Strategien zu verfeinern.

Comment fonctionnent les data clean rooms ?

Comme mentionné précédemment, une data clean room est un environnement contrôlé conçu pour faciliter la collaboration et l’analyse sécurisées des données entre différentes parties, tout en garantissant la confidentialité et le respect des réglementations en matière de protection des données. Voici comment fonctionne généralement une data clean room :

1. Intégration et séparation des données :
   • Les propriétaires des données (les différentes parties qui fournissent des données) conservent le contrôle et la propriété de leurs ensembles de données respectifs.
   • Les données brutes ne sont pas directement partagées ou transférées entre les parties. Elles sont conservées par leurs propriétaires d’origine.
2. Transformation des données :
   • Avant d’entrer dans la clean room, les données sont soumises à des techniques de préservation de la vie privée afin de protéger les identités individuelles. Ces techniques peuvent inclure:
     1. Anonymisation : Suppression ou cryptage des informations personnelles identifiables (IPI) des données.
     2. Agrégation : Combinaison de données à un niveau agrégé (par exemple, addition de valeurs) afin d’empêcher l’identification d’enregistrements individuels.
     3. Perturbation : Ajout de bruit ou d’éléments aléatoires aux données pour mieux protéger la vie privée.
     4. Tokenisation ou hachage : transformation des données en représentations non réversibles.
3. Environnement sécurisé :
   • La clean room proprement dite est un environnement informatique sécurisé dont l’accès est contrôlé. Il peut s’agir d’un lieu physique avec des contrôles d’accès stricts ou d’un environnement virtuel avec de solides mesures de sécurité.
4. Instruments d’analyse :
   • Des analystes de différentes parties peuvent accéder à la clean room pour effectuer des calculs, des analyses et générer des idées à partir des données transformées.
     Les outils de la clean room permettent d’interroger et de traiter les données sans révéler les identités individuelles.
5. Politiques d’utilisation des données :
   • Accords sur la manière dont les données peuvent être utilisées, sur les types d’analyse qui peuvent être effectués et sur l’étendue des informations qui peuvent être obtenues.
6. Audit et suivi :
   • L’environnement de la clean room est surveillé et audité afin de garantir le respect des réglementations en matière de protection de la vie privée et de détecter toute violation potentielle ou tout accès non autorisé.
7. Extraction des résultats:
   • Après analyse, seuls des résultats agrégés et anonymisés sont extraits de la clean room. Ces résultats ne contiennent pas d’informations permettant d’identifier des personnes spécifiques.
8. Conformité et gouvernance:
   • La clean room fonctionne dans le strict respect des réglementations relatives à la protection des données, telles que GDPR, HIPAA, ou d’autres lois pertinentes.

Data clean rooms sind besonders wertvoll in Bereichen, in denen sensible Daten involviert sind, wie z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im Marketing. Sie ermöglichen es Organisationen, an datenorientierten Initiativen mitzuarbeiten und gleichzeitig die Privatsphäre von Einzelpersonen zu schützen sowie gesetzliche und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Was sind die Nachteile von data clean rooms?

Daten clean rooms stellen eine erhebliche Investition dar, und obwohl es Alternativen gibt, die von führenden Sicherheitsdienstleistern angeboten werden, können die damit verbundenen logistischen und betrieblichen Herausforderungen eine Belastung für alle Beteiligten darstellen.

Der Erfolg dieser Räume hängt weitgehend von der Bereitschaft zur Datenweitergabe ab, doch nicht alle Werbetreibenden sind bereit, detaillierte Transaktionsdaten offenzulegen, was größtenteils auf unbegründete Bedenken hinsichtlich potenzieller Risiken für die Privatsphäre zurückzuführen ist. Beispielsweise sind Daten im Gesundheitswesen weiter verbreitet als in der Automobilbranche. Wenn Daten auf einer begrenzten Basis geteilt werden, sind die Ergebnisse daher oft unvollständig und führen bestenfalls zu ungefähren Messungen. Darüber hinaus wurden noch keine allgemeingültigen Umsetzungsstandards festgelegt, was bedeutet, dass die Erhebung und Aufbereitung von Daten, deren Format von Branche zu Branche variiert, einen langwierigen Prozess erfordern kann.

Es sollte erwähnt werden, dass in einigen Situationen die individuellen Daten der Nutzer zugänglich bleiben, wie auf Android-Geräten und für iOS-Nutzer, die ihre Zustimmung geben, was die Notwendigkeit einer sofortigen Implementierung einer data clean room-Lösung potenziell abschwächt. Dennoch stellen data clean rooms eine sehr vielversprechende Lösung für die bestehenden Hindernisse dar, mit denen die programmatische Werbebranche konfrontiert ist, und zwar auf eine Weise, die der Privatsphäre der Nutzer Vorrang einräumt.

Haben Sie Fragen zu data clean rooms?

Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren oder folgen Sie uns auf unserem LinkedIn!

Bild durch ein href auf Freepik