¿Qué es una data clean room? 

Debido al fin de las cookies de terceros en Google Chrome, las empresas buscan soluciones para mantener sus procesos publicitarios, como la segmentación y medición de anuncios, respetando la privacidad de los usuarios. Las data clean room son una de las alternativas para solucionar este problema. Son un espacio controlado en el que se pueden reunir datos de dos o más partes para su análisis, al tiempo que se garantiza la privacidad y el cumplimiento de la normativa de protección de datos.

¿Cuál es la diferencia entre una data room y una data clean room?

En resumen, una data room se utiliza para almacenar y compartir documentos y recursos de forma segura, mientras que una data clean room se centra en la agregación y anonimización de datos para proteger la privacidad de los usuarios al compartir información entre anunciantes y editores en publicidad online y otros contextos similares.

¿Cuál es la diferencia entre una CDP y una data clean room?

Una plataforma de datos de clientes (CDP) es el núcleo de su estrategia de datos de origen. Actúa como el eje central donde se fusionan los datos de clientes de primera, segunda y tercera parte para construir un perfil de cliente unificado, un requisito previo para la elaboración de experiencias personalizadas y relevantes a gran escala. Por lo tanto, una organización puede establecer una conexión entre su CDP y un data clean room, permitiendo la anonimización y el análisis de datos de primera parte junto con fuentes de terceros.

Es esencial señalar que un CDP no reproduce la funcionalidad de un data clean room, pero sí concede a los proveedores de datos y a las organizaciones un control centralizado sobre sus datos y su utilización. Combinando un data clean room y un CDP, las organizaciones pueden gestionar, procesar y analizar los datos de forma eficaz, dando prioridad a la seguridad, la eficiencia y el cumplimiento de la normativa.

¿Por qué necesitan las marcas data clean rooms y qué aplicaciones tienen?

La principal razón para adoptar estas soluciones radica en la creciente importancia de proteger la privacidad de los datos en respuesta a la normativa. Por ejemplo, las data clean room cumplen la GDPR. Además, todas las partes implicadas ejercen un control total sobre sus datos, que suelen estar sujetos a un cifrado completo en todas las fases del proceso e incluyen unos rigurosos sistemas de gobernanza y permisos que permiten a cada parte definir qué datos son accesibles y cómo pueden utilizarse. Por último, pero igualmente importante, estas soluciones ofrecen una infraestructura informática centrada en la privacidad, junto con herramientas de consulta y elaboración de informes agregados, que facilitan la integración de conjuntos de datos.

Las DCR se utilizan hoy en día para múltiples casos de uso publicitario:

• Ayudan a los anunciantes a dirigirse con precisión a audiencias específicas y a captar su atención.
• Las DCR aprovechan la información sobre los consumidores procedente de fuentes de datos internas y externas para fundamentar la toma de decisiones.
• Mejoran continuamente la experiencia del cliente.
• Las DCR mejoran la precisión de las mediciones de alcance y frecuencia.
• Permiten un análisis en profundidad de las campañas para perfeccionar las estrategias.

¿Cómo funcionan las data clean room?

Como ya se ha mencionado, una data clean room es un entorno controlado diseñado para facilitar la colaboración y el análisis seguro de datos entre distintas partes, al tiempo que se garantiza la privacidad y el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos. Así es como suele funcionar una data clean room:

1. Integración y segregación de datos:
   • Los propietarios de los datos (las distintas partes que aportan datos) conservan el control y la propiedad de sus respectivos conjuntos de datos.
   • Los datos brutos no se comparten ni se transfieren directamente entre las partes. Permanecen en manos de sus propietarios originales.
2. Transformación de datos:
   • Antes de entrar en la data clean room, los datos se someten a técnicas de preservación de la privacidad para proteger las identidades individuales. Estas técnicas pueden incluir::
     • Anonimización: Eliminación o cifrado de la información de identificación personal (IIP) de los datos.
     • Agregación: Combinación de datos a nivel agregado (por ejemplo, suma de valores) para evitar la identificación de registros individuales.
     • Perturbación: Añadir ruido o aleatoriedad a los datos para proteger aún más la privacidad.
     • Tokenización o Hashing: Transformación de los datos en representaciones no reversibles.Anonymization: Removing or encrypting personally identifiable information (PII) from the data.
3. Entorno seguro:
   • La clean room propiamente dicha es un entorno informático seguro con acceso controlado. Puede ser un lugar físico con estrictos controles de acceso o un entorno virtual con sólidas medidas de seguridad.
4. Herramientas analíticas:
   • Analistas de distintos sectores pueden acceder a la sala blanca para realizar cálculos, análisis y generar información a partir de los datos transformados.
   • Las herramientas de la clean room permiten consultar y procesar los datos sin revelar la identidad de las personas.
5. Políticas de uso de datos:
   • Acuerdos sobre cómo pueden utilizarse los datos, qué tipos de análisis pueden realizarse y el alcance de los conocimientos que pueden obtenerse.
6. Auditoría y control:
   • El entorno de la clean room se supervisa y audita para garantizar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad y detectar posibles infracciones o accesos no autorizados.
7. Extracción de resultados:
   • Tras el análisis, sólo se extraen de la clean room resultados agregados y anónimos. Estos resultados no contienen información que pueda identificar a personas concretas.
8. Cumplimiento y gobernanza:
   • La clean room opera bajo el estricto cumplimiento de normativas de protección de datos como GDPR, HIPAA u otras leyes relevantes.

Las data clean room son especialmente valiosas en sectores en los que se manejan datos confidenciales, como la sanidad, las finanzas y el marketing. Permiten a las organizaciones colaborar en iniciativas basadas en datos, salvaguardando al mismo tiempo la privacidad de las personas y cumpliendo los requisitos legales y reglamentarios.

¿Cuáles son los inconvenientes de las data clean room?

Los data clean rooms representan una inversión significativa y, aunque existen alternativas proporcionadas por los principales proveedores de servicios de seguridad, los retos logísticos y operativos asociados pueden ser una carga para todas las partes implicadas.

El éxito de estas salas depende en gran medida de la voluntad de compartir datos, pero no todos los anunciantes están dispuestos a revelar datos transaccionales detallados, en gran parte debido a preocupaciones infundadas sobre posibles riesgos para la privacidad. Por ejemplo, los datos son más frecuentes en la sanidad que en el sector del automóvil. Por lo tanto, cuando los datos se comparten de forma limitada, los resultados suelen ser incompletos y, en el mejor de los casos, dan lugar a mediciones aproximadas. Además, aún no se han establecido normas universales de aplicación, lo que significa que la recopilación y preparación de datos, cuyo formato varía según los distintos sectores, puede requerir un largo proceso.

Cabe mencionar que, en determinadas situaciones, los datos de usuarios individuales siguen siendo accesibles, como en los dispositivos Android y para los usuarios de iOS que den su consentimiento, lo que puede mitigar la necesidad de una implantación inmediata de una solución data clean room. Sin embargo, los data clean room presentan una solución muy prometedora a los obstáculos existentes a los que se enfrenta el sector de la publicidad programática de una manera que prioriza la privacidad del usuario.

¿Tiene alguna pregunta sobre las data clean room?

No dude en ponerse en contacto con nosotros o síganos en nuestro LinkedIn! 

Imagen de un href en Freepik