Qu’est-ce qu’une data clean room ?

En raison de la fin des cookies tiers dans Google Chrome, les entreprises cherchent des solutions pour maintenir leurs processus publicitaires, tels que le ciblage et la mesure des publicités, tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Les data clean rooms sont l’une des alternatives pour répondre à cette problématique.

Une data clean room, également connue sous le nom de clean data room ou privacy clean room, est un espace contrôlé où les données de deux ou plusieurs parties peuvent être réunies pour être analysées tout en garantissant la confidentialité et le respect des réglementations en matière de protection des données.

Quelle est la différence entre une data room et une data clean room ?

En bref, une data room est utilisée pour stocker et partager des documents et des ressources en toute sécurité, tandis qu’une data clean room se concentre sur l’agrégation et l’anonymisation des données afin de protéger la vie privée des utilisateurs lors du partage d’informations entre annonceurs et éditeurs dans le cadre de la publicité en ligne et d’autres contextes similaires.

Quelle est la différence entre une CDP et une data clean room ?

Une plateforme de données clients (CDP) est au cœur de votre stratégie de données de première partie. Elle sert de plaque tournante où vous fusionnez les données des clients de première, deuxième et troisième partie pour construire un profil client unifié, une condition préalable pour créer des expériences personnalisées et pertinentes à grande échelle. Par conséquent, une organisation peut établir une connexion entre son CDP et une data clean room, permettant l’anonymisation et l’analyse des données de première partie aux côtés des sources tierces.

Il est essentiel de noter qu’un CDP ne reproduit pas la fonctionnalité d’une data clean room, mais il accorde aux fournisseurs de données et aux organisations un contrôle centralisé sur leurs données et leur utilisation. En combinant une data clean room et un CDP, les organisations peuvent gérer, traiter et analyser efficacement les données en privilégiant la sécurité, l’efficacité et la conformité.

Pourquoi les marques ont-elles besoin de data clean rooms et quelles sont les applications qui en disposent ?

La principale raison d’adopter ces solutions réside dans l’importance croissante de la protection de la confidentialité des données en réponse aux réglementations. Par exemple, les data clean rooms sont conformes au GDPR. En outre, toutes les parties concernées exercent un contrôle total sur leurs données, qui sont généralement soumises à un cryptage complet à toutes les étapes du processus et comprennent une gouvernance rigoureuse et des systèmes de permission qui permettent à chaque partie de définir quelles données sont accessibles et comment elles peuvent être utilisées. Enfin, et c’est tout aussi important, ces solutions offrent une infrastructure informatique axée sur la protection de la vie privée, ainsi que des outils d’interrogation et d’établissement de rapports globaux, facilitant ainsi l’intégration des ensembles de données.

Les DCR sont aujourd’hui utilisés pour de multiples cas d’utilisation dans le domaine de la publicité :

• Aider les annonceurs à cibler précisément et à engager des publics spécifiques.
• Les DCR exploitent les informations sur les consommateurs provenant de sources de données internes et externes afin d’éclairer la prise de décision.
• Ils améliorent continuellement l’expérience du client.
• Les DCR améliorent la précision des mesures de portée et de fréquence.
• Ils permettent une analyse approfondie des campagnes pour affiner les stratégies.

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.

Les data clean rooms sont particulièrement précieuses dans les secteurs où des données sensibles sont impliquées, comme la santé, la finance et le marketing. Elles permettent aux organisations de collaborer à des initiatives axées sur les données tout en protégeant la vie privée des individus et en respectant les exigences légales et réglementaires.

Quels sont les inconvénients des data clean rooms ?

Les data clean rooms représentent un investissement important, et bien qu’il existe des alternatives proposées par les principaux fournisseurs de services de sécurité, les défis logistiques et opérationnels associés peuvent représenter un fardeau pour toutes les parties concernées.

Le succès de ces salles dépend largement de la volonté de partager les données, mais tous les annonceurs ne sont pas disposés à divulguer des données transactionnelles détaillées, en grande partie à cause de préoccupations infondées concernant les risques potentiels pour la vie privée. Par exemple, les données sont plus répandues dans le secteur des soins de santé que dans celui de l’automobile. Par conséquent, lorsque les données sont partagées sur une base limitée, les résultats sont souvent incomplets, conduisant au mieux à des mesures approximatives. En outre, des normes de mise en œuvre universelles n’ont pas encore été établies, ce qui signifie que la collecte et la préparation des données, dont le format varie d’un secteur à l’autre, peuvent nécessiter un long processus.

Il convient de mentionner que dans certaines situations, les données individuelles des utilisateurs restent accessibles, comme sur les appareils Android et pour les utilisateurs iOS qui donnent leur consentement, ce qui atténue potentiellement la nécessité d’une mise en œuvre immédiate d’une solution de data clean room. Cependant, les data clean rooms présentent une solution très prometteuse aux obstacles existants auxquels est confronté le secteur de la publicité programmatique, d’une manière qui donne la priorité à la vie privée des utilisateurs.

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