Formen von Data Clean Rooms
Reine Data Clean Rooms bilden eine neutrale, unabhängige und vollständig dezentrale Umgebung, die es Werbetreibenden ermöglicht, Datenkollaborationen mit vollständig transparenten Datenschutz- und Sicherheitskontrollen zu verwalten und zu kontrollieren. Diese Umgebungen ermöglichen verschiedene Anwendungsmöglichkeiten, von Consumer Insights, über die Zielgruppenplanung bis hin zur Aktivierung und Messung. Dabei können sie von verschiedenen Nutzern ausgeführt werden, von einem Mediaplaner genauso wie von einem Data Scientist.
Die Analyseumgebungen der Walled Gardens werden von der jeweiligen Plattform verwaltet und kontrolliert, damit Werbetreibende ihre First-Party-Daten zur Analyse und Messung der Kampagnenleistung verknüpfen können. Diese Umgebungen bieten wenig bis keine Transparenz über die bei der Zusammenarbeit verwendeten Matching- und Datenschutztechnologien.
Data Warehouses bieten eine sichere Umgebung, in der Nutzer derselben Warehouse-Plattform die gemeinsame Verwendung von Daten und die Zusammenarbeit über komplexe Abfragen und Data-Science-Tools verwalten und kontrollieren können. In der Regel müssen die Daten in einem zentralen Repository zusammengeführt werden, um erweiterte Mess- und Analyseanwendungen durchführen zu können.
Legacy-CRM- und Identitätsmanagement-Plattformen bieten Data-Science-Tools und -Ressourcen für die Durchführung von föderalem Lernen über verbundene Datensätze. Diese Anwendungen bieten Lösungen für Datenhygiene, Matching, Identity Resolution und ein erweitertes Measurement über einen Black Box Managed Service oder die Data-Science-Ressourcen des jeweiligen Werbetreibenden.
Daten aktivieren, ohne sie zu teilen
Im Zeitalter des Datenschutzes bieten viele der derzeit verfügbaren Data-Clean-Room-Lösungen Werbetreibenden einen Mehrwert. Sie ermöglichen die sichere Verknüpfung wertvoller Daten, um Rückschlüsse darauf zu ziehen, wer die aktuellen Kunden sind, wie mehr dieser Kunden erreicht werden können und wie die Performance der Kundenerlebnisse optimiert werden kann.
Bei der Auswahl einer Data-Clean-Room-Lösung müssen alle an einem Strang ziehen, um herauszufinden, welche Prioritäten für ein Unternehmen die entscheidenden sind. Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit, Effizienz, Skalierbarkeit, Kosten und Datenschutz sind dabei wichtige Komponenten, die berücksichtigt werden müssen.
Bei reinen Data Clean Rooms profitieren Unternehmen von einer hochwertigen Datenschutz- und Sicherheitstechnologie, die in die zugrunde liegenden Frameworks integriert ist. Solche Lösungen sind für die sichere Datenkollaboration zwischen mehreren Akteuren konzipiert, da sie schnell zu implementieren sowie einfach zu nutzen sind und somit einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen bieten.
Andere Lösungen, wie Data Warehouses und Identitätsplattformen, eignen sich insbesondere für die Verwaltung, Verbesserung und Operationalisierung von Unternehmensdaten. Diese Anwendungen sind jedoch nicht geeignet, wenn sensible Daten aus anderen Abteilungen oder von externen Partnern integriert werden sollen. Der Schutz aller Beteiligten und der ihnen zugrunde liegenden Kundendaten kann nur gewährleistet werden, wenn alle Daten dezentral bleiben. (mb)