¿Qué son los Data Clean Rooms y por qué los necesitas en tu negocio?

En un momento marcado por la ciberseguridad como pilar fundamental en las empresas, cada vez son más las compañías que recurren a las data clean rooms para agrupar y analizar sus datos de forma segura.

Con estos se puede obtener información más detallada y asegurar que se protege la privacidad de los datos. Te contamos en detalle en qué consisten y cuáles son las claves para incorporarlos en tu estrategia de data de forma eficaz y segura.

¿Qué son los Data Clean Rooms?

Los data clean rooms permiten a las empresas colaborar fácilmente con los datos en un entorno seguro, donde varias partes pueden combinar de forma segura datos confidenciales sin comprometer la privacidad ni la seguridad de estos.

Este concepto pretende ser el equivalente a una sala limpia física, con el objetivo de tener un entorno donde la tecnología no pueda contaminarse por influencias externas. En lugar de preocuparse por la contaminación por elementos físicos, la principal preocupación de una data clean room es mantener los datos de los usuarios aislados y privados.

Al implementar protocolos estrictos y tecnologías avanzadas, estas “salas” permiten a las organizaciones compartir datos de forma segura, garantizando el cumplimiento de los requisitos normativos y de privacidad.

Por ello, en una era en la que las violaciones de datos son cada vez más frecuentes, las empresas deben de ser conscientes de la importancia de adoptar medidas sólidas para proteger la información confidencial. Estas soluciones abordan estos desafíos, ya que ofrecen un ecosistema seguro para el análisis de datos, lo que garantiza la confidencialidad de los datos involucrados.

Beneficios de las Data Clean Rooms

Estas salas brindan numerosos beneficios a los proveedores de contenido, comerciantes y anunciantes, como:

• Cumplimiento normativo.
• Información agregada sobre los usuarios para ver los datos de las tendencias.
• Segmentación de usuarios para crear grupos de audiencia personalizados.
• Análisis de datos agregados para comprender mejor el comportamiento y la actividad de los usuarios.
• Ofrecen un lugar seguro para acceder y compartir datos agregados.

¿Cómo funciona un Data Clean Room?

Para que se habilite una data clean room, dos o más partes deben recopilar, compilar y agregar sus datos de primera parte a nivel usuario. Estos conjuntos de datos a nivel usuario de las partes involucradas no necesitan ser los mismos, pero sí necesitan un medio para hacer coincidirlos.

Una vez en la “sala”, estos conjuntos de datos se pueden comparar utilizando identificadores con algoritmos hash comunes, como direcciones de correo electrónico, números de teléfono o identificaciones de usuario.

Una vez que se han reunido los datos, se pueden cargar en un entorno seguro, siempre que se respeten todos los acuerdos predeterminados entre las partes. En este entorno seguro se pueden cargar cualquier tipo de datos a nivel de usuario.

Una vez cargados, se realiza la comparación y limpieza de información. Al configurar la “sala”, se aplican reglas para garantizar que todas las partes solo tengan acceso a los datos de sus clientes y a los nuevos conjuntos de datos enriquecidos descritos en el acuerdo original.

Las características principales de los data clean rooms son:

• Segregación y aislamiento de datos: se aplican controles de acceso y niveles de permiso para mantener la confidencialidad e integridad de los datos.
• Colaboración segura: dan un marco seguro para el intercambio de datos entre partes autorizadas gracias a protocolos de cifrado robustos, mecanismos de transferencia de archivos y API seguros.
• Controles de acceso y registros de auditoría: los controles de acceso garantizan que solo las personas o entidades autorizadas puedan acceder a conjuntos de datos específicos. Además, proporcionan visibilidad y rendición de cuentas por las interacciones con los datos.
• Anonimización y desidentificación: estas técnicas ayudan a proteger la privacidad al eliminar información de identificación personal, así como permitir un análisis significativo.
• Marcos de cumplimiento normativo: se alinean con los marcos regulatorios pertinentes para garantizar que las prácticas de colaboración y manejo de datos cumplan con los requisitos legales y específicos de la industria.

Principales retos Data Clean Rooms

Como sucede con cualquier tecnología, son muchos los retos a los que nos debemos enfrentar para conseguir los mejores resultados. Algunos de los desafíos clave de esta solución son:

• Establecer y acordar el alcance del intercambio de datos. Están pensadas para ser neutrales, pero a menudo las establece el propietario de la data clean room.
• Gobernanza y supervisión en una era de cumplimiento.
• Encontrar los socios adecuados que estén dispuestos a afrontar la implementación.
• Se deberán valorar también otras herramientas y tecnologías que complementen los retos de privacidad.
• Desafíos técnicos con el resto del stack empresarial, que garanticen la gestión de datos y la correspondencia de configuraciones.

Pasos para crear una Data Clean Room eficaz

Si quieres crear un data clean room eficaz y alcanzar tus objetivos empresariales, son tres los pasos principales para ello. Los repasamos uno a uno.

Determinar el grado de preparación para empezar a usar una data clean room

Antes de empezar a organizar conjuntos de datos, es necesario determinar el grado de preparación general de la empresa y dejar claros los objetivos de la data clean room. Al hacerlo así, se evitan conflictos importantes que puedan poner en riesgo el proyecto, como tener expectativas poco realistas o que se produzcan malentendidos en cuanto a las prioridades.

Además de esto, se debe evaluar el estado de los datos, pues es fundamental que sean de calidad e intentar acabar con los silos de datos y centralizarlos.

Algunas de las preguntas que deberían hacerse las empresas antes de poner en marcha este tipo de iniciativas son:

• ¿Qué motivo comercial tenemos para desarrollar una capa de colaboración con una data clean room? ¿En qué casos de uso queremos centrarnos?
• ¿Qué datos estamos dispuestos a compartir y cómo se utilizarán?
• ¿Qué normativas de privacidad y cumplimiento se aplican a los tipos de datos con los que queremos colaborar? ¿Cómo deberíamos gestionar el acceso a los datos?
• ¿Quiénes utilizarán la información de nuestra clean room?
• ¿Cómo vamos a medir los avances y el éxito?

Evaluar las capacidades de la data clean room

Una vez se tenga claro el grado de preparación para la compañía, así como el estado de los datos, es el momento de elegir una solución. Una data clean room adecuada debe permitir a las organizaciones sacar el máximo partido de los datos procedentes de diversas partes, sin dejar de priorizar la privacidad y la seguridad de los usuarios. Para ello, hay que tener en cuenta lo siguiente:

• Garantiza la gobernanza y la privacidad de los datos: la privacidad es la piedra angular de este servicio, por lo que hay que definir las necesidades de privacidad. Una buena solución proporcionará acceso controlado a los datos compartidos y permitirá que varias partes respondan a preguntas sobre estos datos, al tiempo que se evita que se pueda desglosar la información de identificación personal.
• Permite un data sharing seguro entre nubes: deben ofrecer la posibilidad de compartir conjuntos de datos actualizados sin tener que copiar o mover datos. Esta forma es más segura, permite conservar el control de los datos y garantiza que estén actualizados y no repartidos entre silos.
• Favorece la escalabilidad y el alto rendimiento: la infraestructura de datos debe poder ampliarse sin que el rendimiento se vea comprometido.
• Ofrece acceso a los datos de terceros de confianza: usar datos de terceros para enriquecer los ya disponibles puede convertir tus conjuntos de datos agregados en una fuente de información muy útil. Estos pueden mejorar la segmentación, lo que ayuda a transmitir mensajes más relevantes y eficaces, así como optimizar la activación de los datos segmentados para mejorar las estrategias de marketing.
• Facilidad de uso: gracias a las soluciones modernas disponibles, es mucho más sencillo desarrollar y utilizar data clean rooms, los cuales admiten de forma nativa varios lenguajes de programación, de ciencia de datos y de ingeniería, lo que acorta la curva de aprendizaje e incrementa la eficiencia.

Desarrollar una estrategia centrada en casos de uso

En el proceso de creación de un data clean room, muchas empresas optan por aplicar un marco progresivo, en el que los casos de uso y el número de colaboradores o fuentes de datos maduran con el tiempo. Con este tipo de marco, se pueden seleccionar uno o varios colaboradores para que se unan a la clean room, superponer los datos de forma segura con una clave de identidad mutua y procesar la superposición de conjuntos de datos en cuestión de minutos.

1. Dimensionar y activar la audiencia: aquí se debe escoger un caso de uso sencillo, explorar posibles soluciones y dar los primeros pasos para beneficiarse de las ventajas de este servicio:
   1. Dos colaboradores mueven sus datos de primera mano a la clean room y la PII se anonimiza para permitir la colaboración sin infringir las normativas de la privacidad de datos.
   2. Estos colaboradores pueden relacionar datos e identificar audiencias en función de varios factores (datos demográficos, comportamiento, intereses, etc.), segmentar audiencias y desarrollar contenido personalizado para llegar a ese segmento.
2. Focalización avanzada y modelado de públicos similares: una vez se dominan los conceptos básicos, se debe perfeccionar la estrategia y crear campañas más precisas y eficaces.
   1. Después de recopilar, procesar y analizar datos de dos o tres colaboradores, se pueden empezar a hacer analíticas más detalladas para dirigirse mejor a los clientes.
   2. También debe permitir ofrecer contenidos más personalizados y relevantes al público objetivo y mejorar el índice de respuesta a los anuncios.
3. Medición y atribución: aquí ya se puede proceder más rápido para conocer la efectividad de tus iniciativas y ajustar la estrategia según corresponda.
   1. Se deben recopilar datos de clientes de primera mano, así como datos de exposición y de conversión de diversos colaboradores o fuentes, para crear una imagen completa del recorrido del cliente.
   2. Se pueden relacionar los datos de impresiones de los anuncios con las transacciones para calcular la tasa de conversión, el análisis del aumento de ventas, el alcance y la frecuencia.

Implementación de una Data Clean Room

Las data clean rooms están surgiendo rápidamente como un mecanismo clave para mejorar el retorno de la inversión en datos de los clientes.

Para que un data clean room sea eficaz, debes contar con una estrategia de datos sólida y una gestión robusta de las identidades, así como con capacidades que garanticen la protección y privacidad de los datos compartidos.

En Plain Concepts te ayudamos a evaluar tu grado de preparación y la capacidad de las soluciones de data clean room para elegir la que mejor se ajuste a tus necesidades. Además, seleccionaremos juntos el caso de uso que más valor pueda crear en tu negocio para convertirlo en una iniciativa de mayor envergadura.

¡No esperes más y comienza a sacar el máximo potencial de tus datos de una forma segura y eficaz!