Data clean room di BigQuery

Crea e gestisci agevolmente un ambiente sicuro per eseguire attività di misurazione, condivisione dei dati e collaborazione tra organizzazioni nel pieno rispetto della privacy e senza alcuna necessità di spostare o copiare i dati.

Crea la tua data clean room in BigQuery con pochi clic. 

Panoramica

Che cos'è una data clean room?

Secondo l'IAB, una data clean room è un ambiente di collaborazione sicuro che consente a due o più partecipanti di sfruttare degli asset di dati per usi specifici e stabiliti di comune accordo, il tutto garantendo l'applicazione di rigide limitazioni di accesso ai dati, quali ad esempio la non divulgazione o esposizione dei dati personali dei clienti ad altre parti. Le data clean room possono essere progettate per svariati scopi e implementare meccanismi diversi, come ad esempio l'esecuzione di un calcolo specifico per determinare la corrispondenza dei dati relativi al pubblico tra due parti. 

Perché le organizzazioni hanno bisogno di una data clean room?

Con la crescente attenzione rivolta dai consumatori alla privacy e l'espansione degli ambienti normativi in materia di privacy, la condivisione dei dati e la collaborazione diventano sempre più complesse e rischiose. La necessità di una condivisione dei dati sicura e rispettosa della privacy si fa sentire con particolare forza nella pubblicità digitale e nel settore dei media, dove la perdita di indicatori sta pregiudicando la capacità degli inserzionisti non solo di raggiungere il pubblico di destinazione e ottimizzare i tassi di conversione degli annunci, ma anche di misurare e generare report accurati sui risultati delle campagne.  

Come scegliere una data clean room adatta alle tue esigenze

Innanzitutto, considera le capacità di calcolo e la potenziale scalabilità in base alle dimensioni dei dati e al numero di collaboratori della data clean room. Il passo successivo è pensare alla rapidità con cui puoi configurare una data clean room, alla velocità con cui puoi eseguire le query e a quanto rapidamente puoi ottenere valore dalla tua data clean room. Infine, assicurati che il fornitore di data clean room offra protezioni della privacy adatte alle esigenze della tua organizzazione.

Cosa distingue le data clean room di BigQuery?

Sfrutta la scalabilità di BigQuery senza dover gestire alcuna infrastruttura. Le data clean room di BigQuery ti offrono i controlli per impedire che i dati che hai condiviso e i risultati delle tue query vengano copiati o esportati da un abbonato. Usufruisci di funzioni per la privacy di facile utilizzo come la soglia di aggregazione e la privacy differenziale per proteggere i tuoi dati sensibili prima della loro condivisione. Semplifica i flussi di lavoro con connettori dati e integrazioni con i partner. 

In che modo le data clean room proteggono i dati dei clienti?

Esistono diversi modi per proteggere i dati all'interno di una data clean room. In primo luogo, per proteggere le informazioni sensibili, i collaboratori della data clean room possono impostare norme sulla privacy e regole di analisi prima di rendere i dati disponibili ai partner. Le data clean room di BigQuery offrono tecniche di data science all'avanguardia, come l'aggregazione, la privacy differenziale e altro ancora per anonimizzare o pseudo-anonimizzare i dati. Inoltre, le data clean room di BigQuery applicano per impostazione predefinita delle limitazioni all'esportazione. 

Come funziona

Le data clean room di BigQuery consentono di creare un ambiente a bassa fiducia in cui tu e i tuoi partner potete collaborare senza copiare o spostare i dati sottostanti. Puoi eseguire trasformazioni che migliorano la privacy nelle interfacce SQL di BigQuery e monitorare l'utilizzo per rilevare minacce alla privacy sui dati condivisi.

Architettura delle data clean room di BigQuery
Condividi in modo sicuro i dati provenienti da diverse origini senza spostare i dati sottostanti

Utilizzi comuni

Publisher e inserzionisti

Condivisione dei dati incentrata sulla tutela della privacy e ottimizzazione dei media

Le data clean room consentiranno ai publisher di condividere più facilmente con gli inserzionisti dati preziosi che possono contribuire a ottimizzare l'efficacia della pubblicità. Gli inserzionisti possono utilizzare le data clean room per rendere più efficace il targeting degli annunci, mentre i publisher possono usarle per misurare l'efficacia e fornire informazioni migliori ai propri clienti. Ad esempio, un inserzionista che acquista pubblicità display può unire i dati relativi al rendimento dell'annuncio ai dati relativi agli acquisti per comprendere l'efficacia dei media e allocare il budget alle reti con il rendimento migliore

    Condivisione dei dati incentrata sulla tutela della privacy e ottimizzazione dei media

    Le data clean room consentiranno ai publisher di condividere più facilmente con gli inserzionisti dati preziosi che possono contribuire a ottimizzare l'efficacia della pubblicità. Gli inserzionisti possono utilizzare le data clean room per rendere più efficace il targeting degli annunci, mentre i publisher possono usarle per misurare l'efficacia e fornire informazioni migliori ai propri clienti. Ad esempio, un inserzionista che acquista pubblicità display può unire i dati relativi al rendimento dell'annuncio ai dati relativi agli acquisti per comprendere l'efficacia dei media e allocare il budget alle reti con il rendimento migliore

      Rivenditori e beni di largo consumo

      Colmare le lacune di dati con i dati proprietari

      I rivenditori che vendono beni di largo consumo dispongono di enormi quantità di dati sulle transazioni. Questi dati sono preziosi per le aziende di beni di largo consumo, che spesso invece non dispongono di dati sulle vendite per visualizzare l'intero percorso del cliente. Combinando i dati sulle vendite dei rivenditori con i dati proprietari relativi ai beni di largo consumo, i grandi brand e produttori possono migliorare il targeting e la segmentazione delle campagne e incrementare così le vendite. I rivenditori possono anche monetizzare i dati dei clienti, mantenendone al contempo la proprietà e preservando la privacy dei clienti.

        Colmare le lacune di dati con i dati proprietari

        I rivenditori che vendono beni di largo consumo dispongono di enormi quantità di dati sulle transazioni. Questi dati sono preziosi per le aziende di beni di largo consumo, che spesso invece non dispongono di dati sulle vendite per visualizzare l'intero percorso del cliente. Combinando i dati sulle vendite dei rivenditori con i dati proprietari relativi ai beni di largo consumo, i grandi brand e produttori possono migliorare il targeting e la segmentazione delle campagne e incrementare così le vendite. I rivenditori possono anche monetizzare i dati dei clienti, mantenendone al contempo la proprietà e preservando la privacy dei clienti.

          Condivisione interna dei dati

          Acquisisci dati approfonditi a livello dell'intera organizzazione

          Le organizzazioni con team distribuiti possono utilizzare le data clean room per potenziare la condivisione interna dei dati nel rispetto della privacy. Esempi di casi d'uso includono l'utilizzo di dati sensibili dei dipendenti/delle RU o l'utilizzo di dati sanitari sensibili.

            Acquisisci dati approfonditi a livello dell'intera organizzazione

            Le organizzazioni con team distribuiti possono utilizzare le data clean room per potenziare la condivisione interna dei dati nel rispetto della privacy. Esempi di casi d'uso includono l'utilizzo di dati sensibili dei dipendenti/delle RU o l'utilizzo di dati sanitari sensibili.

              Inizia subito

              Inizia a creare la tua data clean room

              Blog sul lancio delle data clean room di BigQuery

              Documentazione sulle data clean room di BigQuery

              Data clean room di BigQuery con Habu

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