Salas limpias de datos de BigQuery

Crea y administra sin problemas un entorno seguro para realizar mediciones centradas en la privacidad, compartir datos y colaborar entre organizaciones sin mover ni copiar datos.

Crea tu propio sala limpia de datos en BigQuery con unos pocos clics. 

Descripción general

¿Qué es una sala limpia de datos?

Según la IAB, una sala limpia de datos es un entorno de colaboración seguro que permite que dos o más participantes aprovechen los recursos de datos para usos específicos acordados de mutuo acuerdo, a la vez que garantiza la aplicación de estrictas limitaciones de acceso a los datos, como no revelar ni exponer datos personales de los clientes a otras partes. Las DCR se pueden diseñar para cumplir con una variedad de propósitos y para implementar distintos mecanismos, como realizar un cálculo específico con el fin de determinar la coincidencia de los datos del público entre dos partes. 

¿Por qué las organizaciones necesitan una sala limpia de datos?

Debido a la creciente conciencia sobre la privacidad de los consumidores y la expansión de los entornos regulatorios de privacidad, el uso compartido de datos y la colaboración son cada vez más complejos y riesgosos. La necesidad de compartir datos de forma segura y que respete la privacidad es particularmente aguda en la industria de la publicidad digital y los medios de comunicación, donde la pérdida de indicadores afecta la capacidad de los anunciantes de llegar a su público objetivo, optimizar los porcentajes de conversiones de los anuncios o incluso medir con precisión los resultados de las campañas y generar informes sobre ellos.  

¿Cómo seleccionar una sala limpia de datos que sea adecuada para ti?

Primero, considerar las capacidades de procesamiento y la capacidad de escalar con el tamaño de tus datos y la cantidad de colaboradores en la sala limpia. Luego, debes pensar qué tan rápido puedes configurar una sala limpia de datos, qué tan rápido puedes ejecutar consultas y qué tan rápido puedes obtener valor de ese espacio limpio. Por último, asegúrate de que tu proveedor de sala limpia de datos ofrezca protecciones de privacidad que satisfagan las necesidades de tu organización.

¿Qué hace que las salas limpias de datos de BigQuery sean diferentes?

Saca provecho de la escala de BigQuery sin necesidad de administrar ninguna infraestructura. Las salas limpias de datos de BigQuery te brindan los controles para evitar que un suscriptor copie o exporte tus datos compartidos y los resultados de tus búsquedas. Accede a funciones de privacidad fáciles de usar, como los umbrales de agregación y la privacidad diferencial para proteger tus datos sensibles antes de que se compartan. Optimiza tus flujos de trabajo con integraciones de socios y conectores de datos. 

¿Cómo se protegen los datos del cliente en las salas limpias de datos?

Existen varias formas de proteger los datos en una sala limpia. En primer lugar, los colaboradores de datos pueden establecer políticas de privacidad y reglas de análisis antes de que los datos estén disponibles para los socios a fin de proteger la información sensible. Las salas de limpieza de datos de BigQuery ofrecerán técnicas de ciencia de datos de vanguardia, como la agregación, la privacidad diferencial y muchas más, para anonimizar o seudo-anonimizar los datos. Además, las salas de limpieza de datos de BigQuery aplicarán restricciones de exportación de forma predeterminada. 

Cómo funciona

Las salas limpias de datos de BigQuery te permiten crear un entorno de baja confianza para que tú y tus socios colaboren sin copiar ni mover los datos subyacentes. Puede realizar transformaciones que mejoren la privacidad en las interfaces de SQL de BigQuery y supervisar el uso para detectar amenazas de privacidad en los datos compartidos.

Arquitectura de salas limpias de datos de BigQuery
Comparte datos de diferentes fuentes de forma segura sin mover los datos subyacentes

Usos comunes

Publicadores y anunciantes

Uso compartido de datos que preservan la privacidad y optimización de medios

Las salas limpias de datos permitirán que los publicadores compartan con los anunciantes datos valiosos que puedan ayudar a optimizar la eficacia de la publicidad. Los anunciantes pueden usar salas limpias de datos para segmentar anuncios de manera más eficaz y los publicadores pueden usarlos para medir la eficacia y proporcionar mejores estadísticas a sus clientes. Por ejemplo, un anunciante que compra medios gráficos puede unir el rendimiento de los anuncios para comprar datos y comprender la eficacia de los medios y asignar su dinero a las redes de mejor rendimiento.

    Uso compartido de datos que preservan la privacidad y optimización de medios

    Las salas limpias de datos permitirán que los publicadores compartan con los anunciantes datos valiosos que puedan ayudar a optimizar la eficacia de la publicidad. Los anunciantes pueden usar salas limpias de datos para segmentar anuncios de manera más eficaz y los publicadores pueden usarlos para medir la eficacia y proporcionar mejores estadísticas a sus clientes. Por ejemplo, un anunciante que compra medios gráficos puede unir el rendimiento de los anuncios para comprar datos y comprender la eficacia de los medios y asignar su dinero a las redes de mejor rendimiento.

      Minoristas y bienes de consumo envasados

      Reducir la brecha de datos con datos de origen

      Los minoristas que venden productos de bienes de consumo envasados (CPG) tienen cantidades enormes de datos de transacciones, lo cual es valioso para las empresas de CPG que a menudo no tienen datos de ventas para mostrar todo el recorrido del cliente. Al combinar los datos de las ventas minoristas con los datos de origen de CPG, las marcas y los fabricantes de gran envergadura pueden permitir una mejor segmentación y orientación de campañas para mejorar las ventas. Los minoristas también pueden monetizar los datos de los clientes y, al mismo tiempo, conservar la propiedad y la privacidad del cliente.

        Reducir la brecha de datos con datos de origen

        Los minoristas que venden productos de bienes de consumo envasados (CPG) tienen cantidades enormes de datos de transacciones, lo cual es valioso para las empresas de CPG que a menudo no tienen datos de ventas para mostrar todo el recorrido del cliente. Al combinar los datos de las ventas minoristas con los datos de origen de CPG, las marcas y los fabricantes de gran envergadura pueden permitir una mejor segmentación y orientación de campañas para mejorar las ventas. Los minoristas también pueden monetizar los datos de los clientes y, al mismo tiempo, conservar la propiedad y la privacidad del cliente.

          Uso compartido de datos a nivel interno

          Obtén estadísticas de toda tu organización

          Las organizaciones con equipos distribuidos pueden usar salas limpias de datos para potenciar el uso compartido interno de datos centrado en la privacidad. Algunos ejemplos de casos de uso pueden ser trabajar con datos sensibles de empleados y RR.HH. o con datos de salud sensibles.

            Obtén estadísticas de toda tu organización

            Las organizaciones con equipos distribuidos pueden usar salas limpias de datos para potenciar el uso compartido interno de datos centrado en la privacidad. Algunos ejemplos de casos de uso pueden ser trabajar con datos sensibles de empleados y RR.HH. o con datos de salud sensibles.

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              Salas limpias de datos de BigQuery con Habu

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