Data clean room BigQuery

Créez et gérez facilement un environnement sécurisé pour des mesures, un partage de données et une collaboration entre les organisations axés sur la confidentialité, sans déplacer ni copier les données.

Créez votre propre data clean room dans BigQuery en quelques clics. 

Présentation

Qu'est-ce qu'une data clean room ?

Selon l'IAB, une data clean room est un environnement de collaboration sécurisé qui permet à au moins deux participants d'exploiter des éléments de données pour des utilisations spécifiques convenues d'un commun accord, tout en garantissant l'application de limitations strictes d'accès aux données telles que ne pas révéler ou exposer les données personnelles des clients à des tiers. Les DCR peuvent être conçues pour répondre à diverses fins et déployer différents mécanismes, comme effectuer un calcul spécifique pour déterminer la correspondance des données d'audience entre deux parties.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'une data clean room ?

Avec la sensibilisation croissante des consommateurs à la confidentialité et le développement des environnements réglementaires dédiés, le partage de données et la collaboration deviennent de plus en plus complexes et risqués. Le partage des données sécurisé et respectueux de la confidentialité est particulièrement nécessaire dans le secteur de la publicité numérique et des médias, où la perte de signaux a un impact sur la capacité des annonceurs à toucher leur audience cible, à optimiser les taux de conversion des annonces, ou même à mesurer avec précision les résultats de leurs campagnes et à générer des rapports les concernant.  

Comment choisir la data clean room qui vous convient ?

Tout d'abord, considérez les capacités de calcul et la capacité d'évoluer en fonction de la taille de vos données et du nombre de collaborateurs de la salle blanche. Ensuite, vous devez réfléchir à la rapidité avec laquelle vous pouvez mettre en place une data clean room, à quelle vitesse vous pouvez exécuter des requêtes et à quelle vitesse vous pouvez obtenir de la valeur de votre salle blanche. Enfin, assurez-vous que votre fournisseur de data clean room offre les protections de la confidentialité qui répondent aux besoins de votre organisation.

En quoi les data clean room BigQuery sont-elles différentes ?

Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer d'infrastructure. Les data clean room BigQuery vous permettent d'empêcher un abonné de copier ou d'exporter les données partagées et les résultats de vos requêtes. Accédez à des fonctions de confidentialité faciles à utiliser, telles que le seuil d'agrégation et la confidentialité différentielle, afin de protéger vos données sensibles avant qu'elles ne soient partagées. Simplifiez vos workflows à l'aide de connecteurs de données et d'intégrations partenaires.

Comment les données des clients sont-elles protégées à l'aide de data clean room ?

Il existe plusieurs façons de protéger les données dans une salle blanche. Tout d'abord, les contributeurs de données peuvent définir des règles de confidentialité et d'analyse avant de mettre les données à la disposition des partenaires afin de protéger les informations sensibles. Les data clean room BigQuery offriront des techniques de science des données de pointe, telles que l'agrégation, la confidentialité différentielle, et bien plus encore, pour anonymiser ou pseudo-anonymiser les données. De plus, les data clean room BigQuery appliquent des restrictions d'exportation par défaut.

Fonctionnement

Les sdata clean room BigQuery vous permettent de créer un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes. Vous pouvez effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées.

Architecture des data clean room BigQuery
Partagez des données en toute sécurité à partir de différentes sources de données sans avoir à transférer les données sous-jacentes

Utilisations courantes

Éditeurs et annonceurs

Partage de données et optimisation des contenus multimédias protégeant la confidentialité

Les data clean room permettent aux éditeurs de partager plus facilement avec les annonceurs des données précieuses qui peuvent les aider à optimiser l'efficacité de la publicité. Les annonceurs peuvent utiliser des data clean room pour cibler les annonces plus efficacement, et les éditeurs peuvent s'en servir pour mesurer l'efficacité et fournir de meilleurs insights à leurs clients. Par exemple, un annonceur qui achète des supports d'affichage peut combiner les performances de ses annonces pour acheter des données afin de comprendre l'efficacité des médias et allouer des budgets média aux réseaux les plus performants.

    Partage de données et optimisation des contenus multimédias protégeant la confidentialité

    Les data clean room permettent aux éditeurs de partager plus facilement avec les annonceurs des données précieuses qui peuvent les aider à optimiser l'efficacité de la publicité. Les annonceurs peuvent utiliser des data clean room pour cibler les annonces plus efficacement, et les éditeurs peuvent s'en servir pour mesurer l'efficacité et fournir de meilleurs insights à leurs clients. Par exemple, un annonceur qui achète des supports d'affichage peut combiner les performances de ses annonces pour acheter des données afin de comprendre l'efficacité des médias et allouer des budgets média aux réseaux les plus performants.

      Marchands et produits de grande consommation

      Combler le fossé des données avec les données first party

      Les marchands qui vendent des produits de grande consommation (PGC) disposent d'énormes quantités de données de transaction, ce qui est particulièrement utile pour les entreprises du secteur des PGC qui ne disposent souvent pas de données de vente pour refléter le parcours complet des clients. En combinant les données de ventes des marchands avec les données first party du secteur des PGC, les grandes marques et les fabricants peuvent améliorer le ciblage et la segmentation des campagnes afin d'augmenter les ventes. Les marchands peuvent également monétiser les données client tout en préservant la propriété et la confidentialité des clients.

        Combler le fossé des données avec les données first party

        Les marchands qui vendent des produits de grande consommation (PGC) disposent d'énormes quantités de données de transaction, ce qui est particulièrement utile pour les entreprises du secteur des PGC qui ne disposent souvent pas de données de vente pour refléter le parcours complet des clients. En combinant les données de ventes des marchands avec les données first party du secteur des PGC, les grandes marques et les fabricants peuvent améliorer le ciblage et la segmentation des campagnes afin d'augmenter les ventes. Les marchands peuvent également monétiser les données client tout en préservant la propriété et la confidentialité des clients.

          Partage interne des données

          Obtenez des insights à l'échelle de votre organisation

          Les organisations dont les équipes sont dispersées peuvent utiliser des data clean room pour favoriser le partage interne des données tout en respectant la confidentialité. Il peut s'agir, par exemple, de travailler avec des données sensibles sur les employés/RH ou sur des données de santé sensibles.

            Obtenez des insights à l'échelle de votre organisation

            Les organisations dont les équipes sont dispersées peuvent utiliser des data clean room pour favoriser le partage interne des données tout en respectant la confidentialité. Il peut s'agir, par exemple, de travailler avec des données sensibles sur les employés/RH ou sur des données de santé sensibles.

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