데이터 클린룸: 초보자 가이드

타사 쿠키의 사용 중단이 대대적으로 나타나고 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수가 중심이 되면서 기업은 고객 데이터 전략을 대폭 조정해야 했습니다.

많은 사람들이 DCR(Data Clean Room)이 눈에 띄는 옵션으로 떠오르면서 다양한 접근 방식을 모색하고 있습니다.

데이터 클린룸이란?

데이터 클린룸은 둘 이상의 참가자(브랜드, 게시자, 광고주, 회사 내 그룹 또는 기타 엔터티)가 함께 모여 각자의 자사 데이터를 공유 및/또는 결합하는 협업 환경입니다.

이를 통해 엄격한 통제하에 서로의 자사 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 궁극적으로 모든 참여자는 집단 데이터 풀에서 추가적인 통찰력을 얻습니다.

각 참가자는 본질적으로 데이터 클린룸에 자신의 고객 데이터를 제공합니다. 그런 다음 DCR은 일반적으로 고급 알고리즘을 사용하여 참가자 데이터 간의 일치 항목을 찾은 다음 일치하는 프로필을 원래 사용할 수 없었던 추가 속성으로 보완합니다.

요컨대, 이제 각 참가자는 이전보다 더 많은 데이터에 액세스할 수 있으며 더 넓은 범위의 분석, 세분화 및 통찰력을 실행할 수 있습니다. 그 결과, 마케터는 이제 예를 들어 유료 미디어에서 더 표적화되어 더 효율적이고 효과적인 활성화를 실행할 수 있습니다.

이 모든 개선 및 협업은 각 참가자가 추가 데이터로 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 규율하는 계약을 통해 프라이버시 친화적이고 중립적인 환경에서 이루어집니다. 컨트롤은 또한 데이터 수집이 발생하는 방식, 적용되는 일치 규칙의 종류 및 데이터 활성화 방식을 관리합니다. 보안, 거버넌스, 감사 추적, 암호화 및 익명화는 모두 여기에서 중요한 역할을 합니다.

일반적으로 기본 목표는 데이터 세트 향상 및 협업입니다. 보강된 데이터(있는 경우)는 원래 소스 또는 참여자에게 다시 내보내지 않습니다. 당사자 간의 계약은 각 참가자가 데이터 클린룸의 범위 내에서 결합된 데이터로 무엇을 할 수 있는지를 결정합니다.

데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수가 우선합니다. 모든 개인 식별 정보(PII)는 암호화되고 마스킹됩니다. 어느 당사자도 PII에 액세스할 수 없습니다.

데이터 교환 및 데이터 시장은 DCR의 맥락에서 추가적인 데이터 보강 기능을 제공할 수도 있습니다. 그러나 일부 플레이어는 자체 DCR 기능도 제공하지만 이들은 별도의 고유한 서비스입니다.

데이터 청정실: 예

아래 그림은 빠르게 변화하는 소비재(FMCG) 회사가 대형 소매업체 중 하나와 협력할 수 있는 방법을 보여줍니다.

이 특정 FMCG의 고객 데이터는 주로 인구 통계 데이터(예: 연령 그룹, 위치)와 일부 사용자 선호도(예: 좋아하는 아이스크림)로 구성됩니다. 이 데이터는 다양한 장소에서 가져올 수 있지만 이 경우 고객이 FMCG 커뮤니티 사이트 등록의 일부로 이 정보를 제공했다고 가정합니다.

이 경우 회사는 이 세그먼트에서 소비자에게 직접 판매하지 않기 때문에 거래 정보가 없습니다. 그러나 대형 소매 파트너는 구매 날짜, 지출 금액, 구매한 항목 등을 포함한 거래 데이터를 보유하고 있습니다. 소매 파트너는 다양한 소셜 미디어 채널에 걸친 캠페인 결과도 가지고 있습니다.

이 두 사람이 안전한 데이터 클린룸에서 협업하기로 결정하면 두 파트너 모두 이 결합된 데이터의 이점을 누릴 수 있습니다. 이제 추가 속성에 액세스할 수 있으므로 보다 정교한 세분화를 수행하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 협업이 없었다면 두 파트너 모두에게 불가능했을 것입니다.

예를 들어 전통적으로 타사 데이터에 대한 의존도가 높았던 유료 미디어 사용 사례를 생각해 보십시오. DCR에서 협력하면 두 파트너가 일치를 활용하여 더 나은 타겟팅을 할 수 있습니다. 또한 파트너는 이제 캠페인 결과 데이터에 액세스할 수 있으므로 동일한 사람이 여러 채널에서 타겟팅되고 있는지 확인하고 중복을 최소화할지 여부를 결정할 수 있습니다.

심층 분석: 데이터 클린룸의 마케팅 사용 사례

데이터 클린룸의 주요 과제

다른 기술과 마찬가지로 DCR 영역에서 모든 것이 장밋빛은 아닙니다. 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 공유 범위 설정 및 동의 데이터 클린룸은 중립적이지만 종종 방을 소유한 사람이 규칙을 정합니다.
• 컴플라이언스 시대의 거버넌스 및 모니터링.
• 동일한 DCR을 따르는 올바른 파트너 찾기.
• 데이터 클린룸은 모든 개인 정보 보호 및 데이터 공유 문제를 해결하지 못하며 거의 항상 다른 도구 및 기술과 함께 사용해야 합니다.
• 마지막으로 나머지 스택과 통합하여 데이터 관리 및 일치하는 구성을 보장하는 기술적 과제입니다.

심층 분석: 조직의 데이터 클린룸 평가

데이터 클린룸의 종류

데이터 클린룸은 데이터 스토리지, ID 일치, 보안, 암호화, 보강, 데이터 수집 등과 같은 여러 가지 서비스를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 다양한 서비스를 제공하는 데이터 클린룸에 대한 다양한 시장을 찾을 수 있습니다.

설상가상으로, 서로 다른 플레이어가 더 포괄적인 제안을 제공하기 위해 임시로 협력할 것입니다. 마지막으로 이들 중 일부는 편리할 수 있는 수직적 또는 도메인별 임시 기능을 제공합니다.

우리는 이 선수들을 5가지 범주로 분류합니다.

• 특화된 데이터 클린룸
• 데이터 웨어하우스/데이터 레이크
• 벽으로 둘러싸인 정원 및 미디어 회사
• 데이터 온보딩 공급업체
• 고객 데이터 플랫폼

그들은 모두 차이점과 다양한 기능을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 데이터 클린룸을 소유한 사람은 거버넌스에 대한 주요 발언권을 가집니다.

특화된 데이터 클린룸

이것이 주요 초점 영역인 수많은 전문 클린룸 공급업체를 찾을 수 있습니다. 독립적인 플레이어로서 데이터 파트너(파트너 외에)를 통한 데이터 보강 및 활성화 기능을 포함하여 광범위한 기능을 제공할 수 있습니다.

그러나 대부분은 시장 지배력이 제한된 상대적으로 작은 회사입니다. 따라서 잠재적인 파트너는 동일한 공급업체를 사용할 가능성이 적습니다. 동일한 플랫폼에서 협력할 올바른 파트너를 확보하려면 약간의 협상이 필요할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스(DWH)/데이터 레이크

선도적인 DWH/데이터 레이크 공급업체(예: Snowflake, Google, AWS 및 Databricks)는 모두 선택적 데이터 클린룸 서비스 제품을 판매합니다. 그러나 어떤 경우에는 그들이 제공하는 것이 툴킷이고 당신이나 다른 회사는 실제로 SQL, 테이블 조인, 규칙, 저장 프로시저 등을 사용하여 데이터 클린룸을 구축해야 할 것입니다. - 보조 파트너 도구가 있는 파티 마켓플레이스.

이 경로는 귀하와 귀하의 파트너가 이미 동일한 플랫폼을 사용하고 있을 때 유용할 수 있습니다. 이 경우 물리적으로 데이터를 이동할 필요가 없을 수 있습니다. 그러나 시각적 인터페이스보다는 SQL 및 프로그래밍에 훨씬 더 많이 의존할 준비를 하십시오.

벽으로 둘러싸인 정원 및 미디어 회사

벽으로 둘러싸인 정원은 가장 오래된 형태의 데이터 클린룸이며 용어보다 오래되었습니다. Google, Meta 및 Amazon이 이 팩을 이끌고 있습니다. 이러한 벽으로 둘러싸인 정원에서 고객 데이터를 수집하고 Google et al. 그들의 광고 네트워크에서 축적되었습니다.

Google 및 Amazon의 경우 이는 DWH 오퍼링의 선택적 추가 오퍼링입니다. 여전히 DWH(예: Google용 BigQuery)를 기반으로 구축되어 있지만 파트너 데이터로 벽으로 둘러싸인 정원의 광고 데이터로 제한됩니다.

이러한 벽으로 둘러싸인 정원 외에도 일부 대형 미디어 회사는 데이터 클린룸 오퍼링을 제공합니다. 대형 플레이어와 마찬가지로 이러한 제품은 특히 이러한 회사의 미디어 대상을 위한 것입니다.

그러나 덮개 아래에는 몇 가지 친숙한 기술이 있습니다. Disney의 데이터 클린룸은 Snowflake와 함께 전문 DCR 공급업체인 Habu 및 Infosum과의 협력입니다. 마찬가지로 NBCUniversal의 Audience Insights Hub는 Snowflake와 협력하여 작동합니다.

데이터 온보딩 공급업체

여러 데이터 온보딩 벤더가 현재 Data Clean Room을 제공합니다. 이러한 공급업체는 일반적으로 ID 확인 및 데이터 마켓플레이스에 대한 액세스와 같은 유용한 추가 기능을 제공하여 파트너뿐만 아니라 해당 네트워크의 데이터를 활용할 수 있습니다.

이 대안은 파트너 간에 데이터 세트를 일치시키고 자사 데이터를 타사 및 타사 데이터로 보강하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 활성화 기능이 제한적일 수 있습니다.

보너스 카테고리: 고객 데이터 플랫폼(CDP)

놀랍게도 Adobe 및 Blueconic과 같은 소수의 CDP만이 라이센스 사용자에게 개인 DCR 기능을 제공합니다. 그러나 이는 파트너가 동일한 CDP를 사용해야 하므로 네트워크 효과가 제한적이라는 의미이기도 합니다. 주요 이점은 퍼스트 파티 데이터를 다른 곳으로 이동하지 않고도 CDP에 남아 있다는 것입니다.

DCR은 대상 데이터 활성화 전략을 강화합니다.

데이터 클린룸은 고객 데이터 투자 수익을 개선하는 핵심 메커니즘으로 빠르게 부상하고 있습니다. 몇 가지 옵션이 있지만 선택하고 선택할 때 몇 가지 핵심 사항에 유의하십시오.

• 위의 옵션에는 몇 가지 겹치는 부분이 있습니다. 이러한 옵션을 제공하는 공급업체는 종종 서로 협력하여 각각의 데이터 클린룸을 제공합니다. 따라서 예를 들어 Snowflake에서 Snowflake가 운영하는 데이터 클린룸을 해당 마켓플레이스의 공급업체와 함께 사용하거나 Snowflake를 기반으로 하는 다른 공급업체 제품을 얻을 수 있습니다. 둘 다 유사하지만 다른 공급업체에서 제공할 수 있습니다.
• 다른 통합 플랫폼과 달리 귀하와 귀하의 파트너는 동일한 데이터 청정실에서 데이터를 사용할 수 있도록 해야 합니다. 이로 인해 협업 선택이 제한될 수 있습니다.

결과적으로 기업이 광범위한 사용 사례 및 파트너 프로필에서 여러 데이터 클린룸 제품을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다. 정통한 기업은 여기에서 옵션을 계속 열어둘 것입니다.