Empresas de todos los sectores comparten datos, combinando First-Party Data con fuentes externas para obtener nuevas perspectivas y colaborar con socios. De hecho, más de 6000 organizaciones comparten más de 275 PB de datos a través de los límites de la organización cada semana utilizando BigQuery. El año pasado, Google lanzó al mercado Analytics Hub, basado en BigQuery, que permite a los clientes compartir e intercambiar datos de forma rentable, a la vez que ayuda a minimizar los retos del movimiento de datos. Sin embargo, los clientes comparten muchos tipos de datos, algunos de los cuales pueden estar sujetos a requisitos normativos y de privacidad más estrictos. En esos casos, los clientes pueden necesitar capas adicionales de protección para analizar datos de marketing multicanal y colaborar de forma segura con socios comerciales de distintos sectores.

Para ayudar, están introduciendo Data Clean Rooms de BigQuery, que llegarán en el tercer trimestre, para ayudar a las organizaciones a crear y gestionar entornos seguros para compartir, analizar y colaborar con datos centrados en la privacidad entre organizaciones, todo ello sin necesidad de mover o copiar datos.

Las Data Clean Rooms pueden ayudar a las grandes empresas a comprender a su público respetando la privacidad de los usuarios y la seguridad de los datos. Por ejemplo, con BigQuery Data Clean Rooms:

Los retailers pueden optimizar las actividades de marketing y promoción combinando los datos de los puntos de venta de los establecimientos minoristas y los datos de marketing de las empresas de CPG.

Las empresas de servicios financieros pueden mejorar la detección del fraude combinando datos confidenciales de otras agencias financieras y gubernamentales, o crear una puntuación del riesgo crediticio agregando datos de clientes de varios bancos.

En el sector sanitario, médicos e investigadores farmacéuticos pueden compartir datos dentro de una Data Clean Room para saber cómo reaccionan los pacientes a los tratamientos.

Estos son sólo algunos de los casos de uso que pueden permitir las Data Clean Rooms de BigQuery. Veamos cómo funciona.

Implementar Data Clean Rooms en cuestión de minutos

Las Data Clean Rooms estarán disponibles en todas las regiones de BigQuery a través de Analytics Hub, y se podrán crear e implementar en cuestión de minutos. Los clientes pueden utilizar la consola de Google Cloud o las API para crear entornos seguros de Data Clean Rooms e invitar a socios u otros participantes a aportar datos.

Los contribuidores de datos pueden publicar tablas o vistas dentro de una Data Clean Room y agregar, anonimizar y ayudar a proteger la información confidencial. También pueden configurar reglas de análisis para restringir los tipos de consultas que se pueden ejecutar con los datos. Y lo que es más importante, para añadir datos a una Data Clean Room no suele ser necesario crear una copia ni trasladar los datos; pueden compartirse in situ y permanecer bajo el control del contribuidor de datos. Por último, los clientes suscriptores de datos podrán descubrir y suscribirse a Data Clean Rooms en las que podrán realizar consultas centradas en la privacidad dentro de su propio proyecto.

Los datos compartidos dentro de una Data Clean Room pueden estar activos y actualizados: cualquier cambio en las tablas o vistas compartidas estará inmediatamente disponible para los suscriptores. Los contribuidores de datos también reciben registros y métricas agregados para comprender cómo se utilizan sus datos dentro de una Data Clean Room.

No hay costes adicionales para los clientes de BigQuery asociados al uso de BigQuery Data Clean Rooms. Cuando se colabora con varios socios, los contribuidores de datos sólo pagan por el almacenamiento de los datos y los suscriptores de Data Clean Rooms sólo pagan por las consultas.

Socios que habilitan Data Clean Rooms en BigQuery

Las capacidades de Data Clean Rooms en BigQuery son posibles gracias a nuestra colaboración con Habu y LiveRamp. Con Habu, una plataforma de colaboración de datos para la orquestación de datos centrada en la privacidad, clientes como L'Oréal están trabajando con Google Cloud y Habu para ayudar a compartir datos de forma segura. "Estamos encantados de ser de los primeros en trabajar en el entorno de BigQuery y Habu. La capacidad de acceder y analizar más datos de forma segura, sin tener que recurrir a recursos de ciencia de datos, nos ha permitido comprender mejor a nuestros clientes y medir el verdadero impacto de nuestras actividades de marketing", afirma Shenan Reed, SVP Head of Media de L'Oréal.

"Nuestra asociación con Google Cloud ejemplifica nuestro compromiso de ofrecer una colaboración sin fricciones a través de un ecosistema tecnológico abierto. Democratizar el acceso a Data Clean Rooms y ofrecer las herramientas centradas en la privacidad que demandan las marcas está abriendo nuevas vías de crecimiento para nuestros clientes compartidos", dijo Matt Kilmartin, Cofundador y CEO de Habu.

LiveRamp en Google Cloud puede permitir la colaboración de datos centrados en la privacidad y la resolución de identidades dentro de BigQuery para impulsar asociaciones de datos más eficaces. La solución de LiveRamp en BigQuery desbloquea el valor de los datos First-Party Data de un cliente y establece un modelo de datos de identidad centrado en la privacidad que puede, de forma precisa:

Mejorar la consolidación de los registros offline y online para obtener una visión más precisa y holística de los perfiles de audiencia de los clientes.

Activar audiencias de forma segura con índices de coincidencia mejorados para un mayor alcance y calidad de medición.

Conectar los datos de clientes con informes de medios online y elementos de datos de socios para ayudar a mejorar los recorridos de los clientes y los conocimientos de atribución mediante modelos ML.

"LiveRamp ha desarrollado un soporte profundo para una conectividad de datos precisa y segura desde el punto de vista de la privacidad en todo el ecosistema de Google. Como uno de los primeros proveedores de Data Clean Rooms en Google Cloud con nuestra Plataforma de Colaboración de Datos, hemos estado muy emocionados de ver la evolución de Analytics Hub en una potente solución nativa de sala limpia para todo el ecosistema BigQuery. Nuestro trabajo continuo con Google Cloud se centra en permitir a los clientes globales conectarse y colaborar más fácilmente con los datos, impulsando un modelado y una planificación de audiencias más impactantes, y garantizando que puedan ampliar la utilidad de los datos de forma nativa en BigQuery tanto de forma segura como protegida", dijo Max Parris, Jefe de Productos de Resolución de Identidad, LiveRamp.

Por último, Lytics es una plataforma de datos de clientes basada en BigQuery. La CDP componible ayuda a las empresas que se ejecutan en Google Cloud a utilizar los datos para transformar su forma de hacer negocios y construir relaciones. Incluye herramientas para la infraestructura de datos de clientes, la limpieza de datos, la activación y la generación de informes; todo ello para ayudar a las marcas en sus esfuerzos por ampliar y aprovechar los datos de clientes para descubrir perspectivas significativas sobre las que puedan actuar. Lytics también ofrece una solución de Data Clean Rooms creada a partir de la colaboración con BigQuery y ofrece funciones de gestión y procesamiento de datos, consumo, consolidación, enriquecimiento y resolución de entidades. La solución utiliza los permisos a nivel de exchange de Google Cloud y puede unificar los datos sin exponer la información de identificación personal, lo que permite a los clientes aprovechar los datos en toda su organización, al tiempo que se evita la duplicación de datos y se limitan los riesgos para la privacidad.

Fuente: Blog de Google