数据洁净室：初学者指南

随着第三方 cookie 的逐渐弃用以及数据隐私和合规性成为焦点，企业必须大幅调整其客户数据策略。

许多人正在探索各种方法，其中数据洁净室（DCR）成为一个突出的选择。

什么是数据洁净室？

数据洁净室是一个协作环境，两个或有时多个参与者（品牌、出版商、广告商、公司内的团体或其他实体）聚集在一起共享和/或组合各自的第一方数据。

这使他们能够在严格的控制下从彼此的第一方数据中收集见解。 最终，每个参与者都会从集体数据池中获得额外的见解。

每个参与者实质上都向数据洁净室提供自己的客户数据。 然后，DCR 通常使用高级算法来查找参与者数据之间的匹配，然后用最初不可用的附加属性来补充这些匹配的配置文件。

简而言之，每个参与者现在都可以访问比以前更多的数据，并且可以运行更广泛的分析、细分和见解。 因此，他们的营销人员现在可以进行更有针对性的激活，从而更加高效和有效，例如在付费媒体中。

所有这些增强和协作都发生在隐私友好、中立的环境中，并通过合同管理每个参与者可以和不可以使用附加数据做什么。 这些控件还控制数据摄取的发生方式、应用何种匹配规则以及数据如何激活。 安全、治理、审计跟踪、加密和匿名化在这里都发挥着重要作用。

一般来说，主要目标是数据集增强和协作。 丰富的数据（如果有）不打算导出回其原始来源或参与者。 双方之间的合同决定每个参与者可以在数据洁净室范围内对组合数据执行哪些操作。

数据隐私和合规性优先； 所有个人身份信息 (PII) 均经过加密和屏蔽。 任何一方都无法访问 PII。

数据交换和数据市场还可以在 DCR 的背景下提供额外的数据丰富功能。 然而，这些是独立且不同的服务，尽管这里的一些参与者也会提供自己的 DCR 功能。

数据洁净室：示例

下图显示了快速消费品 (FMCG) 公司如何与其大型零售商之一合作。

这种特定的快速消费品的客户数据主要包括人口统计数据（例如年龄组、位置）和一些用户偏好（例如他们最喜欢的冰淇淋）。 这些数据可能来自许多不同的场所，但对于本例，我们假设客户在快速消费品社区网站上注册时提供了这些信息。

在这种情况下，该公司没有任何交易信息，因为他们不直接向该细分市场的消费者销售产品。 然而，他们的大型零售合作伙伴确实拥有交易数据，包括购买日期、花费金额、购买的商品等。 零售合作伙伴还获得了跨不同社交媒体渠道的活动结果。

当两者决定在安全的数据洁净室中进行协作时，双方都可以从这些组合数据中受益。 由于他们现在可以访问其他属性，因此可以执行更复杂的细分并获得新的见解。 如果没有这种合作，这对于任何一个合作伙伴来说都是不可能的。

例如，考虑一个传统上高度依赖第三方数据的付费媒体用例。 通过 DCR 进行协作，双方可以利用匹配来实现更好的定位。 由于合作伙伴现在可以访问活动结果数据，他们可以查明同一个人是否在多个渠道中成为目标，并决定是否要尽量减少重叠。

深入挖掘：数据洁净室的营销用例

数据洁净室的主要挑战

与任何技术一样，DCR 领域并非一切都是美好的。 一些关键挑战是：

• 建立并商定数据共享范围。 数据洁净室旨在保持中立，但通常规则是由拥有该房间的人制定的。
• 合规时代的治理和监控。
• 寻找适合相同 DCR 的合适合作伙伴。
• 数据洁净室并不能解决所有隐私和数据共享问题，您几乎总是需要将其与其他工具和技术结合使用。
• 最后，与堆栈的其余部分集成的技术挑战，确保数据管理和匹配配置。

深入挖掘：评估组织的数据洁净室

数据洁净室的类型

数据洁净室可以提供多种不同的服务，例如数据存储、身份匹配、安全、加密、丰富、数据摄取等。 因此，您可以找到提供不同服务的数据洁净室的多元化市场。

更复杂的是，不同的参与者将临时合作以提供更全面的产品。 最后，其中一些提供了可能很方便的垂直或特定领域的临时功能。

我们将这些玩家分为五类：

• 专业数据洁净室
• 数据仓库/数据湖
• 围墙花园和媒体公司
• 数据入职供应商
• 客户数据平台

他们都有自己的差异和不同的能力。 尽管如此，谁拥有数据洁净室，谁就在治理方面拥有重大发言权。

专业数据洁净室

您可以找到许多专业的洁净室供应商，这是他们的主要关注领域。 作为独立参与者，他们可能会提供广泛的功能，包括通过其数据合作伙伴（除了您的合作伙伴）进行数据丰富和激活功能。

然而，大多数都是相对较小的公司，市场占有率有限。 因此，您的潜在合作伙伴不太可能使用同一供应商。 让合适的合作伙伴在同一平台上进行协作可能需要一些谈判。

数据仓库 (DWH)/数据湖

领先的 DWH/数据湖供应商（例如 Snowflake、Google、AWS 和 Databricks）都销售可选的数据洁净室服务产品。 但在某些情况下，他们提供的是一个工具包，而您或其他一些公司实际上需要使用 SQL、表连接、规则、存储过程等来构建数据洁净室。这些提供商通常通过第三方来扩展他们的产品。 -带有补充合作伙伴工具的派对市场。

当您和您的合作伙伴已经使用同一平台时，此路线可能很有用，在这种情况下您可能不需要物理移动数据。 但要准备好更多地依赖 SQL 和编程而不是可视化界面。

围墙花园和媒体公司

围墙花园是最古老的数据洁净室形式，早于该术语的出现。 谷歌、Meta 和亚马逊在这一领域处于领先地位。 您在这些围墙花园中获取客户数据，并将其与 Google 等人收集的大量广告数据（例如，广告曝光数据或谁看到了哪个广告等）进行匹配。 从他们的广告网络中积累的。

对于 Google 和 Amazon 来说，这是其 DWH 产品中的一项可选附加产品。 尽管仍然是基于他们的 DWH（例如 BigQuery for Google）构建的，但您只能将围墙花园的广告数据作为合作伙伴数据。

除了这些围墙花园之外，一些大型媒体公司还提供数据洁净室产品。 与大型企业一样，这些产品也是专门针对这些公司的媒体目的地的。

不过，在幕后，您可能会发现一些熟悉的技术。 迪士尼的数据洁净室是与专门的 DCR 供应商 Habu 和 Infosum 以及 Snowflake 合作的。 同样，NBCUniversal 的 Audience Insights Hub 也与 Snowflake 合作。

数据入职供应商

一些数据入职供应商现在提供数据洁净室。 这些供应商通常提供有用的附加功能，例如身份解析和访问其数据市场，您可以在其中利用来自其网络而不仅仅是您的合作伙伴的数据。

这种替代方案对于匹配合作伙伴之间的数据集以及使用第二方和第三方数据丰富第一方数据非常有用。 然而，它们的激活能力可能是有限的。

奖励类别：客户数据平台 (CDP)

令人惊讶的是，只有少数 CDP（例如 Adob​​e 和 Blueconic）为其被​​许可人提供私有 DCR 功能。 然而，这也意味着您的合作伙伴必须使用相同的 CDP，因此网络效应仍然有限。 主要好处是您的第一方数据保留在 CDP 中，而无需将其移动到其他地方。

DCR 为有针对性的数据激活策略提供支持

数据洁净室正在迅速崛起，成为提高客户数据投资回报的关键机制。 您有多种选择，但在选择时请注意一些关键点：

• 上述选项有几个重叠之处。 这些选项的供应商通常会相互合作，提供各自的数据洁净室。 因此，举个例子，您可以使用 Snowflake 的 Snowflake 操作的数据洁净室以及其市场中的供应商，或者您可以使用基于 Snowflake 的其他供应商产品。 两者可能相似，但由不同的供应商提供。
• 与其他集成平台不同，您和您的合作伙伴必须在同一个数据洁净室中提供数据。 这可能会限制您的协作选择。

因此，企业在一系列用例和合作伙伴资料中使用多个数据洁净室产品的情况并不少见。 精明的企业将在这里保留选择余地。

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