什么时候洁净室不是洁净室?

有那么一瞬间, 营销人员希望将洁净室和客户数据平台(CDP)结合起来，就能实现数据与更广泛的生态系统之间的连接. 然而, 作为供应商，崇高的期望与复杂的现实发生了冲突, 大型科技平台, 媒体老板们推出了各种形状和大小的无尘室, 在功能和用例方面存在显著差异.

提供一个概述, 数据仓库内建有洁净室，允许用户在存储数据的地方利用他们的数据, 而无需将其移植到自己的生态系统之外. 谷歌和迪士尼等公司运营的“围墙花园”为观众匹配提供了洁净的环境, 测量, 和归因. 然后是独立的数据协作无尘室，允许双方私下共享, 分析, and activate data; and lastly, 基于查询的洁净室，在不移动原始数据的情况下提供跨数据湖和仓库的匹配.

让人困惑? 肯定. 然而, 通过将洁净室的每个类别划分为优点和缺点, 我们可以了解他们各自的能力，以及营销人员如何将数据无尘室的价值最大化.
 

揭开拥挤无尘室景观的神秘面纱

1:数据仓库洁净室:为现有客户提供高级功能

这些是“内置于”数据仓库(如Snowflake和亚马逊网络服务(AWS))中的洁净室功能。. 数据存储在这些仓库中的营销人员可以使用洁净室功能私下进行协作, 许可证, 分析数据, 底层基础设施使它们非常适合需要比较两个数据集的任务, 比如归因和测量.

Snowflake和AWS是高度可定制的，根据用户的不同，这可能是有利的，也可能是不利的. 那些拥有数据科学家和工程师的公司采用“构建者”方法，可以解锁高度定制和复杂的功能, 比如密码计算. 您可以引入自己的算法、查询集和身份脊柱. 然而, 它们不是为没有数据专业知识的人设计的, 或者是一些技术背景.

这类洁净室的另一个考虑因素是要求将数据存储在底层仓库中, 这就意味着 理想情况下，协作伙伴将已经是同一服务的客户.
 

2:围墙花园洁净室:界面简单，适合单一平台使用

像谷歌这样的大型科技和媒体公司, 脸谱网, 和迪士尼利用他们丰富的第一方数据来推出无尘室, 允许客户和合作伙伴在其平台内执行数据匹配. 通过识别重叠的受众, 营销人员可以缩小细分市场，重新定位和抑制活动在主机的生态系统中运行.

这些洁净室的设计考虑到了市场营销人员, 结果就是, 通常具有用户友好的界面和相对简单的数据移植过程. 然而, data must stay confined within the platform owner’s ecosystem; marketers bring their data to Disney but Disney will never allow its own data outside its walls, 因此“围墙花园”.” 如果你在这个平台上进行竞选活动，这是非常好的, 但不能在该环境之外的多个合作伙伴和策略之间使用. 
 

3:数据协作无尘室:下游激活智能平台

数据协作无尘室类似于有围墙的花园无尘室，因为它们促进了移植到其环境中的数据的匹配, 最重要的区别是，它们不依赖于单一组织的生态系统. 合作伙伴可以在这些平台上平等合作, 并且可以将输出带出洁净室，以便下游激活到任何支持的合作伙伴.

就像它们的围墙花园一样, 数据协作无尘室(或“平台”——尽管拥有类似的功能，但许多没有被称为无尘室)通常具有用户友好的界面，并将执行一些繁重的数据编排工作，因此无需深入的数据专业知识即可使用.

这些灵活的工具非常适合于数据充实, 分析, 和激活, 但需要双方将数据移植到特定的环境中. 如果一个合作伙伴注册了供应商A，而另一个使用供应商B，这可能会导致问题. 必须为不同的合作伙伴支付不同的平台费用，这很快就会侵蚀数据协作的好处. 在某些情况下, 该平台将允许“客人”,这意味着只有一方支付合作成本. 
 

4:查询无尘室:平台无关，数据匹配不可移植

这些无尘室是围绕数据的不可移植性而建立的, 允许双方进行重叠或匹配查询，同时将其数据保存在其所在的任何仓库或私有生态系统中. 与平台无关的查询洁净室可能最接近洁净室最初的承诺, 允许营销人员无需迁移数据即可进行协作.

但将数据保存在原始位置确实需要更复杂的技术, 因为用户负责数据转换，需要准备他们的集合进行匹配. 然后，各方必须跨两个独立的生态系统执行数据编排, 对他们来说，数据的分类和格式可能整体上或本质上不同, 或者缺乏共享身份可能导致低重叠或低重叠.

对于那些不想致力于单一生态系统的人来说，查询洁净室是理想的选择, 或者对于数据不可移植性至关重要的组织, 但在拥有通用标识符的合作伙伴之间往往是最成功的.
 

无尘室不是解决隐私问题的万灵药

现在我们已经介绍了市场上各种类型的洁净室之间的主要区别, 需要注意的是，它们都不是保护隐私的灵丹妙药. 它们都允许数据的安全和私密共享——如果从审计的角度来看，甚至可以发出同意信号——但这并不意味着数据本身或它的使用方式就神奇地符合隐私，因为它是在一个洁净室环境中运行的.

假设我同意一家鞋店使用我的数据来个性化我的购物体验. 如果商店在洁净室与运动鞋品牌合作，然后将这些数据移植到其CDP中, 然后它将生活在它的生态系统中, 一对一对我的个人资料. 然后, 如球鞋品牌, 和我没有关系的人, 是给我发个性化的邮件, 我可能会觉得鞋店分享了我愿意给他们的客户数据，但我个人并不信任或感兴趣的品牌. 如果那家鞋店从未在他们的隐私声明中声明我的数据会与第三方共享，这一点就尤为重要, 让我加入我没有订阅的邮件列表.

使用洁净室时, 双方都必须尽职尽责，确保他们的数据安全, 他们合作者的数据, 协作的输出勾选了所有监管和用户协议框，并且可以跟踪和撤回同意-特别是如果输出在下游激活或移植到数据一对一存在的环境中时, 比如CDPs. 

如果个人不同意他们的数据被用于合作目的, 或者如果合作的最终结果是他们的个人身份, 不管他们的数据在两端被打乱了多少, 或者在分析中注入了多少噪音. 尽职调查仍是双方的责任.

从灵活的洁净室到舒适但封闭的围墙花园, 营销人员在数据协作领域有很多选择(也许太多了), 预计这个拥挤的市场很快就会出现整合。. 然而，无论营销人员选择什么，没有一个洁净室是灵丹妙药. 数据保管人有责任确保数据的使用符合道德规范, 尊重用户内容. 我们必须记住，洁净室和其他任何工具一样，都是工具——如何使用它们, 或滥用, 由你决定.