BigQuery のデータ クリーンルーム

データを移動またはコピーすることなく、プライバシー重視の測定、データ共有、組織間でのコラボレーションを実現する安全な環境をシームレスに作成し管理します。

数回クリックするだけで、BigQuery で独自のデータ クリーンルームを作成できます。

概要

データ クリーンルームとは

IAB によると、データ クリーンルームは、2 人以上の参加者が相互に合意した特定の用途にデータアセットを利用できる安全なコラボレーション環境です。この環境は、顧客の個人データを他者に開示または公開しないなど、厳格なデータ アクセス制限の適用を保証しています。DCR は、2 つの当事者間でオーディエンス データのマッチングを判断するため特定の計算を実行するなど、さまざまな目的に対応し、さまざまなメカニズムをデプロイできるよう設計されています。

組織にデータ クリーンルームが必要な理由

消費者のプライバシーに関する意識が高まり、プライバシー規制環境が拡大するにつれ、データの共有とコラボレーションはますます複雑化し、リスクも高まっています。デジタル広告とメディア業界では、安全かつプライバシーに配慮したデータ共有の必要性が特に高くなっています。これらの業界では、ターゲット オーディエンスにリーチしたり、広告のコンバージョン率を最適化したり、さらにはキャンペーンの成果を正確に測定してレポートしたりする広告主様の機能がシグナルの損失により影響を受けることになります。  

最適なデータ クリーンルームの選択方法

まず、コンピューティング能力と、データのサイズとクリーンルームのコラボレーターの数に合わせてスケーリングできることを検討します。次に、データ クリーンルームのセットアップにかかる時間、クエリの実行速度、クリーンルームからの価値創出までの時間について考える必要があります。最後に、データ クリーンルーム プロバイダが、組織のニーズに合ったプライバシー保護を提供していることを確認します。

BigQuery データ クリーンルームの特長

インフラストラクチャを管理することなく、BigQuery のスケーラビリティを活用できます。BigQuery データ クリーンルームには、サブスクライバーによる共有データとクエリ結果のコピーまたはエクスポートを防止する機能があります。集約のしきい値や差分プライバシーなどの使いやすいプライバシー機能を利用して、共有前に機密データを保護します。データコネクタとパートナーとの統合により、ワークフローを合理化します。

データ クリーンルームによる顧客データの保護方法

クリーンルーム内でデータを保護する方法はいくつかあります。まず、データ提供者は、機密情報を保護するため、パートナーがデータを利用する前に、プライバシー ポリシーと分析ルールを設定できます。BigQuery のデータ クリーンルームは、集計、差分プライバシーなど、データを匿名化または疑似匿名化する最先端のデータ サイエンス技術を提供します。また、BigQuery データ クリーンルームでは、デフォルトでエクスポートの制限が適用されます。

仕組み

BigQuery データ クリーンルームを使用すると、基盤となるデータをコピーまたは移動することなく、お客様とパートナーが共同作業できる低信頼環境を構築できます。BigQuery SQL インターフェースでプライバシーを強化する変換を実行し、使用状況をモニタリングすることで、共有データに対するプライバシーの脅威を検出できます。

BigQuery データ クリーンルームのアーキテクチャ
基になるデータを移動することなく、異なるデータソースのデータを安全に共有

一般的な使用例

パブリッシャーと広告主

プライバシー保護のデータ共有とメディアの最適化

データ クリーンルームにより、パブリッシャーは広告効果の最適化に役立つ貴重なデータを広告主と簡単に共有できます。広告主はデータ クリーンルームを使用して広告をより効果的にターゲティングでき、パブリッシャーはデータ クリーンルームを使用して効果を測定し、より優れた分析情報を顧客に提供できます。たとえば、ディスプレイ メディアを購入する広告主は、広告のパフォーマンスと購入データを組み合わせることでメディア効果を把握し、最もパフォーマンスの高いネットワークにメディア資金を割り当てることができます。

    プライバシー保護のデータ共有とメディアの最適化

    データ クリーンルームにより、パブリッシャーは広告効果の最適化に役立つ貴重なデータを広告主と簡単に共有できます。広告主はデータ クリーンルームを使用して広告をより効果的にターゲティングでき、パブリッシャーはデータ クリーンルームを使用して効果を測定し、より優れた分析情報を顧客に提供できます。たとえば、ディスプレイ メディアを購入する広告主は、広告のパフォーマンスと購入データを組み合わせることでメディア効果を把握し、最もパフォーマンスの高いネットワークにメディア資金を割り当てることができます。

      小売店と日用品

      自社データを活用してデータギャップを埋める

      日用品(CPG)を販売する小売業者が持つ大量のトランザクション データは、カスタマー ジャーニー全体を通した販売データを持たないことの多い CPG 企業にとっては有益な情報となります。大手ブランドやメーカーは、小売業者の売上データと日用品の自社データを組み合わせることで、キャンペーンのターゲティングとセグメンテーションを改善し、売上を伸ばすことができます。また、小売業者は、所有権と顧客のプライバシーを維持しながら、顧客データを収益化することもできます。

        自社データを活用してデータギャップを埋める

        日用品(CPG)を販売する小売業者が持つ大量のトランザクション データは、カスタマー ジャーニー全体を通した販売データを持たないことの多い CPG 企業にとっては有益な情報となります。大手ブランドやメーカーは、小売業者の売上データと日用品の自社データを組み合わせることで、キャンペーンのターゲティングとセグメンテーションを改善し、売上を伸ばすことができます。また、小売業者は、所有権と顧客のプライバシーを維持しながら、顧客データを収益化することもできます。

          内部データ共有

          組織全体で分析情報を取得

          チームが分散されている組織は、データ クリーンルームを使用して、プライバシー重視の方法で内部のデータ共有を強化できます。ユースケースの例としては、機密性の高い従業員や HR データの処理や、機密性の高い健康データの処理などが挙げられます。

            組織全体で分析情報を取得

            チームが分散されている組織は、データ クリーンルームを使用して、プライバシー重視の方法で内部のデータ共有を強化できます。ユースケースの例としては、機密性の高い従業員や HR データの処理や、機密性の高い健康データの処理などが挙げられます。

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