Veri programları içgörülerden yararlanma yeteneklerini hızlandırırken, tüketicinin hakları ve mahremiyeti birbiriyle yarışıyor. Verilerin yaşam döngüsü boyunca en iyi şekilde nasıl kullanılacağı ve süreçlerin oluşturulacağı dengesiyle uzun süredir mücadele etmek zorunda kalıyoruz. Daha yeni yenilik? Hızla dönme, deneme ve öğrenme yeteneği. Şimdi, bir projeye dahil olan herkes, kendilerini anlamaya, açıklamaya ve uyumlu olduklarından emin olmaya çalışmanın hedef noktasında buldu.
Veri Temiz Odaları, tariflerden oluşan bir yemek kitabı uygulayarak bu sorunları çözmenin bir yolunu sunar. Tam olarak göründüğü gibi ve iyi kontrollü kontaminasyon önleme sağlamak için tasarlanmış bilim ve sağlık hizmetleri temiz odalarına benzer.
Veri Temiz Odaları, kontaminasyonu izole etmek, kontrol etmek ve önlemek için sınırlar uygulayarak öğeleri ayrı tutar. Verileri aktif olarak temiz tutmak ve güvenli bir şekilde çalışmak için ideal ortam.
Data Clean Room’un tanımı bir dereceye kadar bulanıklığa maruz kaldı. Sayısız satıcı, çözümler oluşturmak için acele etti ve genellikle mevcut özellik ve yeteneklerine dayalı olarak Veri Temiz Odalarında kendi yorumlarını uyguladı. Bu nedenle, her sorunu Veri Temiz Oda çözümü olarak kategorize etmekten kaçınmak için öncelikle hangi sorunu çözmeye çalıştığınızı anlamak en iyisidir. Şimdi yaygın olarak uygulanan teknikleri tartışalım ve temel ilkeleri ortaya çıkarıp çıkaramayacağımıza bakalım. Nihai hedefimiz, Data Clean Rooms’u anlamak ve başarılı bir şekilde kullanmaktır.
Veri Temiz Oda Tanımı
En temel Veri Temiz Oda tanımı, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri (PII) ve Korunan Sağlık Bilgilerini (PHI) doğrudan etkileyen HIPAA gibi düzenlemelere uygunluğu sürdürmek için tüketici bilgileri üzerinde çalışılabilen bir çalışma alanıdır.
Tipik olarak, PII bulunduğunda, onu nasıl raporlayacağınızı ve onunla çalışacağınızı anlamanız gerekir. Veri Temiz Odaları, hassas verilerle sorumlu ve uyumlu bir şekilde çalışmak için gerekli sınırları ve korkulukları oluşturur. PII bilgilerini tanımladıktan sonra, en basit çözümlerden biri, daha sonra anonimleştirilmiş toplu veriler oluşturmaktır.
Veri Temiz Oda Kullanım Örnekleri
En çok tartışılan yaygın temiz oda senaryolarından biri nedir? Toplanan tüketici bilgilerine pazarlama erişimini sorumlu bir şekilde sağlamak. Bu tür bilgiler, müşteri ilişkilerinde ürün ve hizmetlerin nasıl iyileştirileceğine ilişkin içgörüler sağlayarak işletmeler için giderek daha değerli hale geliyor. En iyi örnek, bu hizmetleri iyileştirmek için daha büyük tüketici havuzları oluşturması gereken sigorta sektöründeki şirketler olabilir. Kullanıcı havuzunu oluşturmanın en kestirme yolu, pazarlama ve reklam yoluyla daha fazla kullanıcıya ulaşmaktır. Bu tüketici verilerinin kullanılamaması, önemli, kaybedilen fırsatlar anlamına gelir. Ancak Data Clean Rooms, uyumluluğa yönelik korkuluklarla bunu çözer.
Şirketler ayrıca tüketicilerinin ek boyutlarını keşfederek daha iyi müşteri odaklı kararlar alabilirler. Bu genellikle bilgileri doğrudan veya üçüncü taraf veri simsarları aracılığıyla paylaşarak elde edilir. Yine Veri Temiz Odaları, bu tür verileri paylaşmak için güvenli ve uyumlu bir yol sağlar.
Başka bir Data Clean Room kullanım durumu, bir kuruluşun ürünlerini daha çeşitli topluluklara genişletmek istediği durumdur. Kuruluş muhtemelen kendi temelini ve veri depolarını oluşturmuştur. Mevcut temellerini genişletmek için içgörü ticareti yapmaları gerekiyor. Ancak bu içgörüler, genellikle kötüye kullanımı önlemek için korunur. Temiz oda uygulamak, kuruluşun bu verileri sorumlu bir şekilde paylaşmasına ve yeni içgörülerin kilidini açmasına ve kapsamlarını ve tekliflerini daha çeşitli topluluklara genişletmesine olanak tanır.
Başarılı olmak için kuruluşların, farklı gizlilik, veri kümesi toplama (genellikle zaman kısıtlamaları dahilinde), paylaşım sürecinin yönetişimi ve bilinçli/bilinçsiz veri paylaşımı dahil olmak üzere sayısız disiplinde uzmanlaşması gerekir.
Temiz Odalara Açık Standartlar Yaklaşımı
Bir tedarikçi firmaya yaklaşımını sorarsanız, yanıtları genellikle başka bir amaç için oluşturdukları yeteneklerle uyumlu olduğunu gösterir. Açık bir yaklaşım aynı nihai hedefe ulaşır, ancak daha iyi sonuçlar verir.
Hızlandırılmış veri paylaşımını optimize eden bir şirket, veri paylaşımının taşıma yönünü, yani verileri kullanmak için A noktasından B noktasına nasıl aldıklarını çözerek verileri hızlı bir şekilde kullanılabilir hale getirme becerisini çözmüş olabilir. Ancak, veri paylaşım aktarımının ötesine geçen paylaşım sürecinin yönetişiminde de uzmanlaşmamız gerekiyor. Bu süreç, veri paylaşımının “neden”, “ne” ve “nasıl” sorularını ortaya çıkarır. Yönetişim, talebi neden erişime ihtiyacımız olduğuna, bu verilerle ilgili hizmet şartlarının ne olduğuna ve nasıl ve neye erişildiğine kadar takip etmemize olanak tanır.
Yönetişim etrafında optimizasyon yapan bir şirket, paylaşım-optimizasyon formülüne çok fazla odaklanırsa ve yönetişimin insanları ve süreçleri kapsaması gerektiğini unutursa zarar görebilir. Veri Temiz Odaları, gelişen gizlilik alanına odaklanır. Bazı şirketler, veri setini tüm kullanıcılar için aynı hale getirerek, verilerin Temiz Veri Odasından çıkmasını önlemek için en basit yaklaşımı benimseme hatasına düşüyor. Bu yaklaşım, kullanıcının verileri hazırlarken PII’yi görme haklarına sahip olup olmayacağı sorununu göz ardı eder. Veri kümesinin ne zaman hazır olduğunu bilmeleri için bir süreçleri var mı? Bunu geri bildirime ihtiyaç duyan politika belirleyicilerle açıkça paylaşabiliyorlar mı?
Neyse ki, açık yaklaşımlardan ve yazılımlardan yararlanabiliyoruz. Yönetişimi süreç etrafında uygulayabilir, çok sayıda karmaşık süreci bir araya getirmek için gereken önemli otomasyonun üstesinden gelebilir ve yaklaşımı kuruluşun benzersiz otomasyon gereksinimlerine göre ayarlayabiliriz. Belirli paylaşım ve yönetişim gereksinimleri zaten çözülmüş olsa bile, kuruluş artık basitleştirmek ve hızlandırmak için ihtiyaç duyduğu otomasyondan yararlanabilir.
Kapanış Düşünceleri
Privacera, açık standartlara ve Apache Ranger’a dayalı birleşik bir veri güvenliği ve yönetişim sağlayıcısıdır. Binlerce küresel kuruluş, çeşitli büyük veri varlıklarını güvence altına almak için yıllar içinde Apache Ranger’ı devreye aldı. Privacera’nın gücünün zirvede olduğu kuruluşlar, veri güvenliğini, veri erişimini ve veri paylaşımı yönetişimini tek bir pencereden basitleştirir ve otomatikleştirir.
Veri güvenliği yönetişiminin ortaya çıkışı hakkında daha fazla bilgi için, iş başarısına giden yol haritanız için isteğe bağlı web seminerimizi buradan izleyin.
