Анжела Федорченко, Weborama: Data Intelligence Platform как новый класс решений по управлению данными

Что такое Data Lake и Data Clean Room? 

В последние несколько лет российский рынок digital развивался в режиме постоянной адаптации к изменениям. Повестка прошлого года включала в себя решение одновременно многих важных задач: поиск качественного инвентаря, альтернативных аналитических инструментов, адаптация к закону о маркировке, тестирование cookieless-решений, создание Stable ID. И все это на фоне ведения бизнеса с минимальным горизонтом планирования. Тем не менее, ряду компаний удалось сохранить и даже укрепить свои позиции, например, в категориях е-ком, ритейл, финансы.

Для поддержания развития бизнеса важно постоянно работать со своим потребителем, предлагая релевантные продукты и услуги, что обеспечивается в том числе за счет понимания аудиторного портрета, полнота которого формируется путем работы с различными источниками данных, как собственными данными бренда, так и партнерскими.

О ценности работы с партнерскими данными специалисты говорят на протяжении многих лет, но только сравнительно недавно встал вопрос о создании методов организации данных, обеспечивающих их сбор из разрозненных источников, хранение, обработку и безопасный обмен.

Так рынок заговорил про новую сущность - Data Lake. Data Lake позволяет хранить сырые, неструктурированные данные и при помощи алгоритмов машинного обучения извлекать полезную бизнесу аналитику. К хранилищу можно обращаться для проверки различных гипотез, будь то новый сегмент аудитории потребителя или исследование факторов, влияющих на увеличение маржинальности продукта в длительном периоде. 

Практически одновременно с этим появилась концепция Data Clean Room (DCR), подразумевающая безопасный обмен данными из различных источников и проведение расширенной аналитики. Используемые методы предполагают отсутствие необходимости передавать и обмениваться идентификаторами пользователей между владельцами данных, при  этом появляется возможность получить более углубленное представление о собственной аудитории, в том числе в разрезе медийных активностей бренда. 

Благодаря тому, что DCR организует процесс взаимодействия между владельцами данных, этот подход может помочь участникам рынка проложить путь к совместной, равноправной маркетинговой среде. 

Разобравшись, как важен функционал обоих решений, представим, что их можно объединить в единую платформу. Это означает, что у брендов появляется целостный унифицированный способ  интеграции, управления и обработки данных, трансформирующий все это в значимые для бизнеса инсайты.

DIP - интеллектуальная платформа для работы с данными 

Такой класс решений, объединяющий Data Lake и Data Clean Room, уже существует и  называется Data Intelligence Platform. На международном рынке есть крупные игроки, которые занимаются развитием технологий в этом направлении, такие как DataBuilders, Near, BigID и другие, и мы наблюдаем растущую потребность в платформах, обеспечивающих безопасный обмен данными, в том числе и в России.

В последние годы российский рынок двигался в сторону монополизации, ведущие экосистемы укрупнялись, мэтчинг и хэширование терабайтов данных происходил в закрытых платформах. Сейчас индустрия рекламы трансформируется, рынку нужны независимые игроки, которые будут удовлетворять запросу отрасли и брендов, и наша компания, например, уже приступила к активной разработке и внедрению данного решения.

Data Intelligence Platform позволит работать как с сырыми, так и обработанными данными, полученными от партнеров, а формирование связок идентификаторов предоставляет колоссальные возможности для расширенного анализа данных, и благодаря настройке персональных прав доступа к определенным типам данных обеспечивает контроль и безопасность обмена информации во внешнем контуре.

Кирилл Барышков, представитель FMCG-индустрии

Медиаплощадки, пытаясь защитить свои интересы, не делятся данными с внешними DMP и замыкают их в своём контуре. Подобная позиция не даёт бизнесу взглянуть на своего потребителя целиком. Один из самых сложных и пока мало решаемых вопросов — делегирование использования данных в клиентских рекламных системах или совместные доступы к используемым данным.

В европейской практике мы видим, как крупный ритейл уже активно открыто использует DIP-системы и технологии для рекламодателей в связке с крупными MarTech платформами. Это позволяет без каких-либо сложностей выстраивать свои перформанс-кампании или наполнять собственные данные дополнительными инсайтами о покупательской способности потребителя.

Марина Сафонова, руководитель отдела диджитал-маркетинга Danone

Мир стал настолько динамичным,что медиапланирование перестало быть долгосрочным, а нам всё чаще требуется принятие быстрого решения на основе данных. В этом случае DIP — прекрасное решение, которое объединяет хранение, обмен и структурирование разрозненных данных в одном месте. Это позволяет свободно применить их для улучшения медиа и бизнес-показателей, для анализа и поиска новых инсайтов.

Рынку нужен независимый подрядчик для того, чтобы владельцы данных не боялись отправлять информацию в data-платформы. Если мы сможем побороть тенденцию с нежеланием делиться своими данными, то медиарынок только выиграет от этого.

Роль индустриальных ассоциаций в трансформации рыночных отношений

Очевидно, что новые возможности для получения точных данных об аудитории и аналитика в едином окне будут стимулировать рекламодателей к партнерским отношениям с различными поставщиками данных.

Объективности ради, есть и свои сложности. Культура сотрудничества на рынке данных еще не полностью сформирована, и многие игроки опасаются делиться данными из-за проблем с конфиденциальностью, возможной утечкой данных и всего, что может поставить под угрозу репутацию бренда.

Формированию знаний о технологиях способствуют индустриальные ассоциации. К примеру, в документе State of Data 2022 IAB Europe выделила одним из важных шагов для компаний агрегацию и консолидацию данных в одном месте (включая использование решений Data Clean Room, Data Lake и др.), чтобы проводить полную оценку стека данных и эффективно использовать его для развития бизнеса.

АРИР (ex.IAB Russia) в 2021 году провела исследование рынка аудиторных данных в России, в котором опрошенные эксперты в 23% случаев выбрали Data Clean Room в качестве инструмента для работы с собственными данными, и в 18% - со сторонними данными. Таким образом, уже 2 года назад данная технология была востребована, и специалисты определяли ее как одну из перспективных на рынке. 

Исследование АРИР 2021 г.

После ухода большинства международных компаний доступ к решениям стал ограничен, но интерес продолжает расти. В 2023 году комитет Big Data & Programmatic АРИР выпустит мануал, где зафиксирует четкие критерии, по которым ту или иную технологию можно отнести к конкретному классу решений - DMP, CDP, DCR, Data Lake, в том числе и DIP. 

Вызовы развития Data Intelligence Platform в России

Любое новое решение, которое проходит этап внедрения, преодолевает множество барьеров, прежде чем будет принято индустрией. Для успешной реализации такого решения, как DIP, необходимо пройти путь, включающий в себя как совершенствование процессов обработки данных и безопасного обмена, так и развитие новых партнерств между технологическими компаниями и дата-поставщиками, а также тестирование новых подходов. Это один из челленджей для технологических компаний, которые специализируются на работе с данными.

Формирование новых партнерств между дата-поставщиками связано с необходимостью унифицировать данные из источников, использующих разные идентификаторы потребителей. Для решения этой задачи на рынке выделяется специальная роль - онбордер, который обладает связками различных типов идентификаторов, и индустрия испытывает потребность в независимых игроках, готовых выступить мостиком между поставщиками данных.

Кроме готовности технологического стека, в запуске любого инновационного решения важная роль выделяется ранним последователям - заказчикам, готовым тестировать новые подходы и технологии. Их опыт способствует формированию итогового видения продукта и определяет наиболее эффективные сценарии его применения. В нашей практике мы наблюдаем движение в сторону применения принципов, присущих DIP: например, построение связок онлайн и офлайн идентификаторов для sales-lift аналитики Berlin-Chemie и Media Instinct Group или построение ML-модели на основе партнерских данных для продвижения бренда Finish (кейс Reckitt и Havas Media). Уверена, что потенциал платформы нового поколения открывает исключительные возможности рекламодателям любой вертикали. 

Сергей Ефимов, руководитель бизнеса рекламы и печати «Почта России»

В условиях турбулентности в индустрии построение собственной инфраструктуры для обработки данных в контуре компании становится всё более затратной и непредсказуемой задачей. В этой ситуации наличие внешних решений, работающих «из коробки» или по SAAS модели — очень перспективный шаг. Считаю, такие технологии будут востребованы рынком, так как их можно быстро развернуть, подключиться к ним и начать работать.

Отличием систем DIP станет более высокий уровень доверия контрагентов к данным внутри такой системы, а значит и к выводам и гипотезам, которые отрабатываются на основе таких данных. По большому счёту это превращает все больше 3rd party data в 2nd party data, что положительно скажется на опыте работы с большими данными в маркетинге.

Рената Сайранова, руководитель центра цифрового маркетинга НСПК

Любая работа с данными — это будущее нашей индустрии. Данные позволяют более точно таргетироваться, повышая эффективность медиаразмещения. Но вместе с этим не стоит забывать, что при таком новом решении есть много открытых вопросов, которые требуют тщательной проработки. Одно из них — безопасность сохранности данных, и то, какая структура будет контролировать и регулировать их использование. Здесь нужна тщательная проработка всех аспектов, ведь цена ошибки слишком высока.

Эльвира Сафаева, заместитель генерального директора, директор по дата-продуктам Weboramа

DIP, которую мы готовим к запуску, объединит функционал всех инструментов Weborama и позволит решать задачи брендов по привлечению новых и удержанию существующих клиентов за счет понимания их аудиторного портрета. Безопасный обмен данными позволит брендам расширить понимание своей аудитории, а владельцам данных монетизировать собственные активы с соблюдением стандартов конфиденциальности данных. Такой подход сформирует единую маркетинговую среду для создания равноправных партнерств в соответствии с принципами инклюзивности.