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Databricks Clean Rooms: Agora Disponível Geralmente no AWS e Azure

Descubra Novas Funcionalidades, Casos de Uso Reais e Histórias de Sucesso

Clean Rooms

Published: February 5, 2025

Anúncios9 min de leitura

Summary

  • Novos Recursos: As novas capacidades incluem compartilhamento federado entre nuvens, suporte para conformidade com a HIPAA para uso na saúde, APIs de gerenciamento para automação e auto-colaboração dentro de um único metastore.
  • Casos de Uso do Cliente: Empresas como Mastercard e Intuit estão aproveitando Salas Limpas para compartilhamento de dados centrado na privacidade, melhorando operações como publicidade direcionada, detecção de fraude, processos de empréstimo e eficiência de ensaios clínicos.
  • Ecossistema de Parceiros: Parceiros-chave como Integral Ad Science, Hightouch e CoreLogic estão possibilitando casos de uso como segmentação de público, medição de mídia e otimização de campanha.

Estamos entusiasmados em anunciar a Disponibilidade Geral (GA) do Databricks Clean Rooms na AWS e Azure, um avanço significativo para permitir a colaboração de dados segura e centrada na privacidade. Após o lançamento da Prévia Pública em Agosto, trabalhamos de perto com clientes e parceiros para aprimorar e refinar os Clean Rooms, integrando novas funcionalidades que atendem a uma ampla gama de requisitos da indústria, incluindo publicidade, saúde, serviços financeiros e varejo.

Na versão GA, os usuários podem esperar recursos aprimorados que melhoram a governança de dados e os controles de privacidade, permitindo que as organizações colaborem de forma segura sem comprometer informações sensíveis.

Empresas líderes como Mastercard, Intuit e AppsFlyer já começaram a usar os Clean Rooms da Databricks em seus respectivos setores, incluindo serviços financeiros, saúde e publicidade. Incentivamos você a explorar os últimos avanços e aprender como eles podem potencializar suas estratégias de dados.

O que é Databricks Clean Rooms?

Databricks Clean Rooms é alimentado por Delta Sharing e permite que as empresas colaborem facilmente com seus clientes e parceiros em qualquer nuvem sem comprometer a privacidade ou compartilhar dados sensíveis. Os participantes de uma sala limpa podem compartilhar e unir seus dados existentes de forma segura, e executar cargas de trabalho complexas usando qualquer linguagem - como Python, que oferece suporte nativo para ML. Ao colaborar em uma sala limpa, seus dados permanecem no lugar e você sempre tem controle de onde e como os dados estão sendo usados.

Databricks Clean Rooms

O que há de novo no GA?

Com este lançamento, o Databricks Clean Rooms introduz várias novas capacidades projetadas para melhorar a colaboração, segurança e conformidade:

  • Tabelas de Saída: Gere e compartilhe resultados analíticos aprovados diretamente no Catálogo Unity, possibilitando fluxos de trabalho downstream enquanto mantém controles rigorosos de privacidade.
  • Conformidade com a HIPAA: Clean Rooms agora oferece recursos de conformidade com a HIPAA, tornando-os uma solução ideal para organizações de saúde que processam dados sensíveis de pacientes. Este aprimoramento abre novas possibilidades para colaboração segura na área da saúde, fomentando a inovação enquanto protege a privacidade do paciente.
  • APIs de Gerenciamento: Novas APIs foram introduzidas para automatizar a configuração, orquestração e monitoramento do clean room. Essas ferramentas poderosas possibilitam uma escalabilidade eficiente entre vários colaboradores e casos de uso, reduzindo a sobrecarga administrativa e acelerando o tempo para obter insights.
  • Auto-Colaboração: Crie salas limpas dentro de um único metastore, permitindo a colaboração entre usuários do mesmo metastore ou até mesmo consigo mesmo. Esta é uma ótima opção para clientes que desejam experimentar o produto de sala limpa dentro de sua própria organização antes de colaborar com partes externas. Este recurso também oferece flexibilidade para compartilhamento e análise de dados internos, otimizando fluxos de trabalho dentro das organizações.
  • Compartilhamento Federado (Prévia): Aproveite a nova funcionalidade de federação de consultas para colaborar de forma contínua com parceiros em nuvens e plataformas de dados sem a necessidade de replicar ou migrar todos os dados.

Esses aprimoramentos representam coletivamente um salto significativo no empoderamento das organizações para desbloquear todo o potencial das colaborações de dados com seus parceiros e clientes, mantendo os mais altos padrões de privacidade e segurança.

Demonstração: Colaboração Centrada na Privacidade em Ação

Nossa última demonstração mostra como dois bancos colaboram em uma iniciativa conjunta de detecção de fraudes usando uma sala limpa de dados para identificar padrões de transações suspeitas e possíveis fraudadores. A demonstração ilustra como os usuários podem trazer de forma segura seus dados e modelos de detecção de fraude de várias fontes, incluindo Snowflake, para o clean room. Os bancos então executam análises acordadas e compartilham os resultados aprovados, tudo isso mantendo uma robusta governança de dados e conformidade.

Momentum do Cliente: Impacto no Mundo Real

Vários clientes já começaram a aproveitar os Clean Rooms da Databricks para resolver desafios complexos.

Mastercard lidera o caminho na colaboração de dados com privacidade em primeiro lugar

A Mastercard opera em 210 países e territórios com 3,5 bilhões de cartões em circulação.

A reputação da empresa de tecnologia reside em fornecer confiança a seus clientes e parceiros, razão pela qual a Mastercard tem usado a Tecnologia de Aprimoramento de Privacidade (PETs) para potencializar a utilidade dos dados, garantindo a conformidade. Como próximo passo no compromisso da empresa com os princípios de responsabilidade de dados, a Mastercard se associou de perto à Databricks para criar uma oferta única de aprimoramento de privacidade usando as capacidades do Clean Room da Databricks.

O uso de PETs e controles da Mastercard dentro desta oferta de sala limpa permitiu à Mastercard governar dinâmica e inovadoramente as capacidades de privacidade e confidencialidade com base em colaboradores, regionalidade, tipos de dados e casos de uso específicos.

“A confiança é a base de tudo o que fazemos. Nossa parceria com Databricks Clean Rooms para criar uma oferta exclusiva de aprimoramento da privacidade reforça nossos princípios de responsabilidade com dados e tecnologia, liberando insights valiosos para nossos clientes e parceiros. Na Mastercard, os dados são o coração de nossos produtos e serviços, e acreditamos que a inovação responsável em dados é essencial para impulsionar a sociedade de forma significativa.” 
— Andrew Reiskind, Diretor de Dados, Mastercard

Intuit: Habilitando Colaboração Centrada na Privacidade para Emprestadores

O QuickBooks Capital da Intuit ajuda as empresas a acessar empréstimos em parceria com credores externos. Para apoiar esse esforço, a Intuit usa os Clean Rooms da Databricks para colaborar com parceiros de empréstimos, mantendo seu foco na segurança e privacidade dos dados do cliente. Esta solução permite à Intuit descobrir insights que geram melhores resultados para os clientes.

Os Clean Rooms da Databricks simplificam a colaboração, permitindo que a Intuit trabalhe de forma integrada com parceiros externos de empréstimos, independentemente de suas plataformas ou provedores de nuvem. Essa flexibilidade acelera nossa capacidade de resolver as necessidades de capital mais críticas de nossos clientes. Além disso, o suporte para várias linguagens de programação e os Notebooks da Databricks permitem que os colaboradores obtenham insights valiosos a partir de dados conjuntos usando códigos acordados mutuamente, ajudando a Intuit e seus parceiros a identificar eficientemente insights agregados.

”Na Intuit, nossa visão é facilitar aos nossos clientes a realização de suas metas financeiras por meio de soluções inovadoras que aumentam nosso compromisso com a segurança e a privacidade dos dados dos clientes. Para apoiar isso, o Databricks Clean Rooms possibilita uma colaboração centrada na privacidade e voltada para a segurança com parceiros externos. Esta abordagem nos ajuda a melhorar a maneira como colaboramos com parceiros e a ampliar as oportunidades para nossos clientes. 
— Harith Elrufaie, Engenheiro Distinto, Intuit

Interoperabilidade: Desbloqueando a colaboração de dados sem interrupções com o AppsFlyer DCP

AppsFlyer é uma plataforma líder em colaboração de dados, medição de marketing e análise de dados. A Plataforma de Colaboração de Dados (DCP) da AppsFlyer é uma plataforma interoperável que permite às marcas e redes de mídia de comércio colaborar de forma contínua, executar campanhas e realizar medições abrangentes em plataformas e canais. Embora alguns desses colaboradores possam usar diferentes plataformas e nuvens, a interoperabilidade é crucial para uma colaboração de dados escalável e com privacidade em primeiro lugar.

Databricks Clean Rooms aprimorou as capacidades do AppsFlyer DCP para colaborar entre regiões, nuvens e plataformas. Essa parceria capacita marcas e parceiros que trabalham com qualquer plataforma a compartilhar dados de forma segura entre nuvens, desbloquear insights mais profundos sobre o público, otimizar operações e conduzir campanhas impactantes sem comprometer a segurança dos dados. Ao abordar desafios críticos na acessibilidade e medição de dados, essa colaboração garante que as empresas possam alcançar crescimento escalável e otimizar investimentos em marketing no ecossistema interconectado e com privacidade em primeiro lugar de hoje.

“Nossa parceria com a Databricks destaca o compromisso da AppsFlyer com a interoperabilidade. Ao integrar nossa Plataforma de Colaboração de Dados com os Clean Rooms da Databricks, permitimos que as empresas aproveitem todo o potencial de seus dados, impulsionando o crescimento enquanto mantêm os mais altos níveis de privacidade de dados e práticas éticas no uso de dados", disse Edik Mitelman, Gerente Geral de Privacidade na Nuvem na AppsFlyer.

Ecossistema de Parceiros do Clean Rooms

O ecossistema Databricks Clean Rooms prospera em uma rede de parcerias inovadoras, possibilitando a colaboração de dados segura e centrada na privacidade. Principais players como Integral Ad Science, Hightouch, Amperity e CoreLogic estão capacitando empresas a desbloquear insights acionáveis enquanto protegem a privacidade dos dados. Essas parcerias integram tecnologias avançadas para otimizar a segmentação de público, medição de mídia e otimização de campanhas.

IAS

"A Integral Ad Science (IAS) vê o Databricks Clean Rooms como uma extensão de nossas próprias capacidades de colaboração de dados para construir soluções perfeitas e interoperáveis em nuvens para nossos clientes. Ao construir sobre a plataforma flexível e centrada em privacidade da Databricks, a IAS conseguiu permanecer agnóstica em relação a clean rooms e permitiu que anunciantes e editores analisassem e otimizassem com segurança o desempenho das campanhas sem mover ou replicar dados."
— Bala Rajagopal, Vice-Presidente, Engenharia, Integral Ad Science

CoreLogic

O Databricks Clean Rooms torna os dados de propriedades mais poderosos e acessíveis, fornecendo aos nossos clientes insights oportunos para guiar melhores decisões e garantir garante privacidade e segurança. Essa parceria está transformando a forma como os dados do setor imobiliário impulsionam escolhas mais inteligentes e bem informadas.
— Devi Mateti, Presidente, Soluções Digitais Corporativas, CoreLogic

Hightouch

“O Databricks Clean Rooms é mais um desenvolvimento interessante para colaboração e ativação de dados nos setores de publicidade, varejo e indústrias regulamentadas.  A Hightouch está entusiasmada em ajudar as equipes de negócios a acessar dados aprovados de clean rooms e usá-los com nossas ferramentas para segmentação, ativação e tomada de decisão de AI em centenas de ferramentas downstream.
— Tejas Manohar, Co-Fundador e Co-CEO, Hightouch

Databricks Clean Rooms agora estão disponíveis geralmente no AWS e Azure, e estamos tornando mais fácil do que nunca para você explorar suas capacidades.

Tudo pronto para começar?

 

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post

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