“안전하게 활용하고 공유한다” 데이터 클린룸에 관해 알아야 할 것 (1)

‘데이터 클린룸(Data Clean Room; DCR)’이란 데이터 세트를 물리적으로 교환하거나 개인식별정보(PII), IP 식별자 또는 기타 유형의 사용자 개인정보 보호를 손상시키지 않고 여러 데이터 소스를 공유할 수 있는 안전하고 중립적인 환경을 말한다. 

데이터 클린룸 제공업체 인포섬(InfoSum)에 따르면 DCR은 퍼스트파티 데이터 소스를 사용하여 완전하고 지속적인 고객 뷰를 제공한다. 아울러 데이터를 중앙 위치로 이동할 필요 없어 노출 및 유출 위험을 제거할 수 있다. 

라이브램프(LiveRamp)의 아시아태평양 지역 COO 멜라니 호프만은 데이터 클린룸 솔루션이 암호화를 포함한 고급 개인정보 보호 기능을 제공해 데이터가 부적절하게 사용되지 않도록 한다고 말했다. 동시에 데이터 과학자는 [DCR을 통해] 생태계 전반에서 더 나은 계획, 활성화 및 측정을 할 수 있는 데이터 활용 역량을 확보할 수 있다. 

그는 “전략적이고 원활한 데이터 협업 전략은 심화된 고객 인텔리전스로 가는 경로이며, 이를 통해 실질적인 경쟁 우위뿐만 아니라 고객을 위한 개인화된 옴니채널 경험을 강화할 수 있다. 클린룸을 통해 안전하고 개인정보 보호를 중시하는 방식으로 데이터 협업을 수행할 수 있다”라고 설명했다. 
 

데이터 클린룸이 필요한 이유
점점 더 많은 DCR 솔루션이 등장하는 이유는 패러다임의 변화에 기인한다. 앱스플라이어(AppsFlyer)의 아시아태평양 지역 사장 겸 총괄 로넨 멘스는 프라이버시가 디지털 및 연결된 경험에서 필수적인 부분이 됐다고 언급했다. 이를테면 애플의 iOS 14.5, 서드파티 쿠키를 금지하려는 구글의 계획 그리고 개인 프라이버시와 디지털로 공개된 정보를 더욱더 잘 보호하기 위한 전 세계 규제 등이 이러한 거시적 변화에 힘을 실어주고 있다는 게 그의 설명이다. 

멘스는 “[기업들은] 사용자 프라이버시를 침해하지 않으면서 데이터를 수집, 공유, 분석할 수 있는 대안을 찾아야 한다. 여기서 데이터 클린룸과 같은 개인정보 보호 솔루션이 중요한 역할을 할 수 있다. [비유하자면] 모든 민감한 데이터가 안전하게 비공개로 유지되는, 이른바 데이터의 스위스와 같다”라고 전했다. 

그에 따르면 개발자는 DCR을 통해 마케팅 전환 데이터와 퍼스트파티 데이터를 안전하게 통합하고 이를 기반으로 인사이트를 생성할 수 있다. 또 DCR 메모리에서 실행되는 데이터, 파트너 협업 중에 사용할 데이터, 데이터 자체의 세분화 수준을 완벽하게 제어할 수 있다.

미디어 및 광고 업계에서 구글, 아마존, 메타 등의 월드 가든이 운영하는 클린룸이 가장 널리 알려져 있다. 예를 들면 ‘구글 광고 데이터 허브(Google Ads Data Hub)’를 통해 광고주는 집계된 구글 데이터 세트를 사용하여 미디어를 효과적으로 이해하도록 캠페인 분석을 맞춤화할 수 있다. ‘아마존 마케팅 클라우드(Amazon Marketing Cloud)’는 AWS에 구축된 데이터 클린룸 솔루션으로, 이를 통해 광고주는 아마존 광고(Amazon Advertising) 이벤트에서 제공하는 집계된 데이터 세트와 자사의 데이터 세트를 매치시키고 분석할 수 있다. 

디즈니, 로쿠 등의 미디어 플레이어가 운영하는 클린룸도 있다. 이러한 미디어 기업들은 자사 네트워크에서 실행되는 캠페인을 타기팅하고 보고하기 위해 광고주 데이터를 자체 고객 데이터 세트와 매치시키는 클린룸을 구축했다. 

브랜드도 직접 클린룸을 구축하고 있다. 예를 들면 유니레버(Unilever)는 마케팅 효과를 측정하고 닐슨(Nielsen) 및 칸타(Kantar) 등의 리서치 회사와 함께 마케팅 효과를 측정하고 익명 데이터를 사용하기 위한 데이터 클린룸을 보유하고 있다. 

안전한 대규모 데이터 교환  
버산트(Versent)의 파트너이자 데이터 부문 자문 책임자 데이비드 하누스는 데이터 클린룸을 독립형 소프트웨어 시스템이 아닌 원칙이라고 설명했다. 그는 이를 [버산트가] 둘 이상의 당사자 간에 더욱더 수월한 데이터 공유를 위해 지난 몇 년 동안 다양한 고객과 함께 수행해 온 작업이라고 언급했다. 

그는 “예를 들면 한 기업의 데이터 플랫폼을 온프레미스 환경에서 클라우드로 마이그레이션하는 프로젝트를 함께 진행했다. 이는 데이터 클린룸을 실질적으로 활성화하기 위해 아키텍처를 마이그레이션하고 혁신한 사용 사례라고 할 수 있다. 여기서의 ‘룸’은 모든 핵심 데이터 자산을 제공하지 않고도 자체 분석을 실행하고자 고객을 중심으로 개발된 집계 또는 신호 데이터 및 기능 그리고 파트너의 데이터를 혼합할 수 있는 영역으로 설계됐다”라고 설명했다. 

“따라서 데이터 클린룸은 기본적으로 데이터가 익명화되고, 세척되며, 표준화된 다음 파트너의 데이터와 혼합돼 인사이트를 얻을 수 있도록 하는 영역이다. 이는 상당히 엄격한 프로토콜에 따라 실행된다”라고 하누스는 설명했다. 

그동안 이러한 노력을 방해한 것은 [이를] 원활하고, 신속하며, 대규모로 수행할 제품이 부족하다는 점이었다. 데이터 사용 및 통합에 관한 상업적 요구사항은 복잡성을 가중시켰다. 하누스는 “특히 협력하고자 하는 다수의 제공업체가 있다고 하면 A사 혹은 B사가 애그리게이터 Z와 상호작용하는 방식에 미묘한 차이가 있다. 이는 또한 상황에 따라 자주 변경됐다”라고 지적했다. 

그는 “이러한 시스템을 구축하고 기본 구성요소를 설계할 때 역할 기반 액세스 프레임워크가 어떤 모습이어야 하는지, 어떤 데이터를 볼 수 있는지, 특정 당사자가 어떤 데이터를 마스킹하는지, 데이터 혼합을 위해 어떤 권한을 가졌는지 등을 고려해야 한다. 이것이 어떻게 모습이어야 하는지 예측하기란 상당히 어렵다. 즉, 매우 유연한 프레임워크를 구축하거나 상당히 신속하게 지원할 수 있어야 한다”라고 전했다. 

여기서 클라우드 컴퓨팅이 기술 자산으로 자리 잡았다. 오늘날의 클라우드 환경을 통해 기업들은 데이터 웨어하우스나 인프라를 완전히 재설계할 필요 없이 데이터 세트를 더욱더 쉽게 인스턴스화하고, 각 상업적 계약에 따른 맞춤형 규칙을 구축할 수 있다.

하누스는 “데이터브릭스(Databricks), 스노우플레이크(Snowflake) 등의 도구를 사용하면 데이터 공유 사용 사례를 훨씬 수월하게 만들 수 있다”라면서, “감사 및 로깅 세부 정보와 함께 정의된 데이터 세트를 매우 간단한 방식으로 공유할 수 있는 ‘가상 웨어하우스’를 생성할 수 있으며, 데이터가 사용되는 방식 그리고 다른 데이터 세트와 혼합되는 방식을 제어할 수 있는 규칙도 제공된다”라고 설명했다. 

아울러 그는 분산된 관리, 데이터 통제력 덕분에 데이터 클린룸이 발전할 수 있었다고 말했다. “프로그래밍 캠페인을 진행하거나 잠재적으로 다른 전략적 파트너와 데이터 관계를 관리하는 팀을 구성할 수 있다. 이때 상당히 민감한 데이터를 사용해야 하는 캠페인을 운영할 수도 있다. 데이터 클린룸은 여기에 관리 및 인프라 계층을 제공하며 안전하게 운영할 수 있도록 지원한다”라고 전했다.  

데이터 관리 공급업체 탈렌드(Talend)의 수석 제품 관리자 펠리페 헤나오 브랜드는 데이터 클린룸을 다양한 당사자, 광고주, 브랜드 또는 세컨드파티 데이터 제공업체가 참가자를 위해 안전한 환경에서 데이터를 공유하는 시장으로 포지셔닝했다. 그는 “하지만 더욱더 중요한 것은 이면의 페르소나다. 역사적으로 데이터 공유는 그다지 통제되지 않는 다소 황량한 서부와도 같았다”라고 설명했다. 

한편 데이터를 수집하는 것도 중요하지만 마케팅 관점에서 데이터를 활성화하는 것도 중요하다. 헤나오 브랜드는 "이 데이터를 활용하려면 어떻게 해야 하는가? 소비자 또는 잠재고객과의 접점은 얼마나 되는가? 바로 이 부분에서 데이터 클린룸은 안전한 환경에서 데이터를 공유하기로 동의한 기업을 지원한다. 이는 데이터를 공유하는 당사자만 아는 고유 ID를 생성한다. 동시에 브랜드 및 광고주는 해당 ID를 사용하여 데이터를 활성화한 다음 이를 기반으로 측정할 수 있다”라고 말했다.  

호주 인터넷 광고 협회(Interactive Advertising Bureau)의 기술 책임자 조나스 자니마기는 DCR의 데이터 안전 및 보안이 다자간 연산 및 인텔리전스와 결합돼 기업들이 무제한 데이터 세트에서 데이터를 실시간으로 매치하고 분석하는 동시에 노출, 유출, 오용의 위험을 제거할 수 있다고 언급했다. 그는 “이러한 유형의 솔루션을 개인정보 보호 강화기술(Privacy Enhancing Technologies; PETs)이라고도 한다. 이는 서드파티와 공유하는 경우를 포함해 데이터의 수명 주기 전반에서 데이터 프라이버시를 활성화, 강화, 보존하는 기술 범주다”라고 설명했다. 

DCR이 ‘오염 제로(zero contamination)’를 의미하는 제조업의 ‘클린룸’에서 비롯됐다는 점을 참고할 필요가 있다. 이는 50년 이상 된 개념이며, 윌리스 휘트필드가 핵무기 제조 시 미세한 먼지 입자가 기계 부품에 들어가는 것을 막기 위해 고안했다고 자니마기는 말했다. 그는 “이 프로세스는 전자 및 의약품 제조를 혁신하고, 안전성을 향상시켰으며, 더 많은 우주 탐사를 가능하게 했다. 미디어 고객에게도 똑같이 엄격한 접근 방식 및 마인드셋이 활용된다. 이는 모든 기업을 위한 ‘프라이버시 우선 및 제로 리스크’ 기반이다”라고 전했다. 

하지만 [데이터 클린룸에] 투자하기 전에 알아야 할 것이 있다. 모든 데이터 클린룸이 동일하게 생성되는 것은 아니며, 동일한 니즈를 해결하지 못할 수 있다고 핀토는 경고했다. 

DCR이 고객을 매치 및 분석하는 방법 
그렇다면 DCR은 어떻게 작동할까? 인포섬에 따르면 이는 2개 이상의 파트너가 공통 식별자 또는 키를 사용하여 2개 이상의 데이터 세트 간에 매치 항목을 생성하고 인사이트를 확보할 수 있는 분리된 환경이다. 일반적으로 DCR 오퍼링 간의 주요 차이점은 매치를 활성화하는 방법이다. 

핀토는 “많은 DCR이 데이터를 중앙 위치로 이동하고, 두 데이터 세트를 하나로 병합하거나 ID 그래프를 사용하여 매치 항목을 생성한 다음 거기에서 인사이트를 추출한다”라고 설명했다. 

인포섬의 접근 방식은 자체 기술인 세이프 오디언스 트랜스퍼 기술(Safe Audience Transfer; SAT)을 사용해 데이터를 이동하지 않고 분산된 방식으로 매칭하는 것이다.  라이브램프의 접근 방식을 활용하면 기업들은 세분화된 고객 데이터 및 이벤트 수준 데이터를 가져와 익명의 사람 기반 식별자인 램프ID(RampID)와 매칭시킬 수 있다. 

호프만은 “[라이브램프의] 클린룸 내에서 기업들은 램프ID를 사용하여 고객 구축, 인사이트, 유사 모델링 및 활성화, 고급 모델링, 데이터 분석, 시각화를 위한 여러 작업 공간을 활용할 수 있다. 다양한 사용자는 시스템 관리자, 즉 데이터 소유자가 설정한 권한에 따라 필요한 도구에 액세스할 수 있다”라고 전했다.

스노우플레이크의 오퍼링은 모든 것을 가져오고 익명화한 다음 고유한 ID 데이터 조각을 생성하는 빅데이터 레이크와 유사하다. 이는 다양한 채널을 통해 활성화될 수 있다. 집계된 데이터 및 보고를 공유하기 위한 도구도 있다. 

최고의 데이터 클린룸은 핵심 활성화 채널 연결뿐만 아니라 측정 및 인사이트 애플리케이션 기능을 제공한다고 호프만은 언급했다.  그는 “가장 좋은 데이터 클린룸은 클린룸 기능을 월드 가든[의 클린룸]과 동등한 선상에 올려놓는 내장형 및 애플리케이션 기능을 제공한다. 오늘날 클린룸은 임프레션 데이터를 트랜잭션과 일치시키고, 멀티터치 속성을 위한 다수의 파트너십을 지원하며, 무엇보다 옴니채널 캠페인을 잘 계획하기 위해 TV 파트너를 통합할 수 있다”라고 설명했다.  

* "안전하게 활용하고 공유한다” 데이터 클린룸에 관해 알아야 할 것 (2)로 이어집니다. 
 

이어지는 기사: “안전하게 활용하고 공유한다” 데이터 클린룸에 관해 알아야 할 것 (2) - 비즈니스 사용 사례 - 데이터 클린룸의 핵심 기능 - DCR이 필요한지 파악하라

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