概要：データコラボレーションは、企業、チーム、パートナー間でプライバシーに準拠して安全にデータを交換・分析することです。サードパーティcookieが消失しつつあり、プライバシー規制が強化される中、企業はインサイトの統合、エクスペリエンスの個別化、そしてインパクトのより効果的な測定を実現するために、データコラボレーションソリューション（DCS）へと移行しています。
主な内容：
データコラボレーションが今重要な理由
データコラボレーションとは、チーム、部門、または組織間でデータを安全に共有・統合・分析し、共通のインサイトを生み出してビジネス成果を（ビジネスを）推進するプロセスです。
静的なデータ抽出を単に渡すのではなく、コラボレーションではモデルの適用やダッシュボードの作成、キャンペーン効果の共同測定など、アクティブな参加が求められます。
データコラボレーションプラットフォームとは？
データコラボレーションプラットフォームとは、複数の関係者が共有されたデータに安全にアクセスし、管理・ワークできるようにするテクノロジーソリューションです。これらのプラットフォームには、多くの場合、クリーンルーム環境、アクセス制御、暗号化、ID解決ツールなどが含まれます。
データ共有 vs. データコラボレーション
データ共有とデータコラボレーションは同じ意味で使われることが多いですが、エンゲージメントのレベルは異なります。
データ共有とは、他者が独立して閲覧・利用できるように、データ（通常は静的なコピー）へのアクセスを提供することです。例えば、スプレッドシートを電子メールを送信したり、他のチームにセールスレポートへのアクセス権を付与したりすることは、データ共有に該当します。
一方、データコラボレーションは、より戦略的でインタラクティブなプロセスです。複数の関係者が統合されたデータセットを活用し、共有のインサイトを生み出したり、共同決定を推進したり、または共通のビジネス目標の達成を目指して協力します。これには、データの共同分析、モデルの適用、ダッシュボードの共同作成などが含まれます。
エンタープライズブランドにおけるデータコラボレーションの戦略的な利点
データコラボレーションは、組織全体に大きな価値を創出します。チームがより戦略的に取り組み、深いインサイトを発見し、データを共同で活用することで、より良い成果を上げることができます。主な利点は、次のとおりです。
- サイロ化の解消： データコラボレーションにより、チームはデータを連携・共有し、目標達成や会社の目的に向けて協力できます。
- 決定の強化： 部門をまたいでデータセットを利用することで、チームは迅速かつ正確に情報にもとづいた決定をおこなうことができます。
- 効率の向上：データを共有することで、さまざまなデータセットからいつでもどこでもデータにアクセスできるため、研究の効率と価値を高めることができます。
- ITのオーバーヘッドの削減：手動によるデータ転送や複雑な個別統合を、ガバナンスが効いた相互運用可能なプラットフォームに置き換えることで、データコラボレーションはITチームの負担を軽減し、保守ではなくイノベーションに集中できるようにします。
- キャンペーンの俊敏性向上： クリーンでリアルタイムなデータへの共同アクセスにより、マーケティングチームは長いリードタイムや手作業の回避策なしで、キャンペーンのローンチ・テスト・最適化を迅速に行うことができます。
- コスト削減の向上：データのコラボレーションにより、外部データセットの購入や分析基盤の重複構築の必要性が減少します。また、分断されたシステムの維持・管理にかかる運用負担も低減されます。
- 合理化されたワークフロー：データコラボレーションソリューションにより、手作業によるデータ入力や共有の必要性を減らす、または排除することができます。データ獲得を自動化することで、時間を節約すると同時に、データの正確性と関連性を高めることができます。
- データプライバシーとガバナンスの強化： 最新のデータコラボレーションプラットフォームでは、クリーンルーム、暗号化、アクセス制御などのプライバシー保護技術を活用しています。これにより、機密データや個人識別情報（PII）を開示せずに協業でき、法令遵守やデータの信頼性確保にも貢献します。
- イノベーション推進のための情報拡充：データコラボレーションの実装により、より多くのデータポイントを共有することでイノベーションのための環境を促進できます。サイロ化を解消し、情報を共有することで新たな発想が生まれ、非協力的な環境では見逃されていたインサイトを得ることができます。
業界横断的な実際の応用事例
データコラボレーションの仕組み
マーケットが成熟するにつれ、5つの一般的なソリューションモデルが登場しました。
- スタンドアロン・プラットフォーム：パートナー間で連携可能な独立型DCSツール
- 埋め込みIDシステム：ID解決機能をバンドルしてコラボレーションレイヤーに組み込んだソリューション
- DCS機能を備えたデータウェアハウスやデータレイク：ストレージとコラボレーション間のフリクションのない移動を実現
- 統合コラボレーション機能付きCDP：顧客プロファイル管理に内蔵されたリアルタイムデータコラボレーション
- ウォールドガーデン：プラットフォーム外でのコラボレーションに制限があるエコシステム特化型ソリューション
適切なモデルの選定は、データスタック、アクティベーション目標、コンプライアンス要件、パートナーエコシステムによって異なります。
コンプライアンス、同意、ガバナンス
コラボレーションはプライバシーを犠牲にしてはなりません。先進的なDCSは、現在、以下の機能を提供しています。
- 属性レベルでの同意管理
- 権限の連鎖的な管理履歴の監査証跡
- 未加工データの露出を防ぐクリーンルーム環境
- 企業のプライバシーフレームワークや規制標準との相互運用性
CIOにとって、これはコンプライアンスを制約ではなくイノベーションを生み出します。
データコラボレーションの未来を形作るトレンド
- 同意統合型アーキテクチャ：同意フレームワークがデータレイヤーに埋め込まれており、後付けではありません。
- つなぎ役としてのファーストパーティIDグラフ：ブランドは自社のIDグラフを活用し、外部データセットと一致させ、強化します。
- 識別子の終了：cookieの廃止とIP制限の加速に伴い、コラボレーションがデフォルトの戦略になりつつあります。
- フルスタックオーケストレーション： 単一の接続されたワークフロー内で、アクティベーション、決定、測定のためにマーテクとアドテクを統合することです。
データコラボレーションは、今後3年間で年平均成長率（CAGR）24%で成長すると予測されており、機能が成熟しエンタープライズユースケースが拡大するにつれて、米国での支出は数十億ドル規模に達すると見込まれています。
アドビはどのようにデータコラボレーションをリードしているのか
Adobe Real-Time CDP Collaborationは、サードパーティcookieを使用せずに、チャネルを横断してオーディエンスにリーチし、測定できる、安全で拡張性が高く、プライバシー重視の仕組みを求める現代のマーケター向けに構築されています。
主要機能：
- ブランドと発行者間でのクリーンルームベースのコラボレーション
- マーテクとアドテクのチャネルをまたぐ同意対応のアクティベーション
- リアルタイムのオーディエンス発見、共有、測定
- Adobe Experience Cloudとのネイティブ統合
使いやすさを追求し、オープンなアーキテクチャ上に構築されたAdobe Real-Time CDP Collaborationは、セキュリティやコントロールを損なうことなく、ブランドが迅速にコラボレーションできるようにします。
概要動画をご覧くださいまたはデモをご予約ください。
よくあるご質問
データコラボレーションの目的とは？
DCS（データコラボレーションソリューション）とは何ですか？
データコラボレーションソリューション（DCS）は、ブランドやメディアパートナーなど、2者以上の間でセキュリティとプライバシーに配慮したデータ連携を可能にするプラットフォームです。基本的なデータ共有ツールとは異なり、DCSには同意管理、IDマッチング、クリーンルーム環境のための制御機能がビルトインされています。
最新のDCSは、多くの場合、CDP、データウェアハウス、IDプロバイダーと統合し、エコシステム全体でインサイト、ターゲティング、測定を合理化します。
データコラボレーションはカスタマーデータプラットフォーム（CDP）とどのように異なるのでしょうか？
CDPとは、チャネルを横断してファーストパーティ顧客データを収集・統合・活用するシステムです。一方、データコラボレーションプラットフォームは、ブランドやパブリッシングパートナーなどの関係者間で、安全かつ管理されたデータ交換を可能にします。
さらに詳しく知りたい方は、CDPとは何か、そしてその仕組みについての詳細な解説をご覧ください。
データコラボレーションは安全ですか？
どのような企業がデータコラボレーションの恩恵を受けますか？
データコラボレーションツールを利用するためにCDPは必要ですか？
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