O que são Data Clean Rooms e por que estão transformando a ciência de dados

Com o fim dos cookies de terceiros e a necessidade crescente de gerar inteligência a partir de dados protegidos, os Data Clean Rooms (DCRs) se consolidaram como uma das principais tendências da ciência de dados para os próximos anos. 

Conheça o seu funcionamento a seguir. 

O que são Data Clean Rooms

Os Data Clean Rooms (DCRs) são ambientes seguros que permitem que empresas compartilhem, combinem e analisem dados sem expor informações sensíveis individualmente. 

Ou seja, diferentes organizações podem combinar e analisar dados de forma conjunta, porém sem expor informações sensíveis ou identificáveis dos usuários. 

Os dados são criptografados, anonimizados ou particionados, garantindo conformidade com legislações como: 

• LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados (Brasil) 
• GDPR – General Data Protection Regulation (União Europeia) 
• CCPA - California Consumer Privacy Act (EUA)

O acesso aos dados é rigorosamente controlado e qualquer saída gerada tende a ser um conjunto de informações resumidas, como o perfil de um público em comum. Não são expostos registros individuais. 

A tendência começou no setor publicitário com Google, Amazon e Meta, que precisavam oferecer análises de campanhas sem violar privacidade dos usuários. Com o fim dos cookies de terceiros, previsto para 2024–2025, o uso de DCRs se expandiu rapidamente. 

Hoje, setores como saúde, finanças, telecom e varejo usam Data Clean Rooms para gerar insights sem comprometer identidades. Os principais fornecedores de DCRs são a Google, a Amazon e a Meta. 

Como funcionam os Data Clean Rooms 

Os Data Clean Rooms operam em três pilares: 

Ingestão segura de dados 

Cada parte envia seus datasets de First Party Data (os dados coletados diretamente pelos canais de uma empresa) para o ambiente usando pipelines criptografados. Normalmente, essa etapa exige hashing determinístico para claves de junção, como, por exemplo, e-mails hashados com SHA-256. 

Os metadados sensíveis podem ser pseudonimizados ou tokenizados antes de serem inseridos. 

Ambiente de análise isolado 

Os dados ficam armazenados em uma área segregada, com controles de acesso rígidos (IAM escalonado) e logs imutáveis. 

A interação com o ambiente é feita com queries auditáveis (SQL ou APIs), que geram outputs agregados. É proibida a exportação de dados linha a linha. 

Camada de privacidade e regras de governança 

Os Data Clean Rooms aplicam restrições automáticas para evitar reidentificação, como: 

• K-anonymity ou cohort-minimum-size (ex.: grupos ≥50 pessoas) 
• Differential privacy em operações de atribuição ou modelagem 
• Supressão de linhas raras 
• Limites em joins e filtros que possam expor granularidade excessiva 

Com o ambiente preparado, o time de dados pode submeter consultas para criar coortes, analisar a jornada do usuário, estimar incrementality, medir sobreposição de audiências ou testar modelos de atribuição. 

Todo output passa pelo filtro de governança: apenas métricas agregadas, tabelas com thresholds mínimos e relatórios padronizados podem ser exportados. 

Tipos de Data Clean Rooms 

Existem quatro grandes modelos de Data Clean Rooms, cada um com arquitetura, nível de controle e casos de uso específicos:

1. Publisher Clean Rooms (ou Walled Garden DCRs) 

• Exemplos: Google Ads Data Hub, Meta Advanced Analytics, Amazon Marketing Cloud, TikTok Clean Room. 

São ambientes de clean room controlados por grandes plataformas de mídia, usados principalmente para medição de campanha, atribuição e planejamento de audiências. 

2. Neutral/Independent Clean Rooms 

• Exemplos: Habu, InfoSum, LiveRamp Safe Haven, Snowflake Clean Room. 

São ambientes independentes, projetados para permitir colaboração entre empresas que não querem (ou não podem) depender de um único walled garden. 

3. Proprietary/Enterprise Clean Rooms 

• Exemplos: ambientes construídos em BigQuery, AWS Clean Rooms, Databricks DCR, Azure Purview. 

Empresas maiores (como bancos, varejistas, seguradoras e healthtechs) frequentemente constroem seus próprios clean rooms para colaboração com parceiros estratégicos, mantendo controle total sobre segurança e compliance. 

4. Federated Clean Rooms 

• Exemplos: InfoSum CXN, Snowflake com data collaboration federada, soluções avançadas de MPC. 

Nesse modelo, os dados não são carregados para um ambiente centralizado. Cada parte mantém seus dados em sua própria infraestrutura, e o DCR só coordena cálculos criptográficos distribuídos. 

Diferença entre Data Clean Rooms e Data Lakes 

Embora ambos trabalhem com dados, Data Lakes e Data Clean Rooms têm funções muito diferentes dentro de uma arquitetura moderna. 

O Data Lake é um repositório amplo e centralizado, usado para armazenar grandes volumes de dados brutos, estruturados ou não. Já o Data Clean Room é um ambiente controlado voltado especificamente para colaboração entre organizações, permitindo que diferentes empresas cruzem informações sem expor seus dados uns aos outros. 

A principal diferença entre os dois está no nível de privacidade e governança. No Data Lake, os dados permanecem granulares e acessíveis para transformação e modelagem, com controles tradicionais de acesso. Nos Data Clean Rooms, qualquer operação que possa levar à reidentificação é bloqueada por design. 

Dessa forma, enquanto o Data Lake é útil para análises profundas e modelos complexos, os DCRs garantem que apenas agregações e insights não sensíveis retornem ao usuário. 

Por que os Data Cleans Rooms são uma tendência 

Os Data Clean Rooms são uma tendência na ciência de dados devido às transformações no modelo tradicional de coleta e integração de dados. 

Com o fim dos cookies de terceiros, o aumento das restrições regulatórias e a crescente conscientização sobre privacidade, empresas deixaram de ter acesso irrestrito a identificadores individuais e passaram a depender muito mais de First Party Data. 

Nesse novo cenário, a maior parte das análises que antes dependiam de grandes volumes de dados compartilhados se tornou inviável, a menos que houvesse um ambiente seguro capaz de permitir colaboração sem violar privacidade. 

Além do componente regulatório, os Data Clean Rooms respondem ao desafio técnico de combinar dados entre plataformas, marcas e parceiros sem expor informações sensíveis. 

Por fim, os Data Clean Rooms possibilitam um novo tipo de colaboração estratégica entre organizações. Assim, a ciência de dados passa a operar em rede, com múltiplas fontes trabalhando juntas de forma segura. Isso amplia o alcance analítico, melhora a qualidade dos modelos e abre espaço para novos produtos baseados em dados. 

Perguntas frequentes sobre Data Clean Rooms