[Tech Blog] 데이터의 미궁에서 길을 찾다: 마케터와 데이터 클린룸의 은밀한 동맹
들어가며
데이터가 어렵다고요? 딱딱하고 어려운 테크 블로그는 이제 그만!
메가존클라우드 AI & Data Engineering 전문가인 최경진 SA가 🐇재미와 정보🐇 두 마리 토끼를 한 번에 잡을 수 있는 테크 블로그를 준비했습니다. 2025년 IT를 비롯한 산업 전반에 대해 살펴볼때 더 이상 ‘생성형 AI(Generative AI)’를 빼놓고 말할 수는 없겠죠. 그리고 생성형 AI의 학습 재료가 되는 ‘데이터’를 똑똑하게 활용할 줄 알아야 생성형 AI도 똑똑하게 사용할 수 있지 않을까요?
그렇다면 생성형 AI의 핵심인 ‘데이터’라는 주제와 이야기를
① 쉽고 재미있게 전달하면서
② 어떻게 독자들이 끝까지 흥미롭게 읽게 만들 수 있을까요?
이러한 마케터의 고민과 메가존클라우드의 SA의 새로운 도전이 더해져 이번처럼 색다른 모습으로 여러분을 찾아뵙게 되었습니다. 이번 블로그는 기존의 딱딱한 형식을 벗어나, 기술을 이야기처럼 풀어내는 새로운 방식으로 ‘데이터 클린룸(Data Clean Room)’에 대해 소개해 드릴 예정이에요.
이번 이야기는 데이터 때문에 머리를 싸매고 있던 한 😶🌫️ 마케터😶🌫️와 그 고민을 해결해준 🪄데이터 클린 룸(Data Clean Room)🪄에 대한 내용입니다.과연 이번 이야기를 통해 어떤 기술 인사이트를 얻게 될까요?
이제는 테크 지식도 이야기를 읽듯 쉽고 흥미롭게 배워보는 건 어떨까요?
메가존클라우드 AI & Data Engineering 전문가인 최경진 SA가 🐇재미와 정보🐇 두 마리 토끼를 한 번에 잡을 수 있는 테크 블로그를 준비했습니다. 2025년 IT를 비롯한 산업 전반에 대해 살펴볼때 더 이상 ‘생성형 AI(Generative AI)’를 빼놓고 말할 수는 없겠죠. 그리고 생성형 AI의 학습 재료가 되는 ‘데이터’를 똑똑하게 활용할 줄 알아야 생성형 AI도 똑똑하게 사용할 수 있지 않을까요?
그렇다면 생성형 AI의 핵심인 ‘데이터’라는 주제와 이야기를
① 쉽고 재미있게 전달하면서
② 어떻게 독자들이 끝까지 흥미롭게 읽게 만들 수 있을까요?
이러한 마케터의 고민과 메가존클라우드의 SA의 새로운 도전이 더해져 이번처럼 색다른 모습으로 여러분을 찾아뵙게 되었습니다. 이번 블로그는 기존의 딱딱한 형식을 벗어나, 기술을 이야기처럼 풀어내는 새로운 방식으로 ‘데이터 클린룸(Data Clean Room)’에 대해 소개해 드릴 예정이에요.
이번 이야기는 데이터 때문에 머리를 싸매고 있던 한 😶🌫️ 마케터😶🌫️와 그 고민을 해결해준 🪄데이터 클린 룸(Data Clean Room)🪄에 대한 내용입니다.과연 이번 이야기를 통해 어떤 기술 인사이트를 얻게 될까요?
이제는 테크 지식도 이야기를 읽듯 쉽고 흥미롭게 배워보는 건 어떨까요?
1장. 숫자의 미궁에 갇힌 마케터
한때, 나는 꽤 괜찮은 마케터라고 자부했다.
고객 인사이트? 분석 툴? 다룰 줄 안다.
감각적인 카피? 오랜 실전으로 단련된 무기였다.
하지만 언젠가부터… 이상했다.
모든 수치가 희미해졌다.
고객은 클릭하지 않았고, 클릭해도 구매하지 않았다.
예산은 그대로인데 결과는 점점 더 멀어져갔다.
누구에게 무엇을, 왜 말해야 하는지를 모르겠는 상태가 되어버렸다.
퍼포먼스 마케팅은 마치 장님이 다트를 던지는 게임처럼 느껴졌다.
쏘긴 쏘는데 맞질 않는다.
분석 도구는 늘어났지만, 결과는 가라앉고 있었다.
그때 들려온 말.
“이젠 쿠키가 소용없대. 퍼스트 파티 데이터가 답이라던데?”
쿠키가 사라진 세상! 나는 알 수 없는 숲에 던져진 기분이었다. 데이터는 점점 늘어가는데, 어디서부터 손을 대야 할지 몰랐다. 그 모든 숫자들은 내게 아무 말도 걸어오지 않았다.
그렇게 나는, ‘숫자의 미궁’에 갇혀버렸다.
고객 인사이트? 분석 툴? 다룰 줄 안다.
감각적인 카피? 오랜 실전으로 단련된 무기였다.
하지만 언젠가부터… 이상했다.
모든 수치가 희미해졌다.
고객은 클릭하지 않았고, 클릭해도 구매하지 않았다.
예산은 그대로인데 결과는 점점 더 멀어져갔다.
누구에게 무엇을, 왜 말해야 하는지를 모르겠는 상태가 되어버렸다.
퍼포먼스 마케팅은 마치 장님이 다트를 던지는 게임처럼 느껴졌다.
쏘긴 쏘는데 맞질 않는다.
분석 도구는 늘어났지만, 결과는 가라앉고 있었다.
그때 들려온 말.
“이젠 쿠키가 소용없대. 퍼스트 파티 데이터가 답이라던데?”
쿠키가 사라진 세상! 나는 알 수 없는 숲에 던져진 기분이었다. 데이터는 점점 늘어가는데, 어디서부터 손을 대야 할지 몰랐다. 그 모든 숫자들은 내게 아무 말도 걸어오지 않았다.
그렇게 나는, ‘숫자의 미궁’에 갇혀버렸다.
2장. 데이터 클린룸이라는 이상한 방
숫자에 지친 어느 날, 나는 낡은 보고서 파일 하나를 열었다.
익숙한 파일명.
“2024 Q4 캠페인 결과_v9_final_realfinal.xlsx”
그 안에는 수많은 시도와 실패의 흔적이 있었다.
그런데, 거기서 낯선 단어 하나가 나를 멈추게 했다.
“Data Clean Room”
세탁소인가? 아니면 데이터 정리 서비스? 처음엔 우습게 넘기려 했다. 하지만 자세히 읽은 설명 한 줄이 나를 멈추게 했다.
“두 조직이 고객의 개인정보를 직접 공유하지 않고도, 마치 공유한 것처럼 분석할 수 있는 공간.”
마치 스파이들만 출입할 수 있는 정보실 같았다. 직접 말하지 않아도, 상대방의 의도를 간파할 수 있는 곳.
나의 데이터와 당신의 데이터가 섞이지만, 아무도 정체를 드러내지 않는 공간.
이건… 마케팅이라는 전쟁에서 은밀한 동맹을 맺을 수 있는 장소 아닌가?
나는 묘한 전율을 느꼈다.
익숙한 파일명.
“2024 Q4 캠페인 결과_v9_final_realfinal.xlsx”
그 안에는 수많은 시도와 실패의 흔적이 있었다.
그런데, 거기서 낯선 단어 하나가 나를 멈추게 했다.
“Data Clean Room”
세탁소인가? 아니면 데이터 정리 서비스? 처음엔 우습게 넘기려 했다. 하지만 자세히 읽은 설명 한 줄이 나를 멈추게 했다.
“두 조직이 고객의 개인정보를 직접 공유하지 않고도, 마치 공유한 것처럼 분석할 수 있는 공간.”
마치 스파이들만 출입할 수 있는 정보실 같았다. 직접 말하지 않아도, 상대방의 의도를 간파할 수 있는 곳.
나의 데이터와 당신의 데이터가 섞이지만, 아무도 정체를 드러내지 않는 공간.
이건… 마케팅이라는 전쟁에서 은밀한 동맹을 맺을 수 있는 장소 아닌가?
나는 묘한 전율을 느꼈다.
3장. 첫 번째 탐험가의 이야기 – 독일 자동차 브랜드
이 브랜드도 나처럼 고통받고 있었다. 한때 고급 브랜드라는 명성만으로도 고객을 끌어모을 수 있었다. 그러나 세상은 변했고, 고객은 더 이상 광고만으로 움직이지 않았다.
퍼블리셔와 협력해 캠페인을 기획했지만, 딱 부딪힌 벽이 있었다.
개인정보 보호 규제. 누구도 고객 데이터를 외부에 넘길 수 없었다. 퍼포먼스 마케터들은 괴로워했다. 고객 행동을 예측할 수 없으니, 광고가 헛발질이 되는 경우가 다반사였다.
그때 그들은, Data Clean Room이라는 문을 열었다.
퍼블리셔가 보유한 콘텐츠 소비 데이터를 비식별화하고, 브랜드 측의 구매 데이터를 연결했다. 두 조직은 서로의 고객 리스트를 보지 못했지만, 행동의 패턴을 파악할 수 있었다. 그 결과는 놀라웠다.
퍼블리셔와 협력해 캠페인을 기획했지만, 딱 부딪힌 벽이 있었다.
개인정보 보호 규제. 누구도 고객 데이터를 외부에 넘길 수 없었다. 퍼포먼스 마케터들은 괴로워했다. 고객 행동을 예측할 수 없으니, 광고가 헛발질이 되는 경우가 다반사였다.
그때 그들은, Data Clean Room이라는 문을 열었다.
퍼블리셔가 보유한 콘텐츠 소비 데이터를 비식별화하고, 브랜드 측의 구매 데이터를 연결했다. 두 조직은 서로의 고객 리스트를 보지 못했지만, 행동의 패턴을 파악할 수 있었다. 그 결과는 놀라웠다.
- 광고 참여율 80% 증가
- 전환율 58% 증가
- 불필요한 광고 노출 33% 감소
무엇보다도, 마케터들이 웃었다.
“이제야 우리가 누구에게 말해야 하는지 알겠다.”
그들은 숫자의 안개 속에서 정확히 누구에게 말해야 하는 지를 찾아냈다.
(참고: Decentriq 사례)
4장. 두 번째 탐험가 – NBCUniversal
NBC는 수많은 파트너들과 광고 협업을 하고 있었다. 그런데 갈수록 캠페인의 정밀도는 떨어졌다. 각자가 보유한 고객 데이터는 존재했지만, 공유하지 못했다.
이유는 간단했다. 규제와 보안. 누구도 자신의 고객 정보를 경쟁사와 나눌 수 없었다.
결과적으로, 모든 캠페인이 ‘어림짐작’으로 돌아갔다. 파트너들은 점점 NBC의 제안에 신뢰를 보내지 않았다.
그들은 판을 바꾸기로 했다.
Audience Insights Hub.
듣기만 해도 고개가 끄덕여지는 이름이다. 이곳은 Data Clean Room을 기반으로 구축되었고, 각 광고 파트너는 데이터를 비식별 상태로 등록했다.
NBC는 이를 활용해 교차 분석하고, 각 파트너에게 다시 ‘정제된 인사이트’를 제공했다.
이제 파트너들은 묻지 않았다. 믿고 데이터를 맡겼고, 결과에 박수를 보냈다.
이유는 간단했다. 규제와 보안. 누구도 자신의 고객 정보를 경쟁사와 나눌 수 없었다.
결과적으로, 모든 캠페인이 ‘어림짐작’으로 돌아갔다. 파트너들은 점점 NBC의 제안에 신뢰를 보내지 않았다.
그들은 판을 바꾸기로 했다.
Audience Insights Hub.
듣기만 해도 고개가 끄덕여지는 이름이다. 이곳은 Data Clean Room을 기반으로 구축되었고, 각 광고 파트너는 데이터를 비식별 상태로 등록했다.
NBC는 이를 활용해 교차 분석하고, 각 파트너에게 다시 ‘정제된 인사이트’를 제공했다.
이제 파트너들은 묻지 않았다. 믿고 데이터를 맡겼고, 결과에 박수를 보냈다.
- 타겟팅 정확도 상승
- 캠페인 ROI 증가
- 파트너 신뢰도 상승
5장. 세 번째 탐험가 – 리테일 미디어의 거래소 실험
이야기의 무대는 소매 기업. 이곳의 마케터들은 또 다른 전쟁을 치르고 있었다.
온라인 쇼핑의 경쟁은 날카롭고, 데이터는 산처럼 쌓였다. 그런데 문제는, 이 데이터가 아무 역할도 하지 못하고 있다는 점이었다.
그들은 생각했다. ‘이 데이터를 누군가와 나눌 수 있다면, 우리는 그 사람의 데이터도 받을 수 있지 않을까?’
그리고 Data Clean Room을 통해 데이터 교환을 비즈니스 모델로 만들었다.
온라인 쇼핑의 경쟁은 날카롭고, 데이터는 산처럼 쌓였다. 그런데 문제는, 이 데이터가 아무 역할도 하지 못하고 있다는 점이었다.
그들은 생각했다. ‘이 데이터를 누군가와 나눌 수 있다면, 우리는 그 사람의 데이터도 받을 수 있지 않을까?’
그리고 Data Clean Room을 통해 데이터 교환을 비즈니스 모델로 만들었다.
- 연간 투자금에 따라 데이터 접근 권한을 차등화했다.
- 월 구독 모델을 통해 안정적 수익 구조를 만들었다.고급 데이터를 보유한 파트너에게는 리워드를 지급했다.
결과는? 그들은 ‘데이터 자체’를 상품으로 만들었고, 소매 미디어 생태계 전체를 ‘지속가능한 파트너십 구조’로 바꿔냈다.
(출처: Snowflake Retail Clean Rooms)
6장. 나는 다시 꿈을 꾼다
이야기를 따라가던 내 마음에도 변화가 일기 시작했다. 나는 그들과 다르지 않았다. 마케팅이라는 세계에서 정답 없는 퀴즈를 매일 풀고 있었고, 때로는 운이 좋으면 성과가 나오고, 대부분은 질문만 남았다.
하지만 Data Clean Room. 이 단어는, 단지 기술을 넘어서 ‘가능성’처럼 느껴졌다.
“내가 가진 고객 데이터는, 고립되어 있지 않아도 되겠구나.”
“누군가와 공유하지 않고도, 서로의 인사이트를 이끌어낼 수 있겠구나.”
그 순간 나는 다시 꿈을 꿨다. 마케팅이라는 무대 위에서, 수많은 협업이 이루어지고, 각자 가진 데이터가 조심스럽게 맞물리며 더 정교한 시나리오가 완성되는 미래.
혼자가 아닌, 함께지만 안전한 방식으로. 그게 Data Clean Room의 진짜 힘이었다.
하지만 Data Clean Room. 이 단어는, 단지 기술을 넘어서 ‘가능성’처럼 느껴졌다.
“내가 가진 고객 데이터는, 고립되어 있지 않아도 되겠구나.”
“누군가와 공유하지 않고도, 서로의 인사이트를 이끌어낼 수 있겠구나.”
그 순간 나는 다시 꿈을 꿨다. 마케팅이라는 무대 위에서, 수많은 협업이 이루어지고, 각자 가진 데이터가 조심스럽게 맞물리며 더 정교한 시나리오가 완성되는 미래.
혼자가 아닌, 함께지만 안전한 방식으로. 그게 Data Clean Room의 진짜 힘이었다.
7장. 현실 세계로 돌아와 – 한국 기업에게 필요한 이야기
나는 한국의 수많은 마케팅 실무자들을 떠올렸다. 그들도 나처럼 압박을 느끼고 있을 것이다.
- 하루에도 수십 개의 KPI와 맞서 싸우고,
- 내부에서는 더 많은 데이터를 요청 받고,
- 외부와는 데이터를 나눌 수 없어 협업이 막히고,
- 결국 의사결정은 ‘감’에 의존하게 되는 구조!
그러나 이제는 길이 있다.
Data Clean Room은 단순히 데이터 공유의 문제가 아니라, ‘함께 문제를 푸는 방식’을 바꿔주는 시스템이다. 이 기술은 마케터, CRM 담당자, 데이터 분석가, 그리고 브랜드 전략가에게 새로운 사고 방식을 요구한다.
“나는 무엇을 공유할 수 있고, 어떤 인사이트를 얻고 싶은가?”
이 질문에서 시작하면 된다. Data Clean Room은 이제 글로벌 대기업만의 기술이 아니다. 한국에서도 이제 막 문이 열리기 시작했다. 이 문을 먼저 여는 기업이, 미래를 먼저 가져간다.
8장. 클린룸의 문을 여는 기술들
세상엔 수많은 자물쇠가 있다. 하지만 그 자물쇠는 결국 한 가지 열쇠로만 열리는 법은 없다. 클린룸이라는 방도 마찬가지다. 이 방은 특별히 조용하고, 깨끗하고, 투명한 방이다. 누구나 들어갈 수는 없지만, 한 번 들어서면 신뢰를 얻는다.
그 방을 여는 기술 중 대표적인 두 개의 열쇠를 소개한다. 하나는 AWS, 또 다른 하나는 Snowflake.
그 방을 여는 기술 중 대표적인 두 개의 열쇠를 소개한다. 하나는 AWS, 또 다른 하나는 Snowflake.
AWS Clean Rooms: 안개 속 협업의 명탐정
AWS Clean Rooms는 각자 다른 클라우드와 데이터 소스에 흩어진 정보들을 마치 하나의 공간처럼 불러낸다. 이 세계에서는 Amazon S3에 저장된 로그, Athena에 남겨진 쿼리 결과, 그리고 그 외 수많은 데이터를 복제 없이 불러와 마치 한 테이블에 앉힌다.
광고주는 이제 데이터를 다운로드하지 않아도, 분석가가 마치 그 데이터가 자기 집 데이터인 것처럼 쿼리할 수 있다.
- 데이터를 복제하지 않아도 되니 보안이 좋고,
- 기존 환경에서 바로 사용 가능하니 비용이 줄고,
- 제로 ETL 환경이니 속도가 빠르다.
비유하자면, AWS Clean Rooms는 도서관 관리인 같은 존재다. 책을 빼내지 않아도, 필요한 정보를 정확히 찾게 도와준다. 손을 더럽히지 않고 보석을 꺼내는 도둑처럼, 지혜롭게 움직이는 마케터에게 최적화된 무대다.
(출처: AWS Clean Rooms 기능 소개)
Snowflake Data Clean Rooms: 협업의 경계를 넘나드는 설계자
Snowflake의 Data Clean Rooms는 단지 보안을 지키는 방이 아니라, 협업의 물리 법칙을 다시 쓰는 설계자다. 이 공간은 데이터를 보호하면서도, 협업의 깊이를 확장하는 마법진처럼 작동한다.
Snowflake는 다음의 네 가지 축으로 이 협업 실험실을 구현한다:
Snowflake는 다음의 네 가지 축으로 이 협업 실험실을 구현한다:
1️⃣ 다자간 협업(Multi-party Collaboration)
단 한 명이 아닌, 다수의 기업과 기관이 각자 데이터를 공유하지 않고도 함께 분석할 수 있다. 이들은 하나의 클린룸 안에서 교차 집합을 찾고, 시너지를 도출한다.
2️⃣ 유연한 분석 환경(Flexible Workflows)
SQL, Python, Streamlit 등 원하는 방식으로 분석 환경을 구성할 수 있다. 마치 다양한 악기를 가진 오케스트라 지휘자처럼, 데이터 분석가들은 자신의 언어로 인사이트를 연주한다.
3️⃣ 정책 기반 제어(Policy-based Governance)
누가 어떤 방식으로 데이터를 사용할 수 있는지 세세한 권한을 부여할 수 있다. 실험실의 모든 장치는 인증을 거쳐 작동하며, 어떤 행위도 사전 정의 없이 일어날 수 없다.
4️⃣ 확장성(Scalability)
Snowflake의 구조는 작은 팀부터 글로벌 대기업까지 모두 수용할 수 있는 그릇이다. 동료와 2인 분석을 하든, 파트너사 10곳과 다자간 협업을 하든 동일한 철학과 성능을 제공한다.
이 모든 것을 통해 Snowflake는 단순한 플랫폼이 아니라 데이터가 서로를 보지 않고도 대화를 나눌 수 있게 만드는 중재자다. 한마디로, 이 클린룸은 ‘경계 없는 협업’이 가능한 공간이다. 벽은 존재하지만, 그 벽은 소리와 의미를 투과시키는 얇은 막과 같다. 실험은 철저하고, 인사이트는 유려하다.
(참고: Snowflake Data Clean Rooms 기능 소개)
9장. 마치며
나는 여전히 마케터다. 여전히 KPI를 맞추기 위해 아침부터 대시보드를 들여다본다.
하지만 이제는 예전처럼 숫자에 쫓기지 않는다. 나는 ‘어디에 돈을 써야 할까’라는 질문 대신, ‘누구와 어떤 데이터를 연결하면 우리가 성장할 수 있을까’를 고민하게 되었다. Data Clean Room은 그저 도구가 아니다.
새로운 방식의 협업, 새로운 방식의 질문, 새로운 방식의 전략이다.
그리고 그것은, 나처럼 미궁에 갇혀있던 이들에게 새로운 출구가 된다.
“우리는 더 이상 누구에게 말할지를 고민하지 않는다. 우리는, ‘정확히 누구에게 말할 것인가’를 알고 있다.”
이제, 당신의 이야기를 시작할 차례다.
글 │ 메가존클라우드 최경진 SA
하지만 이제는 예전처럼 숫자에 쫓기지 않는다. 나는 ‘어디에 돈을 써야 할까’라는 질문 대신, ‘누구와 어떤 데이터를 연결하면 우리가 성장할 수 있을까’를 고민하게 되었다. Data Clean Room은 그저 도구가 아니다.
새로운 방식의 협업, 새로운 방식의 질문, 새로운 방식의 전략이다.
그리고 그것은, 나처럼 미궁에 갇혀있던 이들에게 새로운 출구가 된다.
“우리는 더 이상 누구에게 말할지를 고민하지 않는다. 우리는, ‘정확히 누구에게 말할 것인가’를 알고 있다.”
이제, 당신의 이야기를 시작할 차례다.
글 │ 메가존클라우드 최경진 SA
- 대한민국 1호 Snowflake Data Superhero
- AI & Data Engineering 전문가
- 메가존클라우드 Snowflake 담당
📑첨부1. 클린룸 도입 시 고려사항
데이터 클린룸은 매력적인 개념이지만, 그만큼 준비 없이 도입할 경우 비용만 들고 실패할 수 있는 구조입니다. 따라서 도입 전에 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.
1️⃣ 조직 내 데이터 인식 성숙도
🔹데이터가 단순히 보관하는 정보인지, 전략적 자산으로 다뤄지는지 여부
🔹마케팅, 데이터 분석, 보안 부서 간 협업 문화의 유무
2️⃣ 데이터 품질과 구조
🔹퍼스트 파티 데이터가 충분히 확보되어 있는지
🔹데이터의 정합성, 비식별화 가능 여부, 메타데이터 정리 수준
3️⃣ 파트너와의 관계 및 신뢰
🔹어떤 조직과 데이터 클린룸 협업을 할 것인지
🔹상호 이해관계가 명확하고 데이터 공유 목적이 정리되어 있는지
4️⃣ 기술적 여건
🔹사내 인프라의 클라우드 전환 수준
🔹보안 정책, IAM 체계, 프라이버시 관리 기준 보유 여부
🔹데이터 클린룸은 단순한 툴이 아니라 ‘관계 기반의 협업 플랫폼’
🔹따라서 내부 준비와 외부 협력 모두가 선행되어야 유의미한 성과 도출
1️⃣ 조직 내 데이터 인식 성숙도
🔹데이터가 단순히 보관하는 정보인지, 전략적 자산으로 다뤄지는지 여부
🔹마케팅, 데이터 분석, 보안 부서 간 협업 문화의 유무
2️⃣ 데이터 품질과 구조
🔹퍼스트 파티 데이터가 충분히 확보되어 있는지
🔹데이터의 정합성, 비식별화 가능 여부, 메타데이터 정리 수준
3️⃣ 파트너와의 관계 및 신뢰
🔹어떤 조직과 데이터 클린룸 협업을 할 것인지
🔹상호 이해관계가 명확하고 데이터 공유 목적이 정리되어 있는지
4️⃣ 기술적 여건
🔹사내 인프라의 클라우드 전환 수준
🔹보안 정책, IAM 체계, 프라이버시 관리 기준 보유 여부
🔹데이터 클린룸은 단순한 툴이 아니라 ‘관계 기반의 협업 플랫폼’
🔹따라서 내부 준비와 외부 협력 모두가 선행되어야 유의미한 성과 도출
📑첨부2. 실제 도입 단계 별 가이드
클린룸을 도입하고자 할 때, 다음의 단계를 따라가면 실수 없이 시작할 수 있습니다.
1단계: 목표 정의 및 유즈케이스 선정
1단계: 목표 정의 및 유즈케이스 선정
🔹 “어떤 데이터를 누구와, 어떤 목적으로 협업할 것인가” 명확히 하기
🔹 예: 캠페인 성과 측정, 타겟 오디언스 분석, 상품 추천 모델 개선 등
2단계: 참여 조직 식별 및 협의
🔹 내부 유관부서: 마케팅, 데이터, 보안, 법무, 기획
🔹 외부 파트너: 미디어, 유통, 광고 대행사, 브랜드 등
3단계: 데이터 정비 및 정책 수립
🔹 비식별화 기준 마련, 보존 기간 명시, 접근 권한 체계 설정
🔹 예시: 연령대, 지역, 행동 기반만 남기고 PII 제거
4단계: 기술 인프라 선정
🔹 AWS 와 같은 CSP 기반 또는 Snowflake 데이터 플랫폼 기반 Clean Rooms 활용
🔹 자체 구축 vs SaaS 파트너 이용 비교 검토
5단계: 테스트 및 모의 협업
🔹 가상 시나리오로 데이터 교환/분석 시도
🔹 실제 데이터 이전 전 검증 프로세스 운영
6단계: 운영 체계 수립 및 확산
🔹 도입 결과를 기반으로 정기 협업 루틴 설계
🔹 향후 다자간 클린룸 확장을 위한 표준화 작업 수행
이 여섯 단계를 순차적으로 밟는다면, 클린룸은 단지 ‘시도’가 아니라 조직의 마케팅 전략과 데이터 문화에 깊이 뿌리내릴 수 있습니다.
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옮긴이의 말
안녕하세요, 메가존클라우드 마케팅그룹 김주성입니다. 이번에는 기존의 테크 블로그 포스팅과는 조금 다른 모습으로 여러분을 찾아뵙게 되었는데요. 메가존클라우드는 새로운 기술과 최신 IT 소식은 물론, 수많은 고객사를 통해 축적한 기술 노하우와 지식을 보다 쉽고 다양하게 전달하고자 테크 블로그, 뉴스레터, 유튜브 동영상, SNS 콘텐츠, 오프라인 세미나 등 다양한 방식으로 소통을 이어가고 있습니다.
앞으로도 메가존클라우드는 하나의 틀에 얽매이지 않고, 다양하고 흥미로운 형식으로, 때로는 쉽고 재미있게, 때로는 깊이 있고 상세하게 여러분께 도움이 되는 콘텐츠를 선보일 예정이니 많은 기대 부탁드립니다.
그럼, 다음에도 또 다른 색다른 모습으로 찾아뵙겠습니다!
앞으로도 메가존클라우드는 하나의 틀에 얽매이지 않고, 다양하고 흥미로운 형식으로, 때로는 쉽고 재미있게, 때로는 깊이 있고 상세하게 여러분께 도움이 되는 콘텐츠를 선보일 예정이니 많은 기대 부탁드립니다.
그럼, 다음에도 또 다른 색다른 모습으로 찾아뵙겠습니다!
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