데이터 스트림

Data stream
이 문서는 "데이터 스트림"이라는 용어의 보다 일반적인 의미에 대한 것입니다.영국 고유의 DSL 기술에 대해서는 Datastream을 참조하십시오.
다음 항목도 참조하십시오.스트림(컴퓨팅)

커넥션 지향 통신에서 데이터 스트림은 정보를 [1]전달하기 위해 디지털 부호화된 코히런트 신호의 시퀀스를 전송하는 것입니다.통상, 송신된 심볼은,[2] 일련의 패킷으로 그룹화 됩니다.

데이터 스트리밍은 어디서나 볼 수 있게 되었습니다.인터넷을 통해 전송되는 모든 것은 데이터 스트림으로 전송됩니다.휴대 전화를 사용하여 대화하면 소리가 데이터 스트림으로 전송됩니다.

형식적 정의

형식적으로 데이터 스트림은 임의의 순서쌍 , 입니다.\ displaystyle (, \ ) 。

  1. s는 일련의 튜플과
  2. \Delta }는 양의 실시간 간격의 시퀀스입니다.

내용

데이터 스트림에는 선택한 데이터 형식에 따라 다른 데이터 집합이 포함되어 있습니다.

  • 속성 – 데이터 스트림의 각 속성은[3] 세그먼트/데이터 포인트 ID, 타임스탬프, 지오다타 등 특정 유형의 데이터를 나타냅니다.
  • 타임스탬프 속성은 이벤트가 발생한 시간을 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 서브젝트 ID는 쿠키에서 추출된 알고리즘별 부호화 ID입니다.
  • 원시 데이터에는 알고리즘이나 사람에 의해 처리되지 않고 데이터 공급자로부터 직접 정보가 포함됩니다.
  • 처리된 데이터는 향후 작업에 사용할 수 있도록 준비[4](어느 정도 수정, 검증 또는 정리)된 데이터입니다.

사용.

데이터 스트림이 사용되는 영역은 다음과 같습니다.

  • 부정행위 검출 및 점수 부여– 미가공 데이터는 부정행위 방지 알고리즘(부정행위 검출을 위한 데이터 분석 기법)의 소스 데이터로 사용됩니다.예를 들어, 스코어링 시스템 내에서 쿠키 발생의 타임스탬프나 양 또는 데이터 포인트의 분석을 사용하여 부정행위를 검출하거나 메시지 수신기가 봇(이른바 Non-Human[5] Traffic)이 아님을 확인합니다.
  • 인공지능 – 원시 데이터는 AI 및 기계학습 알고리즘 구축 시 열차 세트 및 테스트 세트처럼 취급됩니다.
  • 미가공 데이터는 프로파일링 및 개인화에 사용되며[6] 사용자 프로파일을 맞춤화하고 분할(예: 성별 또는 위치별)을 위해 분할합니다(데이터 포인트 기준).
  • 비즈니스 인텔리전스 – 미가공 데이터는 BI 시스템의 정보원으로 구매 경로나 지오다타 등 사용자 프로파일의 상세 정보를 풍부하게 하기 위해 사용됩니다.이 정보는 비즈니스 분석 및 예측 연구에 사용됩니다.
  • 타겟팅 – 데이터 사이언티스트에 의해 처리된 데이터는 온라인 캠페인을 개선하여 타깃 [7]사용자에게 도달하기 위해 사용됩니다.
  • CRM 강화 – 원시 데이터는 고객 관계 관리 시스템과 통합됩니다.CRM을 통합하면 사용자 프로필의 차이를 인구통계학적 데이터, 관심사 또는 구매 의도로 메울 수 있습니다.

통합

데이터 스트림과의 핵심 통합은 다음과 같습니다.

  • 데이터 스트림은 고객 데이터 플랫폼(CDP), 고객 관계 관리(CRM), 데이터 관리 플랫폼(DMP) 등의 시스템과 통합되어 외부 데이터로 사용자의 프로필을 풍부하게 만듭니다.외부 [8]소스를 사용하여 기존 사용자에 대한 지식을 확장할 수 있습니다.
  • 데이터 스트림은 비즈니스 인텔리전스 시스템을 강화하고 분석을 보다 정밀하고 정확하게 하기 위해 사용됩니다.
  • CMS(Content Management System) 통합의 경우 Data Stream을 사용하여 처음 방문하는 사용자라도 사용자를 식별하고 개인화합니다.데이터 해석에 의해 웹사이트의 실제 콘텐츠를 사용자에게 적합하게 한다.
  • 데이터 스트림은 프로그램 광고 생태계 내에서 DSP(Demand Side Platform)와 통합됩니다.당사자(예: 광고주)는 사용자의 ID를 교환하고 기존 프로필과 연결할 수 있습니다.
  • 데이터 스트림은 각 사용자 세그먼트(예: 자동차 산업에 관심이 있는 사람)를 선택하여 온라인 캠페인에 사용하는 데 사용됩니다.세그먼트(segment)는 데이터 스트림에서 더 많은 사용자 특성으로 강화되어 DSP로 전송됩니다.

데이터 소스 표시

데이터 스트림에서는 사용자 측에서 사용한 디바이스가 표시됩니다.사용자 에이전트에는 다음과 같이 표시됩니다.

  • 모바일 – 사용자가 모바일 브라우저를 사용하여 탐색할 경우 화면 해상도가 좁고 모바일 앱 버전이 각각 다릅니다.
  • 데스크톱 – 사용자가 데스크톱 브라우저 또는 앱 버전을 사용하는 경우.

다음의 정보는, 사용중의 디바이스로부터 공유됩니다.

  • 이벤트가 발생한 방문 웹 사이트의 실제 URL
  • 사용자 에이전트
  • 지리 위치
  • 인터넷 프로토콜(IP)

포맷

데이터 포인트는 사용자가 웹 사이트에서 수행한 특정 작업에 대한 정보를 수집하는 태그입니다.데이터 포인트는 두 가지 유형으로 존재하며, 이 값은 적절한 대상을 만드는 데 사용됩니다.다음과 같은 것이 있습니다.

  • 특정 이벤트 발생에 대한 정보를 포함하는 '이벤트' (예를 들어 링크를 클릭하거나 광고를 표시)
  • 숫자 또는 영숫자 값이 있는 '마이너스'를 지정합니다.

세그먼트는 논리문으로,[9] AND, OR 또는 NOT 연산자를 사용하여 특정 데이터 포인트를 기반으로 구축됩니다.
하이브리드 데이터 – 데이터 포인트 및 세그먼트 데이터 [10]형식 중 원시 데이터.
[URLs] : 방문한 특정 URL에 대한 정보 세트입니다.

GPR

웹 사이트에서 수집된 정보는 사용자의 행동에 기반합니다.데이터 공급자는 개인 정보와 비개인 정보를 모두 제공합니다.데이터 스트림에서는 다음 두 가지 유형의 사용자 데이터를 사용할 수 있습니다.

  • 개인 식별 가능 정보(PII) – 명확하게 또는 데이터 식별 방법과 조합하여 사용자를 식별할 수 있는 정보입니다.PII의 예로는 보험 ID, 이메일 주소, 전화번호, IP 주소, 지리 위치, 바이오메트릭 [11]데이터 등이 있습니다.
  • 비개인 식별 정보(Non-Personal Identifier Information, 비PII)는 개인 식별 또는 위치 추적에 사용할 수 없는 정보입니다.쿠키 또는 디바이스 ID는 비PII의 예입니다.

레퍼런스

  1. ^ "Federal Standard 1037C data stream". Archived from the original on April 13, 2007. Retrieved April 4, 2007.
  2. ^ "Data Stream". techopedia.com. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  3. ^ "Attribute". businessdictionary.com. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  4. ^ "What constitutes data processing?". ec.europa.eu. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  5. ^ "Non-Human Traffic [NHT]". theonlineadvertisingguide.com. Archived from the original on August 13, 2017. Retrieved April 24, 2019.
  6. ^ "BEHAVIORAL PROFILING AND PERSONALIZATION: CUSTOMER EXPERIENCE FIRST". selligent.com. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  7. ^ "What is Targeting – Meaning". selligent.com. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  8. ^ "What is Data Stream and how to use it". OnAudience.com. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  9. ^ "The 6 types of user segmentation and what they mean for your product". uxdesign.cc. June 12, 2018.
  10. ^ "What is hybrid data management". ibm.com. January 2, 2018. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.
  11. ^ "What is personally identifiable information (PII)? How to protect it under GDPR". csoonline.com. Archived from the original on April 24, 2019. Retrieved April 24, 2019.