データストリーム

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コネクション型通信ではデータストリームは、情報を伝達するためのデジタルエンコードされたコヒーレント信号のシーケンスの送信です。[1]通常、送信されるシンボルは一連のパケットにグループ化されます。[2]

データストリーミングはどこにでもあるようになりました。インターネットを介して送信されるものはすべて、データストリームとして送信されます。携帯電話を使って会話をすると、音声がデータストリームとして送信されます。

正式な定義

正式な方法では、データストリームは任意の順序対です どこ:

  1. タプルシーケンスあり、
  2. のリアルタイム 間隔のシーケンスです。

コンテンツ

データストリームには、選択したデータ形式に応じて異なるデータセットが含まれています。

  • 属性–データストリームの各属性[3]は、特定のタイプのデータ(セグメント/データポイントID、タイムスタンプ、地理データなど)を表します。
  • タイムスタンプ属性は、イベントがいつ発生したかを識別するのに役立ちます。
  • サブジェクトIDは、Cookieから抽出されたアルゴリズムによってエンコードされたIDです。
  • 生データには、アルゴリズムや人間によって処理されることなく、データプロバイダーから直接提供される情報が含まれます。
  • 処理済みデータは、将来のアクションに使用するために準備された[4](何らかの方法で変更、検証、またはクリーンアップされた)データです。

使用法

データストリームが使用されるさまざまな領域があります。

  • 不正の検出とスコアリング–生データは、不正防止アルゴリズム(不正検出のデータ分析手法)のソースデータとして使用されますたとえば、タイムスタンプまたはCookieの発生量、またはデータポイントの分析は、不正を検出したり、メッセージ受信者がボットではないことを確認したりするためにスコアリングシステム内で使用されます(いわゆる非人的トラフィ​​ック[5])。
  • 人工知能–生データは、AIおよび機械学習アルゴリズムの構築中にトレインセットおよびテストセットのように扱われ
  • 生データは、プロファイリングとパーソナライズに使用され、ユーザープロファイルをカスタマイズし[6] 、性別や場所(データポイントに基づく)などのセグメンテーションのためにそれらを分割します。
  • ビジネスインテリジェンス–生データはBIシステムの情報源であり、購入パスや地理データなどの詳細情報でユーザープロファイルを強化するために使用されます。この情報は、ビジネス分析と予測調査に使用されます。
  • ターゲティング–データサイエンティストによって処理されたデータは、オンラインキャンペーンを改善し、ターゲットオーディエンスに到達するために使用されます。[7]
  • CRMエンリッチメント–生データは顧客関係管理システムと統合されています。CRM統合により、ユーザーのプロファイルのギャップを人口統計データ、興味、または購入意向で埋めることができます。

統合

データストリームとのコア統合は次のとおりです。

  • データストリームは、顧客データプラットフォーム(CDP)、顧客関係管理(CRM)、データ管理プラットフォーム(DMP)などのシステムと統合され、ユーザーのプロファイルを外部データで強化します。外部ソースを使用することにより、既存のユーザーに関する知識を広げることができます。[8]
  • データストリームは、ビジネスインテリジェンスシステムを強化し、分析をより正確にし、結論をより正確にするために使用されます。
  • コンテンツ管理システム(CMS)統合の場合、データストリームを使用して、ユーザーを識別し、最初の訪問であっても訪問をパーソナライズします。データ分析により、ウェブサイトの実際のコンテンツはユーザーに適合します。
  • データストリームは、プログラマティック広告エコシステム内のデマンドサイドプラットフォーム(DSP)と統合されています。当事者(広告主など)は、ユーザーのIDを交換し、既存のプロファイルを連結することができます。
  • データストリームは、それぞれのユーザーセグメント(自動車業界に関心のあるユーザーなど)を選択し、それらをオンラインキャンペーンで使用するために使用されます。セグメントは、データストリームからより多くのユーザー特性で強化されてから、DSPに送信されます。

表示されるデータソース

データストリームでは、ユーザー側でどのデバイスが使用されているかが表示されます。ユーザーエージェントで表示されます。

  • モバイル–ユーザーがモバイルブラウザを使用して探索すると、画面解像度が狭く、モバイルアプリのバージョンがそれぞれ低くなります。
  • デスクトップ–ユーザーがデスクトップブラウザまたはアプリバージョンを使用する場合。

次の情報は、使用済みデバイスから共有されます。

フォーマット

データポイントは、Webサイトでユーザーが実行する特定のアクションに関する情報を収集するタグですデータポイントには2つのタイプがあり、その値は適切なオーディエンスを作成するために使用されます。それらは:

  • 特定のイベントの発生に関する情報を含む「イベント」(リンクをクリックしたり、広告を表示したりするなど)
  • 数値または英数字の値を持つ「属性」。

セグメントは論理ステートメントであり、AND、OR、またはNOT演算子を使用して特定のデータポイントに基づいて構築されます。[9]
ハイブリッドデータ–データポイントとセグメントの両方のデータ形式からの生データ。[10]
URL –アクセスされた特定のURLに関する情報のセットです

GDPR

ウェブサイトから収集される情報は、ユーザーの行動に基づいています。データプロバイダーは、個人情報または非個人情報の両方を提供します。データストリームで使用できるユーザーデータには、次の2種類があります。

  • 個人識別情報(PII)–明確に、またはデータ識別方法と組み合わせることにより、個人を識別できる情報。PIIの例としては、保険ID、電子メールアドレス、電話番号、 IPアドレス、ジオロケーション、生体データがあります。[11]
  • 個人を特定できない情報(PII以外)とは、個人を特定したり、場所を追跡したりするために使用できない情報です。CookieまたはデバイスIDは、非PIIの例です。

参考文献

  1. ^ 「連邦規格1037Cデータストリーム2007年4月13日にオリジナルからアーカイブされました2007年4月4日取得
  2. ^ 「データストリーム」techopedia.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  3. ^ 「属性」businessdictionary.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  4. ^ 「データ処理を構成するものは何ですか?」ec.europa.eu2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  5. ^ 「非人的交通[NHT]」theonlineadvertisingguide.com2017年8月13日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  6. ^ 「行動のプロファイリングとパーソナライズ:顧客体験を最初に」Selligent.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  7. ^ 「ターゲティングとは–意味」Selligent.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  8. ^ 「データストリームとは何ですか?その使用方法」OnAudience.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  9. ^ 「6種類のユーザーセグメンテーションとそれらが製品にとって何を意味するか」uxdesign.cc
  10. ^ 「ハイブリッドデータ管理とは」ibm.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得
  11. ^ 「個人を特定できる情報(PII)とは何ですか?GDPRの下でそれを保護する方法」csoonline.com2019年4月24日にオリジナルからアーカイブされました2019年4月24日取得