В связи с установлением соединения, поток данных - это последовательность кодированных в цифровом виде когерентных сигналов (пакетов из данных или данных пакеты ), используемые для передачи или приема информации, которая находится в процессе передачи. Поток данных - это набор информации, извлеченной от поставщика данных. Он содержит необработанные данные, которые были собраны из поведения браузера пользователей на веб-сайтах, на которых размещен выделенный пиксель. Потоки данных полезны для специалистов по данным для предоставления алгоритмов big data и AI. Основными поставщиками потоков данных являются компании, занимающиеся технологиями данных.
Содержание
- 1 Формальное определение
- 2 Содержание
- 3 Использование
- 4 Интеграция
- 5 Видимые источники данных
- 6 Форматы
- 7 GDPR
- 8 Примечания
- 9 Ссылки
Формальное определение
Формально поток данных - это любая упорядоченная пара 
где:
- это последовательность из кортежей и
- это последовательность положительных реальных временных интервалов.
Контент
. Поток данных содержит различные наборы данных, которые зависят от выбранного формата данных.
- Атрибуты - каждый атрибут потока данных представляет определенный тип данных, например идентификатор сегмента / точки данных, временная метка, геоданные.
- Атрибут Timestamp помогает определить, когда произошло событие.
- Subject ID - это кодированный алгоритм, который был извлечен из файла cookie.
- Необработанные данные включают информацию прямо от поставщика данных без обработки ни алгоритмом, ни человеком.
- Обработанные данные - это данные, которые были подготовлены (каким-то образом изменены, проверено или очищено) для использования в будущих действиях.
Использование
Существуют различные области, в которых используются потоки данных:
- Обнаружение и оценка мошенничества - исходные данные используются в качестве источника данные для алгоритма борьбы с мошенничеством (методы анализа данных для обнаружения мошенничества ). Например, временная метка или количество появлений файлов cookie или анализ точек данных используются в системе оценки для обнаружения мошенничества или для того, чтобы убедиться, что получатель сообщения не является ботом (так называемый трафик, не связанный с людьми).
- Искусственный интеллект - необработанные данные обрабатываются как набор поездов и набор тестов при построении алгоритмов ИИ и машинного обучения.
- Исходные данные используются для профилирования и персонализации для настройки профилей пользователей и разделения их для сегментации, например, по полу или местоположению (на основе точки данных ).
- Бизнес-аналитика - необработанные данные являются источником информации для систем бизнес-аналитики, используемой для обогащения профили пользователей с подробной информацией о них, например, путь покупки или геоданные. Эта информация используется для бизнес-анализа и прогнозных исследований.
- Таргетинг - данные, обработанные специалистами по данным, улучшают онлайн-кампании и используется для охвата целевой аудитории.
- Расширение CRM - сырые данные интегрированы с клиентом- система управления отношениями. Интеграция CRM позволяет заполнить пробелы в профилях пользователей демографическими данными, интересами или покупательскими намерениями.
Интеграция
Основные интеграции с потоками данных:
- Потоки данных интегрированы с такими системами, как платформа данных о клиентах (CDP), управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) или платформа управления данными (DMP) для обогащения профилей пользователей внешними данными. Можно расширить знания о существующих пользователях, используя внешние источники.
- Потоки данных используются для обогащения систем бизнес-аналитики и повышения точности анализа и более точных выводов.
- В случае интеграция с системой управления контентом (CMS), поток данных используется для идентификации пользователей и персонализации их посещения, даже если это их первый визит. Путем анализа данных фактическое содержание веб-сайта адаптируется к пользователю.
- Потоки данных интегрированы с платформой со стороны спроса (DSP) в экосистеме программной рекламы. Стороны (например, рекламодатели) могут обмениваться идентификаторами пользователей и объединять с ними существующие профили.
- Потоки данных используются для выбора соответствующих сегментов пользователей (например, людей, интересующихся автомобильной промышленностью) и использования их в интерактивном режиме. кампания. Сегменты обогащаются дополнительными характеристиками пользователя из потока данных и затем отправляются в DSP.
Видны источники данных
В потоке данных видно, какое устройство использовалось на стороне пользователя - это видно на пользовательский агент :
- мобильный - когда пользователь использует мобильный браузер для исследования, у него узкое разрешение экрана и версия мобильного приложения соответственно;
- рабочий стол - когда пользователь использует настольный браузер или версия приложения.
Следующая информация передается с используемого устройства:
- Фактический URL-адрес посещенного веб-сайта, на котором произошло событие
- Пользовательский агент
- Геолокация
- Интернет-протокол (IP)
Форматы
A точка данных - это тег, который собирает информацию об определенном действии, выполняемом пользователем на веб-сайте. Точки данных существуют двух типов, значения которых используются для создания соответствующих аудиторий. Это:
- «событие» с информацией о наступлении конкретного события (например, щелчок по ссылке или показ рекламы)
- «атрибут» с числовыми или буквенно-цифровыми значениями.
Сегмент является логическим выражением, построенным на определенных точках данных с использованием операторов AND, OR или NOT.. Гибридные данные - необработанные данные из форматов данных точки данных и сегмента.. URL-адреса - это набор информации об определенном URL, который был посещен.
GDPR
Информация, собираемая с веб-сайтов, основана на поведении пользователей. Поставщики данных предоставляют как личную, так и неличную информацию. В потоке данных доступны два типа пользовательских данных:
- Личная информация (PII) - информация, которая позволяет четко или путем объединения с методами идентификации данных идентифицировать человека. Примеры PII: страховой идентификатор, адрес электронной почты, номер телефона, IP-адрес, геолокация, биометрические данные.
- неличная информация (не PII) - это информация, которая может не используются для идентификации человека или отслеживания местоположения. Файл cookie или идентификатор устройства являются примером не-PII.
Примечания
Ссылки
