Поток данных

В коммуникации, ориентированной на соединение , поток данных — это передача последовательности сигналов в цифровом кодировании для передачи информации . ^[1] Обычно передаваемые символы группируются в серию пакетов . ^[2]

Потоковая передача данных стала повсеместной. Все, что передается через Интернет , передается в виде потока данных. Использование мобильного телефона для разговора передает звук в виде потока данных.

Формальное определение

Формально поток данных — это любая упорядоченная пара, где: ${\displaystyle (s,\Delta )}$

1. ${\displaystyle s}$представляет собой последовательность кортежей и
2. ${\displaystyle \Delta }$представляет собой последовательность положительных интервалов реального времени .

Содержание

Поток данных содержит разные наборы данных, которые зависят от выбранного формата данных.

• Атрибуты – каждый атрибут ^[3] потока данных представляет определенный тип данных, например, идентификатор сегмента/точки данных, временную метку, геоданные.
• Атрибут Timestamp помогает определить, когда произошло событие.
• Идентификатор субъекта — это закодированный алгоритмом идентификатор, извлеченный из файла cookie .
• Необработанные данные включают информацию непосредственно от поставщика данных без обработки ни алгоритмом, ни человеком.
• Обработанные данные — это данные, которые были подготовлены ^[4] (тем или иным образом изменены, проверены или очищены) для использования в будущих действиях.

Применение

Существуют различные области использования потоков данных:

• Обнаружение и оценка мошенничества — необработанные данные используются в качестве исходных данных для алгоритма борьбы с мошенничеством ( методы анализа данных для обнаружения мошенничества ). Например, временные метки, появление файлов cookie или анализ точек данных используются в системе оценки для обнаружения мошенничества или для проверки того, что получатель сообщения не является ботом (так называемый нечеловеческий трафик ^[5] ).
• Искусственный интеллект — необработанные данные обрабатываются как набор поездов и набор тестов при построении алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения .
• Необработанные данные используются для профилирования и персонализации для настройки профилей пользователей ^[6] и разделения их для сегментации, например, по полу или местоположению (на основе точки данных ).
• Бизнес-аналитика – необработанные данные являются источником информации для систем BI, используемым для обогащения профилей пользователей подробной информацией о них, например, маршрутом покупки или геоданными. Эта информация используется для бизнес-анализа и прогнозных исследований.
• Таргетинг – данные, обработанные специалистами по данным, улучшают онлайн-кампании и используются для охвата целевой аудитории. ^[7]
• Расширение CRM – необработанные данные интегрируются с системой управления взаимоотношениями с клиентами . Интеграция CRM позволяет заполнить пробелы в профилях пользователей демографическими данными, интересами или покупательскими намерениями.

Интеграция

Основные интеграции с потоками данных:

• Потоки данных интегрируются с такими системами, как платформа данных клиентов (CDP), платформа управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) или платформа управления данными (DMP), чтобы обогатить профили пользователей внешними данными. Расширить знания о существующих пользователях можно за счет использования внешних источников. ^[8]
• Потоки данных используются для обогащения систем бизнес-аналитики, повышения точности анализа и точности выводов.
• В случае интеграции системы управления контентом (CMS) Data Stream используется для идентификации пользователей и персонализации их посещения, даже если это их первое посещение. Благодаря анализу данных фактическое содержание веб-сайта адаптируется к пользователю.
• Потоки данных интегрированы с платформой 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 их использования в онлайн-кампании. Сегменты обогащаются дополнительными характеристиками пользователя из потока данных, а затем отправляются в DSP.

Источники данных видны

В потоке данных видно, какое устройство использовалось пользователем — это видно на пользовательском агенте :

• мобильный — когда пользователь использует мобильный браузер для просмотра, он имеет узкое разрешение экрана и версию мобильного приложения соответственно;
• рабочий стол — когда пользователь использует настольный браузер или версию приложения.

Следующая информация передается из используемого устройства:

• Фактический URL-адрес посещенного веб-сайта, на котором произошло событие.
• Пользовательский агент
• Геолокация
• Интернет-протокол (IP)

Форматы

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 возникновении конкретного события (например, щелчок по ссылке или показ рекламы)
• «атрибут» с числовыми или буквенно-цифровыми значениями.

Сегмент — это логический оператор, построенный на определенных точках данных с использованием операторов И, ИЛИ или НЕ. ^[9]
Гибридные данные – необработанные данные в форматах данных Point и Segment. ^[10]
URL-адреса – это набор информации о конкретном URL-адресе , 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:

• Информация, позволяющая установить личность (PII) – информация, позволяющая однозначно или в сочетании с данными методов идентификации идентифицировать человека. Примерами PII являются: страховой идентификатор, адрес электронной почты, номер телефона, IP-адрес , геолокация, биометрические данные . ^[11]
• Информация, не позволяющая установить личность (non-PII), — это информация, которую нельзя использовать для идентификации человека или отслеживания его местоположения. Файл cookie или идентификатор устройства являются примером отсутствия личных данных.

Рекомендации

1. «Поток данных федерального стандарта 1037C» . Архивировано из оригинала 13 апреля 2007 года . Проверено 4 апреля 2007 г.
2. «Поток данных». techopedia.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
3. «Атрибут». businessdictionary.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
4. «Что представляет собой обработка данных?» ec.europa.eu . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
5. «Торговля людьми, не связанными с людьми [NHT]» . theonlineadvertisingguide.com . 7 июня 2017. Архивировано из оригинала 13 августа 2017 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
6. «ПОВЕДИЧЕСКОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ: ОПЫТ КЛИЕНТОВ НА ПЕРВОМ МЕСТЕ» . selligent.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
7. «Что такое таргетинг - значение» . selligent.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
8. «Что такое поток данных и как его использовать» . На Audience.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
9. «6 типов сегментации пользователей и их значение для вашего продукта» . uxdesign.cc . 12 июня 2018 г.
10. «Что такое гибридное управление данными» . IBM.com . 2 января 2018 года. Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.
11. «Что такое информация, позволяющая установить личность (PII)? Как защитить ее в соответствии с GDPR» . csoonline.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 года . Проверено 24 апреля 2019 г.