Поток данных

Информация в цифровом коде

В ориентированной на соединение коммуникации поток данных представляет собой передачу последовательности цифровых кодированных сигналов для передачи информации . ^[1] Обычно передаваемые символы группируются в серии пакетов . ^[2]

Потоковая передача данных стала повсеместной. Все, что передается через Интернет , передается как поток данных. Использование мобильного телефона для разговора передает звук как поток 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 различные 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 временной метки помогает определить, когда произошло событие.
• Идентификатор субъекта — это закодированный алгоритмом идентификатор, извлеченный из файла cookie .
• Необработанные данные включают в себя информацию, полученную непосредственно от поставщика данных, без обработки алгоритмом или человеком.
• Обработанные данные — это данные, которые были подготовлены ^[4] (каким-либо образом изменены, проверены или очищены) для использования в будущих действиях.

Использование

Существуют различные области использования потоков данных:

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

Интеграция

Основные интеграции с потоками данных:

• Потоки данных интегрируются с такими системами, как платформа данных клиентов (CDP), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) или платформа управления данными (DMP), чтобы обогатить профили пользователей внешними данными. Можно расширить знания о существующих пользователях, используя внешние источники. ^[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 визита, даже если это их первый визит. Благодаря анализу данных фактическое содержимое 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 пользователей из потока данных, а затем отправляются в DSP.

Видимые источники данных

В потоке данных видно, какое устройство использовалось пользователем – это видно по пользовательскому агенту :

• мобильный — когда пользователь использует мобильный браузер для просмотра, у него соответственно узкое разрешение экрана и мобильная версия приложения;
• настольный компьютер — когда пользователь использует браузер или версию приложения для настольного компьютера.

Следующая информация передается с использованного устройства:

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

Форматы

Точка данных — это тег, который собирает информацию об определенном действии, выполненном пользователем на веб-сайте. Точки данных существуют двух типов, значения которых используются для создания соответствующих аудиторий. Это:

• «событие» с информацией о возникновении определенного события (например, нажатие на ссылку или показ рекламы)
• «атрибут» с числовыми или буквенно-цифровыми значениями.

Сегмент — это логическое утверждение, построенное на определенных точках данных с использованием операторов И, ИЛИ или НЕ. ^[9]
Гибридные данные — необработанные данные из форматов точек данных и сегментов. ^[10]
URL-адреса — это набор информации о конкретном URL-адресе , который был посещен.

GDPR

Информация, собранная с веб-сайтов, основана на поведении пользователя. Поставщики данных предоставляют как персональную, так и неперсональную информацию. В потоке данных доступны два типа пользовательских данных:

• Персонально идентифицируемая информация (PII) – информация, которая позволяет однозначно или в сочетании с методами идентификации данных идентифицировать человека. Примерами PII являются: страховой идентификатор, адрес электронной почты, номер телефона, IP-адрес , геолокация, биометрические данные . ^[11]
• Неперсонально идентифицируемая информация (non-PII) — это информация, которая не может быть использована для идентификации человека или отслеживания местоположения. Файл cookie или идентификатор устройства являются примером non-PII.

Смотрите также

Алгоритм потоковой передачи

Ссылки

1. "Federal Standard 1037C data stream". Архивировано из оригинала 13 апреля 2007 г. Получено 4 апреля 2007 г.
2. "Data Stream". techopedia.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. Получено 24 апреля 2019 г. .
3. "Атрибут". businessdictionary.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. . Получено 24 апреля 2019 г. .
4. "Что представляет собой обработка данных?". ec.europa.eu . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. . Получено 24 апреля 2019 г. .
5. "Торговля людьми, не являющимися людьми [NHT]". theonlineadvertisingguide.com . 7 июня 2017 г. Архивировано из оригинала 13 августа 2017 г. Получено 24 апреля 2019 г.
6. "ПОВЕДЕНЧЕСКОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ: ОПЫТ КЛИЕНТА ПРЕЖДЕ ВСЕГО". selligent.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. . Получено 24 апреля 2019 г. .
7. "Что такое таргетинг – Значение". selligent.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. . Получено 24 апреля 2019 г. .
8. "Что такое Data Stream и как его использовать". OnAudience.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. . Получено 24 апреля 2019 г. .
9. «6 типов сегментации пользователей и что они означают для вашего продукта». uxdesign.cc . 12 июня 2018 г.
10. "Что такое гибридное управление данными". ibm.com . 2 января 2018 г. Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. Получено 24 апреля 2019 г.
11. "Что такое персонально идентифицируемая информация (PII)? Как защитить ее в соответствии с GDPR". csoonline.com . Архивировано из оригинала 24 апреля 2019 г. . Получено 24 апреля 2019 г. .