데이터 스트림

연결 지향 통신에서 데이터 스트림(data stream)은 정보를 전달하기 위해 디지털 신호의 시퀀스를 전송하는 것이다. 일반적으로 전송되는 심볼은 일련의 패킷으로 그룹화된다.

데이터 스트리밍은 보편화되었다. 인터넷을 통해 전송되는 모든 것은 데이터 스트림으로 전송된다. 휴대 전화를 사용하여 대화하는 것은 소리를 데이터 스트림으로 전송한다.

형식 정의

형식적인 방법으로, 데이터 스트림은 다음과 같은 순서쌍 $(s,\Delta )$이다.

1. $s$는 튜플의 수열이며
2. $\Delta$는 양의 실수 시간 간격의 수열이다.

내용

데이터 스트림은 선택된 데이터 형식에 따라 다른 데이터 집합을 포함한다.

• 속성 – 데이터 스트림의 각 속성은 특정 유형의 데이터를 나타낸다. 예를 들어, 세그먼트 / 데이터 포인트 ID, 타임스탬프, 지리 데이터 등이 있다.
• 타임스탬프 속성은 이벤트가 발생한 시점을 식별하는 데 도움이 된다.
• 주제 ID는 쿠키에서 추출된 알고리즘으로 인코딩된 ID이다.
• 원시 데이터는 데이터 제공자로부터 알고리즘이나 사람에 의해 처리되지 않은 정보를 직접 포함한다.
• 처리된 데이터는 향후 작업을 위해 준비된(어떤 식으로든 수정, 검증 또는 정리된) 데이터이다.

용례

데이터 스트림이 사용되는 다양한 영역은 다음과 같다.

• 사기 탐지 및 점수 매기기 – 원시 데이터는 사기 방지 알고리즘(사기 탐지를 위한 데이터 분석 기술)의 소스 데이터로 사용된다. 예를 들어, 타임스탬프, 쿠키 발생 또는 데이터 포인트 분석은 점수 시스템 내에서 사기를 탐지하거나 메시지 수신자가 봇이 아님을 확인하는 데 사용된다(소위 비인간 트래픽).
• 인공지능 – 원시 데이터는 AI 및 기계 학습 알고리즘 구축 시 훈련 세트 및 테스트 세트처럼 다루어진다.
• 원시 데이터는 사용자 프로필을 사용자 정의하고 성별 또는 위치(데이터 포인트 기반)별로 세분화하기 위한 프로파일링 및 개인화에 사용된다.
• 비즈니스 인텔리전스 – 원시 데이터는 BI 시스템의 정보원으로 사용되며, 사용자 프로필에 구매 경로 또는 지리 데이터와 같은 상세 정보를 추가하는 데 사용된다. 이 정보는 비즈니스 분석 및 예측 연구에 사용된다.
• 타겟팅 – 데이터 과학자에 의해 처리된 데이터는 온라인 캠페인을 개선하고 타겟 고객에게 도달하는 데 사용된다.
• CRM 강화 – 원시 데이터는 고객 관계 관리 시스템과 통합된다. CRM 통합은 인구 통계 데이터, 관심사 또는 구매 의도로 사용자 프로필의 부족한 부분을 채울 수 있게 한다.

통합

데이터 스트림의 핵심 통합은 다음과 같다.

• 데이터 스트림은 고객 데이터 플랫폼 (CDP), 고객 관계 관리 (CRM) 또는 데이터 관리 플랫폼 (DMP)과 같은 시스템과 통합되어 사용자 프로필을 외부 데이터로 풍부하게 한다. 외부 소스를 사용하여 기존 사용자에 대한 지식을 확장할 수 있다.
• 데이터 스트림은 비즈니스 인텔리전스 시스템을 풍부하게 하고 분석을 더 정밀하게 하며 결론을 더 정확하게 만드는 데 사용된다.
• 저작물 관리 시스템 (CMS) 통합의 경우, 데이터 스트림은 사용자를 식별하고 첫 방문이라도 개인화하는 데 사용된다. 데이터 분석을 통해 웹사이트의 실제 콘텐츠가 사용자에게 맞춰진다.
• 데이터 스트림은 프로그래매틱 광고 생태계 내에서 수요 측 플랫폼 (DSP)과 통합된다. 당사자(예: 광고주)는 사용자 ID를 교환하고 기존 프로필과 연결할 수 있다.
• 데이터 스트림은 해당 사용자 세그먼트(예: 자동차 산업에 관심 있는 사람)를 선택하고 온라인 캠페인에 사용하는 데 사용된다. 세그먼트는 데이터 스트림에서 더 많은 사용자 특성으로 풍부해진 다음 DSP로 전송된다.

가시적인 데이터 소스

데이터 스트림에서는 사용자 측에서 어떤 장치가 사용되었는지 사용자 에이전트에서 볼 수 있다.

• 모바일 – 사용자가 모바일 브라우저를 사용하여 탐색할 때, 각각 좁은 화면 해상도와 모바일 앱 버전을 갖는다.
• 데스크톱 – 사용자가 데스크톱 브라우저 또는 앱 버전을 사용할 때.

사용된 장치에서 다음과 같은 정보가 공유된다.

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

형식

데이터 포인트는 사용자가 웹사이트에서 수행한 특정 작업에 대한 정보를 수집하는 태그이다. 데이터 포인트는 두 가지 유형이 있으며, 그 값은 적절한 청중을 만드는 데 사용된다. 이는 다음과 같다.

• 특정 이벤트 발생(예: 링크 클릭 또는 광고 표시)에 대한 정보가 포함된 '이벤트'
• 숫자 또는 영숫자 값이 포함된 '속성'

세그먼트는 AND, OR 또는 NOT 연산자를 사용하여 특정 데이터 포인트에 기반하여 구축된 논리적 문이다.
하이브리드 데이터 – 데이터 포인트와 세그먼트 데이터 형식 모두에서 나온 원시 데이터이다.
URL – 방문한 특정 URL에 대한 정보 집합이다.

GDPR

웹사이트에서 수집된 정보는 사용자 행동을 기반으로 한다. 데이터 제공자는 개인 정보 또는 비개인 정보를 모두 제공한다. 데이터 스트림에서 사용할 수 있는 사용자 데이터에는 두 가지 유형이 있다.

• 개인 식별 정보 (PII) – 데이터 식별 방법을 사용하여 명확하게 또는 결합하여 사람을 식별할 수 있는 정보. PII의 예로는 보험 ID, 이메일 주소, 전화번호, IP 주소, 지리 위치, 생체 데이터가 있다.
• 비개인 식별 정보 (non-PII)는 사람을 식별하거나 위치를 추적하는 데 사용할 수 없는 정보이다. 쿠키 또는 장치 ID는 비개인 식별 정보의 예이다.