DMP, 데이터 관리 플랫폼이란? (번)

데이터 관리 플랫폼이란?


데이터는 디지털 미디어의 거의 모든 측면을 알려주고 있어. 덕분에 데이터 관리 플랫폼은 마케터(광고주)와 퍼블리셔(광고매체) 그리고 다른 모든 비즈니스에서 도움을 주고 있지. DMP(data management platform, 데이터 관리 플랫폼)가 실제로 무엇을 하는지 알려줄게.


잠깐만. 난 데이터 관리 플랫폼이 뭔지도 몰라. 이게 뭐야?

쉽게 말하자면 데이터 창고라고 할 수 있지. 먼저 정보를 빨아들이고, 창고에 집어넣어. 그리고 마케터, 출판사, 다른 사업체들에게 유용한 방법으로 뱉어 내지. 일종의 소프트웨어라고 보면 돼.


데이터베이스같네. 더 큰 건가?

음.. 이론적으로 DMP는 어떤 형식의 정보라도 관리할 수 있는 창고로 쓰일 수 있어. 마케터는 쿠키 ID를 관리하고, 온라인 광고를 통해서 특정 사용자를 대상으로 만들기도 하지. 광고 기술이 발달할수록 광고주들은 많은 사이트에  DSP, 애드 네트워킹, 애드 익스체인지같은 다양한 중재자를 만나. DMP는 이 모든 활동과 결과물, 사용자의 데이터를 중앙으로 모으지. 그리고 미래의 광고주에게 고객의 정보를 더 잘 이해할 수 있도록 도움을 줘.


오, 그렇구만. 그런데 DMP가 DSP랑 비슷한 것 같은데?

DMP는 데이터를 분석하고 저장하는 데에 쓰이고, DSP는 분석된 정보를 바탕으로 광고를 구입하지. 정보는 광고 매수 결정을 돕기 위해 마케터의 DMP부터 DSP까지 제공해. 하지만 다른 기술과 연동되지 않은 DMP는 많은 일을 할 수 없어. 퍼블리셔(매체) 입장에서 DMP는 SSP와 다른 기술을 연동해서 각자의 광고 판매에 도움을 줘. 이 경우에 DMP는 퍼블리셔의 정보를 저장하지.


아직도 비슷해보이잖아. 도대체 DMP랑 DSP를 왜 나눈거야??!

혹시 Lumascape에 대해서 들어봤어? 광고 기술의 많은 부분에서 DMP와 DSP의 경계가 모호해지고 있어. DSP가 많아질수록 제공자는 클라에게 DMP를 요청하지. 마케터들이 두 개 대신 하나의 플랫폼을 사용하는 것이 더 쉽고 효율적이라는 것이 회사의 주장이야. 근데 이 주장과 반대로 DMP는 마케터의 데이터를 보다 휴대 가능하고, DSP에게 뿌리기 쉽도록 만들었지. 그 동안에 많아진 퍼블리셔는 기술을 사용하기 좋게 만들고, 사용자들의 정보를 읽기 편하게 정형화되고 가치있는 데이터로 만드는 것을 도와줘. 월 스트리트 저널의사용자 정보가 높은 수준의 개인을 대상으로 하는 금융 서비스 광고 캠페인에 얼마나 중요하겠어. 안 그래?


아아 그렇구나. 주요 DMP에는 뭐가 있지?

디지털 미디어 월드에서 현재 DMP기술을 판매하는 회사는 다음과 같아. Adobe, Krux, Lotame, Aggregate Knowledge, BlueKai, CoreAudience, Knotice, nPario, X+1. 몇몇 provider는 DSP 기술을 제공하기도 하지.


원본 : WTF is a data management platform?

의역, 번역했습니다. 어려워요 꿿

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this
function ImgSlide(path) {
this.path = path;
console.log(path);
}

ImgSlide.prototype.getImg = function () {
console.log(path);
};
function ImgSlide(path) {
this.path = path;
console.log(path);
}

ImgSlide.prototype.getImg = function () {
console.log(this.path);
};

클래스 내에서 속성 작업은 현재 객체를 가리키는 this 키워드에 의해 이루어진다. 클래스의 외부에서 속성에 접근(읽기 혹은 쓰기)하는 것은 "인스턴스이름.속성명" 의 형식으로 이루어진다. 이러한 문법은 C++, 자바나 다른 수많은 언어에서와 동일한 방식이다. (클래스 내부에서 "this.속성명" 은 해당 속성의 값을 읽거나 쓸때 주로 사용된다)


https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Introduction_to_Object-Oriented_JavaScript

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데이터 분석

하용호님의 슬라이드 : 어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요? 


데이터 분석에 조사하던 중 위의 자료를 접하게 되었습니다. 학교에서 'R과 머신러닝이 무슨 관계'인지 모르겠다는 친구의 말을 들었습니다. 그 때는 정확하게 설명할 수 없었지만 위의 자료를 보고 해답을 찾은 것 같아 포스팅을 하였습니다. 44쪽부터 정리를 해보았습니다.


데이터 사이언티스트는 데이터 장비를 사용하여 기존 분석을 넘어선 분석을 함으로써 회사에 이득이 되는 액션을 취할 수 있습니다.


먼저, 데이터 장비를 운용해야 합니다.

거대한 시스템을 마음대로 다루며 데이터를 읽어오고 분석하기 쉬운 형태로 결합, 변환하고 새로 쓸 수 있는 능력

= 프로그래밍(Python, R) + Hadoop(Hive, Pig, MR) + (Spark) + SQL + 시스템 엔지니어링


정제된 데이터로 기존 분석을 넘어선 분석을 해야합니다.

Explain VS Predict

통계 + 머신 러닝 + 프로그래밍(Python, R) + SQL + Hadoop(Hive, Pig, MR)


분석 결과를 액션으로 변환합니다. 비용과 이득을 계산해 다음에 해야할 일을 찾아낼 수 있어야 합니다. 그 결과를 유관 부서들 대상으로 설득해 낼 수 있어야 합니다.

비즈니스에 대한 이해 + 마케팅 기초 + UX + 올바른 차트 그리는 법 + 세상의 모든 지식(?) + 말 잘하자.


결론

R 또는 Python 중 하나는 확실히 다룰 수 있어어 한다!!!

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