AU Class
AU Class
class - AU

Data-Centric Product Interoperability with Autodesk Data Exchange SDK: A Beginner's Introduction for Developers

이 강의 공유하기

설명

Enhance your ability to build applications that facilitate seamless data exchange between virtually any product with this enlightening tutorial on Autodesk Data Exchange software. This course is tailored to equip both beginners and seasoned developers with the knowledge and skills to install, set up, and use the new Autodesk Data Exchange software development kit (SDK), a tool designed to boost product interoperability. We'll provide detailed, step-by-step instructions on setting up the SDK, ensuring you establish the correct environment for developing your applications. Furthermore, you'll learn about the promising capabilities of this SDK, and we'll elucidate how this product fits into the Autodesk ecosystem. Explore the potential of the latest version of the SDK through real-world examples, gaining a deeper understanding of its power and versatility.

주요 학습

  • Learn about typical use cases for the SDK and how custom connectors could benefit your organization.
  • Get an introduction and practical advice to help you get the SDK up and running.
  • Learn how the Autodesk Data Exchange API compares with other older APIs.

발표자

  • Giulio Pagan 님의 아바타
    Giulio Pagan
    I am an Aeronautical engineer by training with more than 26 years of experience in software engineering and solution architecture. I work closely with the development ecosystem, partners, customers, and the data platform community to design innovative, value-driven, cloud-based solutions.
  • Puria Safari Hesari
    Puria Safari is a computational designer turned to the world of digital transformation and change management, currently lending his expertise to Ramboll. With a foundation in structural engineering and as a self-taught software developer, Puria has crafted a unique path. His journey began with prominent projects like the Tottenham Hotspur Football Club and The Factory by OMA, before embracing the challenge of guiding large consultancies toward becoming digital trailblazers. Puria's academic engagements span student workshops and papers delving into the intricacies of shell structures.
  • Gaurav Bhamre 님의 아바타
    Gaurav Bhamre
    Gaurav is a Product Manager at Autodesk, specializing in construction technology. With a background in construction management and experience in BIM implementation and Project Management for infrastructure and commercial projects. Currently, Gaurav is a part of Autodesk's Interoperability Solutions team. He's focused on enhancing collaboration across various applications and domains. One of Gaurav's most exciting projects is his involvement in the Data Exchange initiative. This initiative focuses on developing Data Exchange connectors for various AEC (Architecture, Engineering, and Construction) and MFG (Manufacturing) applications. By bridging the gap between different software platforms and systems, Gaurav and his team are at the forefront of revolutionizing how data flows between design, engineering, and construction processes.
Video Player is loading.
Current Time 0:00
Duration 56:08
Loaded: 0.29%
Stream Type LIVE
Remaining Time 56:08
 
1x
  • Chapters
  • descriptions off, selected
  • en (Main), selected
Transcript

GIULIO PAGAN: Hi, everyone. And welcome to this class for beginners, for developers, and power users, where we'll hopefully learn about the Autodesk Data Exchange SDK. And before we move on, I'll use the usual safe harbor statement. Please do not take decisions based on what you see here. I think you're all familiar with the content. I'll leave you just to give you a second to have a look. And then I will introduce myself.

So my name is Giulio. I'm a solution architect working for Autodesk Consulting and based in UK. My background is aeronautical engineering. But I've been working for a long time now in software engineering and solution architecture. And I've been working many years at Autodesk.

So I'm familiar with most of the products. But I've been working quite-- I've been quite excited to work in the last few years on some of the new APIs and the Autodesk platform in particular. So I will now let-- I am here today with one colleague and a customer. So I'll let them introduce themselves.

GAURAV BHAMRE: Right. Thanks, Giulio. Hello, everyone. My name is Gaurav Bhamre. I am the product manager at Autodesk. I've been at Autodesk for now three years and working under the Autodesk Platform Services cohort. Our focus is towards creating interoperable solutions or interoperability solutions. Before this, I used to be an ACC specialist working on BIM technologies, construction technologies, and BIM workflows. That's all about me. I'd like to hand it over to Puria.

PURIA SAFARI HESARI: Hi, everyone. My name is Puria Safari. I'm a senior computational design lead at Ramboll and a self-taught developer. I have been in the industry for almost 10 years and with Ramboll for the past six years.

And I have had the opportunity to work with a lot of development projects, both in Ramboll but also other companies. And this could include plugin development for various softwares, but also extensive experience with interoperability tools for in-house use within different companies.

On the session, we're going to look into the bigger picture. And then we're going to look at the Autodesk Data Exchange concepts. We're going to quickly have an overview of the demo scenario that we're going to present here and then how you configure your environment to get set up using the SDK. And then we're going to look at the results that the demo creates. And we're going to, at the end, take you towards where you can find more information, when to use the SDK, but also a bit on the SDK roadmap, as it's currently in the beta stage.

But before doing that, I just wanted to use the opportunity to give you an overview about Ramboll. Ramboll is a large company with over 18,000 employees across 35 countries. We have an architecture, engineering, and consultancy services in house.

The company was founded in Denmark back in 1945, so getting close to 80 years old. We're presence in the Nordics, UK, North America, Europe, and Asia. And our main focus areas are within buildings, transport, energy, environmental health, water, consulting, and architecture. And the company is a foundation-owned company. So it's owned by the Ramboll Foundation.

And so our vision and how we got into this and using Data Exchange and so on is that we have decided to try to reach by 2025 an adopted data-centric approach to how we deliver projects. And what we mean-- how we want this to be, how we want the solution to look like is that we want our data to be an open resource and not tied to a specific application.

We want the data to be readily accessible through a single source of truth. We want the data to be easily exchanged across applications. We want the data to be suitable to support sustainability metrics for analytics. And we also want the data to be actively managed and controlled so that we have consistency across our data.

GIULIO PAGAN: All right. And now, let's take a small step back. And let's try to explain what has driven this vision, this need for better data management. A lot of the concerns that you see here are still present. And it won't be difficult to address all the areas which you see highlighted on the right side.

Common issues are associated to a lost design intent or reduced trust in data or aging data. So data is not refreshed enough for use or uncertainty on projects, the project status, or certainly, a worst scenario, a data which is not fit for purpose. So in a nutshell, the information does not always, in many cases, flow properly. And that results in some of issues you see listed here.

So in order to meet Ramboll's vision, we need something new. We need to change something. And the focus here is in trying to increase the usability of the data and provide technology which will allow us to define newer, better workflows-- so effectively, a linear data management-- and also enable a centralized control.

The picture shows-- depicts what we define sometime as a digital thread. What that means is that the information has to be available across all different phases of a construction. And it has to be available in such a way so that information can flow downstream and upstream. And in reality, what happens very often, that this flow is just not possible. It just happens in one direction, but maybe not the other.

So going back to the big picture that Ramboll wants to achieve-- we think there is an alignment here between what Autodesk is doing when it comes to interoperability and what Ramboll wants to achieve within the next few years. We're going to focus this class here on interoperability, which is one aspect of all of this.

And what you see here is, again, a representation, different representation of a problem. We just mentioned, there is a large ecosystem of applications which, one way or another, they do talk to each other, typically exchanging files. But they very often hit rocks on the way, which translates into delays in the workflow. And in the worst cases, there is a loss of quality.

Now, what we hope to achieve is to basically streamline all of this and, a bit at a time, enable more and more workflows, which exchange data in a better way, in a more granular way. And I will explain a bit better what that means. This high interoperability data hub concept rotates around the idea of having data at the center, provided in a vendor-neutral way.

And this way, this is really about a new way to manage data. It's not about a specific use case, even if you see, you can see on the left, the typical use cases would be about data extraction, exchange model coordination, maybe, more specifically. But they are quite generic scenario, which you may find in any stage in a construction industry. And you also find out that this problem is across markets.

The journey is complex. But you can see some of the potential benefits on the right side. So that's what we hope to achieve starting with the tools which we have at our disposal. So today, we have already a significant number of APIs, some older than others. And especially, the older ones are designed or have been designed in the past for a system which is almost exclusively operating with files.

Now, more recently, certain APIs allow us to go further. So some of you may have already come across the design automation API that has been-- by putting products in the cloud, it allows you to automate repetitive tasks. And you can have access to a lot of product functionality-- very powerful, but of course, limited by the fact that it's very specific to certain products.

Model Properties historically came out with its own limitations but its own advantages as well. But it was probably a first API which was trying to provide a better access and easier access to the data.

Now, I would say, I would tend to call the last two as a kind of latest generation. We are very new. We have a Data Model API and Data Exchange API and associated SDK.

Now, all of these can be used in some cases, in similar scenarios. But we're going to see in a table. We put together a table for you to understand a bit more the differences. This class will focus on the Data Exchange API and SDK in particular.

So in one slide, you can see that each way to manage data using the API can be associated with different value proposition. So whether the Model Derivative API is perhaps more suitable nowadays to translate formats, there are APIs like the Autodesk Data Models API, the Model Properties, and Data Exchange, which have much better with granular data. As we said before, this class will focus on the SDK for Data Exchange, which is particularly suitable for solving interoperability issues.

I will let you now take your time to read this. Sometime, we are approached by questions on which one is for what. And unfortunately, it's not a black and white answer. There is an overlapping. And I believe that as we move forward, it will be also more clarity as we move towards a more data-centric approach for a platform.

Now, I'm going to switch topics a second. And I'm going to show a new way to think about the data. Sorry, just skipped one slide. Let me go back. OK. Animation is tricking me here. But basically, if we start with idea of a model represented by nodes, where instead of thinking about a file as the ultimate repository for the data, for the design, we can think of this in a slightly different way.

And now, we have nodes, which represent entities. And these entities are linked. They may be linked by relationship, the relationship between nodes. In this way, you can think of a house as a bunch of nodes each linked to each other. And then that allows you to also more easily split the house into its entities.

And ultimately, this is the most interesting part. This way of thinking about a model makes it easier for people to consume the data because the reality is even if your house is useful as it is, different people will need to look at different parts of the house. Some might be more interested in the roof, some more interested in the windows, and so on. But ultimately, Data Exchange and the Model API look at the data in this way, which is why we are showing this more innovative way to look at data.

And in this context, now, we're getting to the nitty gritty, if you want, of the class. We're going to explore, with help from Puria from Ramboll, the Autodesk Data Exchange SDK, which allows developers to extend what we call the interoperable landscape. So we saw that in the previous slide before. And why? That's because there is the innovate. Autodesk Data Exchange come with a number of out-of-the-box connectors. But the problem is that the SDK will allow partners, customers, and Autodesk to create more and more connectors.

What can you do at the moment? Well, it can be used to create new connections between. And if there are connections not between application A and application B, but they are-- the way they get connected in B is via the platform. This is important to understand that.

The SDK allows you to load, unload, and manage data exchanges and to navigate hubs, projects and folders-- so concepts that you should be familiar with if you've been using Autodesk Construction Cloud. You can read data in the exchanges. And we will explain a bit better maybe what the exchange is. And you can manipulate the data and ultimately improve this flow, which is at the heart of the challenge.

It's also possible to work with specific versions of exchange, which means that the data might flow from A to B once. But then when changes occur, it's possible to track what has changed through revisions. So this is how often this exchange is represented-- so again as an ecosystem applications, but all connected to a same platform.

Now, another important concept that I would like to mention very quickly is the ACS pattern. So we talked briefly about nodes. And then we mentioned entities. But an entity can really be all of these things you can see represented here. You can have a collection of entities. And this collection may contain components.

Components contain assets. Assets could contain subcomponents. And then you have a space, which is a logical way to group assets. And then you can have, when you have the data, some of the data of a model represents a snapshot. And you can have each snapshot can be associated to a revision.

If you have a basic concept-- because this will pop out later on when we dive into the demo. So when we look at the SDK for this exchange, you will come across the definition of parameters, which are well-defined properties which correspond to a schema definition. Then you will come across the concept of geometries. Geometries can be BREP, Boundary Representation models. There are also meshes, which are supported in primitive geometries.

And the SDK provides classes for creating, manipulating primitives and for reading and writing, to an extent, BREPs meshes. Elements are wrapped around what we call an asset. And they can hold the reference to also child elements. So it is possible to also create nested structures. And you will see, later on, in the examples, the elements are grouped together in a collection, which we call element data model object.

There is a few more definitions. But this is just to highlight that, basically, starting from the left, you have a Revit file. A Revit file contains a lot of data. So the advantages we have with Autodesk Data Exchange is that we can take some of the data, put it in what we call Data Exchange. And Data Exchange contains data as in a collection of assets.

Through what we call a fulfillment, this collection of assets goes into an exchange snapshot. And it's stored somewhere in the platform. This is when we talk about model store space. This is where this data is extracted. And it's stored in the platform.

And the way it leaves is in shape of snapshots. These snapshots contains a number of instance assets, which are mapped to assets. And this allows the tracking of a history.

I think this is one more slide. And then we can start to have a bit more fun, hopefully, just looking at the code associated with this. An element can contain geometry and/or instance parameters. And the instance parameters can be built-in or custom. The difference is in the schema definition. But they are, at the moment, managed in the same way using the SDK.

The geometry can be a BREP, a mesh, and a primitive. And we currently support, if I'm correct, OBJ and Step on input-- on output. On input, maybe an IFC as well. Primitives can be all those. And there are APIs which would allow you to potentially create some of these primitives. And now, I'm going to let my friend Puria describe the concepts behind the demo.

PURIA SAFARI HESARI: Great. Thanks, Giulio. So the demo itself is a very, very simple console app, which partially automates the creation of a new exchange which contains data from multiple sources. So what do I mean by that?

As you can see here on the slide, we basically have a designer which works on a project as an example and has decided to share a part of the design or the entire design with another party. This might be another colleague inside the company or it might be a third, a kind of a collaborator, another company, a third-party vendor. It could be any third-party user here.

And before doing that, we want to enrich the data and merge or append data to the existing data that the designer is sharing. In this case, the data sits in an Excel file. But this could really be anything. It could be a database. Or it could come from another model and so on.

The console app is doing the processing. And it utilizes this exchange and takes the data, the Excel data, and append the necessary additional data to the shared design, and creates a new exchange out of that. Once we have this new exchange, it can now be shared with another designer. Or you can create as an example. You can create a report out of it in Power BI.

And so the workflow itself can be divided into three steps. The top one here is basically the designer creating the exchange. So it's basically an ask. And there is data shared here that includes walls in a form of an exchange, and the middle one, which is the part that we're going to focus the most on. And what the code is about is basically reading the exchange and the data. And it reads the Excel data and merges those into a new exchange and creates a new exchange on the ACC, basically.

And as the last part, where you can see at the bottom of the page here, we can basically access this, the new exchange, and do what sort of fun we want to do with it. In this case, we're looking at it using Power BI, where we can create a dashboard and visualize or use the added and merged data.

The program or the console application itself consists of four main parts. We have the program, which is the entry point for the code and communicates with the other parts and the demo configuration. It's just using this authorization to create a configuration object. We will look a bit more in detail into this, as we need a set of IDs and identifiers for authentication, et cetera, to be able to connect to the exchange.

So the configuration part is only doing that and creates an object so that it can be used in the program. And then we have the Data Exchange helper, which contains the calls to the Data Exchange SDK, such as read or write. And then we have the Excel helper here, which uses an open XML API to read the data from an Excel file. But bear in mind that this is just for the purpose of the demo. This could as well be a database or another source where you get the data from.

So in order to get started, we need to register on an app on the Autodesk Platform Services. And for the purpose of this demo, we're going to use the .NET SDK, which is a client-side SDK for the Data Exchange Services. And it's written in .NET, as you see on the slide. And it provides a data model for automatic handling of read and write deltas and the local storage for optimizing data operations. So that's what we're going to focus on.

In order to get started, if you don't have an account yet, you need to sign up. And you need to create an app on the Autodesk Platform Services. It's fairly a straightforward procedure. You have some links here provided on this slide that you can follow in order to get set up. But one thing that is important to mention is the callback URL. And that needs to be set to the localhost 88. And this is for the purpose when you're running this locally. And it's used for the three-legged authentication when you connect to the ACC.

So in order to get ready and set up the demo code, you need to download the Data Exchange SDK, the one that we saw on one of the slides earlier. And you need to get hold of the demo code that we provide you in this class. And you can use-- you can download the entire code from the repository and use that.

You need to open the demo project in the Visual Studio code. And then there is a bit of an instruction in terms of setting up packages that the console application uses. So we need to create a package source for the SDK so that it becomes available to the Nugget package in Visual Studio.

There is a link here as well for the detailed steps on how to do this. And then you need to build the code using the .NET framework 4.8. And then you should be pretty much ready to go.

So going back to the configuration object that I talked about earlier-- in order to connect to the ACC and be able to read exchanges and create exchanges, you need a set of variables to use. You can see the variables that are needed that we have put together to be used for this console application. You see the exchange file URL, which is a unique identifier for the exchange.

The class name does not necessarily need to sit here. But it's just a Revit class that is used to filter out the elements that we're interested in the demo, in the console app. The Excel that we use as the replacement for the database or the data source-- and it's just the file name of that Excel file.

We have the application name. This is basically the application that you created on the Autodesk Platform Services. Then we have-- once you do that, you get a client ID, which is the client ID here, and also a client secret, which is given to you through the app that you create, and then the callback, which is what we touched upon earlier, that you need to set to localhost 88.

We also need the Hub ID, which identifies the ACC hub, the project ID, which is, in our case, is a test project set up for the demo, and the folder, where basically the folder that contains the existing exchange, and the new exchange name. So if you remember the high-level description of the console app, we're going to use an exchange and enrich that or append data to that and create a new exchange. And this is basically the name of that new exchange.

I also just want to give you the tips that you can use the other API, which was the GraphQL API, for reading the data and for querying data from an exchange. We have also created a simple model in Revit using Revit 2024 as the exchange that we start with. And this acts as the model that the designer first shares with another party. And the program is basically using this model, or an exchange created from this model, to append data to it and to create the new model. So this is also provided to you. You can use straight out of the box.

Now, looking into the code, the main program is what we talked about earlier. This is what we have here. It consists of six simple steps. And the first step is basically using the JSON file that we talked about earlier with all the variables that we need and creates a-- and basically deserialize that and creates an object for us to be able to access the variables.

In the second step, we're basically reading the Excel data, as we talked about earlier. We will look into this later on in detail. Then we have the third step, which connects to the exchange and reads the existing data exchange. And then we-- yeah, I think I put the step 3 and 4 together there. The step 3 is actually the connection to the exchange and to the ACC. And the fourth step is reading the data from a specific exchange.

And on the fifth step, we're creating a new exchange, into which we want to put the data from the existing exchange, but also from the Excel file. And that happens on the step 6, where the new exchange is created and a new viewable is generated. But we look into that in detail.

So moving on, we have the JSON file that we talked about earlier. This is what it would look like. Good thing-- sorry, a quick thing to mention on the last one is probably remember to not expose this. Because these are your-- the details that gives you the permission to access the exchanges and to create or read the exchanges on your ACC. So be sure to not commit this when you use the code. And you will also see that this is not provided in the code.

And moving on to the next one, this is basically the step 2, where we just using the open XML, reading the Excel data, and put that into a data table. I don't think we need to spend a lot of time in that.

Here is basically the step 3, where we connect to ACC and to our data exchange. We use some of those variables that we talked about earlier-- the application name, which you get by creating the app on the Autodesk Platform Services, and the client ID, the client secret, and the callback. You get all that through-- you configure all that. And you get access to those variables once you set up the app. And so we use those to create the client object here, which is what's going to be used throughout the rest of the demo to connect and to communicate with our exchange.

So moving into the step 4, this is where we're reading the data from an existing exchange. And so as you can see, we're getting the exchange details by using the client object that we earlier touched upon. And we're basically getting the projects in the hub. And then we're looking for the ID for the specific project that we're interested in. And this is a workaround currently for the SDK Version 4.00.4. However, at the point of the actual presentation in AU, this might have been changed or bumped up. But for AU, the best thing is to follow the documentations and the website to see the latest build and so on.

Using this, we define-- we can access a specific exchange. And we can get the exchange data for that specific exchange, which you see on the left. And in this step, we're basically having a-- continuing on this step 4 once we have the data exchange. Once we have the exchange data here, we can now start looking into the different elements and their properties or the instance parameters.

And so what's going on here is that we-- from the exchange data, we create a data element, data model. In that element, data model, we're querying or filtering out the walls here by setting the categories, which we have done in our JSON file. And in the loop, we're basically going through all each element separately in our element model. And we're looking at the current instance parameters that is associated to each one of them.

Once we have done that and we know that we have a connection to an exchange and we can access the data, we can get on with starting with creating a new exchange. So here, we basically giving it all the details that the request needs to create a new exchange in the ACC. And we get that-- we get back an exchange data for the new model, which we can start adding data to.

So in order to add the data to the new exchange, we need to grab the data from the exchange that we read in the step 4. And what we are doing at the first step here is that we want to go through all the elements and grab the geometry to start with. And so it's important to remember that each element in an data exchange, in each element in the exchange on ACC can contain a list of geometries.

So one element could basically have two separate parts of geometry. And so that is basically what the loop is doing here. The first loop is actually looking into each element. And the second one here is looking into grabbing all geometry parts for a single element. And we're basically creating a geometry collection, the wall geometries, and put those into the list of geometries.

And in the next step, we basically want to-- at this point, we basically have access to the geometry. And we can recreate the geometry from the existing exchange. But we also want to carry over all the instance parameters that we had in the exchange that we're reading.

So what we're doing here is basically going through all the elements again and looking at the-- and going through all their instance parameters and copy those over to the new exchange. Now, the instance parameters might-- will have different types, different data types. So make sure that you handle that, either in an else if statements or a switch case, et cetera.

Once we've done that, we can create the parameters and add those to an existing-- to a wall, basically. So at the first step here, we-- sorry if we go back to the previous slide again-- yeah. So in the first step here, we create the wall for each element that we're looping through. And then we go through all the existing parameters, add those to the new wall.

And at the last step, we also checking the-- we create the parameters, obviously. But also, we're checking for the IFC GUID, which in our case and in the console app, act as the identifier to match the data from the-- in the current exchange and the one that we're creating with the enriched or appended data.

Once we have done that, we have only one left, one step, or two steps left. Now, we have access to the geometry. We have access to the previous parameters. And we only need to add the new parameters that are coming from the Excel data.

If you remember, we looked-- we did a comparison by the IFC GUIDs. And if we have a matching IFC GUID, we're adding additional data or parameters, custom parameters, to those elements. And this is what's happening here.

And at the last step, you can see, the geometry is being pushed as well to the elements. And remember here that the model is basically the element data model from the newly-created exchange that we had on step 4.

Once all that is done, we need to use the exchange data object, which is exposed by the element model, to sync this with the cloud. So at this point, we're actually writing the data and making that available on the ACC and on the exchange. And in the second step, which is quite important, is where the viewable on the ACC gets created.

I also would like to highlight that if you do not do this step, you will not be able to see the exchange in your ACC folders and the viewable. However, the data still exists there. So if you would, for example, use the GraphQL API, you would be able to access the data.

And as you can see here, we have the newly-- the additional data or custom parameters added. And you can easily check this either using the online viewer on ACC or, as mentioned earlier, using Postman to explore the data using the GraphQL tools.

GIULIO PAGAN: All right. Thank you very much, Puria. And very quickly-- so what's the next step? We have created this console app, which creates an extended exchange. Now, yes, as Puria pointed out, we can take a look at ACC. And you can already see something there.

But what if you wanted to do some analysis of such data? If you remember, in the conceptual description of a demo, there was a manager that would like to do a bit of analysis. Well, the good news is here that there is no coding required for this kind of task, or unless you really are keen to do it that way or you need extra flexibility.

But what you can do is download the Autodesk Data Connector for Power BI, which will allow you to connect Power BI directly to an exchange. Once you've done that, and assuming you have some skills with Power BI, then you'll be able to see your data in there. And you will be able to use the power of BI to create the visualization you want.

And thanks to the installer provided, you also have the option to view the model within your dashboard. So you can basically use this widget, which you can see here in this slide. And it will allow you to then interact with the viewer. And as you click on a wall, you'll be able to filter the content of a table.

Hopefully, this has given you a bit of an overview of basic functionality. We came up with a bit of a fictional scenario here. But it's touching on quite a few methods which you have to use again and again. Now, you may want to read more about this or review what has been done. Hopefully, the presentation helps as a starting point. But the next step is certainly to go to the official site, where you can read a bit more.

But our tip here is to, as soon as you are ready, install the SDK, set them up, and look at the examples. Both examples are available. And now, I will let Gaurav conclude this. He will talk to you about when SDKs can be used in which context and then a little bit about the future of the SDK.

GAURAV BHAMRE: Thanks, Giulio. So hi. We saw a very good use case here. And I'd like to extend it to a few more on when an SDK can be used. And this demonstrates the art of possible as well. So our friends at Ramboll are exploring the Data Exchange SDK. And they're, as you know, trying to solve the interoperability challenges.

So we saw one use case with dying between Excel, Revit, and ACC. Similarly, we can build connectors between different applications at different design stages irrespective of Autodesk or third-party applications. Here are a few that Ramboll is trying to take a stab at or to move towards more platform-oriented approach and solving the interoperability problem at the same time.

Moving on to the next scenario that we have, that we are seeing from our customers-- next slide, please. So moving on to the next scenario, we have an integration in progress with BIMDeX connector, Plant 3D, and Docs that essentially supports the users on Plant 3D using BIMDeX and ACC Docs and integrate that workflow through our Data Exchange SDK.

Another example of this use case is for third-party applications-- the Bentley application. So one of our customers is also exploring SDK to create a plugin or to create a Data Exchange connector on Bentley Open Roads and essentially tying it to their own native elements or creating native definitions out of Bentley and loading it into Autodesk Docs and making it more interoperable within their ecosystem. So these are a few cases. And most definitely, you can take a stab at the SDK and explore some of your workflows along with the SDK and along with your APIs.

Moving on, we're going to talk about a roadmap for the Data Exchange in general. So overall, we are operating or focusing on three themes for Data Exchange. One is towards adoption, another maturity, and capability. So what this ties into is getting more production-ready workflows for the users, as well as better support through general availability. At the same time, we'll keep enhancing our SDK to support more robust features, like automation, customization, and template creation.

Moving into a little more detail of this roadmap-- so the next step, some of the immediate next steps is supporting the .NET frameworks. And I also will be supporting the latest .NET at the same time also provide the capability to roll back so that you have better support and go next after that. We are planning an extensible data components, which allows you to extend the capabilities of the SDK and then with respect to your specific workflow or your specific implementation needs.

Moving on, later, we are building app connectors so that you don't have to do all the development from the scratch when you are building a connector for a new application. So for example, having an app converter for Bentley or having an app converter for AutoCAD applications will bump up your production or bump up your development of your own connectors or your own integrations so that you can only focus on the workflow specifically that you want to build. And beyond is supporting more languages rather than just .NET. So something that is in bucket is Python and JavaScript as well.

So this is more focused towards the SDK. We have a broader roadmap for Data Exchange in general, which is publicly available on our website, which showcases the released features, released tools for developers, as well as the released connectors, at the same time, in progress connectors. So some things that we already have out today is the .NET SDK along with the samples, the samples which helps you build your own implementations. And then we have GraphQL APIs in public beta as well.

We also have Data Explorer, which kind of helps you visualize your data exchanges and also view the hierarchy of the data that you're sharing. So you can make sure what kind of data you want to share through this ecosystem.

Moving on to some of the items in progress, we are working on supporting ACC data input for data exchanges and then having more robust functionality for ACC viewer around parameters viewing. And there are also some other features in progress for our connectors, which will basically enable better control over your data and geometry once you load it into a specific app.

Along with this, moving on to the next part, these are the items that were in progress. We also have a space for your ideas and your suggestions on this roadmap. So the roadmap actually facilitates adding more ideas or upvoting for any of the ideas that are already there.

So I'd like to take this opportunity and invite you all to visit the public roadmap and share your thoughts around what would you like for us to build in future and where would you like us to focus our energy on. So feel free to visit the public roadmap and upvote for the ideas that you are really looking for. Or also add new ideas where you think we should be focusing our energy.

That kind of wraps up our presentation. Thank you, everyone, for listening in. And have a great day.

______
icon-svg-close-thick

쿠기 기본 설정

오토데스크는 고객의 개인 정보와 최상의 경험을 중요시합니다. 오토데스크는 정보를 사용자화하고 응용프로그램을 만들기 위해 고객의 본 사이트 사용에 관한 데이터를 수집합니다.

오토데스크에서 고객의 데이터를 수집하고 사용하도록 허용하시겠습니까?

오토데스크에서 사용하는타사 서비스개인정보 처리방침 정책을 자세히 알아보십시오.

반드시 필요 - 사이트가 제대로 작동하고 사용자에게 서비스를 원활하게 제공하기 위해 필수적임

이 쿠키는 오토데스크에서 사용자 기본 설정 또는 로그인 정보를 저장하거나, 사용자 요청에 응답하거나, 장바구니의 품목을 처리하기 위해 필요합니다.

사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

이 쿠키는 오토데스크가 보다 향상된 기능을 제공하고 사용자에게 맞는 정보를 제공할 수 있게 해 줍니다. 사용자에게 맞는 정보 및 환경을 제공하기 위해 오토데스크 또는 서비스를 제공하는 협력업체에서 이 쿠키를 설정할 수 있습니다. 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 이러한 서비스 중 일부 또는 전체를 이용하지 못하게 될 수 있습니다.

광고 수신 설정 – 사용자에게 타겟팅된 광고를 제공할 수 있게 해 줌

이 쿠키는 사용자와 관련성이 높은 광고를 표시하고 그 효과를 추적하기 위해 사용자 활동 및 관심 사항에 대한 데이터를 수집합니다. 이렇게 데이터를 수집함으로써 사용자의 관심 사항에 더 적합한 광고를 표시할 수 있습니다. 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 관심 분야에 해당되지 않는 광고가 표시될 수 있습니다.

icon-svg-close-thick

타사 서비스

각 범주에서 오토데스크가 사용하는 타사 서비스와 온라인에서 고객으로부터 수집하는 데이터를 사용하는 방식에 대해 자세히 알아보십시오.

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

반드시 필요 - 사이트가 제대로 작동하고 사용자에게 서비스를 원활하게 제공하기 위해 필수적임

Qualtrics
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Qualtrics를 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 이 데이터를 다른 소스에서 수집된 데이터와 결합하여 고객의 판매 또는 고객 서비스 경험을 개선하며, 고급 분석 처리에 기초하여 보다 관련 있는 컨텐츠를 제공합니다. Qualtrics 개인정보취급방침
Akamai mPulse
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Akamai mPulse를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Akamai mPulse 개인정보취급방침
Digital River
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Digital River를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Digital River 개인정보취급방침
Dynatrace
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Dynatrace를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Dynatrace 개인정보취급방침
Khoros
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Khoros를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Khoros 개인정보취급방침
Launch Darkly
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Launch Darkly를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Launch Darkly 개인정보취급방침
New Relic
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 New Relic를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. New Relic 개인정보취급방침
Salesforce Live Agent
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Salesforce Live Agent를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Salesforce Live Agent 개인정보취급방침
Wistia
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Wistia를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Wistia 개인정보취급방침
Tealium
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Tealium를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Upsellit
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Upsellit를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. CJ Affiliates
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 CJ Affiliates를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Commission Factory
Typepad Stats
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Typepad Stats를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Typepad Stats 개인정보취급방침
Geo Targetly
Autodesk는 Geo Targetly를 사용하여 웹 사이트 방문자를 가장 적합한 웹 페이지로 안내하거나 위치를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. Geo Targetly는 웹 사이트 방문자의 IP 주소를 사용하여 방문자 장치의 대략적인 위치를 파악합니다. 이렇게 하면 방문자가 (대부분의 경우) 현지 언어로 된 콘텐츠를 볼 수 있습니다.Geo Targetly 개인정보취급방침
SpeedCurve
Autodesk에서는 SpeedCurve를 사용하여 웹 페이지 로드 시간과 이미지, 스크립트, 텍스트 등의 후속 요소 응답성을 측정하여 웹 사이트 환경의 성능을 모니터링하고 측정합니다. SpeedCurve 개인정보취급방침
Qualified
Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

Google Optimize
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Google Optimize을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Google Optimize 개인정보취급방침
ClickTale
오토데스크는 고객이 사이트에서 겪을 수 있는 어려움을 더 잘 파악하기 위해 ClickTale을 이용합니다. 페이지의 모든 요소를 포함해 고객이 오토데스크 사이트와 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 세션 녹화를 사용합니다. 개인적으로 식별 가능한 정보는 가려지며 수집되지 않습니다. ClickTale 개인정보취급방침
OneSignal
오토데스크는 OneSignal가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 OneSignal를 이용합니다. 광고는 OneSignal 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 OneSignal에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 OneSignal에 제공하는 데이터를 사용합니다. OneSignal 개인정보취급방침
Optimizely
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Optimizely을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Optimizely 개인정보취급방침
Amplitude
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Amplitude을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Amplitude 개인정보취급방침
Snowplow
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Snowplow를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Snowplow 개인정보취급방침
UserVoice
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 UserVoice를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. UserVoice 개인정보취급방침
Clearbit
Clearbit를 사용하면 실시간 데이터 보강 기능을 통해 고객에게 개인화되고 관련 있는 환경을 제공할 수 있습니다. Autodesk가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. Clearbit 개인정보취급방침
YouTube
YouTube는 사용자가 웹 사이트에 포함된 비디오를 보고 공유할 수 있도록 해주는 비디오 공유 플랫폼입니다. YouTube는 비디오 성능에 대한 시청 지표를 제공합니다. YouTube 개인정보보호 정책

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

광고 수신 설정 – 사용자에게 타겟팅된 광고를 제공할 수 있게 해 줌

Adobe Analytics
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Adobe Analytics를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Adobe Analytics 개인정보취급방침
Google Analytics (Web Analytics)
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics (Web Analytics)를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. AdWords
Marketo
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Marketo를 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 이 데이터를 다른 소스에서 수집된 데이터와 결합하여 고객의 판매 또는 고객 서비스 경험을 개선하며, 고급 분석 처리에 기초하여 보다 관련 있는 컨텐츠를 제공합니다. Marketo 개인정보취급방침
Doubleclick
오토데스크는 Doubleclick가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Doubleclick를 이용합니다. 광고는 Doubleclick 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Doubleclick에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Doubleclick에 제공하는 데이터를 사용합니다. Doubleclick 개인정보취급방침
HubSpot
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 HubSpot을 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. HubSpot 개인정보취급방침
Twitter
오토데스크는 Twitter가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Twitter를 이용합니다. 광고는 Twitter 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Twitter에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Twitter에 제공하는 데이터를 사용합니다. Twitter 개인정보취급방침
Facebook
오토데스크는 Facebook가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Facebook를 이용합니다. 광고는 Facebook 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Facebook에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Facebook에 제공하는 데이터를 사용합니다. Facebook 개인정보취급방침
LinkedIn
오토데스크는 LinkedIn가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 LinkedIn를 이용합니다. 광고는 LinkedIn 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 LinkedIn에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 LinkedIn에 제공하는 데이터를 사용합니다. LinkedIn 개인정보취급방침
Yahoo! Japan
오토데스크는 Yahoo! Japan가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Yahoo! Japan를 이용합니다. 광고는 Yahoo! Japan 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Yahoo! Japan에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Yahoo! Japan에 제공하는 데이터를 사용합니다. Yahoo! Japan 개인정보취급방침
Naver
오토데스크는 Naver가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Naver를 이용합니다. 광고는 Naver 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Naver에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Naver에 제공하는 데이터를 사용합니다. Naver 개인정보취급방침
Quantcast
오토데스크는 Quantcast가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Quantcast를 이용합니다. 광고는 Quantcast 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Quantcast에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Quantcast에 제공하는 데이터를 사용합니다. Quantcast 개인정보취급방침
Call Tracking
오토데스크는 캠페인을 위해 사용자화된 전화번호를 제공하기 위하여 Call Tracking을 이용합니다. 그렇게 하면 고객이 오토데스크 담당자에게 더욱 빠르게 액세스할 수 있으며, 오토데스크의 성과를 더욱 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 제공된 전화번호를 기준으로 사이트에서 고객 행동에 관한 데이터를 수집할 수도 있습니다. Call Tracking 개인정보취급방침
Wunderkind
오토데스크는 Wunderkind가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Wunderkind를 이용합니다. 광고는 Wunderkind 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Wunderkind에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Wunderkind에 제공하는 데이터를 사용합니다. Wunderkind 개인정보취급방침
ADC Media
오토데스크는 ADC Media가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 ADC Media를 이용합니다. 광고는 ADC Media 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 ADC Media에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 ADC Media에 제공하는 데이터를 사용합니다. ADC Media 개인정보취급방침
AgrantSEM
오토데스크는 AgrantSEM가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 AgrantSEM를 이용합니다. 광고는 AgrantSEM 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 AgrantSEM에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 AgrantSEM에 제공하는 데이터를 사용합니다. AgrantSEM 개인정보취급방침
Bidtellect
오토데스크는 Bidtellect가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bidtellect를 이용합니다. 광고는 Bidtellect 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bidtellect에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bidtellect에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bidtellect 개인정보취급방침
Bing
오토데스크는 Bing가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bing를 이용합니다. 광고는 Bing 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bing에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bing에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bing 개인정보취급방침
G2Crowd
오토데스크는 G2Crowd가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 G2Crowd를 이용합니다. 광고는 G2Crowd 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 G2Crowd에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 G2Crowd에 제공하는 데이터를 사용합니다. G2Crowd 개인정보취급방침
NMPI Display
오토데스크는 NMPI Display가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 NMPI Display를 이용합니다. 광고는 NMPI Display 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 NMPI Display에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 NMPI Display에 제공하는 데이터를 사용합니다. NMPI Display 개인정보취급방침
VK
오토데스크는 VK가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 VK를 이용합니다. 광고는 VK 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 VK에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 VK에 제공하는 데이터를 사용합니다. VK 개인정보취급방침
Adobe Target
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Adobe Target을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Adobe Target 개인정보취급방침
Google Analytics (Advertising)
오토데스크는 Google Analytics (Advertising)가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Google Analytics (Advertising)를 이용합니다. 광고는 Google Analytics (Advertising) 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Google Analytics (Advertising)에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Google Analytics (Advertising)에 제공하는 데이터를 사용합니다. Google Analytics (Advertising) 개인정보취급방침
Trendkite
오토데스크는 Trendkite가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Trendkite를 이용합니다. 광고는 Trendkite 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Trendkite에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Trendkite에 제공하는 데이터를 사용합니다. Trendkite 개인정보취급방침
Hotjar
오토데스크는 Hotjar가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Hotjar를 이용합니다. 광고는 Hotjar 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Hotjar에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Hotjar에 제공하는 데이터를 사용합니다. Hotjar 개인정보취급방침
6 Sense
오토데스크는 6 Sense가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 6 Sense를 이용합니다. 광고는 6 Sense 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 6 Sense에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 6 Sense에 제공하는 데이터를 사용합니다. 6 Sense 개인정보취급방침
Terminus
오토데스크는 Terminus가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Terminus를 이용합니다. 광고는 Terminus 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Terminus에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Terminus에 제공하는 데이터를 사용합니다. Terminus 개인정보취급방침
StackAdapt
오토데스크는 StackAdapt가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 StackAdapt를 이용합니다. 광고는 StackAdapt 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 StackAdapt에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 StackAdapt에 제공하는 데이터를 사용합니다. StackAdapt 개인정보취급방침
The Trade Desk
오토데스크는 The Trade Desk가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 The Trade Desk를 이용합니다. 광고는 The Trade Desk 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 The Trade Desk에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 The Trade Desk에 제공하는 데이터를 사용합니다. The Trade Desk 개인정보취급방침
RollWorks
We use RollWorks to deploy digital advertising on sites supported by RollWorks. Ads are based on both RollWorks data and behavioral data that we collect while you’re on our sites. The data we collect may include pages you’ve visited, trials you’ve initiated, videos you’ve played, purchases you’ve made, and your IP address or device ID. This information may be combined with data that RollWorks has collected from you. We use the data that we provide to RollWorks to better customize your digital advertising experience and present you with more relevant ads. RollWorks Privacy Policy

정말 더 적은 온라인 경험을 원하십니까?

오토데스크는 고객 여러분에게 좋은 경험을 드리고 싶습니다. 이전 화면의 범주에 대해 "예"를 선택하셨다면 오토데스크는 고객을 위해 고객 경험을 사용자화하고 향상된 응용프로그램을 제작하기 위해 귀하의 데이터를 수집하고 사용합니다. 언제든지 개인정보 처리방침을 방문해 설정을 변경할 수 있습니다.

고객의 경험. 고객의 선택.

오토데스크는 고객의 개인 정보 보호를 중요시합니다. 오토데스크에서 수집하는 정보는 오토데스크 제품 사용 방법, 고객이 관심을 가질 만한 정보, 오토데스크에서 더욱 뜻깊은 경험을 제공하기 위한 개선 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.

오토데스크에서 고객님께 적합한 경험을 제공해 드리기 위해 고객님의 데이터를 수집하고 사용하도록 허용하시겠습니까?

선택할 수 있는 옵션을 자세히 알아보려면 이 사이트의 개인 정보 설정을 관리해 사용자화된 경험으로 어떤 이점을 얻을 수 있는지 살펴보거나 오토데스크 개인정보 처리방침 정책을 확인해 보십시오.