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How to Optimize Project, Design, and Risk Management with Autodesk Forge

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설명

Would you like to optimize project and design management? In this class, we’ll go through workflows and automated processes that enable us to track deliverables’ development progress and compare with schedule and budget more efficiently and accurately. We’ll work within the ISO 19650 framework and use some of the standards’ metrics in a set of dashboards to provide an overview of the sample project’s development. To analyze the data, it first gets exported from BIM 360 software and Revit files using Autodesk Forge software. All exported data, with schedule and budget, is imported into Microsoft Power BI. For contextualization, we also embed the Autodesk Forge Viewer into Microsoft Power BI, enabling us to dynamically switch between the project’s models and sheets corresponding to the data displayed on the dashboards. This approach to data and project management allows us to improve collaboration, enhance quality of deliverables, and reduce cost and risk. Throughout the course of two years, we predict saving $190,000 in one project alone.

주요 학습

  • Learn about how Autodesk Forge is a powerful tool to manage your projects and access data.
  • Learn how to apply automated processes that increase productivity and quality, reducing costs.
  • Learn about adopting standardized processes and methods that allow for scalability and a higher ROI.
  • Learn about implementing workflows using standard formats and automated processes to satisfy your needs and improve your outcomes.

발표자

  • Anna Escolano 님의 아바타
    Anna Escolano
    Anna Roig Escolano is a Senior Specialist in the Digital Twin Solutions group at Mott MacDonald with 10-years of experience working in the Virtual Design and Construction (VDC) and Digital Delivery field for the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry. Anna is originally from Valencia in Spain. She studied Architecture and later obtained her Masters in Structural Engineering. She has experience in high profile projects and advanced knowledge in infrastructure design and construction. Anna is inquisitive about new applications and solutions with a passion for the future of AEC technology; a creative problem-solver with an interest in improving processes who encourages collaboration and knowledge sharing among team members. She has a strong technical skill set with a desire to expand workplace competencies and is very committed and self-motivated with the ability to push boundaries and to step out of the comfort zone. Now with Mott MacDonald Anna’s focus is on implementing new digital delivery technologies, developing custom made tools and optimizing digital processes globally.
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Transcript

Hi, everyone. Thank you for taking the time to watch this CAD recording. As you may already know, this class is called How to Optimize Project, Design, and Risk Management with Forge. And we're going to talk about an automated process that we developed using Forge to extract data from BIM 360 and Revit and visualize it in Power BI together with other data sources.

Before diving into it, I wanted to briefly introduce myself. My name is Anna Roig Escolano. I am originally from Valencia in Spain, but I'm based in New York City, and I am an architect and a structural engineer. At this point, I have been working in the VDC and digital delivery for the AEC industry for about 10 years, and I am currently a senior specialist in the digital twin solutions group at Mott MacDonald.

I also wanted to take a minute before we start the class to acknowledge the important role that Cory Dippold, vice president and head of the digital tool solution group at Mott MacDonald, and Rene Chicas, former project data specialist in our group, have played in the execution of this effort. Let's get into it.

Since you are in this class, I am assuming that you know the class description as well as the learning objectives, so I won't stop here. But if you can read them in the hand-- but you can read them in the handout if you're interested. The next section of this class is a description of the project that served as a case study for what we developed. The project is the restoration of a major linear infrastructure. The infrastructure is 92 miles long or 148 kilometers. It is over 100 years old, and it serves one of the biggest cities in the world.

Mott MacDonald provides condition assessment, detailed design, facility planning, and design services during construction. What did we need this project to be? We needed a project with a high level of digital maturity of big size and that was standardized. This project had a high level of maturity with a Common Data Environment and a Master Information Delivery Plan. It was a multi-year, multi-discipline project with lots of different models and deliverables and with 16 subcontractors. And it was perfect for scalability since it was following the ISO 19650 standards. All of this made this project a perfect case study for this effort.

That being said, what is the problem that we're trying to solve? It is common that the engineers don't have a lot of transparency into the detailed financials of a job specifically at the discipline level. They might have an overall view of the schedule and budget of the project and what their next milestone is, but they're missing if the deliverables are at the right level of development compared to other metrics.

On the other hand, the PMs rely on the technical capabilities of the designers to deliver a good quality product. Therefore, it is typical that they are focused on client care, ensuring deliverables are produced in a timely manner, that budget goals are hit, and things like that. Additionally, sometimes they don't have the software skills to review the models and drawings on a regular basis. So we could say that there is a disconnect between project management and design management.

That is the problem. So what is our goal and the solution to this problem? Our goal is improving the engagement of design management and project management by creating a unique environment where everybody, regardless of their role, can access complete and relevant information. We want to make the commercial side of the job accessible and meaningful to designers and models and drawings easy to view for managers and combine all of it in a single source for higher accountability and better understanding and communication.

In other words, we want to build an easy and intuitive common environment so that you don't need to, let's say, be a skilled Revit user to see the models or a professional scheduler to understand the timeline of the project. Those are the goals. So now we will get into the how we're achieving all of this.

As we mentioned earlier, the project is set up within the ISO 19650 framework. At Mott MacDonald, we pride ourselves in having used these standards shortly after they were first published and not widely known. For this project in which we have 16 different subcontractors, the benefits of using these standards go beyond controlling information properly. We are able to obligate our subcontractors to manage their information in the same way that we do which is very powerful.

Specifically, for today's topic, I wanted to point out the parameters associated to the contract drawings that we developed in Revit and what these parameters indicate. These are metrics that we have extracted from our models using the Forge API and then used to track the design progress. These parameters are suitability code which gives us an understanding of the maturity of the data and what this data can be used for. Some of the codes and their definitions would be S0 for initial version, S1 for suitable for coordination, S2 for suitable for information, and so on and so forth.

We also have state which provides transparency in the status of a file. For example, if it is a work in progress file, if it is a shared file or a published file. We also have implemented the recommended folder structure and the naming convention which provides a uniform approach towards information and data management. And finally, we added percent complete and hours to completion. These are not metrics that are in the ISO standards, but they give us metadata to quantify design progress.

In a digital delivery job, we start by setting up the digital delivery architecture map. This lays out the tools and systems where all the data resides and how the information flows from system to system. In the blue box, we have the project management tools and data. We use Deltek for the financials, Master Information Delivery Plan for deliverables, an Excel risk register and Microsoft Project for schedules.

As for the design management tools, we use Civil 3D and Revit as design tools to develop models and drawings and ProjectWise and BIM 360 Docs as document management tools. Traditionally, the project manager would also go through the effort of setting up the management visual tool that allows them to supervise project operations. For that we used Moata.

What is Moata? Well, Moata is the Mott McDonald's proprietary digital solutions platform. We have a number of solutions that can be used to solve any of the different problems that come up across the asset lifecycle. For this particular project, we use Moata Insights for project management and controls. I would like to show you how this looks like for us.

Once we log into our Moata hub, we can see all the projects we have access to under Moata solutions. Due to confidentiality reasons, I cannot show you the dashboards of the project subject of this class, but I will show you the Insights dashboards of the demo project which are very similar. As you can see, these dashboards are powered by Power BI. And in these dashboards, we track things like budget with a project cost summary, baseline versus actual cost over time, purchases of the project. We can also track schedule with a project schedule summary, and we track the deliverables, which in our project we do by using the MIDP, as we previously mentioned.

We also track risk with a risk register, and there's also, in this case, a graph that shows the risk mitigation effect. As you can observe on the left hand side, there are many other categories of information that can be analyzed and plotted on these dashboards depending on the needs of your project. All of that I just showed you comes from the blue box. We have not yet got into how the design is coming along. This illustrates the problem of lack of connectivity between project and design management.

How do we get all of the blue and red data into a single environment? We already got the budget and schedule data into an Excel format, as we can see in the blue box. We will extract the design metadata from ProjectWise to an Excel file using a PowerShell script. Revit is a bit trickier, as the metadata resides in the sheets within the files with BIM 360 as instance parameters. Here's where Forge comes in. We would automate the process of extracting the data from Revit files and BIM 360 by building scripts and using Forge to get all of the required information in an Excel file.

Now that we have all of the data in the desired format, we can compile the budget, schedule, and design data into a unique environment using Power BI. Ultimately, the compiled set of Power BI dashboards can be pushed into Moata Insights. For the automated workflow that we developed to extract the data from Revit and BIM 360, the main tools and technologies used are Forge APIs that enabled us to leverage the design and engineering data to develop a custom application and a connected workflow.

Programming, in this case, we have used Python, SQL Query, and JavaScript. And finally, Power BI. Before we move on I wanted to go briefly over the main reasons why we chose Power BI and not another visualization or business intelligence software. This is because Power BI, it is Mott McDonald's standard reporting environment. It is well known across all our project teams and allows us to compile data from any source as well as build into Moata Insights.

I am going now to show you how we have built integration of the project and design management metrics. The design management metrics are extracted from the BIM 360 and Revit files. You can see them on this table. These are parameters that come from the ISO standards. In order to do that, we have built an over 500 line Python script that in itself runs on SQL Query. And after we run it, we get a CSV file that looks like what we're looking at in the screen with the relevant metrics that we had just seen within the Revit file.

I'd like to show you the dashboards that we have created combining the data set that we just saw, that we exported and we saw in CSV format with the projects budget and schedule in Power BI. The first set of dashboards is the Revit deliverables versus schedule and budget. I would first like to bring your attention to the tables on the right hand side of the screen. One of them shows the list of disciplines, and the other one shows the list of Revit files for the project.

As you can see on the left side of the screen, we have three different metrics represented in these graphics. In green, we have the budget and actuals in dollar amounts. The gauge shows an available amount of 1.4 million and a spend amount of 860k. In pink in the central, we can see the time elapsed in days. The design phase of the project is two years which gives us a total of 720 days and an amount passed at this moment in time of 432 days. And finally, in blue, we can see the design progress in percentage. This is what we get from the parameters extracted from our Revit files and BIM 360.

I am sure you have also noticed the cards under each gauge these represent the percentage of budget used, time elapsed, and progress achieved so that we can compare apples to apples and determine if things are on track or we need to take actions. At the bottom, the same three metrics are represented in percentages over time. By default, everything is showing an oversight of the whole project by summing up expenses in case of the budget or averaging in case of the design progress.

But we can also, by clicking on the disciplines in the list that we have at the top right of the screen, we can isolate the information related to each discipline separately. This will also show us the models corresponding to that one discipline alone in the file name list to the right of that discipline list. How does this serve us? Let's take a look at the structural discipline.

As you can see in the percentage over time graph, the pink line, which represents time elapsed, is a straight line with a constant slope. Since time is not depending on any external factor, it is our reference to understand if we are doing good with budget and design progress. For budget, which is the green line, if the line is above the pink line, we're spending at a higher rate than what we want, see here, where budget use was 15% while the time elapsed was only 5%. And with the design progress, which is the blue line, if we are below the timeline, we are progressing at a slower pace than what we would like to, like here where we can see that the time elapsed is 45% while the design progress is only 40%.

As you can see, at the beginning of the project, the budget line is much more steeper than the design progress. This is normal and does not constitute a concern. Since there is a learning curve about the details of the project, the contractual documents need to be set up and started from scratch, and there's a lot of other tasks involved in starting a project that won't happen later on. But at some point, what we want is the spending rate to lower and the design progress rate to increase which is what happened here.

And now if we take a close look, we can see that at some point after the 30% design submittal, the design progress line, which is the blue one, falls under the desired percentage. That can happen, but after we kept getting further away from our goal, that raised a red flag. And we were able to bring the team up to speed short before the 60% submission to deliver a good quality and complete set of drawings.

Now let's take a look at the architectural discipline. The same thing happened at the beginning of the job. The budget line was increasing faster than the design progress one, which is normal, but the difference here is that at the time that it should have gotten softer, it did not. At this point, we were clearly overspending. Thanks to these dashboards, we were capable of noticing these soon enough to do some damage control and flatten the curve. We were able to manage the deliverables without having to discuss a change order with the client or losing money on the job.

As you can see in the cards up top, we finished the 60% deliverable with a budget spent of 70% which gives us a delta of 10% over spend. This is not ideal, but it is very good considering the delta was 28% at some point and is good enough to be able to continue closely controlling the expenses and make it up throughout the upcoming design phases. The other set of dashboards that we built are the models and contract drawings, visuals and status.

For these, we have one tab per discipline. We will take a look at the structural one. For contextualization purposes and to provide an easy visualization of models and drawings, we have also embedded Forge Viewer into Power BI, allowing us to dynamically switch between the models and sheets corresponding to the data displayed on the dashboards. In this case, this was achieved by using JavaScript.

As you can see on the screen, the model can be rotated. You can zoom in and zoom out. You can explore it, and we can also switch views. As you can see, we're going to now switch to a different view, and we can click on the elements and open up the property pane so that we can take a look at the metadata associated to these elements for review all from the Power BI interface.

In our case, we have customized the list of models that we can view to show the existing plus demo, the existing plus proposed we were just looking at, and in this case, the complete proposed model with all the disciplines on for completion. In every model page, we have on the left side up top the navigation buttons. Each one brings us to a different project model.

We also have three cards with the state, design progress, and stability code for each model. And at the bottom of these cards, the list of sheets developed in the model that we're looking at. In the middle, we have the Forge Viewer, and on the left side, a plan view that works like Google Maps with the exact location of each asset.

Right now we're going to look at the last model in this example. And here we can observe the accuracy in the representation of the asset. If we compare the proposed model with the satellite view on the right, we can see that they're very close. We can also see how the sheets that we can access through the document browser match the sheet list on the left side of the screen and how we can take a look at them from the same Forge Viewer without the need to know how Revit works or having to open each model individually or printing out PDFs or anything like that.

After having looked into what we have achieved so far, I would like to go over some of the benefits that we have estimated. The effort of the team to get to where we're at was equivalent to one person working full time for 13 weeks. That is 520 hours or just over $57,000 at an average hourly rate of $110 an hour.

For this project, we were having two-hour weekly meetings with all eight disciplines and the project management. This is roughly 20 people. We estimated that the time saved with these dashboards in these meetings would be a half hour per week conservatively. That makes up to 10 man hour every week. At the average hourly rate of mid senior engineers, that is close to $2,400 saved every week. Therefore, if we do the math, in 24 weeks, we would make up the investment.

The life of the design phase is two years. So the estimated long term benefit considering the investment is of almost $190,000 on this job alone. Because we have implemented the workflow in a very scalable way and developed it within the ISO framework, it can be applied to any project, especially if they're following the same standards, making the financial benefits exponential. For example, applying it to 10 projects of a similar size over two years, we would have close to $2.5 million in savings.

This graphic shows a summary of what we just discussed, and it makes it pretty obvious. So the green bar is the initial investment. The purple one is the long term savings over two years for this one project, deducting the initial investment. And finally, we have the orange bar, which shows us the savings that we would achieve over two years for 10 projects of a similar size.

Other benefits less easy to quantify in a monetary way or savings way are reduced risk at missing deadlines, which we just saw with the structural example; reduced risk of overspending, which we also saw with the architectural example; higher client satisfaction; higher deliverables quality; higher accountability; and better data management and oversight. This solution gives us a much higher degree of control of the project. The amount of problems avoided down the road is incalculable. Overall, what you get is proactive project management rather than reactive troubleshooting.

One thing before we finish is that I would like to give you an overview of our next steps. We would like to add quality management and risk and safety to the created integration of project and design management. We are working on linking the risk register with the models. The idea is to click on a specific risk on the table in Power BI, and the Forge Viewer would bring you to the location of that risk in the model.

We also want to reflect the checked and approved workflows specified in the ISO 19650 at different levels of granularity in our dashboards. This would allow us to see the 3D objects, models, and drawings have been checked and/or approved. The way we envision this is by color coding the objects depending on their status. We can also check percentage of objects that have been checked and/or approved in a model or per discipline.

I would also like to mention other initiatives that are happening at Mott MacDonald and that are in the line of what we have seen today. My colleagues at Mott MacDonald, Paul and Fouad, have created Power BI dashboards using Autodesk Assemble for validating and checking model content against project standards. Their class is called Assemble plus Power BI, Developing a Powerful and Practical Model Checking Tool. If you're interested in learning these other automated processes that can help you automate quality control, especially in high volume projects with quick turnaround, you can check the recording using the class number in this slide.

And finally, I would like to summarize what we have learned today which is that Autodesk Forge allows us to access and manage project data. That we can implement custom automated workflows to satisfy our needs and improve our project outcomes. That automated workflows increase productivity and quality and reduce costs. And lastly, that standardization allows for scalability and the higher profitability of an investment for automation. Thank you very much for your time and attention. I hope you found it interesting, and please feel free to reach out with anything.

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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

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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
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Bidtellect
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Bing
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G2Crowd
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VK
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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)
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