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How to build data-sharing habits to Accelerate Digital Business:Saipem case

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설명

For decades, business leaders have shied away from sharing data, not just in regards to competitors, but even with internal stakeholders in other business units. This mindset is starting to shift, however, as studies back up the benefits of sharing data. Data sharing is a business-facing key performance indicator of achieving effective stakeholder engagement and providing enterprise value. Chief Data Officers who have successfully executed data-sharing initiatives in their organizations are proven to be more effective at showing business value and return on investment from their data analytics strategy. This class will highlight how the Saipem data sharing solution, based on Autodesk Forge and BIM360, brings more value to stakeholders from analytics initiatives, facilitates new way of thinking and points out how CDOs that embraces the new mindset around data-sharing will play a more strategic business role.

주요 학습

  • Enable efficient cross-team collaboration strengthening teamwork
  • Facilitate knowledge and information sharing
  • Increase business execution and reduce rework
  • Enhance workflows to make every day’s tasks easier

발표자

  • Luca Bazzocchi 님의 아바타
    Luca Bazzocchi
    Consulting Services Senior Manager and proud Autodesker since 2008! Team leader, always excited to meet dynamic and creative thinkers, I am enthusiastic about shaping innovative solutions. I received his Computer Science bachelor's degree from University of Genova, Italy. Also started to work with Forge in the early days, and have been working with the platform for the past 7 years.
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Transcript

LUCA BAZZOCCHI: Hi, everyone, and welcome to this Autodesk University 2022 class where, together with Alex, we will present how Saipem builds data sharing habits to accelerate its digital business. This class will take a little bit more than 30 minutes, and it consists of five main topics. We begin with a brief introduction of ourself and the reminder of the learning objective for the session.

We then give you an introduction on who Saipem is, what its business is, and how they decided a long time ago to innovate with Autodesk. We then jump into the challenges and objectives driving to the initiatives taken. And then we dive into the solution itself, starting from an overview and then detailing the main enhancement and capabilities that were developed after the last AU class presentation a couple of years ago.

We consider those enhancement-- those that might be of interest for you and that can be applied to your business as well. No matter which industry you are focusing on, if it is oil and gas or any other one. We close then this presentation looking at the future, and we will complete it with some final thoughts.

So I'm Luca Bazzocchi. I'm a senior manager in EMEA Autodesk consulting practice. I joined Autodesk a long time ago now. It was early 2008. And I joined as a technical leader, became then a solution architect, and since few years, I am managing-- I am a manager leading a team of people that I really like to define as rockstars in their role.

They are solution architects and business consultants. A team who is relying on values such as diversity, inclusion, and collaboration with a strong feedback culture that welcome different point of views. And those are all the strengths that we have, and most-- I mean, the most important strengths we have, and that allows us to work with many named account customers, such as Saipem.

I started to work with Saipem more or less 10 years ago when we started to look at how to improve some workflows, some processes, and how to adopt in the best way possible our products. Then when Saipem started to adopt and implement solution based on Forge, I started to follow all those initiatives. And more in general, I started to work with Forge when it was even not called Forge. It was the Large Model Viewer APIs back in 2016. And since then, I have delivered more than 25 successful projects around the globe.

ALEX GIOSO: Everyone, I'm Alex Gioso. I'm a fabrication and construction system manager in Saipem. Since 2010, I started working worldwide to spread the implementation of our in-house tools. So our in-house tool, our management construction information system tool. And I contributed to the growth of our in-house platform. During the last few years, I was also involved in the Saipem digital transformation, and I started the collaboration with Autodesk in the 2018.

Now, let's come back to the class. In the last two or almost three years, we learned a new way of work-- the smart working. The pandemic forced us to stay at home, forced us to develop a new habit, forced to find a new way of business. Probably we already started this change before, but for sure COVID-19 speed up this process. These are kind of evolution, let's say.

As you can see in the slide, the main goal is to improve the collaboration, enable efficient cross team collaboration, strengthening the team work. So create a collaborative culture where employees work together to achieve a common goal while taking responsibility for direction or encouraging a sharing culture or creating, sharing spaces for knowledge sharing, formalizing a knowledge management process, or better, leading by example. So what do we have?

We have to practice what we preach. We have to provide training, create a quality process, again, provide training, prioritize task, and yes, again, one more time, provide training for increased business because we think that who is more well trained has more opportunity to do things right the first time.

So communication. Communicate clearly, get organized, and define the difficult tasks. So again, the word is collaboration. Create more sustainable processes and results and increase operational efficiency. Before to move up to the solution, we have a quick look or a quick overview of my company. As I said, I started in Saipem 12 years ago.

And as you know, we are an oil and gas company, but we'd like to define us also as an advanced technological and engineering platform for design for the construction and for the operation of complex, safe, and sustainable infrastructural plans.

My division is the onshore division, the onshore ENC division, and our ambition can be defined as three-fold. Becoming the partner of choice for a client committed to do low carbon energy transition, transformative digital innovation at scale towards carbon neutral operation along our entire APC value chain.

I just spoke about onshore ENC division, but here you can see the pillars, instead, of Saipem. So an asset based solution that is our traditional core business. So offshore ENC division and offshore drilling. The energy carriers. So my division, as I said before, onshore ENC division. Robotics and industrialized solution.

So they answer to the needs for the energy transition. And here are involved with both the reserves, so onshore and offshore. And then the last one is the infrastructure division that has a lot of experience is safety, reliability, and technology applies to infrastructure. In the last slide of my introduction of my company, you can see a summary with some number about us, about our business. And we can see with Luca how it works, the collaboration with Autodesk.

LUCA BAZZOCCHI: Thank you, Alex. And I would like to underline one statement done by Alex concerning his work, one of his tasks at Saipem. He is working in the digital transformation, and I'm very happy to say that I was, as all Autodesk, involved in supporting this journey of this digital transformation. And how we did that?

We are supporting the innovation at Saipem as well. So let me just say that you all know who Autodesk is, and you know it, otherwise I would wonder why you are here. However, most of you have always seen Autodesk as a company who is providing you the right tools to do your daily jobs, your daily activities.

But you need to know that there is much more than that. As I told you when I presented myself, I am part of the Autodesk consulting practice, a group of experts, subject matter expert. Quite a big group of people based worldwide. And we can help you in adopting our products, in innovating with such adoption, and we can help you in finding the right solution to your problems.

What I would like to underline is how you can innovate without risk. Innovation is our DNA. There are no doubts about it. And Autodesk is a leader in innovation in whole the industry we serve. We are investing with patents. We are making significant investment in research and development over here. We have made significant investment in acquiring and developing innovative and new technologies such as PlanGrid, such as Assemble, Spacemaker, and most recently, Innovyze and [INAUDIBLE] just to name a few of them.

We have invested in using, learning, and adopting innovative methodology that has held us collaborating with some of our most progressive customers on game changing approaches to business transformation, and Saipem is one of them. We continue to do research in all the industry we are involved. AC, manufacturing, oil and gas as well.

You will see that we started with these initiatives five years ago, and with Saipem we started from a proof of concept that was just involving some Excel spreadsheet and some new emerging technologies. As I said, it was the Large Model Viewer APIs. And since then, we started to enhance and to adopt even newer frameworks and newer possibilities.

And we have now a full solution that you will see is going in-- it is used in production. What I would like also to underline are the technology opportunity that could really support your business. And those technology are-- you can see some of those, but we are not limited to those. The importance of data, we will see them during this presentation. The importance of data, the use of data, the quality of data, and the, really, benefit that you can achieve using those data in the right way.

The adoption of a platform for your business, business and services that you might have never thought of adopting. The importance of to improve and automate processes, looking at the future of work without forgetting the importance of sustainability. Even for those industry where-- I mean, that you might think that sustainability might not fit with. And we just had an example from Alex.

ALEX GIOSO: Thanks, Luca. So challenges, Saipem challenges too. During the last 10 years, our industry's productivity declined while project complexity, cost, and time to deliver increased. This is the reason for us to embrace transformative innovation in our strategy, reinventing internal processes to boost productivity, unlock efficiency, and create a new value proposition.

We'd like to define us as strongly committed to the client. So here, what our client value outside then can help so that's why I said our challenges. We imagine a future where the data sharing is at the core of the data driven culture. We imagine the data sharing, as illustrated. Try to picture with us.

What if all stakeholder had the access to the trusted data they need to do their job? What if there was a culture of openness and transparency amongst the teams department and line of businesses? What if you could produce new analytics reports and handle a doc request easily? What if you have the access to a single [INAUDIBLE] with the data you could trust?

What if you could expand the scope of the analysis that data consumers can conduct? What if you could explore new technology like machine learning, like artificial intelligence, and have access to advanced analytics and prescriptive data driven insight recommendation? There is a lot of question. We already reached some answers-- not all, but you know, that's our journey.

But for sure we said we know that the solution is only one, the data driven construction. That is our solution. So we think that to foster a culture that encourages data sharing instead of data ownership. That's the main goal, change the mindset is the big challenge and the big opportunity for growing and for getting new businesses.

As Luca said, we started our journey in 2017, all integrated Excel sheet. Then we moved during the year to connecting also in-house and commercial tools pretending always more. More analysis like workfront or feasibility. More disciplines. For example, we started only with the steel structure, then we added piping, then we added foundation, and so on.

More data. We connected more than 25 millions of element. In 2010, we also include BI dashboard-- enterprise BI dashboard. We start to approach the advanced work package methodology and we start to combine, to merge, to compare different models.

Last year, we finally find a solution. I will say find, and then later on you will understand why finally. Find a solution for the spooling and other analysis like the management of the punch list or the management of the test pack. Till today, well, the flag speaks. So we move the solution to the production, incorporated also the 4D simulation and the what if analysis.

It's also important to highlight, to underline that the solution lives in different divisions. In the 2017 and 2018, so in the first two years, only the offshore ENC division was involved. Starting from the 2019, also the onshore division. Also, my division will start to join the solution. And then from the 2020, we are working together. So now let's start to have an overview of the solution. Luca, off to you.

LUCA BAZZOCCHI: OK, so just to give you some-- to spoiler a little bit. The next set of slide will be a mix of standard slides and videos because we thought that looking at what we did and having the chance to see how our solution works will give you the better feedback, the best information you can get. So we start with this short video, which present the solution of a review.

Just remind that our goal is to provide all the users with a single place where they can ask all the information-- assess all the information they are looking for. So we can load multiple models in our 4d viewer instance. In this case, we do have piping systems and structural systems. We can search for the element that we want to focus on, as we are doing here, and just isolate those elements so that we can have a better analysis of them.

You see a lot of tabs, and depending by the selection of those tab, you can see that the teaming of the solution is changing. We have more information that we will see later on. But the idea here is that, depending by your area of interest, by your role, you will be able to see some of those information or all of them.

And last but not least, you can also integrate those views with the legacy BI system, such as Microsoft Power BI. So we are using dashboard that have been defined in Power BI and that were completely disconnected from the data and the model so that you can have a 360 overview of the information you are looking for.

ALEX GIOSO: So now we start illustrating all the enhancements adopted in our solution. Now this is just the list. Then we will go one by one to check all of them. So data analysis. So multiple analysis, multiple views, as I was saying before, like test pack management, like punch list management. Spooling.

So finally-- again, finally, we included the spooling information inside the 3D model. So after the spooling activity, we are able to get all the spooling information inside the 3D model . 4D sequencing for being able to intercept all the possible issues. And the what if simulation, so the forefather of the artificial intelligence. And the others.

Let's say less fashion enhancements, but very usual [INAUDIBLE] improvement. So let's focus now one by one, as I was saying. We continue to improve our solution integrating all the BI dashboards of our company and getting always more information. We started from-- as I say during the journey, we started from workfront analysis with progress, with quality, with the checking if one item, one object for one particular phase of work has been already tested.

So if the certificate is available or not in the quality purpose. Then we move and we add new analysis, like the welding. So any kind of weld detail. So the detail of the welds with all the attributes of the weld, the detail of-- the history of the weld. So all the information about the activities performed on the weld. We are able to track the spool.

So to track where is the spool getting information from our database, we know where is the spool and we are able to run some analysis on the spool. Punch list management, test pack management, and then the accounting for, again, let us know if one object, one item has been already paid or not to our subcontractor. Luca, up to you for the detail of the analysis.

LUCA BAZZOCCHI: Yeah. And let's dig into the data analysis capability. As we have briefly seen in the previous video, we do have several point of view, several types representing the different information a user might want to access. Here, again, we will focus on the same model we saw before, so structural model. And between all the elements loaded, we focus on a piping system.

So what we presented a couple of years ago, those were the forefront analysis, the progresses. So I'm able to select a specific element and see all the details of it. The quality we already added. So again, for the specific element, we can focus on the details and see how many tests have been run and if we have the certificates. And here is the new part, the welding.

Let's start from here. You see that we are focusing on-- we can represent where the weldings have been done. We see that in the properties, we can identify the welding number. In this case, we do have 5. And we can see all the information for each group of weldings. Then we can focus on the welding activities. So is this been completed?

Has this been still pending? Is this still to be started? And as you can see, we team each welding with a different color. So this one is a completed. This one is to be. And the next one, as you can see in this data set at the end of the element-- of the row if it is still pending. But from here, we can even go to the welding activities details.

Here we were focusing on the welding number 5, and for this one we can retrieve all the different activities done to complete this job. We can also easily export those information in an Excel spreadsheet that can be then shared with the colleagues, with the anyone who needs this kind of information. And in the Excel spreadsheet, we can have both the information as we see them here in the table or even the screenshot of what we see in the viewer.

We then have a punch list and test package which we don't have many, many data for, so we are skipping that. Spool. We will go back to the spooling later on in the next enhancement. And then accounting. We can see that this piping system has been already accounted, has been already paid. But we can also go back to the whole set of elements we add and focus filtering from Power BI on the elements that have not been yet paid and those that have been paid from a higher point of view. Not only on the specific element we filtered out, but on all of them.

ALEX GIOSO: Finally, the spooling. As I said from the beginning, finally because probably when I met Luca the first time, I spoke about this. So spooling, for us-- so I mean, including the spooling activity, it's a sort of dream for our construction manager. Why?

Who is working for oil and gas knows because a construction manager want to know what can be installed so he has to every time to check if something is missing. So if the joint is not yet welded or if some entities has to be performed, or for the engineer part, if they have to run some revision. They have to check if the fabrication has already started or not. So here we finally got the solution for getting the spooling formation and for reverting them inside our solution.

LUCA BAZZOCCHI: So here I would like to underline that we worked a lot also on the processes. Not that we never work on the workflow on the processes for the other functionalities, but here it was a little bit harder than in the other cases. And the way I would like to approach this enhancement is exactly from the process. So we have the 3D model, which is [INAUDIBLE].

We have all its metadata. And then with SPOOLGEN we can generate all the spooling metadata. The process in Saipem is well defined and well established. They create DWGs and PCF file. PCF file are-- you can see them as text files containing all the information related to the spools. But those are text files.

We had to find a way to integrate those information in 3D model, and here it came a third party solution based on Navisworks that allows us to load those PCF files and generate a model with all the information in an NWC file. An NWC file that is then loaded in Navis, as you can imagine.

You can see here this same model that now-- in the piping system you should be now-- you should know quite well. And here we will see we will have a lot of new metadata. In particular, this component attribute 29, which represents the spooling ID. If we search for the one containing S02, we will find this set of elements. And if we select one of them, we see that the component attribute 29 for this element, it ends by S002.

Then it comes the easiest part. We now have an NWC file, a model with all the metadata we are looking for. We store it in BIM 260 and then it is available in our solution, in the data driven construction solution. So here we see the piping system team according to the different status. If we search for the S02 spool ID, we identify the same element that we saw before in Navis. The status is that it's stored in the shop. And the first element that we see in the property, it is exactly the customer attribute 29. Instead of naming it the customer--

[CLEARS THROAT]

Excuse me. Customer attribute 29, we name it spool for a better user experience.

ALEX GIOSO: The sequences, for us, is the easy way-- the easiest way to get the possibility to intercept the potential issues, potential problem in materials and documents, planning, and in preparation through dedicated dashboard. And it's also a way for including 3D and 4D visualization from these different perspectives.

LUCA BAZZOCCHI: So since we said at the beginning that the onshore department is not the only one adopting this solution, so Alex's department is not the only one adopting solution, let's change model and let's look at an offshore model, a plan. Here the concept is very easy. What we wanted to do is to recreate the timeline that we have in Navis is our solution. So we are connected to a Primavera database and we are simulating and showing the sequencing and teaming the model accordingly to the values that we have in Primavera.

So everything that is yellow means that we do have ongoing activities for those elements. When they become green, that means that all the activities, all the construction activities, have been completed. The GAD can be changed from a granularity point of view. We can go from a single day simulation to a quarter one. Now we are focusing on months. We can speed up the step increase or slow it down. We can focus on a specific data range. But anything that you expect from a 4D sequencing tool.

ALEX GIOSO: As anticipated before the what if analysis, the what if simulation allows us to define several scenarios, starting from the lesson learning of previous project.

LUCA BAZZOCCHI: And here, again, we stay on the same offshore model with just so. The idea is that now we do have two instances of the 4G viewer so that we can have a side by side comparison between two different set of dates. As you can see, in the [INAUDIBLE] we do have a fat bar, which is the forecast data set, and the thin one, which is the planned one.

As you can see, we might have a problem in the forecast because there are pipelines that have been completely erected before the completion of the erection of the structure maintaining them. While on the right, in the planned, we do have the right sequence of events. So just to make this clear, we manipulated the data set to show these two different scenarios.

But at the end of this process, of this side by side comparison, the user can share and can suggest which is the best construction sequence to adopt. And then a last consideration on the less fashion, but still useful improvement. No videos here because some of them you have already seen it.

Since we presented the last class on the data driven construction two years ago, we invested a lot of time in increasing and changing the user experience. We want a much better user experience. We want the user to adopt and to use our solution and to find it comfortable to adopt it. Then we also did some changes in the background.

We adopted the latest technologies and frameworks, such as .NET core instead of [INAUDIBLE] .NET. We are using the latest Forge APIs available. But at the same time, we are improving performance in review-- performances, reviewing those algorithms that were taking some time to be completely performed.

We improved the coordinated integration with Power BI. We improved security aspects, such as we introduced the adoption of the OAuth 2.0 de facto standard, security standard even when we assess the databases, the different databases. And we made a lot of deployment consideration to support the expected adoption peak while going on production does this.

ALEX GIOSO: Almost to the end of our class. In this slide, we just mentioned some value gain. For example, reducing the risk, improves monitoring, we got the quality, the sped up decision making, et cetera. But it's not just a matter of improving activities or of getting the result. We found out-- we discovered that the solution is also satisfying Saipem people because they are more ready for collaboration.

And they stopped to say, I have to do something, but they started to do it to say, I want to. So we think that this is our best achievement. As for the value, also we put some examples of user's pol-- so some comments. We can have a look of some of them.

All employees, no matter the level, are gaining advantages thanks to the solution. But once again, the best ask or the best gift that the solution donated to us is the reaction that we get, the new mindset. So more collaboration, more participation, more involvement of the people in the solution.

We want to continue our journey, so we want to continue the collaboration with Autodesk. The next year, the infrastructural division will also join the solution. So for us, it is not over. Someone said that it's a long way to the top, but we know it. But we want to do it and we're down that way. And thanks, that's everything from our side.

LUCA BAZZOCCHI: Thanks a lot.

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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

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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
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Yahoo! Japan
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Naver
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Quantcast
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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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