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Integrating Autodesk's Ecosystem into BIM Data Management: A Case Study on Enhanced Data Accessibility

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설명

Explore the transformative approach of integrating Autodesk data models with the AEC Data Model API and Data Exchange API into a new building information modeling (BIM) data management system. This case study will explore practical applications and strategies for using these powerful tools to centralize and enhance data accessibility within BIM projects. Discover how this integration not only simplifies data management, but also ensures that all stakeholders—from architects to engineers—have immediate access to critical data, thereby enhancing collaboration, accuracy, and efficiency in building projects. Through real-world examples, we'll demonstrate the steps and outcomes of adopting Autodesk's comprehensive data ecosystem, highlighting the seamless flow of information and its impact on project success.

주요 학습

  • Learn about integration, and gain insights into how Autodesk data models can be integrated into a new BIM data management system.
  • Discover the advantages of centralized BIM data.
  • Examine case studies involving real-world applications of Autodesk's integrated systems.

발표자

  • Andreas Bøving
    Andreas Bøving is the Product Manager for the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) business at NTI, where he leads strategic decisions and product development for NTI's own products. With over 4 years of experience in developing innovative solutions, Andreas is a key player in driving the company's growth and success. He holds a Master of Science in Civil and Architectural Engineering and has furthered his expertise through courses in process leadership. This robust educational foundation, combined with his industry experience, allows Andreas to understand the complexities of the AEC industry and convert that knowledge into effective, supportive solutions. Andreas has been an active participant in numerous presentations and panel debates, most recently at DevCon 2024 in Munich, where he discussed NTI's use of Autodesk Platform Services (APS) and the Data Model API's.
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      Transcript

      ANDREAS BOVING: Hey, everybody. Thanks for joining this Autodesk University session. I'll talk about how we have integrated the Autodesk ecosystem into our new BIM data management system. This is a case study on enhanced data accessibility. My name is Andreas, and I'm a product manager at NTI.

      So what are we going to talk about today? First off, just let you guys know me a little bit, who I am, and where I'm coming from. And then we're going to have a high level on the challenges we have in the AEC industry. We're going to talk about the data models from Autodesk, the AEC data model and the Data Exchange. We're going to have a practical walkthrough of how we have utilized it in-- how NTI Group has innovating with Autodesk Data models. And in the end, we have the future and some final notes.

      So first off, about me, as I said, my name is Andreas. And I'm a product manager at NTI. I have the responsibility for the AEC line of business regarding our own IP. I have formerly actually educated as a carpenter and afterwards chose to take the education as a civil engineer, where I focused on energy and indoor climate.

      And through this education, I actually started investigating how we could use the BIM models for much more than we are using today. And this way of thinking, it was something I took with me, started as an engineer at the large company called NIRAS, where I was the product manager-- sorry, the project manager for digitalization and showcased how the BIM module actually could be used for more specialist way of calculating the data and using the data in the models for special-- for different scenarios.

      I'm located in Denmark and living in a small town with 50,000 citizens. At home, I have my partner and my two small girls. And in the free time, I'm trying to use it in the nature for hunting. Or otherwise, I'm actually ongoing a home renovation as we are speaking.

      So NTI, some of you guys maybe know NTI, NTI Group. We have been expanding quite a bit in the last couple of years. Right now, we are actually almost 1,000 employees. And we are focusing both on the construction site, and then we have the design and manufacturing and the media and entertainment industries.

      We have three pillars we are focusing on. So one thing is that, of course, we are Autodesk agents and we are Autodesk Platinum partners. Another big part of NTI is the consulting. We are trying to create the best solutions for our customers and help them in this rapidly growth of new ways of new softwares and new ways of working. And then we have this owner IP, where I am having my focus. And these three pillars is something that we can build these NTI solutions around, where we put our own software on top of Autodesk software to make sure that it fits the customer needs. And then we have the consultants to help you guys in implementing and using this.

      As I said in the start, I'll try to jump in the helicopter and just take some sort of an high-level take on how I see the challenges is in the AEC industry. So first off, where are you coming from? And I know this is very basic, but maybe some of you actually experienced that you draw your project by hand. And that, of course, is needed for you to communicate what actually you need to build.

      Then we saw that the 2D and the digital way of working was introduced into the industry and AutoCAD of course. And one thing is that it makes it easier for communicate and create more standardized way of communicating. But also, we started out this way make it more efficient in the projects. So we were able to produce more in the less time.

      Then we are right now in a 3D area, where we are using a Revit, as an example. And that has opened up a lot of possibilities. One thing is, of course, that we are able to coordinate. Again, we have docs and pipes and all kind of disciplines. We need to make sure that they fit in these very, very complex projects we have today.

      We also were able to be much more focused on the quantities. One thing is the areas, but also now the volumes that we are able to work with. And then, of course, visualization, so being able to see how will the project emerge when it's done.

      And then I see that we are starting to emerge to the more BIM and data management area, where we will have much more focusing on data. And you will hear me say data lot of times in this presentation. I hope you bear with me because that is the new thing. We see the data will have a lot of different use cases.

      One thing is that we are seeing that we are starting to work much more in the cloud. We are relying much more on the model data. And we are producing a lot more data than we usually did. And we expect that data is accessible for us to actually perform the necessary tasks we have in the project.

      So from my point of view, what are the models mostly being used to today? So, as I said before, one thing is coordination and designing the projects. That is mainly part of why we're creating the models today.

      And then we see that we are starting to using this model data for a lot of other scenarios. So we see that we are starting to try to calculate energy consumption based on the model. Again, extracting the data that is needed for these calculations. They can be areas as an example.

      But that's just one scenario. We also see it for HVAC calculations, structure calculations, acoustic. There is many different scenarios where we are actually using and have to use geometry as a part of the calculation. And when we have these scenarios, that is where the model should be used and should be used more automatically.

      And then we have seen that we the carbon footprint calculation. LCA is something that is very much top of mind for many people. Especially in the Scandinavian, we see that we have regulations that is introduced and that has caused that the models is need more data, need more detail levels, a greater detail level. And the we have to make sure that it's correct. So we align a lot on the models and what they are being used for us actually to produce these calculations.

      Then we also see a lot of scattered data around in the project. We have many disciplines in a AEC project. We have architects. We have structural. We have electrical, all these kind of disciplines. They all provide some information to a project.

      We see that we extract some of this information to what we call the documents, to Excel spreadsheets, to Word documents. And we are seeing that it is data that is crucial for us for design and for decision making. And we see that many of this data is placed in various places that is difficult to get to.

      And we see that we are working maybe with old data because, again, we have all sorts of information throughout the project that hasn't been updated because it is exported and then it's just placed in a folder. And then maybe someone is taking that information, actually using it for their decision making. And that can cause some major errors.

      We actually see that 35% of a project participant is using their time on non-productive activities-- sorry, project participant have 35 of that time on non-productive activities. And that is searching for the correct information, accessing the information. And this time should be used more wisely, and it should be used different.

      Then I will try to give you guys an introduction to the data models. Some of you are, I assume, already knows what it is and what maybe they are capable of. I'll give you my take on how I see they will play in the industry and how I see they will solve many of the problems we actually have today.

      So again, what is it solving? And we should always, when we are looking at new technologies, focusing on what is actually the problem. We should be more focusing on data and using the data and, again, utilizing data as a core part of a project.

      I see that we have many barriers today. We should focusing on removing these barriers regarding accessing data and just working with the models. That can be time consuming, opening models as an example. And then, of course, we have just, as I said before, the access data is one of the main part of a time consuming task we have in a project. And it should just be something that we can expect that we have the correct data and we have easy access to data when we are working in a project.

      We have this mission statement from Autodesk that Autodesk Data Models' mission is to unlock design and make data trapped within proprietary files by securely store storing, managing, and providing granular access so that the world can build faster, better and greener products. I'm totally supporting this mission. And I see that this is giving us a lot of potential and options to provide functionality to the industry.

      So how do I see the data models will change the industry? I see that was our communication in the projects be much more fluent. We will have much easier access to the correct information. And because of that, we will have the same baseline of knowledge when we are communicating throughout the project team.

      Then in collaboration, we will have a new ways to work together. We will have much easier access to the different disciplines' data in the project. One thing is that we have the Data Exchange APS. And that makes it possible for different disciplines in a project to exchange part of the model. And that makes it much easier and much more, what you call it, it's easier to access and easier to get the overview of the information, then instead of just getting a whole model with a lot of information.

      And then we also see that this will make it easier for us. One thing is that we can work between different companies in the project. But also internally that we see that there are different disciplines. One thing is that maybe are designer sitting in the project and designing it, but we also see that the specialist that needs this information and maybe also want to enrich the objects with properties. Those two will have a lot easier to collaborate if they have easy access to each other data and the work they are doing.

      Then we will see that we will have a lot of more focus on the BIM, of course, but also the data part of it. We will see that the model will be one thing, and the data and the properties will be another thing. So those two thing will be separated. And we will be able to easily and more agile working with the data and not necessarily opening large models.

      We will also see a transition in how we see the projects. We will see that data will be located and assigned to a project. And the project owner will in many scenarios own this data. You will also see that instead of we have this small silos with models as small databases, all this will be able to combine and to find one single source of truth, where the data is for the project.

      And we also see that already nowadays some ongoing investigations in the industry for how we standardize this. So it's easy to exchange. And it can live alongside the lifetime of a building. So when it needs to be renovated, then we have easy access to the old information that we actually produced through the designing process.

      Then just some practical I'll just raise a flag. For one thing is the data models and the use and the different use cases, the IS. But the Autodesk guys have actually created a very nice playground for us. They have the Data Model Explorer and the Data Exchange Explorer.

      And in these two explorers, then there you are able to actually try to see what information you can get through the different queries you can write. I am not a developer myself. But this is actually that easy that I can try out and see which data is accessible for me and have been a big part of how we were able to create our new product. So just a heads up.

      Then I want to go a little practical on how we see the data models and how we, in NTI group, have been using them and have tried to create a new way of seeing data management. Before we started creating this as it was before, we have to focus on what are the problems in the industry. What is it we should aim to solve when we are creating this?

      And we have three main areas. One thing is data accessibility. You have heard me mention it before in this presentation that there is a crucial part of a successful project that we have easy data accessibility and that the problems we hear out there in the street right now is it is troublesome to extract the model information. It is difficult to communicate without updated data. It is time consuming opening the models.

      We also see that we have problems regarding insight into the model and project. And we hear problems like troublesome to get the needed project information. We are basing our decision on intuition and not correct information. We are actually lacking the information we should use for our decision making.

      One other problem is the data quality. We hear that people are working with wrong or old data. We see that every project vary in quality. We see also we have scattered project information.

      All these statements were something that we had a large, what you call it, survey around in the industry where we talked with various different players. And they all agreed on this is actually problems we have today in our projects. So that is what we have been trying to solve through this service.

      So we created something called NTI CoManage. And that is utilizing many of the APSs. I have a small video I want to show you guys for how it looks like. So we can be, again, a little practical.

      You should be aware that this is just got out of the oven. It's a brand new product. And it's still cooling on the counter.

      But it is a cloud product focusing on data management and supporting the users to access and work with BIM data. I have this little small video will start afterwards. And in here I will just talk over, voice over it to explain you what it is, and what it can do.

      Yes, so NTI CoManage is a project cloud product. So in here we can add projects and control the project data. So in the end here, I'm just adding a project. I'm giving it a necessary metadata. And then I can just add it.

      Afterwards, I can go to my dashboard and see the projects I am a part of. So in here, I've just have an empty shell. So nothing set up right now. And then I navigate to what we call Sources. And here you can see I already have signed in to ACC. When I press Add source, we are going into the-- logging through the hubs. I, as a project participant, have access to and the project have access to and choose the different Revit models I want to have part of this project.

      So now is the link connected. Now, I want to create the queries that we are using to extract the granular data we need for this project, again, the things that the AutoCAD Autodesk guys have been focusing on regarding creating these data model APIs. So I have set up which category I need for this specific source. And then I can start the synchronization.

      So now we are actually extracting data directly from Autodesk Docs. Then I'm dropping a little clip here. And then you can see that we have successfully synchronized these four models.

      So now we go into our configuration where we can set up which kind of data we need to work with. So I can create input parameters. I can create a model data, which is data directly from my sources. And I can create external data parameters that takes data from an external source. It could be an CSV file.

      I can create parameters for type, objects. Or I can create parameters for instance objects. And, yeah, so here that just created some type parameters and some instance parameters. And I create some input parameters where I can write some notes. And I will create an approval parameter where it's just a yes/no checkbox I have in my list. All this can be set up as the project needs.

      And then we can go back to CoManage. And in here, we see now that we have all the data that we synchronized before to the project. We have the viewer, which is an important part of this, that we want to make sure that the user that aren't in the model on a daily basis actually can get visual view of the model and the progress.

      We have to make sure that when we see data in a table, like we have here, we should be able to locate where is the different objects actually in the model. So we can see here that I choose row. And then I can see in my model view where is this floor actually located. I can create these schemas as I want of views, as we call it. Now, I create a view called Rooms and will, of course only see instance objects because a room is an instance object.

      Afterwards, I filter it. Right now we see all the instances that is in the project. So I filter based on the category, saying, I just want rooms, filter it. And afterwards choose which columns I want to add to this schema. So I say, OK, I want a Name and I want Room area because that is the data I'm interested in.

      This data, I can then save the setting so I always have it to come back to. So when something updates, I have easy accessible-- it's easy access for me to see what have changed.

      So this was just a tip of the iceberg presentation of the functionality we have. But it's showcasing how we are using the APS. Our vision with this is to elevate your projects by unlocking the full potential of BIM data. Our mission is to provide our customers with the tools to collaborate and combine that knowledge, remove unnecessary barriers, and allow data flow to construct the best possible project.

      So how are we using the data models? Again, we have been focusing on, based on the whys you heard before, we have been focusing on aiming to solve our customer problems. And that is, as we heard before, the accessibility of data was one major problem they had. We know that the importance of these properties and the use of these properties is very important for the calculations they are trying to make.

      Right now today, you have to have a person that actually is in the model and extracting the necessary information for you to perform these calculations. Again, anticipating that these two different persons in this scenario. So we are, of course, using the data models to extract this data so it is accessible for those who are creating these calculations, and they can be using it.

      And we are actually enable the user to access and get the needed insight into these data. And by that, making sure they can quality assured, they can create standardized way of working with the projects. Again, this data quality is something that is very much focusing on, that we see the data models API-- or sorry, data model APIs actually is solving for us.

      With CoManage, we see that we are starting to see the projects in three different areas. We have the models with our Revit models. It can be Civil 3D. It can be Plant 3D. And we have the designer in these models and working with the properties-- and sorry, working with the data and forming the project.

      Then, of course, we have the file sharing that we is utilizing the Autodesk Construction Cloud Docs. One thing is file sharing. It can also just be file storing.

      Then we have the property data. That is a quite new way of seeing the project that we also have this property data area where we have a different persona working. This is a persona that is a project manager. It can be a project leader. It can be a BIM manager. It can be a specialist.

      This persona is not normally in the Revit model. But it needs this data and also needs the capabilities to actually enrich this objects with data that is specific for structure, color, behavior, or HVAC calculations. And that is where we see NTI CoManage try to fit in and make it-- creating a graphical user face for the user to actually utilizing these APSs, and again, of course, making sure that we try to see a single source of truth way of solving this data complexity we have in the projects.

      Just to show you in a simple graph that we have Revit. And we can publish the Revit to our Autodesk Construction Cloud project to Docs. And when it's placed on Docs and we have been in to our Autodesk Construction Cloud hub, and that we want to use the data models APIs, we are able to browse to the Revit model from NTI CoManage and extract information. Right now, we have created a Revit add-in that makes it possible to push this data back to the model. But we know that Autodesk will provide functionality in the future that will make it possible for us to create a pure cloud solution.

      We have the star here. And that's again just to showcase this is where the APS part of it. The data model, Data Exchange is making it possible for us to actually just work directly in the cloud.

      One thing is that we will be able to push data back to the models through the cloud, through the ACC data model. We will also support multiple other products, like Civil 3D and Plant 3D. And that is opening up a broader spectrum of collaboration in large projects where you actually are working with Revit and Plant, as an example.

      Just to highlight where we are using the APS services, we are using Viewer SDK in our viewer. And we have made it possible for the user to combine multiple models and place them on top of each other. Then we are using the Data Management API for accessing these data in the customer's ACC. And we are using the Data manager API because we want to make sure we can support both the ACC Data Model and the Data Exchange API.

      I know that the ACC Data Model and the Data Exchange API actually have ways of, what to call it, access these models through the user's project-- access these models placed on the users projects. But again, the Data Management API makes it possible for us to combine these model in one place when you have to browse through them.

      We also using the Data Management API to see if there is any updates on the users projects. So in this scenario, you can see on the screenshot here that we actually have a model that is having an update available. So now I know, as a user, I should update my data to make sure I have the newest information to use as base for my decision making.

      Then, as I said, we have these settings where set up which information I actually want extracted from my Revit files. And again, this is a sort of a graphical way for a non-developer type. So in here, I can just see the different categories I have in my Revit model. And I can choose which one is I'm interested in.

      Behind the scenes, you can see we have this just a, what you call it, the query we use right now. We have multiple queries we are running. But just to give you an idea of how it looks like, Autodesk have chosen to support the GraphQL way of query data. And it's very strong and is giving us a lot of capabilities of extracting exactly what we need. So, yeah.

      Then we have the future. And it's more like how we see the future. So I have these-- keep that in mind.

      Some of the possible changes I think that will happen in the AEC industry, not tomorrow, but years ahead. We will go towards a more fileless way of working. We will see many of these, what you call it, events and processes which they rely on Revit files. And as an example, you will see that we will go towards more cloud based. And we will see that we will use APIs both for enriching the models, but also for designing the models.

      We will see that the models will have a more focus on what they actually should. So again, models, you're focusing on being the best way of coordinate and visualize the project. So again, should not be used for small databases. It should just be focusing on what they do best.

      And then, we will probably see that a object in a model will have a direct connection to the cloud. So we will probably see that all the properties we today have in the models will be extracted and placed in the cloud instead. For one thing is to make the models easier to work with because of the file size, but accessibility and able to create a combination of different-- so if you have a doll, for example, you want to have a direct link to a producer of that doll. And being able to do all this in the cloud, instead of having to open a Revit model and editing these properties. I just think that this is something we're going to see in the near future actually that those two ways-- that way of working will happen.

      We also see that there is a lot of these common data environments. And we need and we will also see that the data should flow easily between those OCDs. And again, we see that we will support the project's the way of working. So if the project needs to use those specific sorts of software, we will be able to work together unlimited and make sure that we create the best possible project.

      Final notes-- so unlocking the future of data management in AEC, just sum up all the things I have said. So what is the challenges right now? Data accessibility, scattered information, and inefficient workflows.

      What do I see the key benefits that the data model will give us is NTI CoManage is an example of what we actually are capable of doing with these new technologies. And I think the DMs will participate in solving many of the challenges we have today.

      Then, of course, I have a vision for the future. I see that we will be much more data driven. We will work without files. We will have a Cloud Workflow instead.

      We will go away from all these silos. And we will focus more on the project as a team, and not so much on the company or the product you're using, but on the project and making sure to create the best possible project we can. And again, because of the data flow, we will be able to support, I think, that is actually possible for us to do.

      And then, of course, there's finally, a call to action. I hope you guys have been inspired by this and will work more data driven and also challenge this is how we are used to do it statement you probably hear out there. I think one thing is the existing APS services there are can give the tools you need to extend your toolbox. And hopefully, I see that we, in the AEC industry, will work in much more data oriented in the near future.

      Thanks for watching my presentation and have a very good day.

      ______
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      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

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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
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      Quantcast
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      ADC Media
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      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
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      Bing
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      G2Crowd
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      NMPI Display
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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
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