AU Class
AU Class
class - AU

Using Autodesk Construction Cloud and Cadac Control for Water Authority Drents Overijsselse Delta

이 강의 공유하기

설명

Every asset owner wants to be in control of their assets and associated data. But how can we ensure that is data is up to date and correct so that it accurately translates to the correct information? How do we cope with changes, and can we ensure that the contractor or engineering firm receives the correct information? Additionally, there's a growing demand to make the data accessible and user-friendly in relation to geography. The Water Authority Drents Overijsselse Delta has made some changes to cope with this challenge. To create an accessible environment, it plots its assets on geographic information system (GIS) layers using ArcGIS GeoBIM. Additionally, the Water Authority wants to ensure that all its existing and new assets are being monitored correctly and are reliable according to national and organizational requirements. To achieve this goal, it's using the power of Autodesk Construction Cloud in combination with Cadac Control and Model Coordination.

주요 학습

  • Learn how data validation can help you within a project or asset environment.
  • Gain a basic understanding of how data validation can be integrated into your workflows.
  • Understand how to use Esri in combination with Autodesk Construction Cloud for your project/asset management.

발표자

  • Thom Dirks 님의 아바타
    Thom Dirks
    Thom Dirks is a Consultant AEC at Cadac group, and his experience excels in building projects, process, BIM and BIM soft skills. Software is an important part of BIM, but there is more that we should consider. What knowledge do both user and client have, as well what are the wishes of the client. Thom has worked with in various positions in the building industry from being a carpenter to BIM-manager from small to big organizations. His experience is everything from firsthand modeling to being a BIM-coordinator for multimillion projects. Thom joined Cadac group, first spending 8 years in the role of BIM-modeler, BIM-coordinator and BIM manager within the construction industry. With that experience I experienced that not only tooling but also mindset and soft skills are just as important within the industry we are operating in now. From this mindset I will always think about Management as well as the end-user level. The most important part is that it connects both sites at office level. and that project teams have enough knowledge for an optimal level of collaboration.
  • Ronald Huizinga
    Ronald Huizinga is an Information Manager at WDODelta where he is the main driver for further implementation of BIM in projects as well as organizational level. Ronald is an enthusiastic and pragmatic team player with a passion for digital innovation, BIM and process optimization. He is proficient in a wide range of software applications (ACC, Revit, Civil3D, Navisworks, Solibri, PowerBI, etc.) with over 10 years of experience. These applications and platforms are crucial to support all kind of projects within WDODelta. From an organizational point of view Ronald is envolved with the development of strategy and policy in regard to BIM implementation and future steps. Together with other water Authoroty's he is part of a sectoral network for sharing knowledge as well as setting up key products for standardisation and uniformity from client perspective. Ronald joined WDODelta, first spending 7 years in the role of BIM-coordinator and BIM manager at Arcadis. Here he gained experience with BIM on large projects such as Enclosure Dike and Binnenhof in close collaboration with contractors.
Video Player is loading.
Current Time 0:00
Duration 45:00
Loaded: 0.37%
Stream Type LIVE
Remaining Time 45:00
 
1x
  • Chapters
  • descriptions off, selected
  • en (Main), selected
Transcript

THOM DIRKS: Welcome back, where we're going to talk about using Autodesk Construction Cloud and color control for Water Authority Drents Overijsselse Delta, where myself, Thom Dirks, and my co-speaker, Ronald Huizinga, are going to talk about how Radio Delta used data validation within the Construction Cloud.

My name is Thom. Like I told, I got some experience with in BIM starting from AutoCAD to Revit. And from there on, at the end, I'm a BIM consultant at Cadac Group, where I do everything from BIM coordination and information management-- and help implement new tools and ways of work within companies.

RONALD HUIZINGA: Yeah. Hi, I'm Ronald. I have a bit of background on BIM on the contractor side. Currently, I'm working at Radio Delta Water Authority as a BIM manager. And there I am at the client side.

The majority of our land is nearly 7 meters below sea. As you can see, we're in the utmost north of Europe, and we got a lot of surrounding lands around it with a lot of different climates, a lot of different water that's going through our country to the sea. And with that, we see a lot of changes. We have a lot of problems with water, and that's something what Water Authority is doing. Right, Ronald?

Yeah, that's right, Thom, Because as the Netherlands are-- the majority of our land is 7 meters below sea level. So currently, a lot of effort is under way to reinforce all kinds of dikes within the Netherlands to cope with the rising sea level.

But also the extreme weather conditions results in even hotter summer periods with less water, and we have to maintain a lot of water during this really hot summer period. And also with the fall and with-- and even in spring this time, we had a lot of rain. So we had a lot of flooding risks also we had to cope with.

If you zoom into the little blue spot, we can see the Netherlands. And the Netherlands is divided into 21 water authorities, and they have two main purposes in life, actually. So one is water safety. So essentially keeping us dry feet. And the other one is clean surface water. So we have to clean the plumbing and the sewer water and put it back into nature.

If we zoom into our water authority, it's in the upper region. That's where I'm currently working on. And in the next slide, I'm going to show you a short summary and introduction of our Water Authority.

[MUSIC PLAYING]

Yeah. To summarize, we are both owner and operator of a lot of assets. And a lot of these assets are getting old or will have problems with meeting requirements in the near future. Therefore, a major effort is underway to renovate all kinds of projects. So we have multiple dike projects right now which are being extensively renovated and heightened.

But also we have one wastewater treatment that we are building almost from the ground up, and one is in the planning phase. Also, sometimes we build complete new weirs, from large to small. But mainly our focus is on renovation. So that pretty much sums it up.

If we look, where did we come from? And I will explain that with this timeline of the asset lifecycle. So you can see, plan, design, realize, and maintain. And on the other axis, you can see the BIM maturity. And in a moment, I will plot our organization on it. But we also have to cope with a lot of external factors.

So sustainability is a big issue. Our asset has to cope with that also, and we get some additional requirements surrounding water quality. And that's all above the climate change and all kinds of other challenges.

We plot our own organization on it. We can see that we internally have engineering as well as operate, where as we generally can see that the engineering division is somewhat more mature than our operate division. So it creates a gap. And that reflects also in the external commercial parties, where you can see more or less the same difference. But from my general experience, they are more mature.

And this creates, in turn, a big downgrade of data quality at handover because we get a lot of loss of-- if we have to start up a new project again, we have to do a lot of redo work, and because typically we do not have sufficient amounts of information about that asset. So this, in turn, creates an efficiency gap. And yeah, that's-- it's something we want to change.

So if we zoom into that situation, I will take you to our legacy more related to our application landscape. So we came from, more or less, AutoCAD workflow, where we worked on local drives. And that was not that long ago, and only had a document management system at our disposal.

On the other hand, we have here the contractors which generally have made a transition to BIM, especially the large ones. And they work already with full 3D, with Revit, with Inventor, with all kinds of BIM software, as well as they're working with Autodesk Construction Cloud or BIM 360. And also what we see is that they work in their own way. They have their own standards. And that creates, in turn, their differences between models from contractors.

So different models. So if we look at handover, we have the problems again because-- and then we experience the lack of uniformity. So that causes a lot of difficulty with the use of these BIM models. Also, we experienced a downgrade of information because we only received the exports.

Thirdly, we, most of the time, got an incomplete data set because we did not get or receive the native files. And if we did receive the native files, we had to store them on the local drive where they were not accessible and not viewable. So we could not-- the models were locked.

And also AutoCAD is-- yeah, to be frank, it's limited to-- limited use only. So we locked ourselves in for BIM workflow. And taking all these risks together, we created a big organizational risk. So to cope with this, and also to change this, we've introduced the Construction Cloud.

So with this introduction, we have managed to store the BIM models to our own environment. And a big part of that is also taking more measures in front. So when we are doing a new project, we're working on an information requirement. So this one is specifically for our water authority, but we are currently very busy of working towards a water authority standard.

So then we have a nationwide information requirement standard, which is applicable for every water authority. And this will be very important because, in that case, the contractors will have more guidelines to deliver a uniform BIM model. So this is a pretty important part that we are working on.

And we see already that, at the handover, we get the native files. We get the IFC files. So a more complete and higher quality of data. And with the Construction Cloud, we already have pretty broad functionality around it. So we can view the models. We can do a lot of things and create stuff with it.

So if we zoom into the Construction Cloud, it's divided into four divisions. So we have 16 water treatment environments. We have but one asset environment, one water system environment. So where a lot of assets, like where's our pumping stations are stored. For every large water safety project, we create a different environment because there are-- yeah, pretty large and complex projects on their own. And lastly, we have a separate environment for facility management.

But then comes the question, what about the data quality? Because a lot of these models are also legacy models. So we do not know the quality of it. And for new projects, we have to do data quality checks. And it's also part of-- this is one I strongly believe. "Reliable data is a cornerstone of informed decisions."

So if you do not have reliable data, you're limited in use. So, Thom, could you-- oh, actually, this one is for me. So this one explains the information requirements into more depth. So for those who are familiar with the ISO 19650, we'll recognize some terms. But if you're not familiar with it, it's no problem. I will take you right through it.

The main part is we have information requirements, and that's divided into a standardized requirements and also project-specific requirements. And if you take a look at our standardized requirements, where we want-- yeah, we want as much as possible standardized. So we want always fixed basic goals. So we want to do-- when we receive models, we always set up the things we want to do with them. Also, we describe a standardized process and make use of already-existing standards.

But then, if we look into project-specific stuff, we also have to provide-- or we have to fill in-- they have to fill in a kickoff form or a PEP. And we're setting-- sometimes we need additional calls for projects. If we have more complex projects where there's an additional information need, we will, for sure, get additional calls. But also, if we want to innovate, we will set up additional calls. Because the fixed basic calls are just the minimal-- the minimal bar of requirements in calls.

The exchange requirements, that's my least favorite, but still a big part of the quality. And also very important aspect is the legal ownership. So when we receive the BIM models, we want to be owner of the data because we are also owner of the asset. And no matter what the contractor is using, we want to store it on our own ACC environment, and preferable using Bridge because that saves a lot of time. So when possible, we are using that.

And then the IDS, the Information Delivery Specification, that are more requirements that are more detailed. So they focus more surrounding the BIM model. So we have some specific requirements for when you use Revit. Then we want some published settings checked. When you look at export instructions, we want certain checkboxes to get some data. The LOE I will explain momentarily. And yeah, lastly, some project-specific stuff. It's surrounding basepoints, but also dates of delivery.

So yeah. If you zoom into our basic goals, the yeah it's pretty basic. But we also always want to have insights and uniformity of a BIM model. So insight evolves, just during the project, to have some insight in the model. So we want to have access. Also, the model always should have material properties and enough information, like [INAUDIBLE] and that kind of information to do that.

But then arises the question, how to check all these requirements? So in order to check it, we have a standardized process. We ask for-- from the contractor. So they always have to do a multi-layered check on data, on duplicates, and on clashes. So correctness of the data, but also if it's filled in.

But then, if you cannot check it, you will not use it. And I'm a big believer also in that. And maybe, Thom, you can elaborate on how to do that

THOM DIRKS: Yes, And that's where Cadac control comes in. You see from Ronald that Radio Delta has a big issue with data, and not only their new projects, but as well the current assets and the new upcoming assets. So what does it do? What kind of control is a [INAUDIBLE] online solution where we can upload models-- doesn't really matter if it's Revit, DWG, or IFC. It works through Cadac control. And according your own validation rules, you will get your model back with a report with a summary.

And then you can say, it's good, it's according to specifications, agreed rules, and correct type of objects, or it is wrong according the specs, agreed rules, and correct type of objects. But what do we need for this one? Like I told you, we need a model and we need validation rule set. We need the solution, of course. And then the output, we get a summary of outputs in Excel, a PDF, or HTML.

But if we look further, we need something to validate on. And that's where, for basics, there's the Dutch Information Delivery Specifications, what is within the Netherlands is standard for all IFC and Revit models. It gives us some basic information guidelines. And next to that, we get two variations, the BIM-basis IDS infrastructure and the ILS design and engineering. And this all sponsored by DigiGo, where their basics are being put on.

And you see within commercial lines within Netherlands that this is being used on every project. And next to that, supporting documents are being developed and published. But if you look at circle that Ronald showed us, it's only a start because, Ronald, you told me that you use a lot more next to it.

RONALD HUIZINGA: Yeah, for sure. So the previous one was about existing standards and is more the context of what you should do, but we have made an addition. And that gives a more impression about how you should do it. So if we look into our level of information matrix, we ask, no matter what kind of object, every object should contain a certain amount of information. So that is the basic data. And every object should contain a naming, supplier, material, and quantification. So that is the basic.

From that, we scale up. Depending on the discipline, we ask some more parameters. So for instance, if we have some civil objects, we ask more parameters. To make sure that this is arranged for small projects, but for large projects also, we set, especially for small projects, a kickoff form, a kickoff meeting, and we fill in a kickoff form together. So we make sure that the projects understands what is the meaning and that they know how to implement our standard.

And for large projects, well, there are more complex workflows because there are generally more parties working together. So in that case, we are still asking a BIM execution plan so they can arrange how to make a quality BIM model. So how does this go in terms of validation rules, Thom?

THOM DIRKS: Yes, this is an example of the validation rules that we wrote for Radio Delta. And you see we can check on different stuff. We have one validation rule set for both IFC and Revit, and there we can check on naming convention, but as a bigger example, as well, on Revit category and IFC classes. In this case, we have fire rating. Everyone knows that one. And you see we check on walls, doors, and floor. And for IFC, we check on all IFC objects except for the annotation ones. And then we will check on if the parameter is being filled in.

We can choose ourselves what the severity is of that validation. So naming convention could be a high standard, and fire rating a lower one. But where do we check on? We check on the source on how it's written. So in this case, we want all our fire rating to be checked if it contains 20 minute fire resistance, or 30, or 60. You know where I'm going at. If it's not according to these rule sets, then it will be given as invalid, and you have to do it again. You have to change it.

So if I look at the information requirement circle, then we can already check procedural standards. We can check it next to a [INAUDIBLE] kickoff form, and we can check on the LOI/LOD quality requirements. But how does it work, then?

This is the solution. You see, I checked my alias. I upload a Revit or IFC model-- doesn't really matter. I check the validation rule sets. I fill in the project name, project number, and company name. And you can even fill in the address, zipcode, city where you're in or where the project is in, contact name. And we can output a PSF for support for your engineers. At the background, it will now start validating according to the validation rules that you have just seen. At the end, you get an email, and you can download the reports for JSON, HTML, Excel, and even somewhere where we at the moment.

And how does it look? This is an example of the summary. You see a validation score. You see how many objects you checked and on what level, we have checked. And if you want a bigger one, you can even see, on element IDs, what's wrong, what's good, and what needs to be changed. So with that, I think, for Ronald, we had the application requirements checked. We did the export instruction we could use, because it doesn't really matter. They can send in IFC or Revit.

But next to that, we see another problem that we can help Ronald with, as well. And that's the standardized project. In a traditional process of data control, we develop a model. We export it. Then you do your first internal quality control. Then we upload it, in our case, to Autodesk Construction Cloud. We need to consume it. We need to check it. We need to make some issues, and, as well. distribute the issues and update it.

So in the case of Ronald, it means he is the last line of defense on data quality. And we all know that there's always a back door to get through it without using the proper data quality. So what process did we develop? Still, we need to develop the model, but we can do upfront the quality control with the validation rule set that Radio Delta delivers or uses. Then we upload it to the Construction Cloud. We still can make our issues and distribute issues and updates, but now we can use the issue part for what's necessary-- not on data validation, but on optimizing the design.

So with that, we, as well, could check off the box on standardized process. But then there's a big one, I think, for Ronald. How do you help the guys with the underlying with base points? Because we base points is a terrible issue within every project.

RONALD HUIZINGA: Yeah, for sure. So we have covered the standardized process. So we can check, did the contractor take his part in data quality? Obviously, when we get a report back with a lot of issues left, then we will have to contact the contractor because-- yeah, there-- the BIM model should be better. So we have, definitely, also a responsibility in that.

And in regard to base points, especially when we look at the more complex water treatment facilities, we have set up an underlay with all kinds of-- with the 16 water treatments, and we provide a base point upfront before starting a project. So if a contractor is starting, we will give him this underlay, and he will get going with the right base point. And that gives us the ability to collect all the BIM models during time and create one BIM model of a water treatment facility. So that is the underlay with base points. And if we look to the summary, could you elaborate that, Thom?

THOM DIRKS: Yeah. And yeah, we did a validation that I showed you. And this is one of the validation summaries we received for a Revit model. You see, score isn't there yet, but it gives a good indication where we're going at and what do we check. You see how many checks we did and, more importantly, what anomalies we have been detected, and on what chapter.

So a big one, reference point 7.4. There's one anomaly, so we know there's something wrong with the reference point. And even-- you see, even with the underlays that Radio Delta send us there's something wrong with it, and we can check it.

But then you ask, how long did it take us? This took us 50 minutes to full check on a Revit model. And you should ask yourself, how long does it normally take you to do a full data validation on a Revit or IFC model within your software choice?

So with that, we did check a good amount of boxes, I think. But then the biggest one in my case, what I find really important to help with Radio Delta is storage. They already store it within the Construction Cloud. But let's be honest. What I want, and most of people want, is a fully-integrated workflow with automatic checking, and issue management, and collaboration with ACC on model checking.

So what does that mean for us and for Radio Delta in the future? So what's next? I think there's good plates or goods architecture at what you want to go to. Right, Ronald?

RONALD HUIZINGA: Yeah. Yeah, for sure. Because in the future, we want to have a gatekeeper application before handover. So before the contractor will hand over a BIM model, we go through a check procedure, and we can check on the data quality. So this will, for sure, improve a lot of the quality issues we have. And we also will be able to check our legacy BIM models pretty efficiently.

And if we have the basic good-- so if we have a good foundation of data, we can combine it with the Esri environment, because a lot of our assets also make use of that kind of environments. So our water safety, but also water system, they heavily rely on Esri data. And if we combine this environment with also BIM models from the Autodesk Construction Cloud, we will have a lot more insight and will give, also, those departments good information to make informed decisions.

And lastly, I think if we have a good data quality, we can also use the BIM models for our maintenance. And that is one of our core business. So that will be very important for us also.

THOM DIRKS: That's something that we can already do, right, Ronald? This is an example of an S3 environment that Radio Delta already has and already uses, where we see a dike with a road on it on both 2D and 3D. And as you can see, it's on the Construction Cloud environment. And it is a lot of information within this objects, as well.

And some objects, we already see is missing data and other objects has amount of data. But as we said, it's a baseline. We don't know if the data is correct, if it's according the information requirements that Radio Delta has set up for us. And we still have some full control, as you can see, within the ACC.

But if we look further, this is where the asset management of Radio Delta ends up. That this is the S3 environment where we can see, hey, what issues are open, how is the model looking, what objects do we have, and what we are seeing. And as well, this will be the first object or first environment where the asset management team will look at-- and, as well, in the future, the project teams because we can add an amount of data sets. So with this, we still got a full control of our models, as well with all the PDFs and DWGs that are linked within this S3 environment.

So what's left? Where do we see opportunities? For us-- and I think for Ronald, as well-- it's automatic clash control when a model is uploaded, automatic pinpointed issues within ACC, and automatic review flow when it has a proper quality mark, and full integration with hard clashes within the model coordination and data clashes from Cadac control.

And that's where we almost at. As you see, Construction Cloud, we upload the validation rule set. We can select project phase-- in our case, final design. And from there, we can upload multiple models at the same time, and let it run and do the data validation for us.

And every time there's a new version of the model, it will rerun the data validation. So you still got your version control. But now we have achieved an automatic data validation. From here on, we can do new workflows to make sure that proper models are being used within model coordination, as well-- are being shared with subcontractors or within our own organization.

At the background, you see it's running. Jump status says started. And you see momentarily that the quality mark will be filled in, and that a summary in the form of PDF will be uploaded. So you can look what's good at the model or what needs to be updated. And all this, you see it's still running. I can tell you from my heart that it will take 10 minutes to read this full control again, depending, of course, on the size of the model. But everything is being done automatically. So at the end, it still saves a lot of time.

So conclusion. I think we checked a load of boxes.

RONALD HUIZINGA: Yeah, we definitely came a long way. So we're able to check a lot of boxes and also to check a lot of data. But still, I must admit, I think I'm one of the most annoying customers because I'm always pushing boundaries. So last week, they had some really good updates. They were proud of it, but I said, OK, that's good. But you really also should change this and that. And so I'm always asking for more functionality.

So I'm really looking forward to have the grouping of issues. So for now, if you check a model, you will get a lot of issues if the BIM model is not good enough. And we still have a lot of examples of that. So it will be very convenient to group all that issues into one combined topic. So also, a modeler will get good feedback on it and will be rapidly-- yeah, he can rapidly change the model, also, in order to comply with the standards.

THOM DIRKS: But still, you can still use a data validation, right?

RONALD HUIZINGA: Yeah. So nevertheless, besides the minor nitty-gritty pickings, I think Cadac control still has a lot of potential because it will save a lot of time. But also it allows us to check on the models more efficiency and more completely also. So do a check for every project.

THOM DIRKS: So then the big question, data validation, a tool that Radio Delta, in this case, will use for their data validation? I think we both say yes. Are we there yet? No, but we're going to get there. But as you can see, we can still do the checking. And now it's getting an upgrade on how to get it better, better looks, and better grouping, as well as get better information to the next party. But Ronald, what did that mean for you in your new timeline?

RONALD HUIZINGA: Yeah, well, if you could imagine, if we get a good gatekeeper, and we can check on the reliability of data, and we always get a certain amount of quality of the model, it will mean that we can make next step. So in # case, operate and maintain will have enough faith in the model and also in the quality. And they will use it in time.

Because if you have good data, you will use it. But if it's not reliable, yeah, then it just becomes another liability, actually. So a good way to check it will be crucial for this timeline. And that generates more efficiency, gives us a tool to make better decision making, and it stops the downgrade of information dead in its track. So back to you, Thom. Sorry.

THOM DIRKS: So data validation as a tool? Yes. When properly managed in both project and asset environment, it will prevent mistakes-- always proper data. We will optimize and speed up the process. We have always high-quality data anywhere, everywhere, and data at the center. From purchase to decommissioning, we have proper data. And we know it's validated.

So where do we see it in the process? At the moment with Radio Delta, we see two ways to use it-- let them do their own check first in Cadac control. So that means that the contractor or subcontractor, at every model, they will do the phone check and will send the summary to Ronald-- or to his colleagues, of course-- as well as the other one, that they receive a model and they do the first check. So they will be the gatekeeper. But it saves time one way or another. And then we have one left because if we got proper data within the ACC, data becomes an asset, right?

RONALD HUIZINGA: Yeah, for sure. So if we can harness the power of that data, it will-- and if the data is reliable and reusable, data will become an asset. I'm convinced of that. So with that statement, I think we're going to the Q&A. And actually, I think I want to start off with a question for you, Thom. What kind of-- Yeah, what did you think of our information requirements? And secondly, also, which part of our journey are you most proud of?

THOM DIRKS: I think you guys have a [INAUDIBLE] data set that you ask. And that's really good because more data means that you can make better decisions. Are you guys there yet? No, but I think that will be a good journey that we both have to follow because I see data validation for you guys as a real tool that you can use. And I think we are on the right track, but it will get better at the end. So thanks for the question there, Ronald.

If you guys want to know more about data control, about the story for Ronald, how he says everything, you can scan the QR code and we send you through it. And there's a good article, Ronald, right, that they've wrote with you, and about you, as well, and about the journey you took?

RONALD HUIZINGA: Yeah, for sure. But actually, you owe me the second part of the question. Also, which are the most proud of?

THOM DIRKS: That we manage it. It was a big validation rule set I had to rewrite with a lot of models I have to check. But at the end, I'm really happy that we accomplished that and that we had a lot of email contact or phone contact about, hey, this is good. This is wrong. Why is it wrong? How is it working? And as well as, oh, yeah, I now see my data being validated. So that's something that I'm really happy with that we accomplished that together.

RONALD HUIZINGA: And for me, I think we're working towards a common water authority information requirement. So that will be very powerful because we can put that much more clarity to the contractors because-- yeah, that is it, in essence. And also, I'm pretty proud of the validation score because that gives an overview of, OK, what is the state of the BIM model? So you get-- in one peak, you can see, OK, this model I have to prioritize because I have to contact the contractor, right? So yeah.

THOM DIRKS: Exactly. So thank you, Ronald, for the journey we took. And I think it will not end shortly. But thank you for your time, as well, and doing this with me. And this was our presentation about how Radio Delta uses Construction Cloud and Cadac control for the data validation. Thank you.

RONALD HUIZINGA: Yeah, thank you.

______
icon-svg-close-thick

쿠기 기본 설정

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

오토데스크에서 고객의 데이터를 수집하고 사용하도록 허용하시겠습니까?

오토데스크에서 사용하는타사 서비스개인정보 처리방침 정책을 자세히 알아보십시오.

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

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

사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

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

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

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

icon-svg-close-thick

타사 서비스

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

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

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

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

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

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

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

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

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

정말 더 적은 온라인 경험을 원하십니까?

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

고객의 경험. 고객의 선택.

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

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

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