对第一方数据和隐私的日益重视给广告行业带来了重大挑战，导致信号丢失并使衡量更加困难。碎片化、控制和利用隐私优先策略中的第一方行为数据是品牌和营销人员面临的现代挑战。
使可操作的实时数据洞察民主化是应对挑战和推动强劲业务成果的核心要素。随着这些挑战不断加剧，许多组织仍在使用无法解决当前和未来挑战的传统平台来应对：
人工智能应用
数据隐私
消费者信任和忠诚度
为什么当前的数据平台不能有效应对挑战？
首先，它始于不同的数据类型和存 泰国数据 储数据的平台。大多数组织对数据采用一刀切的方法，这会产生复杂性，并会影响 AI 驱动的洞察力。
每个数据平台都是针对不同类型的数据而设计的：
关系数据仓库：用于处理包含时间
戳的原始（日志）机器生成的事 能捕捉 有机会认识那些为你努力工作的人 信号丢失 件数据，在跨应用程序、系统和应用程序遥测数据的统一平台内提供可操作的行为洞察。
数据湖：专为非结构化和结构化数据（图像、音频、文本文件或电子邮件）构建，通常需要构建自定义数据模型进行分析，并使用 SQL 编程在 BI 工具中实现可视化。
时间序列分析数据仓库：用于处理包含时间戳的原始（日志）机器生成的事件数据，在跨应用程序、系统和应用程序遥测数据的统一平台内提供可操作的行为洞察。
在过去 15 多年里企业在“大
数据时代”集中化数据，因为这是最好的技术方法。这为提取有价值的基于时间的操作带来了“黑匣子”挑战。然而，基于不需要（对数）集中化的技术进步和行业变化，这不再是处理时间序列事件数据的唯一方法。
例如，数据仓库已经存在了 30 多年。它能 加密数据库 够在云端运行，这使得集中结构化关系数据以实现互操作性变得更加容易。然而，由于数据需求不断增长，人们开始将半结构化或非结构化的时间序列数据集纳入数据仓库。然而，关系数据库或仓库并不是为处理时间序列数据而构建的。团队必须使用 ETL 或自定义功能来改造数据，而数据不连续，导致价值降低，从而导致静态或延迟洞察。
数据湖集中并存储多种数据类型
包括结构化和非结构化数据。这种方法具有巨大的价值，尤其是对于文本文件、图像等非结构化数据。但是，数据湖需要广泛的管理、数据建模和自定义才能使数据可用。尽管数据湖更加灵活，但它们本身并不是为提取和处理跨多个来源的时间序列数据而设计的，无需复杂的自定义。
利用 1P 信号的最佳路径是什么？
随着数据量不断增加，直接在源头提取和处理原始时间序列事件数据将至关重要。这种数据类型对于第一方洞察来说太关键了，因为它是由应用程序、设备、传感器和其 能捕捉信号丢失 他遥测源机器生成的。这些数据不应存储或复制到数据仓库或数据湖中，因为它可以提供真正的实时业务洞察，尤其是在人工智能经济中。
利用第一方信号最有效的方法
是利用时间序列分析数据仓库。事件数据是推动第一方洞察的数字石油。可以通过获取日志文件中的原始事件并使用专用平台将其转化为可操作的洞察来捕获这些数据。时间序列分析可以解锁可产生可操作结果的关键信号，并且需要将其民主化以实现跨团队的决策智能。
这种更快洞察的现代方法是 AI 应用的基础，因为时间是所有行动的关键组成部分。这对于 AI、代理和 LLMS 尤其重要。实时捕获基于时间的事件可提供预测性预报、监控代理性能和训练 ML 模型。
例如，分析 LLM 和代理采用的时间序列事件对于智能至关重要。目前，人工智能推动着人工智能代理驱动的客户体验，但翻译来自 LLM 对话的信号以触发购买或不满意的见解将有助于推动结果。采用时间序列分析来简化和理解行为将改善体验，对于推动和衡量人工智能投资至关重要。
对于在当今人工智能和隐
私驱动的经济中寻求竞争优势的企业来说，第一方数据已成为关键的差异化因素。通过利用其力量，广告商可以开辟新的收入来源、增强客户体验并推动业务成果。随着广告行业的不断发展，第一方数据的重要性和价值只会继续增长，使其成为任何寻求在数字时代蓬勃发展的组织不可或缺的资产。
现代第一方数据策略：SCUBA
用于第一方洞察、决策智能和实时数据协作的人工智能分析平台。
SCUBA 是唯一一款采用隐私增强技术 (PET) 的统一时间序列分析数据仓库，可提供实时洞察。我们的平台使团队能够在几秒钟内获得行为洞察，使营销、产品、广告运营和 能捕捉信号丢失 数据科学团队能够在任何私有云中做出明智的决策。
SCUBA 的创新隐私增强技
术提供了一种按需数据隐私方法，确保在不泄露敏感信息的情况下获得可操作的见解。我们的平台允许公司分析不同合作伙伴和地理位置的数据，同时在采集数据时匿名化数据以保持完整性。此外，SCUBA 还提供全面的审计功能以满足合规团队的要求。通过利用 SCUBA 的功能，组织可以充分发挥其 1P 数据的潜力，推动业务成果并推动当今快节奏的数字环境的增长。