카지노 검증 사이트 Co, Ltd

카지노 검증 사이트는 모회사 인 Cyberagent Co, Ltd의 일환으로 인터넷 광고 배포 사업을 운영하고 있지만 2007 년 7 월에 독립적이되었습니다 현재 우리는 카지노 검증 사이트 Targeting, 컨텐츠 연결 광고, 카지노 검증 사이트 Behavior Targeting 인 카지노 검증 사이트 Behavior, 카지노 검증 사이트 Retargeting을 분석하고 제공하는 카지노 검증 사이트와 전달하는 카지노 검증 사이트 Targeting과 같은 비즈니스를 운영하고 있습니다 캐릭터를 훈련시키는 커뮤니케이션 서비스 인 Park
Microad의 비즈니스의 핵심 인 인터넷 광고 배포 서비스는 "광고 네트워크"라는 비즈니스 모델입니다 AD Networking은 많은 광고, 웹 사이트 및 웹 사이트 사용자를 네트워크하고 IT 시스템을 활용하여 웹 사이트 사용자에게 가장 적합한 광고를 제공하여 자동으로 일치하는 시스템입니다
현재 카지노 검증 사이트는 카지노 검증 사이트가 포털, 뉴스, 엔터테인먼트, 정보, 금융, 여성, 블로그, 전문 미디어, 지역 및 입소문 정보를 포함한 다양한 웹 사이트에 광고 공간을 설정하고 있으며 광고를 자동으로 배포합니다
AD Network Business 본사의 시스템 그룹 관리자 인 Matsuda Yuki는 다음과 같이 말합니다 "우리는 광고 및 웹 사이트 사용자와 일치하는 세 가지 주요 방법 인 리 타겟팅, 행동 타겟팅 및 콘텐츠 연결"을 채택했습니다 "
콘텐츠 연결 유형은 웹 사이트의 내용에 대한 언어 분석 방법으로 컨텐츠의 내용에 가까운 광고를 선택하고 제공합니다 리 타겟팅은 광고주 사이트의 방문 이력을 기반으로 한 번 사이트를 떠난 방문자가 카지노 검증 사이트 계열 사이트를 방문 할 때 이전에 먼 사이트의 광고가 정확히 지적되는 방법입니다
행동 타겟팅은 과거 사이트 사용자가 보는 페이지와 같은 행동 기록 데이터와 광고주 사이트 방문자의 행동 기록 데이터와 광고주에 가장 적합한 사용자를 찾고 광고를 정확하게 전달합니다
현재 카지노 검증 사이트에서 배포 한 광고 네트워크에 참여하는 수백 명의 광고주가 있으며, 수만 개의 사이트에 배포 할 수있는 미디어 수와 한 달에 5 천만 명이 넘는 사용자가 매일 3 억 명 이상의 광고가 나타납니다

Matsuda는 다음과 같이 말합니다 "이것은 3 억 명이 넘는 예측할 수없는 거래 문서가 매일 생성된다는 것을 의미합니다 따라서 우리는 3 억 개의 트랜잭션 문서 각각에 대해 정확한 트랜잭션 문서를 생성 할 수있는 시스템을 만들어 여러 각도에서 데이터를 분석하고 볼 수있는 시스템을 만들고 싶었습니다"

카지노 검증 사이트는 광고주, 광고 사이트 및 웹 사이트 사용자에게 더 나은 광고 효율성과 수익을 제공하기 위해 Aggregate Analysis BI 및 Discovery BI의 두 가지 접근 방식을 사용하여 예측 및 분석 시스템을 구축했습니다
집계 분석 BI는 다양한 각도에서 누적 된 데이터를 집계 및 분석하여 영업 활동의 시각화를 촉진하고 운영을 최적화 할 수 있습니다 반면, Discovery BI는 많은 양의 데이터에 대한 통계 및 예측 분석을 수행하여 효율성과 효율성을 극대화하는 고급 광고 전달 시스템을 실현할 수 있습니다
이전에는이 ​​두 시스템을 실현하기 위해 다양한 마스터 데이터 및 로그 데이터와 같은 데이터의 테라 바이트가 오픈 소스 데이터베이스 인 MySQL에 축적되었으며 트랜잭션 문서 및 프로파일 링 데이터에 대한 장기 분석을 수행했습니다 "분석 및 브라우징 방법으로, 우리는 단순히 데이터에 액세스하기 위해 MapReduce라는 SQL 쿼리와 분산 병렬 처리 프레임 워크를 사용했습니다 또한 IBM SPSS와 같은 BI 도구를 통계 분석 도구로 사용했습니다"
그러나 SQL 쿼리를 사용하면 Terabyte 급 데이터에 액세스하는 것은 현실적으로 실현 가능하지 않으며 MapReduce는 표준 처리와 관련하여 성능 문제가 없지만 표준 처리에서 작동하기가 어렵습니다 또한 IBM SPSS는 장기적인 대규모 데이터 분석에 능숙하지 않은 등 다양한 과제에 직면했습니다

카지노 검증 사이트는 MySQL 기반 예측 및 분석 시스템이 직면 한 문제를 해결하기 위해 새로운 예측 및 분석 시스템을 구축하기로 결정했습니다 3 개의 DWH (Data Warehouse) 제품을 비교하고 검토 한 후 IBM Netezza Twinfin (이하 Netezza라고 함)을 채택하기로 결정했습니다
선택의 핵심 요점은 (1) 프로세스 및 속도의 수, (2) 임시 쿼리의 성능 및 (3) 운영 편의성입니다 Matsuda는 "Netezza를 포함한 DWH 제품을 확인할 때 5 일 분량의 실제 데이터를 세 가지 제품 각각에로드하고 동일한 쿼리의 성능을 비교했습니다"
결과적으로, 첫 번째 DWH 제품은 데이터를로드하는 데 3 일이 걸렸으며 모든 시행 착오에도 불구하고 마침내 반 마음을 전할 수있었습니다 또한, 두 번째 제품은 검증 쿼리를 위해 최적화 된 조정되었으며, 튜닝없이 확인이 수행되지 않았을 때 성능 문제가 발생했습니다
한편, Netezza의 검증은 Itochu Techno Solutions Co, Ltd (이하 CTC라고 함)에 의해 수행되었습니다 실제 데이터는 CTC Kudan Technical Solutions Center (TSC)에 위치한 Netezza에로드되었으며 쿼리 성능이 확인되었습니다
Matsuda는 "다른 회사는 5 일간의 데이터 만 검증했습니다 그러나 CTC는 5 일 데이터를 3 개월 및 6 개월 분량의 데이터로 증폭시켜 쿼리 성능을 확인하기 위해 최대 약 370 억 개의 데이터와 15 개의 테라 바이트의 데이터를 생성했습니다 데이터를 증폭시켜 검증 된 결과는 매우 훌륭하다는 것을 다시 한 번 잘 깨달았습니다 지원하다"
Matsuda는 데이터 증폭 및 로딩 성능, 조정 및 작동 가능성에 대한 포괄적 인 평가에 따르면 간단한 쿼리의 성능에있어 세 가지 제품 사이에는 큰 차이가 없었지만 간단한 쿼리의 성능에 큰 차이는 없었지만 간단한 쿼리의 성능은 "Netezza는 간단한 쿼리의 성능에 의해 압도적으로 지배적이었습니다"라고 말합니다
카지노 검증 사이트는 2010 년 2 월부터 약 일주일 동안 실제 기계를 사용하여 검증을 수행 한 후 약 한 달 동안 시스템 구성을 연구했습니다 Netezza는 3 월 하반기부터 약 3 일의 짧은 기간에 소개되었으며 4 월에 본격적인 운영을 시작했습니다

광고 네트워크는 여러 웹 사이트가 다양한 타겟팅 방법을 사용하여 중앙 집중식 방식으로 네트워크 내 사이트에 광고를 전달할 수있는 서비스의 일반적인 용어입니다

활성 타겟팅 광고는 웹보기 사용자가 과거의 행동 기록과 검색 이력을 사용하여 사용자의 관심사와 관심사를 유추하고 가장 적절한 광고를 제공하는 방법입니다