Məlumat və intellekt

iGaming ekosistemi üçün məlumatların zənginləşdirilməsi üzrə praktiki təlimat: zənginləşdirici siqnalların mənbələri və növləri (FX/geo/ASN/cihazlar, KYC/RG/AML, məzmun və kataloqlar), oflayn və axın paylaynları (lookup, join, UDF/ML) valyuta və taymzon normallaşması, PII gizlilik və minimuma endirilməsi, keyfiyyət və DQ qaydaları, müşahidə və lineage, dəyəri və SLO, memarlıq nümunələri (dimension lookup, feature store, async enrichment), SQL/YAML/psevdokod nümunələri, RACI və tətbiq yol xəritəsi.

iGaming üçün axın və axın analitikasının praktik metodologiyası: memarlıq ingest → şina → emal → xidmət, pəncərə və su markaları, CEP və stateful-aqreqasiya, exactly-once/idempotentlik, sxemlər və kontrakt, real-time vitrinlər və ClickHouse/Pinot/Druid, müşahidə və SLO, gizlilik və regionlaşdırma, cost mühəndisliyi, RACI və yol xəritəsi, SQL/psevdocod nümunələri ilə.

iGaming ekosistemi üçün real vaxt analitikası üzrə tam təlimat: biznes halları (AML/RG, əməliyyat SLA, ərzaq personalizasiyası), istinad arxitekturası ingest → şina → stream-emal → real-time vitrinlər, CEP və stateful-aqreqasiyaları, watermarks/late data, online zənginləşdirmə və Feature Store, metrika və SLO, müşahidə və cost mühəndisliyi, gizlilik və rezidentlik, SQL/psevdokod şablonları, RACI və tətbiq yol xəritəsi.

iGaming üçün RL (Reinforcement Learning) praktik təlimatı: cases (personalizasiya, bonus optimallaşdırma, oyun tövsiyələri, əməliyyat siyasətləri), quldurlar/kontekstli quldurlar/Slate-RL, offline/batch-RL, təhlükəsiz məhdudiyyətlər (RG/AML/komplayens), mükafat və causal-qiymətləndirmə, simulyatorlar və counterfactual metodları (IPS/DR), MLOps və serving (online/near-real-time), metrika və A/B, cost-mühəndislik, RACI, yol xəritəsi və çek vərəqləri.

iGaming üçün əlamətlərin yaradılması və seçilməsi üçün praktiki təlimat: nöqtə-in-vaxt nizam-intizam, pəncərə və aqreqasiya (R/F/M), kateqoriya kodlaşdırma (TE/WOE), müvəqqəti/qrafik/NLP/geo-fich, anti-leykedj və online/offline koordinasiya, Feature Store və ekvivalentlik testləri, seçim (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), sabitlik və sürüklənmə, cost-mühəndislik (latency/cost per feature), RACI, yol xəritəsi, çek vərəqləri və SQL/nümunələri YAML/psevdocod.

iGaming-də ML modellərinin monitorinq playbook: SLI/SLO və əməliyyat metrikləri, data dreyf/proqnoz nəzarəti (PSI/KL/KS), kalibrləmə (ECE), eşik sabitliyi və genişlənmiş cost, örtük və səhvlər, slice/fairness-analizi, onlayn etiketlər və gecikmiş etiketlər, alertlər və runbook 'i, dashboards (Prometheus/Grafana/OTel), audit/PII/rezidentlik, RACI, yol xəritəsi və proud hazırlıq çek siyahısı.

iGaming-də AI/ML payplaynların layihələndirilməsi və avtomatlaşdırılması üzrə praktiki playbook: orkestrasiya (Airflow/Argo), məlumat konveyerləri və fiç (Feature Store), modellər üçün CT/CI/CD, registrlər və promosyon siyasəti, avtomatik dreyf retrain, testlər ekvivalentlər online/offline, təhlükəsizlik (PII/rezidentlik), RACI, yol xəritəsi, yoxlama vərəqələri və nümunələr (DAG, YAML, psevdokod).

KPI və bençmarklar üçün sistem təlimatı: metrik növlər (North Star, nəticə/proses, guardrail), formullar və normalar, hədəf təyinetmə (SMART/OKR), normallaşma və mövsümilik, statistik sabitlik, müqayisəli bazalar (daxili/xarici), dashbordlar, baxış dövrləri və anti-nümunələr (Gog odhart).

Göstəricilər iyerarxiyası üzrə praktik təlimat: Şimal Ulduzunu necə seçmək, onu sürücülər ağacına yerləşdirmək, guardrail metriklərini qoşmaq, təşkilat səviyyələrinə görə hədəfləri kaskadlaşdırmaq (OKR/KPI), semantik təbəqədəki düsturları razılaşdırmaq, SLO təravətini təyin etmək və vahid baxış və inkişaf dövrünü qurmaq.

Korrelyasiya və səbəb-nəticə əlaqələri üzrə praktiki təlimat: korrelyasiya kifayət qədər olduqda, səbəbliliyi necə müəyyən etmək olar (A/B testləri, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, sintetik nəzarət), konfaunderlər, kollayderlər və Simpson paradoksu ilə necə işləmək olar, həmçinin məhsul, marketinq və ML-də kauzal üsulları necə tətbiq etmək olar.

Konversiya analitikası üzrə praktik təlimat: necə düzgün huni və əmsalları saymaq, «düzgün məxrəcləri» və vaxt pəncərələrini təyin etmək, botlar və dublları istisna etmək, koqortlar və seqmentlər qurmaq, LTV/CAC/ROMI ilə konversiyanı əlaqələndirmək, təcrübələr aparmaq və tipik tələlərdən qaçınmaq. Pasport şablonları metrik, psevdo-SQL və çek vərəqləri.

Tövsiyə sistemlərinin qurulması üzrə praktiki təlimat: məlumatlar və işarə məkanı, memarlıq (candidate recall → ranking → policy-aware re-rank), modellər (content-based, əməkdaşlıq filtrasiyası, faktorizasiya/embeddinq, LTR/neyron şəbəkələr, sessiya, kontekstli quldurlar və RL), məqsəd və məhdudiyyətlər (dəyər, diversifikasiya, fairness, RG/komplayens), oflayn/online metriklər, A/B və kauzal qiymətləndirmə, MLOps/müşahidə, anti-nümunələr və yoxlama vərəqləri.

«Data & Intelligence» bölməsində Data Lineage qurmaq üçün praktik təlimat: səviyyələr (biznes, tex, sütun), mənbələrdən ML modellərinə qədər end-to-end linedge, hadisələr və müqavilələr, sözlük və metadata, qrafın vizuallaşdırılması, impakt-analiz, SLO/SLI təzəliyi və keyfiyyətləri, iGaming üçün ssenarilər (KYC/AML, oyun turları, ödənişlər, Responsible Gaming), artefakt şablonları və tətbiq yol xəritəsi.

«Data & Intelligence» bölməsində məlumatların etikası üzrə praktiki təlimat: prinsiplər (faydalar, zərər verməmək, ədalət, muxtariyyət, məsuliyyət), oyunçular və tənzimləyicilər üçün şəffaflıq, manipulyasiya, razılıq və məlumatların minimuma endirilməsi olmadan dürüst personallaşdırma və marketinq, həssas qruplarla iş, ML-nin izahı (model kartları, data statements), ədalət metrikası, siyasət şablonları və tətbiq üçün çek vərəqləri.

«Data & Intelligence» bölməsində tokenizasiya ilə bağlı praktiki təlimat: tokenlər nədir və şifrələmədən nə ilə fərqlənir, variantlar (vault-based, vaultless/FPE), detokenizasiya sxemi, rotasiya və açar həyat dövrü, KYC/AML, ödənişlər və qeydlər, giriş siyasəti və audit, performans və uğursuzluq, metrika və yol xəritəsi tətbiq. Artefakt şablonları, RACI və anti-nümunələri ilə.

«Data & Intellekt» bölməsində məlumatların qorunması üzrə tam təlimat: təhdidlər modeli, tranzit və saxlama şifrələmə (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), açar idarəetmə (KMS/HSM, rotasiya, split-key, envelope), gizli idarəetmə, İmza və bütövlük (HMAC/ECDSA), tokenizasiya və maskalanma, DLP və log-sanitizinq, ehtiyat və DR, giriş və audit (RBAC/ABAC, JIT), uyğunluq və məxfilik, SLO metrikası, çek vərəqləri, RACS I və tətbiq yol xəritəsi. iGaming cases diqqət: KYC/AML, ödənişlər, oyun hadisələri, Responsible Gaming.

«Data & Intelligence» bölməsində audit və versiyası üzrə praktik təlimat: audit jurnalları (kim/nə/nə/nə vaxt/niyə), bütövlük və imza nəzarəti, dəyişiklik siyasəti (sxemlər və vitrinlər üçün SEMVER), vaxt-səyahət və şəkillər (snapshots), SCD/CDF, sxemlərin müqavilə təkamülü, versioned feature store və ML modelləri, rollback/backfill prosedurları, RACI, SLO metrikası, çek vərəqləri və yol xəritəsi. iGaming üçün nümunələr: GGR düzəlişləri, provayder fidlərinin retro korreksiyaları, KYC/AML və RG hesabatları.

«Data & Intellekt» bölməsində Kompüter Vision tətbiqinə dair praktiki təlimat: KYC/OCR və liveness, antifrod (botlar/multiakkaunt), banner/video moderasiyası, UI/QA nəzarəti, axın analitikası (eSports/streamers), məsuliyyətli reklam (RG), marka qorunması, A/B yaradıcılığı, sintetik məlumatların yaradılması, keyfiyyət metrikası, gizlilik/biometriya/DSAR, memarlıq (on-device/edge/bulud, TEE), MLOps, SLO və yol xəritəsi. Multibrend və multi-hüquqi platformalara vurğu ilə.

«Data & Intelligence» bölməsində multimodal modellər üzrə tam təlimat: iGaming (KYC/liveness, kreativ moderasiya, axın analizi, RG/antifrod, dəstək), memarlıq (CLIP-oxşarlar, Encoder-Decoder, Perceiver, LLM orkestrator kimi), məlumatlar və nişanlar (modalların sinxronizasiyası, sintetika, PII-redaktə), bərabərləşdirmə (contrastive, ITC/ITM, instruction-tuning), gizlilik/biometriya/DSAR, metriklər və bençmarklar, MLOps (registry, canary, drift), cost/latency (kvantizasiya, cache, routing), API və SLO şablonları, çek vərəqləri və yol xəritəsi.

Big Data-dan biznes insaytlarının çıxarılması üçün praktiki təlimat: memarlıq və paylaynlar, analiz metodları (təsvir/diaqnostik/proqnoz/reçete analitikası), təcrübələr və səbəblilik, məlumatların keyfiyyəti və təhlükəsizliyi, MLOps və əməliyyat dəstəyi, uğur metrikası və monetizasiya.

Qərar dövrlərinin dizaynı, ölçülməsi və optimallaşdırılması üzrə tam təlimat: sual qoyulması və məlumatların çıxarılmasından tutmuş eksperimentlər, avtomatlaşdırma və əməliyyat hesabatlarına qədər. Frameworks (OODA/PDCA/DIKW), rollar və hüquqlar, sürət/keyfiyyət metrikləri, məlumat və alətlər arxitekturası, anti-nümunələr, yol xəritəsi və yoxlama vərəqləri.

Analitika üçün praktiki məlumat sıxılma təlimatı: sütun formatları (Parquet/ORC), kodeklər (ZSTD/Snappy/LZ4), enkodinqlər (RLE/Dictionary/Delta/Frame-Reference/Gorilla/XOR), vaxt sıraları və log sıxılması, shketch strukturu (HLL/TDigest), lossy/lossless kompromislər, dəyər və SLO təsiri, şifrələmə və komplayens, kompakşn və saxlama siyasəti, test və anti-pattern.

Bütün dövrədə məlumatların bütövlüyünü təmin etmək üçün praktiki təlimat: bütövlük növləri (mahiyyət, istinad, domen, biznes qaydaları), müqavilələr və sxemlər, tranzaksiya zəmanətləri (ACID/təcrid), paylanmış sistemlər (idempotentlik, dedup, hadisələrin qaydası), DQ validasiya və testləri, audit və lineedge, təhlükəsizlik və gizlilik, yol xəritəsi və çek vərəqələri.

iGaming-də verilənlər iqtisadiyyatı üzrə praktik təlimat: dəyər və xəritə (toplama → saxlama → emal → modellər → fəaliyyət), vahid iqtisadiyyat (GGR, ARPPU, LTV, CAC, saxlama), effektin ölçülməsi (uplift/inklement), verilənlər üçün FinOps, investisiya prioritetləşdirilməsi (real-time vs batch), P&L hissəsi kimi uyğunluq və məxfilik, məlumatların monetizasiyası (B2C/B2B/partners), çek vərəqləri və siyasət şablonları.

AI vizualizasiyanın tətbiqi üçün təlimat: qrafiklərin qrammatikası və siyahıların seçimi, NL → Viz (vizual olaraq natural dil), daşbordların avtogenerasiyası, anomaliyaların və səbəblərin izahı, hekayələr və hekayələr, metadata RAG, keyfiyyət və etimad nəzarəti, əlçatanlıq və məxfilik, SLO/qiymət, anti-pattern, yol xəritəsi və çek vərəqləri.