数据来源和路径

1）什么是Data Lineage

• 报告中的数字来自哪里？
• 哪些表格/字段会影响模式更改?
• 为什么KPI昨天晚上9点发生变化？
• 哪些数据进入特定模型和ML版本?

对于iGaming来说，这是至关重要的，因为监管、财务报表（GGR/NET）、防冻剂、KYC/AML、负责任的游戏和产品变化的高速度。

2）线性水平和粒度

1.业务线是将指标和业务术语（来自词汇表）与店面/公式相关联。
2.技术线条（表格）-表/乔布/转换包之间的链接。
3.专栏（field/column-level）-哪个源专栏构成目标专栏,并带有规则。
4.Runtime-linj（操作）-实际运行：时间、卷、代码/方案版本、散列工件。
5.端到端是从提供商/PSP/CRM 到报告/dashboard/模型的端到端路径。
6.Cross-domain/Mesh是合同数据域产品之间的链接。

3）关键价值

信任和审计：可解释报告和模型，快速调查事件。
影响分析：安全的电路/逻辑更改，发布的可预测性。
登陆速度：新的分析师和工程师更快地了解景观。
法规遵从性：PII可追溯性,法律保留,向监管机构报告。
成本优化：识别"死"管道和重复店面。

4）物体和文物

图的实体：source（游戏提供商，PSP，CRM），Topic/Stream，Raw/Staging，Bronze/Silver/Gold，DWH，ML-fichi，BI模型，Dashbord。
链接：转换（SQL/ELT），乔巴（Airflow/DBT/……），模型（版本），合同（Avro/Proto/JSON Schema）。
属性：所有者,域,分类,方桉版本,质量控制,清新,SLO/SLI。

5）线性的真相来源

静态：SQL/configs paring（dbt，ETL）→建立依赖关系。
动态/运行时：在运行时收集元数据（编排器中的操作员,查询日志）。
事件：总线（Kafka/Pulsar）发布/阅读消息时的线性活动，合同验证。
手动（最小值）：描述无法自动检索的复杂业务逻辑。

6）线性和数据合同

该合同记录了方案，语义和SLA。
兼容性检查（semver）和幂等性-是强制性的。
线程存储合同/版本链接和验证事实（CI/CD+运行时）。

7）iGaming中的线性： 域示例

游戏事件→ RTP总和，波动，保留，"Game Performance Gold"展示柜。
付款/结论/charjbacks → GGR/NET报告，反欺诈信号。
KYC/AML →状态，检查，Alerta →合并展示和报告。
响应游戏→限制/自我体验→风险评分和干预触发因素。
市场营销/CRM →活动，奖金，重新组合→对LTV/ARPPU的影响。

8）图可视化

• 有两种模式：从字段到字段的"景观图"（宏图）和"直通轨道"（微型）。
• 过滤器：按域、所有者、分类（PII）、环境（prod/stage）、时间。
• 覆盖：新鲜度、体积、DQ错误、电路版本。
• 快速操作："显示从属"，"谁消耗此列？"，"KPI dashboard之路。"

9）影响分析和变更管理

在更改电路/逻辑之前,请启动if： 哪些乔巴/店面/dashbords/模型将受到影响。
自动生成从属工件的所有者。
显示屏的双write/蓝绿色模式： v2并行填充,比较指标,切换。
Backfill花花公子：如何以及如何赶上历史数据，如何检查一致性。

10）线性和数据质量（DQ）

将DQ规则与图节点/字段相关联：有效性、唯一性、一致性、及时性。
违规时,在轨道上显示"红色片段",然后向所有者举起Alertes。
保存DQ事件的历史及其对KPI的影响。

11）用于ML/AI的线性

可追溯性：数据集→功能→培训代码→模型（版本）→地基。
捕获commits、培训参数、框架版本、验证数据。
线性有助于调查漂移，倒退度量并重现结果。

12）线性和隐私/合规性

标记PII/金融领域，国家/地区，法律（GDPR/本地），加工基础。
标记应用掩码/别名/匿名化的节点。
对于DSAR/Right to be forgotten，请破解主体在哪些橱窗/备件中存在。

13）线性度量（SLO/SLI）

Coverage：具有柱形线条的表/字段的百分比。
Freshness SLI：在更新SLA中堆叠的节点比例。
DQ通行率：成功的关键路径检查的比例。
MTTD/MTTR用于数据事件。
Change lead time：平均同意时间和安全发布模式。
死亡资产：无人认领的店面/乔布的比例。

14）工具（类别）

Catalog/Glossary/Lineage：一个元数据图,从SQL/编排器/总线导入。
命令：收集运行时元数据，任务状态，SLA。
计划注册/合同：兼容性检查，版本策略。
DQ/Dobservability：规则、异常、新鲜度、体积。
Sec/Access：PII标签，RBAC/ABAC，审核。
ML Registry：模型，工件和dataset的版本。

15）模板（准备使用）

15.1线性节点护照

• 分类：Public/Internal/Confidential/Restricted（PII）
• 来源/输入：表/topics+合同版本
• 转型：SQL/job/repo+commit
• 出口/消费者：店面/dashbords/型号

• 可观察性信号：新鲜度、体积、异常

• 事件历史：提切特/后太平间参考

15.2个通讯卡（column-level）

从字段： 计划。table.col（类型,nullable）

在字段中： schema。table.col（类型,nullable）

转换规则： 表达式/函数/字典

质量上下文： 检查、范围、参考

15.3花花公子调查事件

1.确定受影响的KPI/dashboard → 2）将路径向上（上游）追溯到源→

2.检查每个节点上的新鲜/卷/DQ → 4）查找最新的代码/模式更改→

3.比较prod/stage/昨天 → 6）分配固定和背面→ 7）后太平间和未来规则。

16）流程和整合

在变化中：repo 中的每个更改方案/SQL的merge都会触发线性重排和影响分析。
上运行：每个成功/失败的job都将运行时元数据写入图形。
Access-hooks：访问请求显示通往PII和负责所有者的路径。
政府仪式：每周审查关键途径，SLO月度报告。

17）实施路线图

0-30天（MVP）

1.定义关键KPI/dashbords及其端到端路径。
2.连接表线的SQL/jobs分配。
3.启动节点/通信护照和最低新鲜度指标。
4.描述关键路径（KYC，付款）中的PII标签。

60-90天

1.进入顶层店面的专栏级别。
2.集成编排器的运行时元数据（时间，音量，状态）。
3.将DQ规则与图相关联,启用异序。
4.可视化：按域/所有者/PII筛选器，新鲜度覆盖物。

3-6个月

1.事件总线（游戏/支付筹码）上的合同和计划注册。
2.完整的ML线性曲目（dannyye→fichi→model→inferens）。
3.CI中的影响分析→依赖项所有者的自动滴答作响。
4.覆盖范围为≥70％的活动店面；SLO报告。

18）模式和反模式

• 图形第一：一个元数据图作为更改的"指南针"。
• Contract-aware线性：与电路版本和验证结果的关系。
• Observability overlay： 在图顶部的新鲜/体积/DQ。
• 产品思考：域名所有者发布经过认证的"数据产品"。

• "图片是为了图片"，没有自动收集和支持。
• 手动的maind maps代替parsing和runtime true。
• KPI关键路径中没有柱状细节。
• 不带可用性/PII和DSAR/Legal Hold流程的线条。

19）实用支票单

在发布数据更改之前

• 合同更新，兼容性检查通过
• 依存关系影响分析完成
• v2陈列柜并行组装，比较度量ok
• backfill和回滚计划已记录

每周审查

• 新鲜绿色的关键途径
• 没有"孤儿"乔布/店面
• DQ事件已关闭并记录下来
• column-level覆盖范围>目标阈值

结果

线程将混乱的数据流转换为受控的地形图：可以看到来自何处，谁回答，风险以及如何安全更改。对于iGaming来说，它是KPI，实验速度和成熟合规性的信任基础。