Análisis del ecosistema

1) El papel de la analítica en el ecosistema de redes

La analítica del ecosistema es la capacidad de extremo a extremo para recoger, normalizar e interpretar señales de todos los participantes (operadores, estudios/RGS, PSP/APM, KYC/AML, afiliados/medios de comunicación, streamers, SRE, seguridad), convirtiéndolas en soluciones: enrutamiento de pagos, recomendaciones contenidos, guardrails RG, límites, banderas de fichas, campañas cruzadas, planificación de capacidad y DR.
El objetivo es una sola verdad sobre los datos (fuente única de la verdad), SLO/KPI predecibles y un ciclo rápido de mejoras.

2) Fuentes, eventos y ontología

2. 1 Modelo de evento (dominio mínimo)

`click`, `session_start/stop`, `bet/spin`, `round_start/result`, `deposit/withdrawal`, `psp_auth`, `kyc_status`, `fraud_signal`, `reward_granted`, `leaderboard_update`, `stream_interaction`.

2. 2 Identificadores y conectividad

`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
Todas las identificaciones se tokenizan, PII se almacena en las áreas de seguridad.

2. 3 Ontología y contratos de datos

Registro de Schema y diccionarios de dominios.
Contratos de datos: propietario, asignación, frescura/SLA, fórmulas métricas, valores válidos.
Versificación: semver para esquemas y fórmulas.

3) Arquitectura analítica

3. 1 Flujos y almacenamiento

Streaming (≤1 -5 s): bus de eventos → representaciones materializadas (dashboards operativos, SRE, soluciones en tiempo real).
Batch (5-15 min/día): CDC/ETL → DWH/Lakehouse (finanzas, informes, cumplimiento).
Capas Hot/Warm/Cold, archivado compatible con S3, vacío/retoque.

3. 2 Capas de datos

Raw (inmutable, cifrado, lineage).
Staging (limpieza/normalización).
Semantic (estrellas/fideos, viuchas, métricas).
Feature Store (señales online/offline).
Knowledge Graph (grafo de entidades/enlaces para recomendaciones y antifraude).

3. 3 Acceso y seguridad

RBAC + ABAC + ReBAC, mTLS/JWS, tokenización, filtros jurisdiccionales, SoD (división de responsabilidades), auditoría WORM.

4) Catálogo de métricas (canónigos)

4. 1 Producto y crecimiento

CR embudo: inicio de sesión → KYC → depósito → juego activo.
Retention D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (acumulativo/modelo).
Engagement: sesiones/DAU/WAU/MAU, duración media, misiones/torneos.

4. 2 Pagos/PSP/APM

Tasa de conversión (ARM × región × dispositivo), autorización p95, riesgo de chargeback, tolerancia a fallas de ruta, tiempo de corte.

4. 3 KYC/AML

Pass-rate y etapas SLA, FP/FN, impacto en el depósito CR, revisión manual de cola.

4. 4 Contenido/estudios

Sesiones/participación/retención por juego, RTP/volatilidad, live-SLI (e2e-late, packet loss).

4. 5 Infra/ERE

p95/p99 API, bróker, intelligence uptime, headroom, DR-flips, presupuesto de errores.

4. 6 Finanzas

GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Serve (per rps/txn/stream/event), créditos/penaltis (SLO-relacionado).

5) Atribución y experimentación

5. 1 Atribución

Regla: «last elegible touch» con ventanas por jurisdicción, anti-toma de postbeques, stitching cross-device por tokens acordados.
Comprobaciones: pruebas de sanidad, acuerdo con finanzas/derecho.

5. 2 Experimentos

A/B/C, estratificación (jurisdicción, segmentos de riesgo, dispositivo), guardrails (SLO, RG, cumplimiento).
Plataforma única de recuento: efectos, intervalos de confianza, CUPED/CPP para reducir la varianza.
Feature-flags/Progressive delivery con auto-rollback según el presupuesto de errores.

6) Feature Store и Knowledge Graph

6. 1 Feature Store

Señales en línea (reacción ≤ 20-50 ms): propensity, risk, rutinas de pago, gustos de contenido.
Signos offline (batch/entrenamiento).
SLA frescura/consistencia, control de deriva, pruebas de fugas de PD.

6. 2 Knowledge Graph

Nodos: jugador, segmento, juego, proveedor, APM/PSP, región, campaña, evento de riesgo.
Costilla: «jugada», «depósito a través de APM», «verificada», «participante de campaña», «funcionó el patrón antifraude».
Usos-casos: recomendaciones, look-alike, colusiones, dependencias implícitas en pagos y rutas.

7) Análisis federado, privacidad y cumplimiento

Aprendizaje federado (FL): formación de modelos en datos de partners sin transferencia de PD; aggregación segura y privacidad diferencial (DP).
DPA/DPIA: objetivos, plazos de almacenamiento, flujos transfronterizos.
PII-minimización: tokenización, enmascaramiento, áreas de seguridad separadas.
Auditoría: consultas y cálculos con logs WORM y traceId.

8) MLOps y BIOps (analítica como producto)

8. 1 MLOps

Tarjetas de modelo (objetivo, datos, métricas, riesgos), entrenamiento automático/deploy, monitoreo drift/latency, Canary/Shadow.
Métricas: AUC/PR, lift, KS, fairness, latency infersa, frecuencia de readiestramiento.

8. 2 BIOps (paneles/vitrinas)

Versificación de fórmulas/widgets, chanjlogs, sandbox y datos de demostración, pruebas de configuración de paneles.
Paneles SLO: frescura de datos, p95 renders, disponibilidad, porcentaje de visitas en caché.

9) Análisis de economía: Costo-a-Serve y ROI

Costo por rps/txn/stream/event, costo del infierno/1000 solicitudes, almacenamiento de fich y agregaciones stream.
Value Map: contribución de modelos/reglas a los depósitos CR, ARPU/LTV, reducción de chargebacks e incidentes.
ROI de experimentación: uplift, tiempo de devolución, impacto en SLO/multas/préstamos.
Optimización: almacenamiento en caché de cortes en caliente, lotes, columnas de pruning, ventanas adaptativas.

10) Observabilidad de datos y calidad

Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violations/Lineage: alertas al conector de circuitos, ruta visual de origen.
Reconciliación: conciliación de agregados (finanzas, atribución), control de tomas/pérdidas.
Correlación Trace: 'traceId' desde el evento hasta los paneles y las acciones.

11) Gestión de cambios y versiones

Versiones semánticas de esquemas y fórmulas, migraciones «add-only», adaptadores entre versiones.
Change-windows, auto-rollback, «casillas» de compatibilidad, deprecation-plan con ventanas paralelas.

12) Anti-patrones

Muchas «verdades»: diferentes fórmulas de la misma métrica en diferentes equipos.
PDn crudos en BI: sin tokenización/enmascaramiento.
Eventos sin Registro Schema: salidas de escaparates y modelos.
Experimentos sin guardrails: aumento de incidentes/multas.
Retraídas sin idempotencia en paipelines: toma/desplazamiento.
SLO «sobre papel»: no hay alertas/botones de parada.
Ausencia de lineamiento: una cifra controvertida es imposible de probar.
Puerta de enlace SPOF en la entrada de datos, sin N + 1.

13) Hojas de verificación de implementación

13. 1 Datos y esquemas

• Ontología y diccionarios aprobados.
• Schema Registry + Data Contracts (propietario, SLA, versión).
• Tokenización/enmascaramiento de PDn, DPIA formalizado.

13. 2 Pipelines y calidad

• Stream + Batch transportadores, SLAs frescura/plenitud.
• Data-tests (incluyendo atribución/finanzas), reconciliation jobs.
• Alertas en drift/violations/lag bus.

13. 3 Métricas y paneles

• Catálogo de métricas con fórmulas y propietarios.
• Versiones de widgets, caja de arena, conjunto de configuración.
• Paneles SLO (frescura, render, disponibilidad).

13. 4 Modelos y soluciones

• Mapas de modelos, monitoreo, canary/shadow.
• Feature Store (online/offline), control de la deriva.
• Guardrails RG/cumplimiento, botones de parada.

13. 5 Economía

• Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
• Value Map y el proceso de evaluación ROI.
• Co-funding/créditos/penaltis están atados a métricas.

14) Hoja de ruta de la madurez

v1 (Fundación): eventos/ontología, Registro de Schema, paneles básicos e informes de batch, pruebas de datos.
v2 (Integración): vitrinas stream, catálogo de métricas, plataforma A/B, Feature Store, scorecards partners.
v3 (Automatización): modelos predictivos de SRE/pagos/contenido, dosificación automática por SLI, BIOps, alertas automáticas y auto-rollback.
v4 (Networked Intelligence): modelos federados (FL/DP), knowledge graph como núcleo de recomendaciones y antifraude, escaparates interpartnerianos y soluciones conjuntas.

15) Breve resumen

La analítica del ecosistema es semántica + flujos + soluciones. Estandarizar eventos y fórmulas, proporcionar paipelines de stream/batch de calidad, mantener un directorio de métricas, usar Feature Store y un gráfico de conocimiento, proteger la privacidad (DP/FL), administrar versiones y SLO. Conecte todo con la economía (Costo-a-Serve y ROI) - y su red de miembros aprenderá cada día y tomará decisiones más rápido que el mercado.