Pratiques DataOps

1) Qu'est-ce que DataOps et pourquoi iGaming

DataOps est un ensemble de pratiques d'ingénierie, de produits et d'exploitation qui rendent le flux de données prévisible, rapide et sûr : des sources et des contrats aux vitrines, BI et ML.
Dans iGaming, les enjeux sont élevés : réglementation (KYC/AML/RG), argent en temps réel, expériences marketing, sorties fréquentes des fournisseurs de jeux et PSP.

• Raccourcir le cycle « idée → données → métrique/modèle ».
• Qualité et reproductibilité stables.
• Modifications contrôlées (rollout/rollback).
• Transparence : qui est responsable de quoi, où « se casse ».

2) Flux de valeur (Flux de valeur)

1. Source/Contrat → 2) Ingestion → 3) Bronze/Argent/Or → 4) Feature Store/BI → 5) Consommateurs (produit, analytique, ML) → 6) Rétroaction.

À chaque étape - artefacts, tests, métriques, propriétaires et SLO.

3) Développement de données orienté contrat

Contrats de données : schéma, types, obligation, valeurs admissibles, SLA de fraîcheur/livraison, règles DQ, vie privée ('pii', 'tokenized').
Compatibilité (SEMVER) : MINOR - ajouts, MAJOR - incompatibilité, PATCH - corrections.
CI-gates : on bloque les PR si le contrat/aucun test/rétention est cassé.
Accords de données avec les fournisseurs/PSP/KYC : formats, signatures, retraits, déduplication.

4) Test de données (avant/pendant/après)

Avant (design) : tests de contrats, jeux approximatifs, générateurs de données.

• Tests Schema (type/nullable/enum/compatibilité),
• Tests DQ (validation, unicité, exhaustivité, fraîcheur),
• Règles de confidentialité (Zero-PII en logs/vitrines),
• Contrôles d'idempotence et dedup.
• Après (acceptation) : tests de régression vitrine/fiche, comparaison v1/v2 (bandes de tolerance), étalonnage des métriques.

5) Orchestration et environnement

Orchestrateur (Airflow/eq.) comme source de vérité sur les courses : addictions, retraits, SLA, alertes.
Environnement : dev → stage → prod avec promotion d'artefacts (tables, modèles, fich-setów).
Isolation par marques/régions/tenants : schémas/répertoires/clés de cryptage séparés.
Drapeaux de sortie et configuration en tant que données pour les commutations sans relogement.

6) Versions et stratégies de déploiement

Blue-Green/Canary pour vitrines et modèles : assemblage parallèle v2, comparaison, trafic partiel.
Dual-write/dual-read sur la migration des schémas.
Commutation différée (feature flags) à faible charge et avec réversibilité.
Backfill-playbooks : historique de chargement, montants de contrôle, étiquettes "recomputed'.

7) Observabilité et alertes (Observabilité des données)

Fraîcheur/complétude/volumes/anomalies par nœuds de ligne.
Qualité : pass-rate DQ, chemins « rouges » pour KPI.
Schémas/Contrats : événements d'incompatibilité, % des contrôles réussis.
Performances : latence des pipelines, coût (compute/storage).
Interprétabilité : liens « istochnik→vitrina/model », rapide « path to dashboard/KPI ».

8) Gestion des incidents

Niveaux Sev (P1-P3), RACI, canaux de communication.
Runbooks : causes fréquentes (source manquée, schema drift, key leak, bruit frod).
Auto-mitigation : retraits, passage à un canal de secours, « gel » des vitrines.
Post-mortem : racine du problème, actions, prevention-tâche dans le backlog.

9) Sécurité, vie privée et accès à DataOps

mTLS/TLS 1. 3, signature des paquets, hachage des lots.
Tokénisation/masquage dans les vitrines et les loges ; désintoxication uniquement dans la « zone propre ».
RBAC/ABAC/JIT avec vérification ; break-glass pour les incidents.
Pension/Legal Hold sont harmonisés avec les piplines (TTL, lifecycle).
Zero-PII dans les logs est une métrique de partition.

10) BI/ML en tant que consommateurs à part entière de DataOps

BI : certification des vitrines « dorées », interdiction « SELECT », versioning des définitions KPI.
ML : Feature Store avec versions, registry modèles, champion-challenger, fairness/privacy-gates, counterfactual-tests.

11) Métriques du succès (SLO/SLI)

• SLO Freshness (par exemple payments_gold ≤ 15 min, p95).
• Job Success Rate ≥ 99. 5%, Mean Time to Detect (MTTD) / Recover (MTTR).
• Lead Time for Change (ideya→prod), Deployment Frequency.

• DQ Pass-Rate ≥ le seuil cible (par les chemins critiques).
• Schema Compatibility Pass в CI.
• Delta v1/v2 dans les tolérances.

• Zero-PII in logs ≥ 99. 99%.
• Detokenization SLO et audit 100 %.
• Retentation On-time Deletion ≥ le seuil cible.

• Heure de publication du rapport/vitrine.
• Réduction des incidents de données, impact sur les KPI (GGR, rétention) sous contrôle.

12) Modèles (prêt à l'emploi)

12. 1 Contrat de données (fragment)

yaml name: game_rounds_ingest owner: games-domain schema_version: 1. 6. 0 fields:
- name: round_id type: string required: true
- name: bet_amount type: decimal(18,2)
required: true dq_rules:
- rule: bet_amount >= 0
- rule: not_null(round_id)
privacy:
pii: false tokenized: true sla:
freshness: PT15M completeness: ">=99. 9%"
retention: P12M

12. 2 Check-list PR pour vitrine/fiche

• Mis à jour le contrat/schéma, semver correct
• Tests DQ/schémas/régression vert
• Release Notes + impact par ligne
• Plan backfill/rollback prêt
• Les alertes de seuil et les dashboards sont personnalisés
• Les politiques de confidentialité/accès sont respectées

12. 3 Notes de sortie (croquis)

Quoi : 'rg _ signals v1. 3. 0 '- ajouté' loss _ streak _ 7d'

Type : MINEUR, schéma compatible

Impact : BI 'rg _ dashboard', ML 'rg _ model @ 2. x`

Validation : dual-run 14 jours, delta ≤ 0. 3 % pour les principaux KPI

Rollback : drapeau 'rg _ signals. use_v1=true`

Propriétaire/date/tiquet

12. 4 Runbook (incident « retard de paiement »)

1. Vérifier le SLA de la source PSP, le statut du connecteur.
2. Retrai/basculement vers un endpoint de secours.
3. Dégradation temporaire : nous publions des agrégats sans détail.
4. Communication dans # data-status, ticket dans Incident Mgmt.
5. Post-mortem, RCA, prévention (quotas/cache/contrôle des circuits).

13) Rôles et responsabilités (RACI)

CDO/Data Governance Council - Politiques, normes (A/R).
Domain Owners/Data Stewards - contrats, qualité, vitrines (R).
Data Platform/Eng - orchestrateur, stockage, CI/CD, observabilité (R).
Analytics/BI Lead - certification des vitrines, définitions KPI (R).
ML Lead - feature store, registry, model monitoring (R).
Sécurité/DPO - vie privée, tokenization, accès, rétention (A/R).
SRE/SecOps - Incidents, DR/BCP, SIEM/SOAR (R).

14) Feuille de route pour la mise en œuvre

0-30 jours (MVP)

1. Identifier les chemins critiques (payments, game_rounds, KYC, RG).
2. Entrez les contrats et les gates CI (schémas, DQ, vie privée).
3. Inclure l'observabilité : fraîcheur/exhaustivité/anomalies + alertes.
4. Vitrines Gold : fixez le KPI et l'interdiction « SELECT ».
5. Runbooks et # data-status, modèle Release Notes.

30-90 jours

1. Dual-run et canary versions vitrines/modèles ; backfill-playbooks.
2. Feature Store/Model Registry avec versioning.
3. Politiques d'accès (RBAC/ABAC/JIT) et Zero-PII dans les logs.
4. Dashboards SLO/coût, automatisation de Retensh/TTL.
5. Formation des équipes DataOps (onbording, ateliers).

3-6 mois

1. Cycle complet des modèles champion-challenger, fairness/privacy-gates.
2. Géo/tenant-isolation, clés et données par juridiction.
3. Les Notes de Release automatiques à partir de la ligne et du diff.
4. Des post-mortems réguliers et des DataOps trimestriels.
5. Audit externe des processus (lorsque la licence est requise).

15) Anti-modèles

« Les données seront corrigées plus tard » : sorties sans tests/contrats.
Piplines opaques : pas de ligne et des propriétaires.
Déchargement manuel « contournant » les processus DataOps.
Logs PII, décharges de bases dans le bac à sable.
Pas de plan rollback/backfill.
KPI sans versions et définitions fixes.

16) Sections connexes

Gestion des données, Origine et chemin des données, Audit et versionalité, Contrôle d'accès, Sécurité et cryptage, Tokenization des données, Surveillance des modèles, Politiques de stockage, Éthique des données.

Résultat

DataOps transforme les scripts disparates et l'héroïsme des analystes en une chaîne de production de données gérable : les changements sont rapides, mais prévisibles ; la qualité et la vie privée sont contrôlées ; les sorties sont réversibles ; les métriques et les modèles sont reproductibles. C'est la base d'une plate-forme iGaming évolutive.