Analyse de l'écosystème

1) Le rôle de l'analyste dans l'écosystème du réseau

L'analyse de l'écosystème est la capacité de bout en bout à collecter, normaliser et interpréter les signaux de tous les participants (opérateurs, studios/RGS, PSP/APM, KYC/AML, affiliés/médias, streamers, SRE, sécurité) en les transformant en solutions : routage de paiement, recommandations de contenu, guardrails RG, limites, drapeaux de ficha, campagnes croisées, planification des capacités et DR.
L'objectif est une vérité unique sur les données (single source of truth), prédite par SLO/KPI et un cycle rapide d'amélioration.

2) Sources, événements et ontologie

2. 1 Modèle d'événement (domaine minimum)

`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 Identifiants et connectivité

`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
Tous les ID sont tokenisés, le PII est stocké dans les zones de coffre-fort.

2. 3 Ontologie et contrats de données

Schema Registry et dictionnaires de domaines.
Contrats de données : propriétaire, destination, SLA fraîcheur/exhaustivité, formules métriques, valeurs valides.
Versioning : semver pour les schémas et formules.

3) Architecture analytique

3. 1 Flux et stockage

Streaming (→ -5 s) : bus d'événements ≤1 représentations matérialisées (dashboards opérationnels, SRE, solutions temps réel).
Batch (5-15 min/jour) : CDC/ETL → DWH/Lakehouse (finances, rapports, conformité).
Couches Hot/Warm/Cold, archivage compatible S3, vide/rétension.

3. 2 Calques de données

Raw (immuable, chiffré, lineage).
Staging (nettoyage/normalisation).
Semantic (étoiles/nouilles, boules, métriques).
Feature Store (signes en ligne/hors ligne).
Knowledge Graph (graphique des entités/liens pour les recommandations et l'antifrode).

3. 3 Accès et sécurité

RBAC + ABAC + ReBAC, mTLS/JWS, Tokenization, filtres juridictionnels, SoD (partage des responsabilités), audit WORM.

4) Catalogue des métriques (canonique)

4. 1 Produit et croissance

CR entonnoir : login → KYC → dépôt → jeu actif.
Retraite D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (cumulatif/modèle).
Engagement : sessions/DAU/WAU/MAU, durée moyenne, missions/tournois.

4. 2 Paiements/PSP/APM

Taux de conversion (ARM × région × périphérique), p95 autorisations, risque de charjbec, tolérance aux pannes de route, temps de coupe.

4. 3 KYC/AML

Pass-rate et SLA des étapes, FP/FN, impact sur le dépôt CR, file d'attente manual review.

4. 4 Contenus/studios

Sessions/engagement/maintien par jeu, RTP/volatilité, live-SLI (e2e-delay, packet loss).

4. 5 Infra/SRE

p95/p99 API, lag broker, intégrations uptime, headroom, DR-flips, budget bogue.

4. 6 Finances

GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Serve (par rps/txn/stream/event), crédits/penalties (SLO-liés).

5) Attribution et expérimentation

5. 1 Attribution

Règle : « last eligible touch » avec des fenêtres par juridiction, anti-prise de post-backs, stitching cross-device sur les tokens convenus.
Contrôles : tests de sanity, alignement financier/juridique.

5. 2 expériences

A/B/C, stratification (compétence, segments de risque, dispositif), guardrails (SLO, RG, conformité).
Plate-forme de comptage unique : effets, intervalles de confiance, CUPED/CPP pour réduire la variance.
Feature-flags/Livraison progressive avec auto-rollback sur le budget des erreurs.

6) Feature Store и Knowledge Graph

6. 1 Feature Store

Signes en ligne (réaction ≤ 20-50 ms) : propensity, risk, routines de paiement, saveurs de contenu.
Signes hors ligne (batch/entraînement).
SLA de fraîcheur/consistance, contrôle de la dérive, tests de fuite de PDn.

6. 2 Knowledge Graph

Nœuds : joueur, segment, jeu, fournisseur, APM/PSP, région, campagne, risque-événement.
Rebra : « joué », « dépôt via APM », « vérifié », « membre de la campagne », « le modèle antifrod a fonctionné ».
Utilisation-cases : recommandations, look-alike, collusions, dépendances implicites dans les paiements et les itinéraires.

7) Analyse fédérale, vie privée et conformité

Federated Learning (FL) : formation de modèles sur les données des partenaires sans transfert de PDn ; aggregation sécurisée et vie privée différentielle (DP).
DPA/DPIA : objectifs, durée de conservation, flux transfrontaliers.
PII-minimisation : Tokenization, masquage, zones de coffre-fort séparées.
Audit : requêtes et calculs avec les logs WORM et traceID.

8) MLOps et BIOps (analytique comme produit)

8. 1 MLOps

Cartes modèles (cible, données, métriques, risques), entraînement automatique/dégagement, surveillance drift/latency, Canary/Shadow.
Métriques : AUC/PR, lift, KS, fairness, inference de latitude, taux de réapprentissage.

8. 2 BIOps (panneaux/vitrines)

Versioner formules/widgets, chainjlogs, sandbox et données de démo, tests de conformité des panneaux.
SLO des panneaux : fraîcheur des données, p95 rendu, disponibilité, part des cash hits.

9) Économie analytique : Cost-to-Serve et ROI

Cost per rps/txn/stream/event, coût de l'infériorité/1000 requêtes, stockage de fiches et d'agrégations de stream.
Carte de valeur : contribution des modèles/règlements aux dépôts CR, ARPU/LTV, réduction des chargeurs et des incidents.
Expériences ROI : uplift, temps de récupération, impact sur les SLO/pénalités/crédits.
Optimisation : mise en cache des tranches chaudes, partitionnement, pincement des colonnes, fenêtres adaptatives.

10) Observabilité des données et qualité

Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violences/Lineage : alertes à la jonction des schémas, voie visuelle d'origine.
Reconnaissance : rapprochement des agrégats (finances, attribution), contrôle des prises/pertes.
Trace-corrélation : 'traceId' de l'événement aux panneaux et aux actions.

11) Gestion des modifications et versions

Versions sémantiques des schémas et formules, migration « add-only », adaptateurs entre les versions.
Change-Windows, auto-rollback, « cases à cocher » de compatibilité, deprecation-plan avec fenêtres parallèles.

12) Anti-modèles

Beaucoup de « vérités » : différentes formules d'une même métrique dans différentes équipes.
PDn brut en BI : pas de tokenization/masquage.
Evénements sans Schema Registry : itinéraires de vitrines et modèles.
Expériences sans guardrails : augmentation des incidents/amendes.
Retrai sans idempotence dans les piplines : prise/déplacement.
SLO « sur papier » : pas d'alerts/boutons stop.
Absence de lignage : un chiffre controversé ne peut être prouvé.
La passerelle SPOF sur l'entrée de données, pas N + 1.

13) Chèques-feuilles de mise en œuvre

13. 1 Données et schémas

• Ontologie et dictionnaires approuvés.
• Schema Registry + Data Contracts (propriétaire, SLA, version).
• Tokenization/masquage PDn, DPIA formalisé.

13. 2 Piplines et qualité

• convoyeurs Stream + Batch, SLAs fraîcheur/exhaustivité.
• Tests de données (y compris l'attribution/finances), jobs de reconnaissance.
• Alerts sur drift/violences/pneus lag.

13. 3 Métriques et panneaux

• Catalogue de métriques avec formules et propriétaires.
• Versions widgets, bac à sable, ensemble de conformité.
• SLO des panneaux (fraîcheur, rendu, disponibilité).

13. 4 Modèles et solutions

• Cartes modèles, surveillance, canary/shadow.
• Feature Store (online/offline), contrôle de la dérive.
• Guardrails RG/conformité, boutons stop.

13. 5 Économie

• Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
• Valeur de la carte et processus d'évaluation du ROI.
• Le co-financement/les crédits/les pénalités sont liés aux métriques.

14) Feuille de route pour la maturité

v1 (Fondation) : events/ontology, Schema Registry, Basic Panels et rapports batch, data-tests.
v2 (Intégration) : stream-vitrines, catalogue métrique, plateforme A/B, Feature Store, partenaires scorecards.
v3 (Automation) : modèles prédictifs SRE/paiement/contenu, auto-dosage par SLI, BIOps, auto-alerte et auto-rollback.
v4 (Networked Intelligence) : modèles fédérés (FL/DP), graphe de connaissances comme noyau de recommandations et antifrod, vitrines interpartisanes et solutions collaboratives.

15) Bref résumé

L'analyse de l'écosystème est une sémantique + flux + solutions. Normalisez les événements et les formules, assurez la qualité du stream/batch-pipline, maintenez un catalogue de métriques, utilisez Feature Store et le graphique des connaissances, protégez la vie privée (DP/FL), gérez les versions et SLO. Connectez tout à l'économie (Cost-to-Serve et ROI) - et votre réseau de participants apprendra chaque jour et prendra des décisions plus rapidement que le marché.