נתונים ואינטליגנציה

מדריך מעשי לעיצוב טלמטריה ואוסף אירועים במערכת האקולוגית iGaming: טקסונומיה ושרטוטים, מכשירי לקוח ושרת, OpenTelemetry, זיהוי וקורלציה, דגימת נתונים ואיכות, פרטיות PII ומזעור, תחבורה וחציצה, אמינות ואידמפוטנטיות, תצפית ו-SLO, לוחות מחוונים ויישום מפת דרכים.

ארכיטקטורה מעשית ודפוסים לעיבוד אותות בזמן אמת ב-iGaming: מקורות וטקסונומיה של אירועים, CEP וצבירות סטטיסטיות (פונקציות חלונות, סימני מים, נתונים מאוחרים), העשרה ושיכפולים, גלאי אנטי-פראוד ו-RG, מאפיינים מקוונים ומודלים לניקוד, ערבויות משלוח ואידמפוטנטיות, יכולת תצפית ועלות, SLO, לוחות מחוונים, ביטחון ופרטיות, RACI I I I I ומפת מימוש עם מזימות דוגמיות ופסאודו קוד.

מדריך מעשי להעשרת נתונים למערכת האקולוגית iGaming: מקורות ומקורות להעשרת אותות (FX/geo/ASN/התקנים, KYC/RG/AML, תוכן וספריות), צינורות לא מקוונים וזרימה (תצפית, הצטרפות, תכונות UDF/ML), מטבע נורמליזציה וטיימזון, פרטיות PII ומינימליזציה,, יכולת תצפית ושושלת, עלות ו-SLO, תבניות ארכיטקטורה (תצפית ממדים, חנות תכונה, העשרת אסינק), דוגמאות SQL/YAML/פסאודוקודה, RACI ומיפוי דרכים.

מתודולוגיה מעשית להזרמה והזרמה של אנליטיקה עבור iGaming: Insleget # shina + obrabotka = הגשת ארכיטקטורה, חלונות וסימני מים, CEP וצבירה מדורגת, בדיוק-פעם/אידמפוטנטיות, מזימות וכיווצים, תצוגות בזמן אמת ו ClickHouse/Pinot/Druid, תצפית, SLLLO O O e Regionalization, עלות-הנדסה, RACI ומפת דרכים, עם דוגמאות SQL/Pseudocode.

מדריך מעשי לעיבוד נתונים עבור פלטפורמת iGaming: Insleget lakehouse = orkestratsiya + vitriny architecture, incremental downlows ו-CDC, SCD I/II/III, backfill ו-ressofacking, concound; SLO, תוכניות/חוזים, דוגמאות SQL/YAML ומימוש מפת דרכים.

מדריך מלא לאנליטיקה בזמן אמת עבור המערכת האקולוגית iGaming: מקרים עסקיים (AML/RG, SLA תפעולי, פרסונליזציה של מוצר), בלע * shina # stream reference architecture - obrabotka = תצוגות בזמן אמת, CEP וקבצים מדורגים, סימני מים/נתונים מאוחרים, מדדים ו-SLO, יכולת תצפית והנדסת עלויות, פרטיות ותושבות, תבניות SQL/פסאודו-קוד, RACI ומימוש מפת דרכים.

Stream and Batch Analysis Hybrid Guide for iGaming: Architectures (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), Windows and Watermarks vs. CDC, CEP והתרבות, פרטיות ותושבות, דפוסי שימוש (AML/RG/SRE/Product/Reporting), מטריצות פתרון, דוגמאות SQL/Pseudocode, מפת דרכים, RACI ורשימות צ 'קים.

מדריך היישומים של Full ML ב-iGaming: מקרי מפתח (LTV/black, personalization, anti-CD/AML, AML, Gaming אחראי), נתונים ותכונות, ניקוד מקוון ולא מקוון, Feature Store, MLops (ניסויים, CT /B בדיקות וגישות סיבתיות, פרטיות ותאימות, ארכיטקטורת גלישה (אצווה/זמן אמת), הנדסת עלות, RACI, מפת דרכים ודוגמאות SQL/פסאודוקודה.

מדריך השוואתי ומעשי לגישות מפוקחות/לא מפוקחות עבור iGaming: מקרי מפתח (LTV/black, אנטי הונאה/AML, RG, personalization), משימות ובחירה מטרית, אלגוריתמים (סיווג/רגרסיה, צמצום מאפיינים/אנומליות/מימד), למידה פעילה, הכנה ונקודה זמן, לא מקוון גלישה ו ניטור סחף, פרטיות וציות, עלות הנדסה, RACI, מפת דרכים, checklists ודוגמאות SQL/Pseudocode.

(RL Practical Guide) עבור iGaming: Cases (Personalization, Bonus Optimization, Game Expections, Offline/Batch-RL, Safe Limits (RG/AML L L L פרסים, והערכה סיבתית, סימולטורים ושיטות נוגדות עובדתיות (IPS/DR), MLOPs ושירות (מקוון/כמעט-בזמן-אמת), מטריצות ו-A/B, הנדסת עלויות, RACI, מפת דרכים ורשימות צ 'קים.

מדריך מעשי לתיאור יצירה ובחירה עבור iGaming: דיסציפלינה נקודתית בזמן, חלונות וצבירים (R/F/M), קידוד קטגורי (TE/OOE), טמפורל/גרף/NLP/Geo-features, אנטי-לויקאג 'ופיוס מקוון/לא מקוון, סטור ומבחינות שיווי משקל, בחירה (מסנן/עטיפה/משובץ, SHAP/IV/MI), יציבות וסחיפה, הנדסת עלות (latency/עלות לכל תכונה), RACI, מפת דרכים, צ' קים ודוגמאות SQL/YAML/Pseudocode.

מודל ML מנטר חוברות משחקים ב-iGaming: SLI/SLO ו-metrics תפעולי, בקרת סחף נתונים/תחזיות (PSI/KL/KS), כיול (ECE), יציבות סף ועלות צפויה, כיסוי ושגיאות, ניתוח פרוסות/הגינות, תוויות מקוונות, התראות וספר ריצה , לוחות מחוונים (פרומתאוס/גראפנה/אוטל), ביקורת ביקורת/PII/תושבות, RACI, מפת דרכים ורשימת מוכנות ייצור.

ספר מהלכים מעשי על עיצוב צינור AI/ML ואוטומציה ב-iGaming: תזמור (Airflow/Argo), צינורות מידע ותכונה (Feature Store), CT/CI/CD עבור מודלים, רישומים ומדיניות קידום, הדרכה אוטומטית על ידי סחף, מבחנים מקוונים, אבטחה (PII I ), RACI, מפת דרכים, רשימות צ 'קים ודוגמאות (DAG, YAML, Pseudocode).

מדריך מלא לזיהוי תבניות: סוגי משימות (סיווג, קיבוצים, קטגמנטציה, רצפים), ייצוגי נתונים ותכונות, שיטות רשת קלאסיות ועצביות (SVM, אנסמבל, CNN/RNN/Transformer, GNN), מדריכי איכות, פרשנויות, אמינות, ושיטות MLOOpS וניטור בפרודה.

מדריך מערכת עבור KPIs ו-benchmarkmarks: סוגים של מטריצות (כוכב צפוני, תוצאה/תהליך, מעקה בטיחות), נוסחאות ונורמות, הגדרת מטרות (SMART/OKR), נורמליזציה ועונה, יציבות סטטיסטית, בסיסים השוואתיים (פנימיים/חיצוניים), לוחות מחוונים, מחזורי ביקורת ואנטי תבניות (גודהארט).

מדריך מעשי למקטעי מידע: מטרות וסוגים (RFM, קוהורטות, התנהגות, ערך, מקטעי סיכון), שיטות (כללים, קיבוצים, פקטור/הטמעות, קטעי פיקוח), מדדי איכות ויציבות, אימות A/B, יישום תפעולי, ניטור סחף, ואתיקה.

מדריך מעשי לזיהוי נתונים: מטרות וקהל, בחירת תרשימים, קומפוזיציה וצבע, סיפורי סיפורים, עיצוב לוח מחוונים, מדדי קריאה, נגישות, אנטי דפוסים, מוצר וטיפים לייצור.

מדריך מעשי לארכיטקטורת המטריצות: החל בהגדרה וכלה בחישוב (אצווה/זרם), שכבה סמנטית וקטלוג, בקרת איכות, רעננות SLO, ביקורת אבטחה ועקבות. תבניות ”מדדי דרכונים”, ”חוזה מקור”, רשימות שחרור ומבצע.

מדריך מעשי להיררכיה של אינדיקטורים: כיצד לבחור את כוכב הצפון, לפרק אותו לעץ נהג, לחבר מדדי מעקה בטיחות, מטרות מפלות על ידי רמות ארגון (OKR/KPI), להסכים על נוסחאות בשכבה הסמנטית, לקבוע SLO רעננות ולבנות מחזור יחיד של מדדי סקירה ופיתוח.

מדריך מעשי לקורלציה וסיבתיות: כאשר די בקורלציה, כיצד לזהות סיבתיות (מבחני A/B, DAG, דלת אחורית/דלת קדמית, IV, DID, RDD, בקרה סינתטית), כיצד לעבוד עם קונפליקטים ופרדוקס של סימפסון, וכיצד ליישם שיטות סיבתיות בשיווק המוצר אם-אל.

Signal-to-final scase ”Sense # Sense # Design # Act # Learch”: איסוף אותות ונורמליזציה, דידאפ ועדיפות, בדיקת סיבתיות, בחירת מדיניות (חוקים/מודלים/שודדים), תזמור פעולות, מעקות בטיחות והיסטריה, מדידת אפקט וסגירת משוב. תבניות חפצים, מדדים איכותיים ורשימות בדיקה.

מדריך מעשי לחיזוי KPI: הגדרת משימות, הכנת נתונים, פירוק ורגרסורים (חגים, פרומואים), בחירת מודלים (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, היררכיות והסתברותיות), מדדים איכותיים ובדיקת גב, מודל תרחישים, כיול מרווח תהליכי LOPs, ניטור ומושל.

מדריך מעשי למודל סיכונים: מפת איום ו ־ KRI, מודלים תדירות ־ סבירות (Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto), תהליכי תרכובת ו ־ LDA, EVT (GEV/GPD) וזנבות עבים, קורלציות וקופולים מבחני לחץ ותרחישים, באייט ומונטה קרלו, VAR/CVAR, גבולות ו-RAROC, מושל למופת, ניטור סחף ורצנים.

מדריך מעשי לאנליטיקת המרה: כיצד לקרוא נכון משפכים ומקדמים, להגדיר ”מכנים נכונים” וחלונות זמן, להוציא בוטים ושכפולים, לבנות קוהורטות ומקטעים, לשייך המרה עם LTV/CAC/ROMI, לערוך ניסויים ולהימנע ממלכודות טיפוסיות. תבניות לדרכונים מדדים, פסאודו-SQL ורשימות בדיקה.

מדריך מעשי לבניית מערכות המלצה: נתונים וייחוס מרחב, ארכיטקטורה (מועמד record lach recording policy-aware re-records), מודלים (סינון, שיתופי פעולה, פיקטוריזציה/הטמעה, רשתות עצביות LTR, סשן, שודדים קונטקסטואליים ו-RL), מטרות ומגבלות (ערך, גיוון, הגינות, ציישום )/מדדים מקוונים, A/B והערכה סיבתית, MLOPs/תצפית, אנטי דפוסים ורשימות בדיקה.

מדריך מעשי לפרופיל נגנים: מטרות ויישומים (UX, Personalization, Risk/Complication), מקורות נתונים וזהויות, תכונות ותבניות התנהגותיות (RFM, Sessions, Content), טכניקות סגמנטציה (כללים, אשכולות, אמבדינגס, פרופנסטיז, מעלה), דרכונים פרופיל ושולחנות החלטה, פרטיות/אתיקה/RG, פיקוח וסחיפה, MLOPs-operation. פסאודו-אס-קיו-אל ודפוסי חפץ.

מדריך מעשי לעבודה עם אותות התנהגותיים: מה לאסוף (הפעלות, קליקים, גלילה, זמן שכבתי, מסלולים), איך לנרמל ולטהר (אידמפוטנטיות, אנטי-בוטים, PIT), להפוך לסימנים (חלונות 5m/1h/24h/, רצפים, עמודות), למדוד איכות (תקפות, תשומת לב, כוונה), להגן על פרטיות ושימוש בטוח מוצרים, אנליטיקה ואמ-אל.

מדריך מעשי לבניית שושלת נתונים בסעיף ”Data and Intelligence”: רמות (עסקים, טכני, טור), לינאז 'מקצה לקצה ממקורות למודלים של ML, אירועים וחוזים, גלוסרי ומטאדטה, ויזואליזציה של גרף, ניתוח השפעה, רעננות SLO/SLI ואיכות, תסריטים עבור iGaming (קימינג) AML, סיבובי משחקים, תשלומים, משחקים אחראיים), תבניות חפצים, ומפת דרכים מיושמת.

מדריך מעשי לאתיקה של נתונים בסעיף נתונים ואינטליגנציה: עקרונות (תועלת, אי-פגיעה, הגינות, אוטונומיה, אחריות), שקיפות לשחקנים ולרגולטורים, פרסונליזציה כנה ושיווק ללא מניפולציה, הסכמה ומזעור של נתונים, עבודה עם קבוצות פגיעות, הסברים של ML (כרטיסי מודל, הצהרות נתונים), מטריצות הוגנות, תבניות מדיניות ורשימות ביקורת ליישום.

Tokenization How to Guide: What Tokens Are and How They Difference from Encryption, Offications (מבוסס כספת, Faultless/FPE), Detokenization Schemes, rottation and and and and and and and and and and and and and and and Pold Lold Lice Lice מדיניות גישה וביקורת, ביצועים והתאוששות, מטריצות ויישום מפת דרכים. עם תבניות של חפצים, ראסי ואנטי דפוסים.

מדריך שמירת מידע מלא ב ־ Data & Intelligence: מודל איום, מעבר והצפנת אחסון (TLS/MTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), ניהול מפתחות (KMS/HSM, סיבוב, פיצול-קי, מעטופ), ניהול סודי HMM AC/ECDSA), tokenization and masking, DLP ו-LOG חיטוי, גיבוי ו-DR, גישה וביקורת (RBAC/ABAC, JIT), ציות ופרטיות, מדדים SLLO O O. התמקדות בתיקי iGaming: KYC/AML, תשלומים, אירועי משחקים, משחקים אחראיים.

מדריך ביקורת ותרגול ורסיונינג ב ־ Data & Intelligence: רישומי ביקורת (who/what/when/what/why), בקרי יושרה וחתימה, מדיניות שינוי (SEMVER עבור סכמות וסופות), מסע בזמן ותמונות, SKD/CDF, אבולוציה חוזה של סכמות, חנות ממוחשבת ומודל ML L ראסי, מדדי SLO, רשימות צ 'קים ומפת דרכים. דוגמאות ל ־ iGaming: עריכת GGR, תיקוני הזנת רטרו, KYC/AML ודיווח RG.

DataOps Practice Guide in Data & Intelligence: Source to Dashboard/ML Value Flow, Contract-Oriented Development, CI/CD for Data, Testing (Dq/SChchematchatics/reSresmatics/reschMerics/ / / ), orMerMerMerMerment &, ניהול סביבתי, שחרורים (כחול ירוק/קנרי), אבטחה וגישה, מדדי SLO, תבניות חפצים, רשימות צ 'קים ומפת דרכים. עם דוגמאות עבור iGaming (KYC/AML, תשלומים, אירועי משחקים, RG, שיווק).

מדריך NLP שלם למידע ואינטליגנציה: אוסף טקסט ונורמליזציה, רב-לשוניות וסלנג, טיהור ועריכת PII, Tokenization/Lemmatization/Morphology, Vector Presents and Embedings, Thematic Modeling and ו-Clfice חיפוש (BM25 + וקטור, RAG), סיכום, Q&A וצ 'טבוטים, מתינות/רעילות, OCR/ASR * tekst, מדטים איכותיים ו-MLOps, פרטיות/DSAR/אתיקה, תבניות צינורות ומפת דרכים. עם התמקדות ב-iGaming: תמיכה וצ 'אטים, ביקורות App Store/Google Play, כללי בונוס, סיכוני RG/AML, חדשות ספק ותנאי תשלום.

Data & Intelligence: KYC/OCR ולביאה, אנטי הונאה (Bots/Multi-Account), באנר/מתינות וידאו, בקרת UI/QA, אנליטיקה זרם (eSports/Streamers), פרסום אחראי (RG), הגנה על מותג, A מדדים איכותיים, פרטיות/ביומטריה/DSAR, ארכיטקטורות (על התקן/קצה/ענן, TEE), MLops, SLO ומפת דרכים. עם התמקדות בפלטפורמות רב-מותגים ורב-תחומי שיפוט.

מדריך שלם למודלים מולטימודליים במידע ואינטליגנציה: Scripts for iGaming (KYC/Liberess, מתינות יצירתית, ניתוח זרם, RG/אנטי הונאה, תמיכה), ארכיטקטורה (CLIP-like, Encoder-Decoder, Perceiver, Lm-as-ormantestrager) סינכרון של מודלים, סינתטיים, PII-edition), יישור (מנוגד, ITC/ITM, כוונון הוראות), פרטיות/ביומטריה/DSAR, מטריות וסימנים, MLOPs (רישום, קנרית, סחף), עלות/ליבה (קוונטיזציה, מטמון, ניתוב)), API ו-SLO תבניות, רשימות צ 'קים ומפת דרכים.

מדריך מעשי להתקבצות במדור ”נתונים ואינטליגנציה”: משימות וערך ללא מורה, הכנת סימנים (התנהגות, תשלומים, משחקים, מכשירים), בחירת אלגוריתמים (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, spectral, hierarchical, SOM, metrics איכותי), Ladin, יציבות), פרופילי הסברה ואשכול, עדכונים מקוונים וסחיפה, פרטיות (k-אנונימיות, tokenization), CRM/personalization/RG/anti-הונאה, תבניות צינורות, RACI, מפת דרכים ותבניות אנטי.

מדריך מעשי לצמצום מימדי במידע ואינטליגנציה: מתי ולמה ליישם, סמפלינג תכונה מול הפרש בנייה פקטור, שיטות (PCA/SVD, NMF/FA, T-SNE, UMAP, Autoencoders/Variac, PCA קטגוריות דרך אמבדינגס), צינורות (סקלינג, מסכות PII, מסע בזמן), מדדים (שונות מוסברת, אמון/המשך, שימור kNN), עדכונים מקוונים וסחיפה, ויזואליזציה אשכול/אנומליה, פרטיות ו-k-אנונימיות, קיבוצים/ממליצים/אינטגרציה אנטי-פראודית, YYRUD D D MS S LE E AAAS AAT AAT T T T S TTTAS S TS S S S S DDS S S S S S TS S s דפוסי AML, ואנטי דפוסים.

מדריך מידע ואינטליגנציה מלא: סכימה עקרונות עיצוב (טבלאות, אירועים, מאפיינים), תווים (Avro/Protobuf/JSON Schema/DDL), תאימות (אחורה/קדימה/מלא), סכימה חוזים ורגיסטרים, גרסאות ונדידות (כחול-ירוק/כתיבה כפולה )/shadow-reads/backfill), האבולוציה של סטורפונטים וחנות תכונה (SCD, גרסאות סמנטיות), ספריות/enum/locales, רב מותג/רב-שיפוט ו-PII, מבחני תאימות וקווים, אנטי-תבניות, RACI ומפת דרכים. דוגמאות ל ־ iGaming: תשלומים/PSP, סבבי משחק, בונוסים, RG/AML.

מדריך מעשי לאינדקס במדור נתונים ואינטליגנציה: סוגי אינדקס (B-tree/Bitmap/HASH/BRIN/GIST/GIN/inverted/Vector), מחיצה ומיון (מקשי אשכול, Z-order, order by), דילוג נתונים (min-max, bloom), frem תחזיות/קיבוצים, מטמון תוצאות, סטטיסטיקות ואופטימיזר, ”קובץ קטן” קומפוזיציה, מדדי קרחון/דלתא/האדי על אגמים, שדות מובנים למחצה JSON, תבניות SCD, ניטור ו-RACI. דוגמאות של iGaming הן תשלומים/PSP, סבבי משחק, RG/AML, ואנטי הונאה.

מדריך מלא לעיצוב ויישום לוחות מחוונים אדפטיביים: תפקידים והקשר, התאמה אישית, תגובת התקן וערוץ, זמינות, רב-שכבתיות, ביטחון, ביצועים, ניסויים ומדדי הצלחה.

מדריך מעשי למיצוי תובנות עסקיות מ-Big Data: ארכיטקטורה וצינורות, שיטות אנליזה (תיאור/אבחון/חיזוי/אנליטיקה), ניסויים וסיבתיות, מידע iphere איכות, פרטיות וביטחון, MLOPs ותמיכה תפעולית, מדדי הצלחה ומונטיזציה.

מדריך מלא לתכנון, מדידה, וייעול מחזורי החלטה מהשאלה-ותשובה וכריית נתונים לניסויים, אוטומציה ודיווח מבצעי. מסגרות (OODA/PDCA/DIKW), תפקידים וזכויות, מדדי מהירות/איכות, ארכיטקטורת נתונים וכלים, אנטי תבניות, מפת דרכים ורשימות צ 'קים.

מדריך מעשי לתעדוף זרמי נתונים (אצווה/זרם): היררכיה עסקית ו-SLO, כיתות שירות (QOS), רב-דרגתיות, לוחות זמנים ותורים, תרגילי גב ומגבלות, אסטרטגיות בעלות מודעות, אנטי-פטנטים, מפת יישומים ורשימות ייצור.

מדריך מעשי לדחיסת נתונים עבור אנליטיקה: פורמטי עמודות (Parquet/ORC), קודקודים (ZSTD/Snappy/LZ4), אנקודינגים (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-Reference/XOR), סדרות זמן ודחיסת לוג, סקישוט - מבנים (HLL/TDiingt), פשרות לוזריות/לוזריות, השפעה על עלות ו-SLO, הצפנה ותאימות, מדיניות דחיסה ואחסון, בדיקות ותרופות נגד.

ML/LLM Systems Audit Practice Guide: Objects and Framework Methodology, Documentation and Review, Data and Model Assession (איכות, שוויון, פרטיות, ביטחון, קיימות), קומפוזיציה מפת דרכים כתהליך.

מדריך מלא ללמידה אדפטיבית (רצופה/מקוונת/פעילה/מתכווננת): טיפוסי סחיפה, הדרגים חוזרים, אסטרטגיות עדכון (אצווה/זרם/חלקי/PEFT), פרסונליזציה ורב-תכליתיות, שליטה שכחה, סף בטוח ומעקות בטיחות, מתווה MLOPs (ורסינינג, גלגולים, ניטור), פרטיות ועלות.

מדריך מעשי להבטחת שלמות המידע במעגל: סוגי שלמות (חיוניים, התייחסות, תחום, כללים עסקיים), חוזים ותוכניות, ערבויות עסקיות (ACID/בידוד), מערכות מבוזרות (אידמפוטנטיות, דדופ, סדר אירועים), אימות DQ ומבחנים, ביקורת ושושלת, ביטחון ופרטיות, מפת דרכים ורשימות בדיקה.

מדריך מעשי לארגון תובנות בזמן אמת: ארכיטקטורה (insleget path obrabotka + fichi + vitriny ac dostavka), חלונות וסימני מים, מדינות מאוחרות/לא מסודרות, ובדיוק פעם אחת במשמעות, חריגות וסיבתיות, ניסויים מקוונים, SLO/תצפית, אסטרטגיות בעלות מודעות עלות, ביטחון ופרטיות. עם רשימות צ 'קים, אנטי דפוסים ותבניות מדיניות.

הדרכה מעשית על כלכלת נתונים ב-iGaming: כרטיס הערך וההוצאות (sborkhraneniyeobrabotkamodelideystviye), כלכלת יחידה (GGR, ARPU, LTV, CAC, descution), מדידה של אפקט (מעלה), FinOps לנתונים, עדיפות השקעות (זמן אמיתי נגד אצווה), ופרטיות כפרטיות חלק מ-P & L, מונטיזציה של נתונים (Investruction), גיליונות הצ 'קים ותבניות הפוליטיקאי.

מדריך ליישום ויזואליזציה: גרף דקדוק ובחירת תרשימים, NL # Viz (שפה טבעית בויזואלית), דור אוטומטי של לוחות מחוונים, הסבר של חריגות וסיבות, נרטיבים וסיפורים, RAG על מטאדה, בקרת איכות ואמון, נגישות ופרטיות, SLO/עלות, אנטי-פטרנס, מפת דרכים ובדיקות.