Dati e intelligenza
I dati e l'intelligenza sono il cervello del Gamble Hub, un sistema che percepisce, analizza e agisce. Nei modelli classici, i dati sono un archivio a cui rivolgersi dopo gli eventi. In Gamble Hub, diventano un flusso vivente che alimenta soluzioni, modelli e reazioni automatiche.
Ogni evento nell'ecosistema, dal click alla transazione, diventa un segnale. Questi segnali sono gestiti da modelli automatici che riconoscono gli schemi, prevedono il comportamento e aiutano gli operatori a prendere decisioni più velocemente possibile manualmente.
L'idea principale è che i dati non vengono raccolti per un rapporto, creano un tessuto sensuale del sistema. Gamble Hub costruisce una catena:- La telemetria del modello i segnali dell'operazione.
1. Telemetria. La rete registra milioni di microrganismi: attività dei giocatori, modifiche RTP, ritardi dell'API, flussi di scommesse, comportamenti degli utenti.
2. Modelli. Gli algoritmi di apprendimento automatico rivelano anomalie, prevedono picchi di carico, determinano pattern di rendimento e rischi sostenibili.
3. Segnali. I modelli generano segnali: suggerimenti, avvisi, azioni automatiche.
4. Operazioni. Il sistema esegue alcune delle soluzioni: regola i limiti, informa gli operatori, modifica le configurazioni e segnala le funzionalità.
In questo modo si crea un'infrastruttura autosufficiente, dove l'intelligenza non sostituisce l'uomo, ma lo aiuta a vedere più avanti e ad agire più velocemente.
L'architettura dei dati di Gamble Hub è basata sui principi:- Trasparenza e verifica. Ogni numero ha origine e timeout.
- Contestualità. Il modello non funziona con valori astratti, ma con riferimenti a valute, regioni, provider e giocatori.
- Formazione continua. Gli algoritmi vengono aggiornati man mano che vengono visualizzati nuovi dati, evitando le «ipotesi obsolete».
- Integrazione con le operazioni. I modelli non vivono isolati: sono incorporati nelle interfacce e nelle API, rendendo l'analista un'azione.
- L'intelligenza operativa è una reazione immediata agli eventi e alle deviazioni.
- Intelligenza strategica - analisi dei trend e creazione di scenari di crescita.
- Intelligenza collettiva: sincronizzazione delle conoscenze tra catene e partecipanti.
Gamble Hub trasforma i dati dal sottoprodotto in energia del sistema.
L'intelligenza qui non è un modulo o un servizio, ma una proprietà integrata di architettura che rende l'ecosistema capace di auto-analizzare, adattare e prevedere gli stati futuri.
I dati e l'intelligenza non sono solo un analista. È la consapevolezza di tutta la rete.
In un mondo in cui la velocità è più importante delle dimensioni, Gamble Hub rende l'intelligenza il principale strumento di crescita sostenibile.
Argomenti chiave
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Telemetria e raccolta eventi
Guida pratica alla progettazione della telemetria e alla raccolta degli eventi nell'ecosistema iGaming: tassonomia e schemi, strumenti client e server, OpenTelemetry, identificativi e correlazione, semilibertà e qualità dei dati, privacy e minimizzazione del PII, trasporti e buffering, affidabilità e idemoticità, osservabilità e SLO, dashboard e road map.
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Gestione dei segnali in tempo reale
Architettura pratica e pattern real-time per la gestione dei segnali in iGaming: sorgenti e tassonomia degli eventi, CEP e aggregazione stateful (funzionalità finestre, watermarks, late data), arricchimento e deduplicazione, antifrode e rilevatori RG, fitte online e schede, garanzie di spedizione e di ottimizzazione, scalabilità e costi, osservazione e SLO, dashboard, sicurezza e privacy, RACI e road map di implementazione con schemi e pseudo-codici.
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Arricchimento dei dati
Guida pratica per l'arricchimento dei dati per l'ecosistema iGaming: fonti e tipi di segnali di arricchimento (FX/geo/ASN/dispositivi, KYC/RG/AML, contenuti e guide), pipline offline e streaming (lookup, join, UDF/ML-Fi), normalizzazione delle valute e del timesone, privacy e minimizzazione del PII, qualità e regole DQ, osservabilità e lineage, costo e SLO, pattern architetturali (dimension lookup, feature store, async entrichment), esempi di SQL/YAML/pseudocode, RACI e road map.
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Streaming e analisi in streaming
Metodologie pratiche per lo streaming e lo streaming di iGaming: architettura ingest→shina→obrabotka→serving, finestre e watermarks, CEP e aggregazione stateful, exactly-once/idemotia, schemi e contrattazione, vetrine e ClickHouse/Pinot/Druid real-time, osservabilità e SLO, privacy e regionalizzazione, cost-engineering, RACI e road map, con esempi SQL/pseudo-codice.
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Elaborazione batch dei dati
Guida pratica all'elaborazione batch (batch) dei dati per la piattaforma iGaming: architettura ingest→lakehouse→orkestratsiya→vitriny, download incrementali e CDC, SCD I/II/III, backfill e reprocessing, controllo qualità (DQ-come-codice), privacy e residenza dei dati, ottimizzazione dei costi e delle prestazioni, osservabilità e SLO, schemi/schemi contratti, esempi SQL/YAML e road map di implementazione.
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Analisi in tempo reale
Guida completa all'analisi in tempo reale per l'ecosistema iGaming: valigette aziendali (AML/RG, SLA operative, personalizzazione dei prodotti), architettura di riferimento ingest→shina→stream - vetrine obrabotka→real-time, CEP e aggregazioni stateful, watermarks/late data, arricchimento online e feed, etichette e schede SLO, osservabilità e cost-engineering, privacy e residenza, modelli SQL/pseudo-codice, RACI e road map di implementazione.
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Analisi stream vs Batch
Guida comparativa allo Stream e all'analisi Batch per l'architettura: architettura (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), finestre e watermarks vs invenduti e CDC, CEP/stateful-aggregazione vs SCD e snashot, ritardo/completezza/costo, DQ e riproducibilità, privacy e residenza, pattern d'uso (AML/RG/SRE/prodotto/report), matrici di soluzione, esempi SQL/pseudo-codice, road map, RACI e scontrini.
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Apprendimento automatico nel iGaming
Manuale completo per l'applicazione di ML nel iGaming: valigette chiave (LTV/nero, personalizzazione, antifrode/AML, Respontible Gaming), dati e fici, screening online e in linea, Feature Store, MLOs (esperimenti, CI/CD/CT, monitoraggio e deriva) metriche offline/online, test A/B e approcci causal, privacy e compliance, architettura del cerving (batch/real-time), cost-engineering, RACI, road map e esempi di SQL/pseudo-codice.
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Formazione con e senza insegnante
Manuale relativamente pratico per gli approcci iGaming ed Unsupervised: valigette chiave (LTV/nero, antifrode/AML, RG, personalizzazione), selezione di attività e metriche, algoritmi (classificazione/regressione, clustering/anomalie/ridimensionamento), semi/self-supervised, active learning, preparazione di fic e point-in-time, internet-serving offline e monitoraggio della deriva, privacy e compliance, cost-engineering, RACI, road map, scontrini e esempi di SQL/pseudo-codice.
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Formazione con supporto
Manuale pratico di RL (Reinforcement Learning) per la iGaming: valigette (personalizzazione, ottimizzazione dei bonus, raccomandazioni di gioco, politiche operative), bandi/contestuali/Slate-RL, offline/batch-RL, restrizioni sicure (RG/AML/compilation), ricompensa e valutazione causale, simulatori e metodi counterfactual (IPS/DR), MLOs e cerving (online/near-real-time), metriche e A/B, cost-engineering, RACI, road map e scontrini.
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Feature Engineering e selezione dei segni
Manuale pratico per la creazione e la selezione dei segni di iGaming: disciplina point-in-time, finestre e aggregazione (R/F/M), codifica categorica (TE/WOE), temporanea/grafica/NLP/geo-fi, anti-leakedge e negoziazione online/offline, test di feature e prove di selezione (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), resilienza e deriva, cost-engineering (latency/cost per feature), RACI, road map, scontrini e esempi SQL/YAML/pseudo-codice.
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Monitoraggio dei modelli
Playbook per il monitoraggio dei modelli ML in iGaming: SLI/SLO e metriche operative, controllo della deriva dei dati/predizioni (PSI/KL/KS), calibrazione (ECE), stabilità delle soglie ed expected-cost, copertura e errori, analisi slice/fairness, etichette online e ritardi etichette, alert e runbook 'e, dashboard (Prometheus/Grafana/OTel), auditing/PII/residence, RACI, road map e ticket-list di pre-preparazione.
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Pipline AI e automazione dell'apprendimento
Playbook pratico per la progettazione e l'automazione di pipline AI/ML in iGaming: orchestrazione (Airflow/Argo), convogli e Fic (Feature Store), CT/CI/CD per modelli, registri e politiche di promozione, retrain automatico alla deriva, test di equivalenza online/offline, sicurezza (PII/residenza), RACI, road map, scontrini e esempi (DAG, YAML, pseudocode).
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Riconoscimento dei pattern
Guida completa al riconoscimento dei pattern: tipi di attività (classificazione, clustering, segmentazione, sequenze), rappresentazioni di dati e feci, metodi classici e neurali (SVM, combinati, CNN/RNN/Transfer, GNN), metriche di qualità, interpretabilità, sostenibilità e pratiche MLups per implementazione e monitoraggio in vendita.
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KPI e benchmark
Manuale di sistema per KPI e benchmark: tipo di metriche (North Star, risultato/processo, guardrail), formule e norme, target (SMART/OKR), normalizzazione e stagionalità, stabilità statistica, basi comparative (interne/esterne), dashboard, cicli di visione e anti-pattern (Goodhart)).
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Segmentazione dei dati
Guida pratica alla segmentazione dei dati: obiettivi e tipi di segmenti (RFM, coorti, comportamentali, valori, rischi-segmenti), metodi (regole, clustering, fattori/embedding, segmentazione controllata), metriche di qualità e stabilità, validazione A/B, implementazione operativa, monitoraggio della deriva ed etica.
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Visualizzazione dei dati
Guida pratica alla visualizzazione dei dati: obiettivi e pubblico, selezione di grafici, composizione e colore, storytelling e annotazioni, design di dashboard, metriche di lettura, disponibilità, anti-pattern e suggerimenti per il prodotto e la produzione.
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Architettura delle metriche
Guida pratica all'architettura delle metriche: da definizione e versioning a calcolo (batch/strame), livello semantico e catalogo, controllo qualità, SLO freschezza, sicurezza e revisore delle tracce. Modelli di «passaporto metrico», «contratto di origine», assegno di rilascio e utilizzo.
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Gerarchia degli indicatori
Guida pratica alla gerarchia degli indicatori: come scegliere North Star, posizionarla su un albero di driver, collegare le metriche di guardrail, stendere gli obiettivi secondo i livelli dell'organizzazione (OKR/KPI), allineare le formule in un livello semantico, impostare la freschezza SLO e costruire un unico ciclo di visione e sviluppo delle metriche.
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Correlazione e causalità
Guida pratica alla correlazione e alla causa-effetto: quando la correlazione è sufficiente, come rilevare la causalità (A/B test, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, controllo sintetico), come lavorare con confounder, collaudatori e paradossi di Simpson, e come usare metodi causali nel prodotto, Marketing e ML.
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Percorso dal segnale all'azione
-to-finale " Sense" Decide "Act" Learn ": raccolta e normalizzazione dei segnali, deduzione e priorità, verifica della causalità, scelta della politica (regole/modelli/bandi), orchestrazione delle azioni, guardrail e isteresi, misurazione degli effetti e chiusura del feedback. Modelli di manufatti, metriche di qualità e fogli di assegno.
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Previsione KPI
Manuale pratico di previsione KPI: elaborazione, produzione di dati, decomposizione e regolatori (festività, promo), scelta di modelli (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, gerarchici e probabili), metriche di qualità e backtesting, simulazione scenografica, calibrazione degli intervalli, Processi MLOps, monitoraggio e sviluppo.
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Simulazione dei rischi
Manuale pratico per la simulazione del rischio: mappe delle minacce e KRI, modelli di frequenza (Poisson/NegBin Lognormal/Pareto), processi compound e LDA, EVT (GEV/GPD) e code spesse, correlazioni e copule, stress test e scenari, Bayes e Montecarlo, VaR/CVaR, limiti e RAROC, modelli di sviluppo, monitoraggio della deriva e runibuki.
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Analisi delle conversioni
Guida pratica all'analisi delle conversioni: come calcolare correttamente i vortici e i coefficienti, definire i «denominatori corretti» e le finestre del tempo, escludere i bot e le prese, costruire coorti e segmenti, collegare la conversione con LTV/CAC/ROMI, fare esperimenti ed evitare trappole tipiche. Modelli di passaporto metriche, pseudo-SQL e scontrini.
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Sistemi di raccomandazione
Manuale pratico per la creazione di sistemi di raccomandazione: dati e spazio a segno, architettura (candidate recall-ranking), modelli (content-based, filtraggio collettivo, factorizzazione/embedding, LTR/neurosetti, sessione, contestuali banditi e RL), obiettivi e vincoli valore, diversificazione, fairness, RG/compilation), metriche offline/online, A/B e valutazione causale, MLOs/osservazione, anti-pattern e scontrini.
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Profilazione dei giocatori
Manuale pratico per la profilazione dei giocatori: obiettivi e aree d'applicazione (UX, personalizzazione, rischio/compilazione), fonti di dati e identità, segni e pattern comportamentali (RFM, sessioni, contenuti), metodi di segmentazione (regole, cluster, embedding, tendenze, uplift), passaporti di profili e definizioni tabelle, privacy/etica/rate G, monitoraggio e deriva, funzionamento MLOps. Pseudo-SQL e modelli di manufatti.
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Segnali comportamentali
Manuale pratico per la gestione dei segnali comportamentali: cosa raccogliere (sessioni, click, scroll, dwell-time, traiettorie), come normalizzare e pulire (idempotenza, antibot, PIT), trasformare in segni (finestre 5m/1h/24h, sequenze, grafici), misurare la qualità (valenza, attenzione, intento), proteggere la privacy e utilizzare in modo sicuro prodotti, analisi e ML.
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Origine e percorso dei dati
Guida pratica per la creazione di Data Lineage nella sezione Dati e Intelligenza: livelli (business, tech, colonna), end-to-end-end lineare da sorgenti a modelli ML, eventi e contratti, glossario e metadati, visualizzazione grafica, impatto-analisi, SLO/SLI freschezza e qualità, scenari per la iGaming (KYC/AML, round di gioco, pagamenti, Respontible Gaming), modelli di manufatti e road map di implementazione.
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Etica dei dati e trasparenza
Guida pratica all'etica dei dati nella sezione Dati e Intelligenza: principi (benefici, non danneggiamento, equità, autonomia, responsabilità), trasparenza per attori e regolatori, onesta personalizzazione e marketing senza manipolazioni, consenso e minimizzazione dei dati, lavoro con gruppi vulnerabili, spiegazione di ML (model cards, data statements), metriche di equità, modelli di policy e assegni per l'implementazione
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Tornitura dei dati
Guida alla tornitura pratica nella sezione Dati e Intelligenza: quali sono i token e quali sono diversi dalla crittografia, le opzioni (vault-based, vaultless/FPE), i diagrammi di disintossicazione, la rotazione e il ciclo di vita delle chiavi, l'integrazione con KYC/AML, i pagamenti e i loghi, le regole di accesso e di controllo, le prestazioni e la disponibilità a errori, metriche e road map di implementazione. Con modelli di manufatti, RACI e anti-pattern.
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Sicurezza dei dati e crittografia
Guida completa alla protezione dei dati nella sezione Dati e Intelligenza: modello di minacce, crittografia in transito e storage (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), gestione delle chiavi (KMS/HSM, rotazione, split-key, invelope), gestione segreta, firma e integrità (HMAC/ECDL) SA), tornizzazione e occultamento, DLP e logisticing, backup e DR, accesso e controllo (RBAC/ABAC, JIT), compliance e privacy, metriche SLO, scontrini, RACI e road map. Con un focus sulle valigette iGaming: KYC/AML, pagamenti, eventi di gioco, Responcible Gaming.
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Controllo dei dati e versioni
Manuale di verifica e versioni in Dati e Intelligenza: registri di verifica (chi/cosa/perché), controllo di integrità e firma, criteri di modifica (SEMVER per diagrammi e vetrine), time-travel e snapshots (snapshots), SCD/CDF, evoluzione contrattuale degli schemi, feature versioned e modelli store ML, procedure rollback/backfill, RACI, metriche SLO, scontrini e road map. Esempi di iGaming sono le modifiche GGR, le correzioni retro dei FID, i report KYC/AML e RG.
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Usi per le pratiche Ops
Guida pratica per i dati e l'intelligenza: flusso di valore da sorgente a dashbord/ML, sviluppo incentrato su contratto, CI/CD per i dati, test (DQ/schemi/regress), orchestrazione e osservazione, gestione degli incidenti, cataloghi e linee, gestione degli ambienti, rilascio (blue-green/canary), sicurezza e accessibilità, metriche SLO, modelli di manufatti, fogli di assegno e road map. Con esempi di iGaming (KYC/AML, pagamenti, eventi di gioco, RG, marketing).
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NLP e elaborazione di testi
Guida completa a NLP nella sezione Dati e Intelligenza: raccolta e normalizzazione di testi, lingue e lingue, pulizia e revisione PII, tokenizzazione/lemmatizzazione/morfologia, rappresentazioni vettoriali ed embedding, modellazione e classificazione tematica, recupero di entità/relazioni, ricerca (VM25 + vettoriale, RR) AG), sommariatura, Q&A e chat-bot, moderazione/tossicità, OCR/ASR→tekst, metriche di qualità e MLOs, privacy/DSAR/etica, modelli di pipline e road map. Con l'accento su zapport e chat, recensioni App Store/Google Play, regole di bonus, rischi RG/AML, notizie di provider e condizioni di pagamento.
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Visione del computer nel iGaming
Manuale pratico per l'applicazione di Computer Vision nella sezione Dati e Intelligenza: KYC/OCR e liveness, antifrode (bot/multiaccount), moderazione di banner/video, controllo UI/QA, eSports/strimer, pubblicità responsabile (RG), protezione del marchio, creativi A/B, generazione di dati sintetici, metriche di qualità, privacy/biometria/DSAR, architetture (on-device/edge/cloud, TEE), MLOs, SLO e road map. Con un accento sulle piattaforme multibrand e multi - friendly.
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Modelli multimodali
Guida completa ai modelli multimodali nella sezione Dati e Intelligenza: script per la iGaming (KYC/liveness, moderazione creativa, analisi striam, RG/antifrode, supporto), architetture (CLIP-simili, Encoder-Decoder, Perceiver, LLM-Come orchestratore), dati e marcature (sincronizzazione modalistica, sintetica, PI-redazione), allineamento (controlled, ITC/ITM, instradamento-tuning), privacy/biometria/DSAR, metriche e benchmark, MLups (registry, canary, draft), cost/latency (quantificazione, cache, routing), modelli API e SLO, scontrini e road map.
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Clustering dei dati
Guida pratica al clustering nella sezione Dati e Intelligenza: attività e valore senza insegnante, preparazione dei segni (comportamento, pagamenti, giochi, dispositivi), selezione di algoritmi (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, spettrale, gerarchico, SAM, misto), metriche di qualità (silhouette, davies-bouldin, stability), spiegabilità e profili di cluster, aggiornamenti e deriva online, privacy (k-anonimato, tokenizzazione), integrazione con CRM/personalizzazione/RG/antifrode, modelli di pipline, RACI, road map e anti-pattern.
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Riduzione della dimensione
Guida pratica per la riduzione della dimensione nella sezione Dati e Intelligenza: quando e perché applicare, differenze tra il campione di segni e la costruzione di fattori, metodi (PCA/SVD, NMF/FA, t-SNE, UMAP, autocoder/varianti, PCA per ambeding categorici) pipline (skailing, maschere PII, time-travel), metriche (dispersione spiegata, trust/continuity, kNN-preservation), aggiornamenti e deriva online, visualizzazione di cluster/anormal, privacy e k-anonimato, integrazioni con clustering/raccomandatori/antifrode, modelli YAML e anti-pattern.
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Schemi di dati e la loro evoluzione
Guida completa per la sezione Dati e Intelligenza: schemi di progettazione (tabelle, eventi, feci), notazione (Avro/Protobuf/JSON Schema/DDL), compatibilità (backward/forward/full), contratti e registri di diagrammi, versioni e migrazioni (blue-green/dual-write/shadow-reads )/backfill), l'evoluzione di vetrine e Feature Store (SCD, versioni semantiche), guide/enum/locali, multibrand/multigiurisdizioni e PII, test di compatibilità e linter, anti-pattern, RACI e road map. Esempi di iGaming: pagamenti/PSP, round di gioco, bonus, RG/AML.
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Indicizzazione dello storage analitico
Guida all'indicizzazione in Dati e Intelligenza: tipi di indice (B-tree/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/GIN/invertiti/vettoriali), partizionamento e ordinamento (claser keys, Z-order, order by), data skipping (min-max, bloom), visualizzazioni materializzate, proiezioni/clustering di segmenti, cache di risultati, statistiche e ottimizzatore, compattazione di «file piccoli», Iceberg/Delta/Hudi indici su laghi, campi JSON/semi-strutturati, pattern SCD, monitoraggio e RACI. Esempi di iGaming: pagamenti/PSP, round di gioco, RG/AML e antifrode.
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Dashboard adattivi
Guida completa alla progettazione e all'implementazione di dashboard adattivi: ruoli e contesti, personalizzazione, risposta al dispositivo e al canale, disponibilità, multi-generalità, sicurezza, prestazioni, esperimenti e metriche di successo.
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Insights da big data
Guida pratica all'estrazione di insight aziendali da Big Data: architettura e pipline, tecniche di analisi (analisi descrittiva/diagnostica/predittiva/prescrittiva), esperimenti e causalità, qualità dei dati, privacy e sicurezza, MLops e supporto operativo, metriche di successo e monetizzazione.
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Cicli decisionali
Guida completa alla progettazione, alla misurazione e all'ottimizzazione dei cicli decisionali, dall'elaborazione delle domande e dell'estrazione dei dati agli esperimenti, all'automazione e al reporting operativo. Frame (OODA/PDCA/DIKW), ruoli e diritti, metriche di velocità/qualità, architettura di dati e strumenti, anti-pattern, road map e scontrini.
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Priorità dei flussi
Guida pratica alla priorità dei flussi di dati (batch/stream): gerarchia aziendale e SLO, classi di servizio (QoS), multi-generalità, pianificatori e code, backpressure e limiti, strategie cost-aware, antipattern, road map e scontrini per la produzione.
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Compressione dei dati analitici
Guida pratica alla compressione dei dati per gli analisti: formati invertebrati (Parquet/ORC), codec (ZSTD/Snappy/LZ4), encoding (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-Reference/Gorilla/XOR), compressione righe temporali e loghi, strutture sketch (HLL/TDigest), compromessi losy/losless, impatto sui costi e SLO, crittografia e compilazione, compagine e policy storage, test e antipattern.
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Controllo algoritmi IA
Manuale pratico di verifica dei sistemi ML/LLM: obiettivi e cornici, metodologia orientata al rischio, documentazione e prove, valutazione dei dati e dei modelli (qualità, equità, privacy, sicurezza, sostenibilità), red teaming, monitoraggio online e gestione degli incidenti, conformità, scontrini e road map per l'implementazione del controllo come processo.
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Apprendimento adattivo dei modelli
Manuale completo di apprendimento adattivo (continua/online/active/fine-tuning): tipo di deriva, innesco, strategie di aggiornamento (batch/stream/partial/PEFT), personalizzazione e multisegmentazione, controllo di cancellazione, soglie di sicurezza e guardrail, tracciato MLOP (versioning), rimborsi, monitoraggio), privacy e costi.
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Integrità dei dati
Manuale pratico per l'integrità dei dati in tutto il tracciato: tipi di integrità (essenziale, di riferimento, di dominio, di business), contratti e schemi, garanzie transazionali (ACID/isolamento), sistemi distribuiti (idepotenza, deadback, ordine degli eventi), convalida e test DQ, controllo e lineedge, sicurezza e privacy, road map e scontrini.
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Insights in tempo reale
Guida pratica all'organizzazione di real-time insight: architettura (ingest→obrabotka→fichi→vitriny→dostavka), finestre e watermarks, late/out-of-order, stati e exactly-once in termini di senso, anomalie e causalità, esperimenti online, SLO/osservabilità, strategia cost-aware, sicurezza e privacy. Con assegni, anti-pattern e modelli di policy.
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Economia dei dati nel iGaming
Manuale pratico per l'economia dei dati in : mappa del valore e dei costi ( ), unit economy (GGR, ARPPU, LTV, CAC, ritenzione), misurazione degli effetti (uplift/incrementale), dati, priorità degli investimenti (real-time vs batch), compilazione e privacy come parte di P&L, monetizzazione dei dati (B2C/B2V/partner), assegni e modelli di regole.
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Visualizzazione delle metriche AI
La guida all'implementazione del rendering AI è la grammatica dei grafici e la selezione dei listini, il NL→Viz (linguaggio naturale nel visivo), la generazione automatica dei dashboard, la spiegazione delle anomalie e delle cause, le narrazioni e lo storytelling, il controllo della qualità e della fiducia, la disponibilità e la privacy, SLO/costo, antipattern, road map e scontrini.