Origine e percorso dei dati

1) Cos'è Data Lineage

• Da dove vengono i numeri del rapporto?
• Quali tabelle/campi influiranno sulla modifica dello schema?
• Perché il KPI è cambiato ieri alle 21?
• Quali dati sono stati inseriti in un particolare modello e versione di ML?

Questo è critico per la regolazione, i rapporti finanziari (GGR/NET), l'antifrode, KYC/AML, il gioco responsabile e l'alta velocità di cambiamento alimentare.

2) Livelli e granolarità del linjage

1. La linea di business è il collegamento tra metriche e termini aziendali (in glossario) con vetrine/formule.
2. Linea tecnica (tabella) - Le relazioni tra tabelle/job/pacchetti di trasformazione.
3. Colonna (field/column-level) - Quale colonna di origine crea la colonna di destinazione con le regole.
4. La linea Runtime (operative) è una serie di casi effettivi: tempi, volumi, versioni di codice/diagrammi, manufatti hash.
5. End-to-end è un percorso completo dal provider/PSP/CRM al report/dashbord/modello.
6. Cross-domain/Mesh - Collegamenti tra i prodotti di dominio dei dati contrattuali.

3) Valore chiave

Affidabilità e verifica - Spiegazione dei rapporti e dei modelli, indagine rapida degli incidenti.
Analisi di impatto: modifiche sicure degli schemi/logiche, prevedibilità dei rilasci.
I nuovi analisti e gli ingegneri capiscono il panorama più rapidamente.
Conformità: tracciabilità PII, Legale Hold, rapporti ai regolatori.
Ottimizzazione dei costi: identificazione delle pipline morte e delle vetrine duplicate.

4) Oggetti e manufatti

Entità del grafico: Source (provider di giochi, PSP, CRM), Topic/Stream, Raw/Staging, Bronze/Silver/Gold, DWH, ML-ficchi, modello BI, Dashbord.
Collegamenti: trasformazioni (SQL/ELT), jobs (Airflow/DBT/...), modelli (versione), contratti (Avro/Proto/JSON Schema).
Attributi: proprietario, dominio, classificazione, versione dello schema, controllo qualità, freschezza, SLO/SLI.

5) Fonti di verità per la linja

Statico: parsing SQL/configurs (dbt, ETL) costruiamo dipendenze.
Dinamico/Runtime - Raccolta di metadati in fase di esecuzione (operatore nell'orchestratore, query logs).
Eventi: lineage-ivent durante la pubblicazione/lettura dei messaggi su bus (Kafka/Pulsar), convalida dei contratti.
Manuale (minimo) - Descrizione di una logica aziendale complessa che non viene recuperata automaticamente.

6) Linea e Data Contracts

Il contratto registra lo schema, la semantica e la SLA.
Il controllo di compatibilità (semver) e l'idempotenza sono obbligatori.
Il righello memorizza il collegamento al contratto/versione e il controllo (CI/CD + runtime).

7) Linea di iGaming: esempi di dominio

Eventi di gioco RTP, volatilità, ritenzione, vetrina «Game Performance Gold».
Pagamenti/conclusioni/Charjbeck, rapporti GGR/NET, antifrode.
KYC/AML ha gli stati, le verifiche, gli alert, le vetrine della compilazione e i rapporti.
Responciabile Gaming i limiti/auto-esclusione dei rischi e dei trigger degli interventi.

Marketing/CRM campagne, bonus,

8) Visualizzazione grafica

• Le due modalità sono la mappa del paesaggio (macro) e la traccia passante (micro) dal campo al campo.
• Filtri per dominio, proprietario, classificazione (PII), ambiente (prod/stage), tempo.
• Overlay: freschezza, volumi, errori DQ, versioni di schemi.
• Azioni rapide: Mostra dipendenti, Chi usa questa colonna? «Il cammino per il KPI».

9) Analisi e gestione delle modifiche

Prima di modificare lo schema o la logica, avvia what-if: quali job/vetrine/dashboard/modelli verranno toccati.
La generazione automatica dei tickets ai proprietari di manufatti dipendenti.
Pattern dual-write/blue-green per le vetrine: v2 si riempie parallelamente, confronto metriche, cambio.
Backfill playbook - Come e cosa controllare i dati storici, come verificare la consistenza.

10) Linea e qualità dei dati (DQ)

Collegare le regole DQ ai nodi/campi grafici: validità, unicità, coerenza, tempestività.
In caso di violazione, visualizzare i segmenti rossi sui binari e sollevare gli alert ai proprietari.
Conserva la storia degli incidenti DQ e la loro influenza su KPI.

11) Linea per ML/AI

Tracciabilità: dataset → featie → training code → model (versione) → inference.
Fissare i commit, le impostazioni di apprendimento, le versioni dei framework, i dati di convalida.
La linea aiuta a indagare sulla deriva, le metriche di regressione e riprodurre i risultati.

12) Linea e privacy/compilazione

Etichettare PII/campi finanziari, paesi, legge (GDPR/locali), base di elaborazione.
Segnare i nodi in cui si applica la maschera/alias/anonimizzazione.
Per DSAR/Right to be forgotten, trequarti in quali vetrine/bacapi è presente il soggetto.

13) Metriche (SLO/SLI) per la linea

Coverage:% tabelle/campi con un righello di colonna.
Freshness SLI - Percentuale di nodi che si trovano nell'aggiornamento SLA.
DQ pass-rate - Percentuale di controlli completi per percorsi critici.
MTTD/MTTR per gli incidenti di dati.
Tempo medio di negoziazione e rilascio sicuro dello schema.
Dead assets: percentuale di vetrine non recuperate/jong.

14) Strumenti (categorie)

Catalog/Glossary/Lineage è un unico grafico dei metadati, importato da SQL/orchestratori/pneumatici.
Organization - Raccolta di metadati runtime, stato delle operazioni, SLA.
Schema Registry/Contracts - Controlli di compatibilità, criteri di versione.
DQ/Osservabilità: regole, anomalie, freschezza, volumi.
Sec/Access: etichette PII, RBAC/ABAC, controllo.
ML Registry è una versione di modelli, manufatti e dataset.

15) Modelli (pronto per l'uso)

15. 1 Passaporto sito di linea

• Classificazione: Public/Internal/Confidential/Restringted (PII)
• Origine/Ingressi: tabelle/top + versioni dei contratti
• Trasformazione: SQL/jobs/repo + commit
• Uscite/Consumatori: vetrine/dashboard/modelli

• Segnali di osservabilità: freschezza, volume, anomalie

• Storia degli incidenti - collegamenti a ticket/post mortem

15. 2 Scheda di comunicazione (column-level)

Dal campo schema. table. col (tipo, nullable)

Nel campo schema. table. col (tipo, nullable)

Regola di trasformazione: espressione/funzione/dizionario

Contesto di qualità: controlli, intervalli, indirizzi

15. 3 Playbook indagine incidente

1. Identifica il KPI/dashboard → 2) Segui il percorso verso l'alto (Upstream) fino all'origine del →

2. Controlla freschezza/volume/DQ su ogni nodo 4) Trova l'ultima modifica del codice/schema

3. Confrontare prod/stage/ieri 6) Fissa e backfill (7) Post mortem e regola per il futuro.

16) Processi e integrazioni

On-change - Ogni merge nel repo che cambia schema/SQL avvia il ridisegno del righello e l'analisi dell'impatto.
On-run: ogni successo/fallito è scritto dai metadati runtime nel conte.
Access-hooks - Le richieste di accesso mostrano il percorso del PII e dei proprietari responsabili.
Rituali Governance - recensione settimanale dei percorsi critici, resoconto mensile SLO.

17) Road map di implementazione

0-30 giorni (MVP)

1. Identificare i percorsi critici KPI/dashboard e i loro percorsi end-to-end.
2. Connetti parsing SQL/jobs per il righello di tabella.
3. Ottenere il passaporto del sito/collegamento e le metriche minime di freschezza.
4. Descrivere le etichette PII nei percorsi chiave (KYC, pagamenti).

60-90 giorni

1. Vai a column-level per le vetrine top.
2. Integra i metadati runtime dell'orchestratore (tempo, volume, stato).
3. Collega regole DQ al grafico, abilita gli alert.
4. Visualizzazione: filtri per domini/proprietari/PII, overlay di freschezza.

3-6 mesi

1. Contratti e registri dei circuiti su bus evento (giochi/pagamenti).
2. Traccia completa della linea ML (dannyye→fichi→model→inferens).
3. Le analisi di impatto in CI → i tessuti automatici ai proprietari delle dipendenze.
4. Rivestimento column-level del ≥70% delle vetrine attive; rapporti SLO.

18) Pattern e anti-pattern

• Graph-first - Un unico grafico dei metadati come «bussola» delle modifiche.
• Linea Contract-aware - Collegamento con le versioni degli schemi e i risultati della convalida.
• Osservabilità overlay: freschezza/volumi/DQ sopra il grafico.
• Product-thinking: i proprietari dei domini pubblicano prodotti dati certificati.

• «Immagine per immagini» senza raccolta automatica e supporto.
• Mind map manuali invece di parsing e runtime-verità.
• Nessun dettaglio di colonna nei percorsi KPI critici.
• Linea senza collegamento con disponibilità/PII e processi DSAR/Legale Hold.

19) Fogli di assegno pratici

Prima di rilasciare la modifica dei dati

• Contratto aggiornato, verifica di compatibilità completata
• Analisi di impatto delle dipendenze eseguita
• v2-vetrina assemblata parallelamente, confronto metriche
• Il piano di backfill e ripristino è stato documentato

Panoramica settimanale

• Vie critiche verdi per freschezza
• Non ci sono «orfani» delle vetrine
• Incidenti DQ chiusi e documentati
• Copertura column-level> soglia di destinazione

Totale

La linea trasforma i flussi di dati caotici in una mappa controllata della zona, che mostra da dove viene, chi risponde, quali rischi e come cambiare in modo sicuro. Questa è la base per la fiducia nel KPI, la velocità degli esperimenti e la compagine matura.