Analisi dell'ecosistema

1) Il ruolo degli analisti nell'ecosistema di rete

L'analisi dell'ecosistema è la capacità completa di raccogliere, normalizzare e interpretare i segnali da tutti i partecipanti (operatori, studi/RGS, PSP/APM, KYC/AML, affiliati/media, striper, SRE, sicurezza) trasformandoli in soluzioni: routing dei pagamenti, raccomandazioni, guardie RG, limiti, fiocchi bandiere, campagne crociate, pianificazione della capacità e DR.
L'obiettivo è una sola verità sui dati (single source of truth), un prevedibile SLO/KPI e un rapido ciclo di miglioramento.

2) Fonti, eventi e ontologia

2. 1 Modello evento (dominio minimo)

`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 Identificatori e connettività

`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
Tutti gli ID vengono tornati e PII memorizzati nelle aree di sicurezza.

2. 3 Ontologia e contratti dati

Schema Registry e dizionari di dominio.
Data Contracts proprietario, destinazione, SLA freschezza/completezza, formule metriche, valori validi.
Versioning: semver per diagrammi e formule.

3) Architettura degli analisti

3. 1 Flusso e storage

Streaming (≤1 -5 c) - Il bus degli eventi → le rappresentazioni materializzate (dashboard operativi, SRE, real-time soluzioni).
Batch (5-15 min/giornaliere): CDC/ETL → DWH/Lakehouse (finanza, report, compilation).
Livelli Hot/Warm/Cold, archiviazione S3 compatibile, vuoto/retensh.

3. 2 Livelli di dati

Raw (invariato, cifrario, lineage).
Staging (pulizia/normalizzazione).
Semantic (stelle/noodles, wuhi, metriche).
Feature Store (segni online/offline).
Knowledge Graph (grafico entità/collegamenti per raccomandazioni e antifrode).

3. 3 Accesso e sicurezza

, , tornizzazione, filtri giurisdizionali, (separazione dei compiti), WORM.

4) Catalogo delle metriche (canonica)

4. 1 Prodotto e crescita

CR vortice, login di KYC, deposito attivo.
Retention D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (cumulativo/modello).
Engagement: sessioni/DAU/WAU/MAU, durata media, missioni/tornei.

4. 2 Pagamenti/PSP/APM

Conversion Rate (ARM x region x dispositivo), p95 autorizzazioni, rischio charjback, tolleranza di errore, tempo cut-over.

4. 3 KYC/AML

Pass-rate e SLA fasi, FP/FN, impatto sul deposito CR, coda manual review.

4. 4 Contenuti/studi

Sessioni/coinvolgimento/ritenzione per gioco, RTP/volatilità, live-sLI (ritardo e2e, packet loss).

4. 5 Infra/SRE

p95/p99 API, broker, integrazioni uptime, headroom, flip DR, bilancio degli errori.

4. 6 Finanza

GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Cerve (per rps/txn/stream/event), crediti/penali (SLO-collegati).

5) Attribuzione e sperimentazione

5. 1 Attributo

Regola: «last eligibile touch» con finestre di giurisdizione, anti-doppie postbeek, cross-device stitching su token coerenti.
Test di sanity, coerenza finanziaria/legale.

5. 2 Esperimenti

A/B/C, strazione (giurisdizione, segmenti di rischio, dispositivo), guardrail (SLO, RG, compilation).
Un'unica piattaforma di conteggio: effetti, intervalli di fiducia, CUPED/CPP per ridurre la dispersione.
Feature-flags/Progressive delivery con rollback automatico sul bilancio degli errori.

6) Feature Store и Knowledge Graph

6. 1 Feature Store

I segni online (reazione 20-50 mc) sono propensity, risk, routine di pagamento, sapori contenuti.
Segni offline (batch/training).
SLA freschezza/consistency, controllo della deriva, test di fuga di PDN.

6. 2 Knowledge Graph

Nodi: giocatore, segmento, gioco, provider, APM/PSP, regione, campagna, rischio-evento.
Costole: «giocato», «deposito APM», «verificato», «partecipante alla campagna», «funzionò antifrode pattern».
Use-case: raccomandazioni, look-alike, collusioni, dipendenze implicite nei pagamenti e nei percorsi.

7) Analisi federale, privacy e compliance

Federated Learning (FL): formazione dei modelli sui dati dei partner senza trasferimento di PDN segure aggregation e privacy differenziale (DOP).
DPA/DPIA: obiettivi, tempi di conservazione, flussi transfrontalieri.
Riduzioni PII: tornitura, occultamento, cassaforte separate.
Controllo - Query e calcoli con logi WORM e traceId.

8) MLOs e BOYs (analista come prodotto)

8. 1 MLOps

Schede modello (target, dati, metriche, rischi), training automatico/deposito, monitoraggio draft/latency, Canary/Shadow.
Metriche: AUC/PR, lift, KS, fairness, latency inferance, frequenza di rielaborazione.

8. 2 BOBs (pannelli/vetrine)

Versioning di formule/widget, cheinjlog, arenili e demo, test dei pannelli conformance.
Dashboard SLO: freschezza dei dati, p95 render, disponibilità, percentuale di hit cache.

9) Economia degli analisti: Cost-to-Cerve e RE

Cost per rps/txn/stream/event, costo di infertilità/1000 richieste, archiviazione di fit e aggregazioni stream.
Value Map: contributi di modelli/regole nei depositi CR, ARPU/LTV, riduzione di charjbeek e incidenti.
RI esperimenti: uplift, tempo di ritorno, impatto SLO/multe/prestiti.
Ottimizzazione: cache dei tagli hot, partizionamento, routine delle colonne, finestre adattive.

10) Osservazione dei dati e della qualità

Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violations/Lineage: alert durante il collegamento dei circuiti, percorso visivo di origine.
Ricomposizione - Comprimere aggregazioni (finanza, attribuzione), controllare riprese/perdite.
Correlazione trace: 'traceId' dall'evento ai pannelli e alle azioni.

11) Gestione delle modifiche e delle versioni

Versioni semantiche di diagrammi e formule, migrazioni add-only, adattatori tra versioni.
Cambio-windows, auto-rollback, caselle di controllo di compatibilità, piano di deprecazione con finestre parallele.

12) Anti-pattern

Molte «verità», diverse formule della stessa metrica in diversi comandi.
HDP crudi in BI: nessuna tornizzazione/occultamento.
Eventi senza Schema Registry: connessioni di vetrine e modelli.
Esperimenti senza guardrails, aumento di incidenti/multe.
Retrai senza idampotenza nelle pipline: prese/spostamento.
SLO su carta: nessun alert/stop.
Nessun lineage: numero controverso impossibile da dimostrare.
Gateway SPOF all'ingresso dei dati, nessun N + 1.

13) Assegni di implementazione

13. 1 Dati e schemi

• Ontologia e dizionari approvati.
• Schema Registry + Data Contracts (proprietario, SLA, versione).
• Tokenizzazione/maschera PDN, DPIA è stato compilato.

13. 2 Pipline e qualità

• Stream + Batch trasportatori, SLAs freschezza/completezza.
• Data-test (ad esempio attribuzione/finanza), recordation jobs.
• Alert su draft/violations/gomme.

13. 3 Metriche e pannelli

• Catalogo delle metriche con formule e proprietari.
• Versioni widget, scarpone, set conformance.
• pannelli SLO (freschezza, rendering, disponibilità).

13. 4 Modelli e soluzioni

• Schede modello, monitoraggio, canary/shadow.
• Feature Store (online/offline), controllo della deriva.
• Guardasigilli RG/compilazione, pulsanti di arresto.

13. 5 Economia

• Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
• Value Map e il processo di valutazione REI.
• Co-funding/crediti/penali sono collegati alle metriche.

14) Road map della maturità

v1 (Foundation) - Eventi/ontologia, Schema Registry, pannelli base e report batch, data-test.
v2 (Integration): vetrine stream, catalogo delle metriche, piattaforma A/B, Feature Store, scorecards dei partner.
v3 (Automation): modelli predittivi SRE/pagamenti/contenuti, dosaggio automatico SLI, BACKs, auto-alert e auto-rollback.
v4 (Networked Intelligence): modelli federati (FL/DP), knowledge graph come nucleo di raccomandazioni e antifrode, vetrine interparti e soluzioni congiunte.

15) Breve riepilogo

L'analisi dell'ecosistema è semantica + flussi + soluzioni. Standardizzare eventi e formule, fornire stream/batch-pipline di qualità, gestire il catalogo delle metriche, utilizzare la Feature Store e il grafico della conoscenza, proteggere la privacy (DOP/FL), gestire le versioni e SLO. Collegare tutto all'economia (Cost-to-Cerve e RE) - e la rete di partecipanti imparerà ogni giorno e prenderà decisioni più veloci del mercato.