DataOpsのエキスパート

1） DataOpsとは何ですか、そしてなぜiGaming

DataOpsは、ソースと契約からストアフロント、BI、 MLまで、データの流れを予測可能、迅速かつ安全にする一連のエンジニアリング、製品、および運用プラクティスです。
iGamingでは、規制（KYC/AML/RG）、リアルタイムマネー、マーケティング実験、ゲームプロバイダーとPSPの頻繁なリリースなど、賭けは高いです。

• 「アイデア→データ→メトリック/モデル」ループを短縮します。
• 安定した品質と再現性。
• 制御された変更（ロールアウト/ロールバック）。
• 透明性：誰が何に責任があるのか、どこで「壊れる」のか。

2）バリューストリーム

1.Source/Contract→2） Ingestion→3） Bronze/Silver/Gold→4） Feature Store/BI→5） Consumers （Product、 Analytics、 ML）→6）フィードバック。

各段階で-アーティファクト、テスト、メトリック、所有者とSLO。

3）契約型データ開発

データ契約：スキーム、タイプ、必須、許可された値、SLAの鮮度/配信、DQルール、プライバシー（'pii'、 'tokenized'）。
互換性（SEMVER）： MINOR-追加、MAJOR-非互換性、PATCH-修正。
CIゲート：契約が/no tests/retensionを破る場合、PRをブロックします。
プロバイダ/PSP/KYCとのデータ契約：フォーマット、署名、リトレイ、重複排除。

4）データテスト（前/中/後）

Before （design）：コントラクトテスト、サンプルセット、データジェネレータ。

• スキーマテスト（type/nullable/enum/compatibility）、
• DQテスト（有効性、独自性、完全性、鮮度）、
• プライバシールール（ログ/ストアフロントのZero-PII）、
• Idempotencyチェックとdedup。
• After （acceptance）：ウィンドウ回帰テスト/フィーチャー、比較v1/v2（公差バンド）、メトリックのキャリブレーション。

5）オーケストレーションと環境

オーケストレーター（Airflow/eq。）実行に関する真実の源として：依存症、リトリート、SLA、アラート。
環境：dev→stage→prodアーティファクトのプロモーション（テーブル、モデル、フィーチャーネットワーク）。
ブランド/地域/テナントによる分離：スキーム/ディレクトリ/暗号化キーを分離します。
非リログスイッチのデータとしてフラグと設定をリリースします。

6）リリースと展開戦略

店頭およびモデルのための青緑/カナリア：v2平行アセンブリ、比較、部分的なトラフィック。
スキーマ移行時のデュアル書き込み/デュアル読み取り。
低い負荷および可逆性の特徴の旗。
Backfill Playbook：履歴の再読み込み、チェックサム、「再計算」ラベル。

7）観測可能性および警報（データ観測可能性）

リネージュノードによる鮮度/完全度/ボリューム/異常。
品質：パスレートDQ、 KPIのための赤いパス。
スキーム/コントラクト：互換性のないイベント、％が正常にチェックを渡しました。
パフォーマンス：パイプライン遅延、コスト（計算/ストレージ）。
解釈可能性：リンク「istochnik→vitrina/model」、高速「ダッシュボード/KPIへのパス」。

8）インシデント管理

Sevレベル（P1-P3）、 RACI、通信チャネル。
Runbooks：一般的な原因（ソースの欠落、スキーマドリフト、キーリーク、詐欺ノイズ）。
自動緩和：レトライ、スペアチャネルに切り替える「、凍結」ショップウィンドウ。
Post-mortem：問題の根本、アクション、バックログの予防タスク。

9） DataOpsのセキュリティ、プライバシー、アクセス

mTLS/TLS 1。3、パケット署名、パーティーハッシュ。
店頭やログのトークン化/マスキング；「クリーンゾーン」でのみデトークン化。
監査のRBAC/ABAC/JIT；インシデントのための壊れ目ガラス。
Retention/Legal Holdはパイプライン（TTL、ライフサイクル）と合意した。
ログのZero-PIIはパーティションメトリックです。

10）本格的なDataOpsの消費者としてのBI/ML

BI： "gold'ショーケースの認証、"SELECT"の禁止、KPI定義のバージョン管理。
ML：バージョン、レジストリモデル、チャンピオン挑戦者、公平性/プライバシーゲート、対面テストを備えた機能ストア。

11）成功指標（SLO/SLI）

• 鮮度SLO（例えば。payments_gold ≤ 15分、p95）。
• 就職成功率≥ 99。5％、平均検出時間（MTTD）/回復時間（MTTR）。
• 変更のリードタイム（ideya→prod）、展開頻度（リリース/週）。

• DQパスレート（DQ Pass-Rate）は、ターゲットのしきい値（クリティカルパス上）を≥します。
• Schema Compatibility Pass-CI。
• 公差のデルタv 1/v2。

• ログのゼロPII ≥ 99。99%.
• Detokenization SLOと100％監査。
• Retention On-timeターゲットのしきい値≥削除します。

• レポート・ショーケース掲載のお知らせ。
• データインシデントの削減、制御内のKPI （GGR、保持）への影響。

12）テンプレート（使用可能）

12.1データ契約（フラグメント）

yaml name: game_rounds_ingest owner: games-domain schema_version: 1. 6. 0 fields:
- name: round_id type: string required: true
- name: bet_amount type: decimal(18,2)
required: true dq_rules:
- rule: bet_amount >= 0
- rule: not_null(round_id)
privacy:
pii: false tokenized: true sla:
freshness: PT15M completeness: ">=99. 9%"
retention: P12M

12.表示/特徴のための2つのPRのチェックリスト

• 契約/スキームを更新しました、semver正しい
• DQ/スキーマ/回帰テストは緑色
• リリースノート+Linejayインパクト
• バックフィル/ロールバックプラン準備完了
• しきい値アラートとダッシュボードを設定
• プライバシー/アクセスポリシーに従う

12.3リリースノート

何： 'rg_signals v1。3.0'-'loss_streak_7d'を追加'

タイプ： MINOR、互換性のあるスキーム

影響： BI 'rg_dashboard'、 ML 'rg_model@2。［x］

検証： デュアルラン14日、デルタ≤ 0。主要なKPIの3％

ロールバック： フラグ'rg_signals。use_v1=true'

所有者/日付/チケット

12.4 Runbook（「支払遅延」事件）

1.PSP ソースSLA、コネクタのステータスを確認します。
2.レトライ/スペアエンドポイントに切り替える。
3.一時的な劣化：詳細なしで集計を公開します。
4.#data-statusでの通信、Incident Mgmtでのチケット。
5.死後、RCA、予防（クォータ/キャッシュ/制御スキーム）。

13）役割と責任（RACI）

CDO/データガバナンス協議会-政策、基準（A/R）。
ドメイン所有者/データスチュワード-契約、品質、ストアフロント（R）。
データプラットフォーム/Eng-オーケストレーター、ストレージ、CI/CD、観測性（R）。
アナリティクス/BIリード-ショーケース認証、KPI定義（R）。
MLリード-機能ストア、レジストリ、モデル監視（R）。
セキュリティ/DPO-プライバシー、トークン化、アクセス、保持（A/R）。
SRE/SecOps-インシデント、DR/BCP、 SIEM/SOAR （R）。

14）実装ロードマップ

0-30日（MVP）

1.重要なパス（支払い、game_rounds、 KYC、 RG）を特定します。
2.契約とCIゲート（スキーム、DQ、プライバシー）を入力します。
3.鮮度/完全性/異常+アラート。
4.ゴールドショーケース：KPIを修正し、'SELECT'を禁止します。
5.Runbooksと#data-statusチャンネル、Release Notesテンプレート。

30-90日

1.デュアルランおよびカナリアウィンドウ/モデルリリース;backfillのプレイブック。
2.バージョン管理を行うFeature Store/Model Registry。
3.アクセスポリシー（RBAC/ABAC/JIT）とログのZero-PII。
4.ダッシュボードSLO/コスト、自動化retenschna/TTL。
5.DataOpsチームのトレーニング（オンボーディング、ワークショップ）。

3〜6ヶ月

1.フルサイクルチャンピオン挑戦者モデル、公平性/プライバシーゲート。
2.地理/テナントの分離、キー、管轄によるデータ。
3.lineageとdiffからの自動リリースノート。
4.定期的な死後と四半期ごとのDataOpsレビュー。
5.プロセスの外部監査（ライセンスで必要な場合）。

15）アンチパターン

「私たちは後でデータを修正します」：テスト/契約なしのリリース。
不透明なパイプライン：血統も所有者もありません。
手動アップロード「バイパス」DataOpsプロセス。
PIIからのログ、サンドボックス内の生産拠点のダンプ。
ロールバック/バックフィルプランはありません。
バージョンと固定定義のないKPI。

16）関連セクション

データ管理、データ起源とパス、監査とバージョン管理、アクセス制御、セキュリティと暗号化、データトークン化、モデル監視、保持ポリシー、データ倫理。

合計

DataOpsは、異なるスクリプトとアナリストの「英雄主義」をデータの管理可能な生産パイプラインに変えます。質およびプライバシーは監視されます；リリースはリバーシブルです。メトリクスとモデルは再現可能です。これはスケーラブルなiGamingプラットフォームの基盤です。