მონაცემები და დაზვერვა

IGaming ეკოსისტემისთვის მონაცემების გამდიდრების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: გამდიდრების სიგნალების წყაროები და ტიპები (FX/geo/ASN/მოწყობილობები, KYC/RG/AML, შინაარსი და საცნობარო წიგნები), ოფლაინი და ნაკადის რაციონი (lookup, join, UDDDDf/MF F F F L L L e ფიჩი), ვალუტებისა და დროსონის ნორმალიზაცია, კონფიდენციალურობა და PII შემცირება, ხარისხი და DQ წესები, დაკვირვება და ხაზები, ღირებულება და SLO, არქიტექტურის ნიმუშები (dimension lookup, feature store, async enrichment), მაგალითები SQQQL L L L L L L - YAAa/YAAAAAAMd/Yd/Ye/Yd RACI და განხორციელების საგზაო რუკა.

IGaming- ისთვის ნაკადის და ნაკადის ანალიტიკის მშენებლობის პრაქტიკული მეთოდიკა: ingest არქიტექტურა - საბურავი, დამუშავება - serving, ფანჯრები და watermarks, CEP და stateful აგრეგაცია, exactly-once/idempotenty, სქემები და კონტრაქტურობა, რეალურ დროში და ClickHLickHickHous- ის ფანჯრები/Pinot/Druid, დაკვირვება და SLO, კონფიდენციალურობა და რეგიონალიზაცია, კოდირების ინჟინერია, RACI და საგზაო რუკა, SQL/ფსევდო კოდის მაგალითებით.

IGaming ეკოსისტემისთვის რეალურ დროში ანალიტიკის სრული სახელმძღვანელო: საქმიანი შემთხვევები (AML/RG, ოპერაციული SLA, სასურსათო პერსონალიზაცია), საცნობარო არქიტექტურა ingest - საბურავების საბურავები, ნამდვილი დროის ფანჯრები, CEP და სახელმწიფო აგრეგაცია, watermarks/late მონაცემები, ონლაინ გამდიდრება და Feature Store, მეტრიკა და SLO, დაკვირვება და კოდირების ინჟინერია, კონფიდენციალურობა და რეზიდენტურობა, SQL/ფსევდო კოდის შაბლონები, RACI და განხორციელების გზის რუკა.

iGaming- ისთვის RL (Reinforcement Learning) პრაქტიკული სახელმძღვანელო: შემთხვევები (პერსონალიზაცია, ბონუსების ოპტიმიზაცია, თამაშების რეკომენდაციები, ოპერაციული პოლიტიკოსები), ბანდიტები/კონტექსტური ბანდიტები/Slate-RL, ოფლაინ/batch-RL, უსაფრთხო შეზღუდვები (RG/AMM/A/A), ჯილდო და causal შეფასება, სიმულატორები და counterfactual მეთოდები (IPS/DR), MLOps და serving (ონლაინ/near-real-time), მეტრიკები და A/B, cost ინჟინერია, RACI, გზის რუკა და ჩეკი.

IGaming- ისთვის მახასიათებლების შექმნისა და შერჩევის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: წერტილოვანი დროის დისციპლინა, ფანჯრები და აგრეგატები (R/F/M), კატეგორიული კოდირება (TE/WOE), დროებითი/გრაფიკი/NLP/Geo-fichi, ანტი-ლეიკეჯი და ონლაინ/ოფლის კოორდინაცია, FOFO- Eature Store და ეკვივალენტობის ტესტები, შერჩევა (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), სტაბილურობა და დრიფტი, კოდირების ინჟინერია, RACI, საგზაო რუკა, ჩეკის ფურცლები და SQQL L L L L - ის მაგალითები/Y- ის მაგალითები AML/ფსევდო კოდი.

iGaming ML მოდელების მონიტორინგის ფლეიბუკი: SLI/SLO და ოპერაციული მეტრიკა, მონაცემთა/პროგნოზების დრიფტის კონტროლი (PSI/KL/KS), კალიბრაცია (ECE), რეიდების სტაბილურობა და ექსპექტირებული ჩიპი, საფარი და შეცდომები, slice/fairness ანალიზი, ონლაინ ანალიზი ეტიკეტები და დაკავებული ეტიკეტები, ალერტები და runbook 'და დაშბორდები (Prometheus/Grafana/OTel), აუდიტი/PII/რეზიდენცია, RACI, საგზაო რუკა და პროდ-მზადყოფნის ჩეკი.

პრაქტიკული AI/ML-payplines- ის დიზაინის და ავტომატიზაციის ფლეიბუკი iGaming- ში: ორკესტრი (Airflow/Argo), მონაცემთა კონვეიერები და ფიჩები (Feature Store), CT/CI/CD მოდელებისთვის, რეესტრები და სარეკლამო პოლიტიკა, ავტომატური რეტერი დრიფტის თანახმად, ონლაინ/ოფლაინის ეკვივალენტობის ტესტები, უსაფრთხოება (PII/რეზიდენტობა), RACI, საგზაო რუკა, ჩეკების ფურცლები და მაგალითები (DAG, YAML, ფსევდო კოდი).

სისტემის სახელმძღვანელო KPI და საწვავის ბაზები: მეტრული ტიპები (North Star, შედეგი/პროცესი, guardrail), ფორმულები და ნორმები, სამიზნე (SMART/OKR), ნორმალიზაცია და სეზონურობა, სტატისტიკური სტაბილურობა, შედარებითი ბაზები (შიდა/გარე), დაშბორდები, მიმოხილვის ციკლები და ანტი (Goodhart).

პრაქტიკული სახელმძღვანელო ინდიკატორების იერარქიის შესახებ: როგორ ავირჩიოთ North Star, დააყენოთ იგი დრაივერების ხეზე, დააკავშიროთ guardrail მეტრიკა, დააკავშიროთ სამიზნეები ორგანიზაციის დონეზე (OKR/KPI), კოორდინაცია გაუწიოთ ფორმულებს სემანტიკურ ფენაში, დააყენეთ SLO ახსნა და ააშენეთ ერთი მიმოხილვისა და მეტრული განვითარება.

კორელაციისა და გამომწვევი კავშირების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: როდესაც კორელაციები საკმარისია მიზეზის დასადგენად (A/B ტესტები, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, სინთეზური კონტროლი), თუ როგორ უნდა იმუშაოთ კონფიდენციალურობასთან, კოლაიდერებთან და Simpex- ის პარადოქსთან სონია, ისევე როგორც კაუზალური მეთოდების გამოყენება პროდუქტში, მარკეტინგსა და ML- ში.

კონვერტაციის ანალიტიკის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: როგორ სწორად განვიხილოთ ძაბვები და კოეფიციენტები, დავაყენოთ „რეგულარული მნიშვნელები“ და დროის ფანჯრები, აღმოფხვრა ბოტები და დუბლები, ავაშენოთ კოჰორტები და სეგმენტები, დავუკავშიროთ კონვერტაცია LTV/CAC/ROMI- სთან, ჩავატაროთ ექსპერიმენტები და თავიდან ავიცილოთ ტიპიური ხაფები. მეტრიკის პასპორტების შაბლონები, ფსევდო-SQL და ჩეკის ფურცლები.

სარეკონსტრუქციო სისტემების მშენებლობის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: მონაცემები და მახასიათებლების სივრცე, არქიტექტურა (candidate recall-ranking-policy-aware re-rank), მოდელები (შინაარსის ბასტერი, თანამშრომლური ფილტრაცია, ფაქტორიზაცია/ემბედინგი, LTR/ნერვული ქსელები, სესიები, კონტექსპორტები და RL L L და შეზღუდვები (ღირებულება, დივერსიფიკაცია, fairness, RG/შესაბამისობა), ოფლაინ/ონლაინ მეტრიკა, A/B და კაუზალური შეფასება, MLOps/დაკვირვება, ანტი-ნიმუშები და ჩეკი ფურცლები.

Data Lineage- ის მშენებლობის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: დონე (ბიზნესი, ტექნოლოგია, სვეტი), end-to-end ხაზი წყაროებიდან ML მოდელებამდე, მოვლენები და კონტრაქტები, გლოსარიუმი და მეტამონაცემები, გრაფიკის ვიზუალიზაცია, გავლენის ანალიზი, SLO/SLI ახსნა და თვისებები, სცენარები iGaming (KYC/AML, თამაშის რაუნდი, გადახდები, Responsible Gaming), არტეფაქტების შაბლონები და განხორციელების საგზაო რუკა.

მონაცემთა ეთიკის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: პრინციპები (სარგებელი, ზიანის არარსებობა, სამართლიანობა, ავტონომია, პასუხისმგებლობა), გამჭვირვალობა მოთამაშეებისა და რეგულატორებისთვის, გულწრფელი პერსონალიზაცია და მარკეტინგი მანიპულირების გარეშე, თანხმობა და მონაცემების მინიმუმამდე შემცირება, დაუცველ ჯგუფებთან მუშაობა, ML განმარტება (მოდელის ბარათები, მონაცემთა მონაცემები), მეტრიკა, სამართლიანობა პოლიტიკის შაბლონები და შემოწმების ფურცლები განსახორციელებლად.

ტოკენიზაციის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: რა არის ნიშნები და როგორ განსხვავდება ისინი დაშიფვრისგან, ვარიანტები (vault-based, vaultless/FPE), დეტოკენიზაციის სქემები, როტაცია და სასიცოცხლო გასაღებების ციკლი, KYC/AML- სთან ინტეგრაცია, გადახდები და ლოგოები, წვდომა და აუდიტი, და შესრულება და შესრულება უკმარისობა, მეტრიკა და საგზაო რუკა. არტეფაქტების, RACI და ანტი-ნიმუშების შაბლონებით.

მონაცემთა დაცვის სრული სახელმძღვანელო განყოფილებაში „მონაცემები და ინტელექტი“: საფრთხის მოდელი, ტრანზიტისა და შენახვის დაშიფვრა (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), კლავიშების მართვა (KMS/HSM, როტრაფიკი, როტრაფიკი, spLPPPPpliT iT AAPAEEEEEAAAAAEAAAAAAAAAAAAAAAEnvelope), საიდუმლო მენეჯმენტი, ხელმოწერა და მთლიანობა (HMAC/ECDSA), ტოკენიზაცია და შენიღბვა, DLP და გამანადგურებელი, სარეზერვო და DR, წვდომა და აუდიტი (RBAC/ABAC, JIIIT T T T T T T T T - ს), კომპოზიციები და მეტრუქსი, მეტრიკა SLO, შემოწმების ფურცლები, RACI და განხორციელების საგზაო რუკა. IGaming შემთხვევებზე ფოკუსირებით: KYC/AML, გადახდები, თამაშის მოვლენები, Responsible Gaming.

აუდიტის და ვერსიის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და დაზვერვა“ განყოფილებაში: აუდიტის ჟურნალები (SCD/CDF, მთლიანობისა და ხელმოწერის კონტროლი, ცვლილებების პოლიტიკა (SEMVER სქემებისა და ფანჯრებისთვის), time-travel და სურათები (Snapshots), SCD/CDF F D D, კონტრაქტის ევოლუცია, სქემულაცია, ვერსიები feature store და ML მოდელები, rollback/backfill პროცედურები, RACI, SLO მეტრიკა, ჩეკების ფურცლები და საგზაო რუკა. IGaming- ის მაგალითები: GGR რედაქტირება, პროვაიდერის ფიდების რეტრო კორექტირება, KYC/AML და RG ანგარიშები.

Computer Vision- ის გამოყენების პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: KYC/OCR და liveness, ანტიფროდი (ბოტები/მულტიკულტურა), ბანერების/ვიდეოს მოდერაცია, UI/QA კონტროლი, ნაკადის ანალიტიკა (eSports/strimers), რეკლამა (RG), ბრენდის დაცვა, A/B კრეატიული, სინთეზური მონაცემების წარმოება, ხარისხის მეტრიკა, კონფიდენციალურობა/ბიომეტრია/DSAR, არქიტექტურა (on-device/edge/ღრუბელი, TEE), MLOps, SLO და საგზაო რუკა. ყურადღება გამახვილებულია მრავალ ბრენდის და მრავალ იურისდიქციის პლატფორმებზე.

მულტიმოდური მოდელების სრული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: სცენარები iGaming (KYC/liveness, კრეატიული მოდერაცია, ნაკადის ანალიზი, RG/ანტიფროდი, მხარდაჭერა), არქიტექტურა (CLIP მსგავსი, Encoder-Decoder, Perceiver, Liver LM, როგორც ორკესტრი), მონაცემები და მარკირება (მოდალობის სინქრონიზაცია, სინთეზური, PII გამოცემა), გასწორება (კონტრასტული, ITC/ITM, კონფიგურაცია/ბიომეტრია/DSAR, მეტრიკა და საწვავის ბაზარი, MLOps (registry, canary, drift), cost/latence (ქვითარი, ქეში, როუტინგი), API და SLO შაბლონები, ჩეკების ფურცლები და საგზაო რუკა.

Big Data- სგან ბიზნეს ინსაითების მოპოვების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: არქიტექტურა და პეიპლაინები, ანალიზის მეთოდები (აღწერილობა/დიაგნოსტიკური/პროგნოზირებადი/დადგენილი ანალიტიკა), ექსპერიმენტები და მიზეზები, მონაცემთა ხარისხის, კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების ხარისხი, MLOps და ოპერაციული მხარდაჭერა, წარმატების მეტრიკა და მონეტიზაცია.

გადაწყვეტილების მიღების ციკლების დიზაინის, გაზომვისა და ოპტიმიზაციის სრული სახელმძღვანელო: კითხვებისა და მონაცემების მოპოვების დაწყებიდან ექსპერიმენტებამდე, ავტომატიზაციამდე და ოპერაციულ ანგარიშგებაში. ჩარჩოები (OODA/PDCA/DIKW), როლები და უფლებები, სიჩქარის/ხარისხის მეტრიკა, მონაცემთა და ინსტრუმენტების არქიტექტურა, ანტი-ნიმუშები, საგზაო რუკა და შემოწმების ფურცლები.

ანალიტიკისთვის მონაცემთა შეკუმშვის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: სვეტების ფორმატები (Parquet/ORC), კოდეკები (ZSTD/Snappy/LZ4), encodings (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-REFReFeFenCenCenCenCater/Gater), დროებითი რიგებისა და ლოგოების შეკუმშვა, სკეტჩის სტრუქტურები (HLL/TDigest), lossy/lossless კომპრომისები, გავლენა ღირებულებასა და SLO- ზე, დაშიფვრა და შესაბამისობა, კომპაქტური და პოლიტიკური შენახვა, ტესტირება და ანტიპატტერები.

მონაცემთა მთლიანობის უზრუნველსაყოფად პრაქტიკული სახელმძღვანელო მთელ წრეში: მთლიანობის ტიპები (არსებითი, ბმული, დომენი, ბიზნეს წესები), კონტრაქტები და სქემები, გარიგების გარანტიები (ACID/იზოლაცია), განაწილებული სისტემები (idempotence, დედაპლატა, მოვლენების რიგი), DQ შესაბამისობა და ტესტები, აუდიტი და ხაზები, უსაფრთხოება და კონფიდენციები, საგზაო რუკა და ჩეკი ფურცლები.

IGaming- ში მონაცემთა ეკონომიკის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: ღირებულებისა და ხარჯების რუკა (ფასეულობების შეგროვება, შენახვა, დამუშავება, მოდელის მოქმედება), ერთეულის ეკონომიკა (GGR, ARPPU, LTV, CAC, შენარჩუნება), ეფექტის გაზომვა (uplift/შეკვეთა), FinOinops მონაცემთა პრიორიტეტები, ინვესტიციების პრიორიტეტი (რეალური დრო vs batch), შესაბამისობა და კონფიდენციალურობა, როგორც P&L ნაწილი, მონაცემთა მონეტიზაცია (B2C/B2V/პარტნიორები), ჩეკების სიები და პოლიტიკოსის შაბლონები.

სახელმძღვანელო AI ვიზუალიზაციის განხორციელების შესახებ: გრაფიკების გრამატიკა და გრაფიკების არჩევა, NL-Viz (ვიზუალური ბუნებრივი ენა), დაშბორდის ავტომატური წარმოება, ანომალიების ახსნა და მიზეზები, თხრობა და სტელინგი, RAG მეტამონაცემებისთვის, ხარისხის კონტროლი და ნდობა, ხელმისაწვდომობა და კონფიდენციალურობა, SLO/ღირებულება, ანტიპატერები, საგზაო რუკა და შემოწმების ფურცლები.