ეკოსისტემის ანალიტიკა

1) ანალიტიკოსების როლი ქსელის ეკოსისტემაში

ეკოსისტემის ანალიტიკა არის ყველა მონაწილისგან სიგნალების შეგროვების, ნორმალიზებისა და ინტერპრეტაციის შესაძლებლობა (ოპერატორები, სტუდიები/RGS, PSP/APM, KYC/AML, აფილატები/მედია, ნაკადები, SRE, უსაფრთხოება), მათი გადაწყვეტილებების გადაქცევა: გადახდის მარშრუტიზაცია, შინაარსის რეკომენდაციები, guardraildrails RG, ლიმიტები, ფიგურის დროშები, ჯვარედინი კამპანია, კონტეინერის დაგეგმვა და DR.
მიზანია მონაცემების ერთიანი ჭეშმარიტება, პროგნოზირებადი SLO/KPI და სწრაფი გაუმჯობესების ციკლი.

2) წყაროები, მოვლენები და ონტოლოგია

2. 1 მოვლენის მოდელი (მინიმალური დომენი)

`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 იდენტიფიკატორები და კავშირი

`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
ყველა ID ტოკენიზებულია, PII ინახება სეიფის ზონებში.

2. 3 ონტოლოგია და მონაცემთა კონტრაქტები

Schema Registry და დომენის ლექსიკონები.
Data Contracts: მფლობელი, დანიშნულება, SLA ახალი/სისრულე, მეტრიკის ფორმულები, დასაშვები მნიშვნელობები.
ვერსია: სქემები და ფორმულები.

3) ანალიტიკური არქიტექტურა

3. 1 ნაკადები და საცავები

Streaming (1-5 გვ): მოვლენების საბურავი - მატერიალური წარმოდგენები (ოპერაციული დაშბორდები, SRE, რეალური დრო გადაწყვეტილებები).
Batch (5-15 წთ/დღე): CDC/ETL - DWH/Lakehouse (ფინანსები, ანგარიშები, შესაბამისობა).
Hot/Warm/Cold ფენები, S3 თავსებადი არქივი, ვაკუუმი/ჭრელი.

3. 2 მონაცემთა ფენები

Raw (უცვლელი, შიფრი, ხაზოვანი).
Staging (გაწმენდა/ნორმალიზაცია).
Semantic (ვარსკვლავები/noodles, bloats, მეტრიკა).
Feature Store (ონლაინ/ოფლაინ ნიშნები).
Knowledge Graph (ერთეულების/კავშირების გრაფიკი რეკომენდაციებისა და ანტიფროდისთვის).

3. 3 წვდომა და უსაფრთხოება

RBAC + ABAC + ReBAC, mTLS/JWS, ტოკენიზაცია, იურისდიქციის ფილტრები, SoD (მოვალეობების გამიჯვნა), WORM აუდიტი.

4) მეტრიკის კატალოგი (კანონი)

4. 1 პროდუქტი და ზრდა

CR ძაბვები: ლოგინი - KYC - ანაბარი - აქტიური თამაში.
Retention D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (კუმულაციური/სამოდელო).
Engagement: სესიები/DAU/WAU/MAU, საშუალო ხანგრძლივობა, მისიები/ტურნირები.

4. 2 გადახდა/PSP/APM

Conversion Rate (ARM × რეგიონი × მოწყობილობა), p95 ავტორიზაცია, Charjback რისკი, მარშრუტის წინააღმდეგობა, ჩვეულებრივი დრო.

4. 3 KYC/AML

Pass-rate და SLA ეტაპები, FP/FN, გავლენა CR დეპოზიტზე, მოდულური მიმოხილვის სტრიქონი.

4. 4 შინაარსი/სტუდია

სესიები/ჩართვა/შენარჩუნება თამაშში, RTP/ცვალებადობა, live-SLI (e2e შეფერხება, packet loss).

4. 5 ინფრა/SRE

p95/p99 API, ბროკერის ლაგი, ინტეგრაციის uptime, headroom, DR შეცდომები, შეცდომების ბიუჯეტი.

4. 6 ფინანსები

GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Serve (per rps/txn/stream/event), სესხები/ჯარიმები (SLO დაკავშირებული).

5) ატრიბუტი და ექსპერიმენტი

5. 1 ატრიბუტი

წესი: „Last eligible touch“ იურისდიქციის ფანჯრებით, პოსტბეკის ანტი-დუბლები, შეთანხმებული ტენდენციების ჯვარი.
შემოწმებები: სანიტარული ტესტები, ფინანსებთან კოორდინაცია/იურიდიკა.

5. 2 ექსპერიმენტები

A/B/C, სტრატიფიკაცია (იურისდიქცია, რისკის სეგმენტები, მოწყობილობა), guardrails (SLO, RG, შესაბამისობა).
ერთიანი დათვლის პლატფორმა: ეფექტები, ნდობის ინტერვალები, CUPED/CPP დისპერსიის შესამცირებლად.
Feature-flags/Progressive delivery მანქანით შეცდომების ბიუჯეტის შესახებ.

6) Feature Store и Knowledge Graph

6. 1 Feature Store

ონლაინ ნიშნები (რეაქცია 20-50 ms): propensity, risk, გადახდის რუტინები, შინაარსის გემოვნება.
Offline ნიშნები (batch/ტრენინგი).
SLA ახალი/კონსულტაცია, დრიფტის კონტროლი, PD- ის გაჟონვის ტესტები.

6. 2 Knowledge Graph

კვანძები: მოთამაშე, სეგმენტი, თამაში, პროვაიდერი, APM/PSP, რეგიონი, კამპანია, რისკის მოვლენა.
ნეკნები: „ითამაშა“, „ანაბარი APM- ის საშუალებით“, „გადამოწმებული“, „კამპანიის მონაწილე“, „მუშაობდა ანტიფროდიული პატრონი“.
Use-cases: რეკომენდაციები, look-alike, კოლუზია, აშკარა დამოკიდებულება გადახდებსა და მარშრუტებში.

7) ფედერალური ანალიტიკა, კონფიდენციალურობა და შესაბამისობა

Federated Learning (FL): ამ პარტნიორების მოდელების სწავლება PDN გადაცემის გარეშე; Secure gregation და დიფერენციალური კონფიდენციალურობა (DP).
DPA/DPIA: მიზნები, შენახვის დრო, ტრანსსასაზღვრო ნაკადები.
PII მინიმიზაცია: ტოკენიზაცია, შენიღბვა, ცალკეული სეიფის ზონები.
აუდიტი: მოთხოვნები და გამოთვლები WORM ლოგოებით და TraceID.

8) MLOps და BIOps (ანალიტიკა, როგორც პროდუქტი)

8. 1 MLOps

მოდელების ბარათები (სამიზნე, მონაცემები, მეტრიკა, რისკები), ავტომატური ტრენინგი/გამორთვა, drift/latency, Canary/Shadow მონიტორინგი.
მეტრიკა: AUC/PR, lift, KS, fairness, latence ინფლაცია, გადამზადების სიხშირე.

8. 2 bIOps (პანელები/ფანჯრები)

ფორმულების/ვიჯეტების, ჩეინჯლოგების, ქვიშის ყუთების და დემო მონაცემების ვერსია, პანელების კონფიგურაციის ტესტები.
SLO პანელები: მონაცემების სიახლე, p95 გამყიდველი, წვდომა, ქეშების ჰიტების წილი.

9) ანალიტიკის ეკონომიკა: Cost-to-Serve და ROI

Cost per rps/txn/stream/event, ინვესტიციის ღირებულება/1000 მოთხოვნა, ჩიპების შენახვა და ქუჩის აგრეგატები.
Value Map: მოდელების/წესების წვლილი CR დეპოზიტებში, ARPU/LTV, sharjbacks- ის შემცირება და ინციდენტები.
ROI ექსპერიმენტები: uplift, ანაზღაურებადი დრო, გავლენა SLO/ჯარიმებზე/სესხებზე.
ოპტიმიზაცია: ცხელი ჭრის ქეშირება, წვეულება, სვეტების გადახურვა, ადაპტირებული ფანჯრები.

10) მონაცემებისა და თვისებების დაკვირვება

Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violations/Lineage: ალერტები სქემების გადაკვეთისას, წარმოშობის ვიზუალური გზა.
რეკონსტრუქცია: დანაყოფების შერწყმა (ფინანსები, ატრიბუტი), დუბლირების/ზარალის კონტროლი.
Trace კორელაცია: 'TraceId' მოვლენიდან პანელებამდე და მოქმედებამდე.

11) ცვლილებებისა და ვერსიის მენეჯმენტი

სქემებისა და ფორმულების სემანტიკური ვერსიები, „add-only“ მიგრაცია, ვერსიებს შორის გადამყვანები.
Change windows, auto-rollback, თავსებადობის „დროშები“, deprecation გეგმა პარალელური ფანჯრებით.

12) ანტი შაბლონები

ბევრი „ჭეშმარიტებაა“: სხვადასხვა გუნდში ერთი მეტრის სხვადასხვა ფორმულა.
ნედლეული PDn BI- ში: ტოკენიზაციის/შენიღბვის ნაკლებობა.
მოვლენები Schema Registry- ს გარეშე: ფანჯრებისა და მოდელების გადასასვლელი.
ექსპერიმენტები guardrails- ის გარეშე: ინციდენტების/ჯარიმების ზრდა.
Retrai idempotence გარეშე plines: dubles/გადაადგილება.
SLO „ქაღალდზე“: არ არსებობს ალერტები/გაჩერებული ღილაკები.
ხაზის არარსებობა: საკამათო ფიგურის დამტკიცება შეუძლებელია.
SPOF კარიბჭე მონაცემთა შესასვლელში, არ არის N + 1.

13) განხორციელების ჩეკის ფურცლები

13. 1 მონაცემები და სქემები

დამტკიცებულია ონტოლოგია და ლექსიკონი.

• Schema Registry + Data Contracts (მფლობელი, SLA, ვერსია).
• DPIA ტოკენიზაცია/შენიღბვა, DPIA გაფორმებულია.

13. 2 Pipline და ხარისხი

• Stream + Batch კონვეიერები, SLAS სუფთა/სისრულე.
• მონაცემთა ტესტები (მათ შორის ატრიბუტი/ფინანსები), ჩანაწერების ჯობი.
• ალერტები drift/violation/lag საბურავის.

13. 3 მეტრიკა და პანელი

• მეტრიკის კატალოგი ფორმულებითა და მფლობელებით.
• ვიჯეტის ვერსიები, ქვიშის ყუთები, კონფიგურაციის ნაკრები.
• SLO პანელები (სიახლე, რენდერი, წვდომა).

13. 4 მოდელები და გადაწყვეტილებები

• მოდელების ბარათები, მონიტორინგი, კანარი/shadow.
• Feature Store (ონლაინ/ოფლაინ), დრიფტის კონტროლი.
• Guardrails RG/შესაბამისობა, გაჩერების ღილაკები.

13. 5 ეკონომიკა

• Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
• Value Map და ROI შეფასების პროცესი.
• Co-funding/სესხები/ჯარიმები უკავშირდება მეტრიკებს.

14) სიმწიფის გზის რუკა

v1 (Foundation): მოვლენები/ონტოლოგია, Schema Registry, საბაზო პანელები და საბრძოლო მოხსენებები, მონაცემთა ტესტები.
v2 (ინტეგრაცია): ქუჩის ფანჯრები, მეტრიკის კატალოგი, A/B პლატფორმა, Feature Store, პარტნიორების სკორეკარდები.
v3 (Automation): SRE/გადახდების/შინაარსის პრედიკულური მოდელები, ავტომობილების დოზირება SLI, BIOps, ავტო-ალერტები და auto-rollback.
v4 (ქსელის დაზვერვა): ფედერალური მოდელები (FL/DP), knowledge graph, როგორც რეკომენდაციების და ანტიფროდების ბირთვი, ინტერპარტერული ფანჯრები და ერთობლივი გადაწყვეტილებები.

15) მოკლე რეზიუმე

ეკოსისტემის ანალიტიკა არის სემანტიკა + ნაკადები + გამოსავალი. სტანდარტიზებული მოვლენები და ფორმულები, უზრუნველყოთ მაღალი ხარისხის stream/batch pyplines, შეინარჩუნეთ მეტრიკის კატალოგი, გამოიყენეთ Feature Store და ცოდნის გრაფიკი, დაიცავით კონფიდენციალურობა (DP/FL), მართეთ ვერსიები და SLO. დააკავშირეთ ყველაფერი ეკონომიკასთან (Cost-to-Serve და ROI) - და თქვენი მონაწილეთა ქსელი ყოველდღე შეისწავლის და მიიღებს გადაწყვეტილებებს უფრო სწრაფად, ვიდრე ბაზარზე.