Деректер және интеллект

iGaming-экожүйесінде телеметрияны жобалау және оқиғаларды жинау бойынша практикалық басшылық: таксономия және схемалар, клиенттік және серверлік құралдар, OpenTelemetry, сәйкестендіргіштер және корреляция, семплирлеу және деректер сапасы, PII құпиялылық және барынша азайту, көлік және буферизация, сенімділік және демпотенттілік, бақылау және SLO, дашбордтар және енгізу жол картасы.

iGaming-те сигналдарды real-time өңдеуге арналған практикалық сәулет және паттерндер: оқиғалардың көздері мен таксономиясы, CEP және stateful-агрегациялар (терезе функциялары, watermarks, late data), байыту және дедупликация, антифрод және RG-детекторлар, онлайн-фичтер және модельдер скорингі, жеткізу кепілдіктері және демпотенттік, масштабтау және құны, байқау және SLO, дашбордтар, қауіпсіздік және жекелік, RACI және болжамды схемалары мен жалған кодтары бар енгізу жол картасы.

iGaming-экожүйесі үшін деректерді байыту бойынша практикалық нұсқаулық: байыту сигналдарының көздері мен түрлері (FX/гео/ASN/құрылғылар, KYC/RG/AML, контент және анықтамалықтар), офлайн және стримингтік пайплайндар (lookup, join, UDF/ML) валюталар мен таймзондтарды қалыпқа келтіру, PII жекешелендіру және азайту, сапа және DQ-ережелер, бақылау және lineage, құн және SLO, сәулет үлгілері (dimension lookup, feature store, async enrichment), SQL/YAML/псевдокод мысалдары, RACI және енгізу жол картасы.

iGaming үшін стриминг және ағындық талдауды құрудың практикалық әдістемесі: архитектура ingest → шина → өңдеу → сервинг, терезелер және watermarks, CEP және stateful-агрегациялар, exactly-once/іспеттестік, схемалар және келісімшарт, шынайы уақыт сөрелері және ClickHouse/Pinot/Druid, бақылау және SLO, жекешелендіру және аймақтандыру, cost-инжиниринг, RACI және SQL/жалған құжат мысалдары бар жол картасы.

iGaming-платформасына арналған деректерді пакеттік (batch) өңдеу бойынша практикалық нұсқаулық: ingest → lakehouse → оркестрлеу → витриналар архитектурасы, инкременталды жүктеулер және CDC, SCD I/II/III, backfill және reprocessing, сапаны бақылау (DQ-код ретінде), деректердің құпиялылығы және резиденттілігі, құн мен өнімділікті оңтайландыру, бақылау және SLO, схемалар/келісімшарттар, SQL/YAML мысалдары және енгізу жол картасы.

iGaming-экожүйесі үшін нақты уақыт талдауы бойынша толық нұсқаулық: бизнес-кейстер (AML/RG, операциялық SLA, азық-түлікті дербестендіру), эталондық сәулет ingest → шина → stream-өңдеу → real-time витриналар, CEP және stateful-агрегациялар, watermarks/late data, online байыту және Feature Store, метрика және SLO, бақылау және cost-инжиниринг, жекелік және резиденттік, SQL/псевдокод, RACI үлгілері және енгізу жол картасы.

iGaming үшін Stream және Batch-талдау бойынша салыстырмалы нұсқаулық: сәулет (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), терезелер және watermarks vs инкременттер және CDC, CEP/stateful-агрегациялар vs SCD және снапшоттар, кешіктіру/толықтығы/құны, DQ және жаңғыртылуы, жекешелігі және резиденттігі, пайдалану үлгілері (AML/RG/SRE/өнім/есептілік), шешім матрицалары, SQL/жалған құжат мысалдары, жол картасы, RACI және чек парақтары.

iGaming-те ML-ді қолдану бойынша толық нұсқаулық: түйінді кейстер (LTV/қара, дербестендіру, антифрод/AML, Responsible Gaming), деректер мен фичтер, онлайн және офлайндық скоринг, Feature Store, MLOps (эксперименттер), CI/CD/CT, мониторинг және дрейф), офлайн/онлайн-метрика, A/B-тесттер және causal-тәсілдер, құпиялылық және комплаенс, сервинг архитектурасы (batch/real-time), cost-инжиниринг, RACI, жол картасы және SQL/жалған кодтың мысалдары.

iGaming үшін Supervised/Unsupervised-тәсілдері бойынша салыстырмалы-практикалық нұсқаулық: түйінді кейстер (LTV/қара, антифрод/AML, RG, дербестендіру), міндеттер мен метриктерді таңдау, алгоритмдер (жіктеу/регрессия, кластерлеу/аномалиялар/өлшемді төмендету), semi/self-supervised, active learning, фич және point-in-time дайындау, офлайн/онлайн-сервинг және дрейф мониторингі, құпиялылық және комплаенс, cost-инжиниринг, RACI, жол картасы, чек-парақтар және SQL/жалған құжат мысалдары.

iGaming үшін RL (Reinforcement Learning) бойынша практикалық нұсқаулық: кейстер (дербестендіру, бонустарды оңтайландыру, ойын ұсынымдары, операциялық саясат), бандиттер/контекстік бандиттер/Slate-RL, offline/batch-RL, қауіпсіз шектеулер (RG/AML/комплаенс), сыйақы және causal-бағалау, симуляторлар және counterfactual-әдістер (IPS/DR), MLOps және сервинг (онлайн/near-real-time), метрика және A/B, cost-инжиниринг, RACI, жол картасы және чек-парақтар.

iGaming үшін белгілерді жасау және іріктеу бойынша практикалық нұсқаулық: point-in-time тәртіп, терезелер және агрегациялар (R/F/M), санаттық кодтаулар (TE/WOE), уақытша/графалық/NLP/гео-фичтер, анти-лейкедж және online/offline келісу, Feature Store және баламалық тесттер, іріктеу (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), тұрақтылық және дрейф, cost-инжиниринг (latency/cost per feature), RACI, жол картасы, чек-парақтар және SQL/мысалдар YAML/жалған код.

iGaming-те ML-модельдерді мониторингілеу ойнатқышы: SLI/SLO және операциялық метриктер, деректердің/болжамдардың дрейфін бақылау (PSI/KL/KS), калибрлеу (ECE), шектердің тұрақтылығы және expected-cost, жабу және қателер, slice/fairness-талдау, онлайн-лейблдер және ұсталған лейблдер, алерттар және runbook 'i, дашбордтар (Prometheus/Grafana/OTel), аудит/PII/резиденттік, RACI, жол картасы және сынақ дайындығының чек-парағы.

iGaming-тегі AI/ML-пайплайндарды жобалау және автоматтандыру бойынша практикалық плейбук: оркестрлеу (Airflow/Argo), деректер конвейерлері және фич (Feature Store), модельдерге арналған CT/CI/CD, тіркемелер және жарнамалау саясаты, дрейф бойынша автоматты retrain, тестілер online/offline баламалылығы, қауіпсіздік (PII/резиденттік), RACI, жол картасы, чек парақтары және мысалдар (DAG, YAML, жалған құжат).

Паттерндерді тану бойынша толық басшылық: тапсырмалар түрлері (жіктеу, кластерлеу, сегментациялау, бірізділік), деректер мен фичтерді ұсыну, классикалық және нейрожелілік әдістер (SVM, ансамбльдер, CNN/RNN/Transformer, GNN), сапа метрикасы, түсіндірілу, орнықтылық, сондай-ақ MLO Өнiмге енгiзу және мониторинг үшiн ps-тәжiрибелер.

KPI және бенчмарктар бойынша жүйелі басшылық: метрика түрлері (North Star, нәтиже/процесс, guardrail), формулалар мен нормалар, мақсатты болжау (SMART/OKR), қалыпты және маусымдық, статистикалық тұрақтылық, салыстырмалы базалар (ішкі/сыртқы), дашбордтар, шолу циклдері және қарсы үлгілер (Gog odhart).

Деректерді саралау бойынша практикалық басшылық: сегменттердің мақсаттары мен түрлері (RFM, когорттар, мінез-құлық, құндылықтар, тәуекел-сегменттер), әдістер (ережелер, кластерлеу, факторлық/эмбеддингтер, супервайз-сегментация), сапа және тұрақтылық метрикасы, A/B-валидация, операциялық енгізу, дрейф және этика мониторингі

Деректерді визуализациялау бойынша практикалық басшылық: мақсаттар мен аудиториялар, графиктерді таңдау, композиция мен түс, сторителлинг және аннотациялар, дашбордтардың дизайны, оқылушылық метрикасы, қолжетімділік, анти-паттерндер, сондай-ақ өнім мен өнімге арналған кеңестер.

Метриканың сәулеті бойынша практикалық басшылық: анықтау және нұсқалаудан есептеуге дейін (батч/стрим), семантикалық қабат және каталог, сапаны бақылау, SLO жаңалық, қауіпсіздік және аудиторға дейін. «Метрика паспорты», «дереккөз келісімшарты» үлгілері, шығу және пайдалану чек-парақтары.

Көрсеткіштер иерархиясы бойынша практикалық нұсқаулық: North Star-ды қалай таңдау, оны драйверлер ағашына бөлу, guardrail-метриктерді қосу, ұйым деңгейлері бойынша мақсаттарды каскадтау (OKR/KPI), семантикалық қабатта формулаларды келісу, SLO-ны жаңарту және метриканы шолу мен дамытудың бірыңғай циклін құру.

Корреляция және себеп-салдарлық байланыстар бойынша практикалық нұсқаулық: корреляция жеткілікті болғанда, себептерді қалай анықтау керек (A/B-тесттер, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, синтетикалық бақылау), конфаундермен, коллайдерлермен және Симпсон парадоксымен қалай жұмыс істеу керек, сондай-ақ өнімде, маркетингте және ML-де каузальдық әдістерді қалай қолдану керек.

«Signal → Sense → Decide → Act → Learn» соңғы схемасы: сигналдарды жинау және қалыпқа келтіру, дедуп және басымдылық, себебін тексеру, саясатты таңдау (ережелер/модельдер/бандиттер), әрекеттерді оркестрлеу, guardrails және гистерезис, әсерді өлшеу және кері байланысты тұйықтау. Артефактілердің үлгілері, сапа метрикасы және чек-парақтар.

KPI болжау бойынша практикалық басшылық: тапсырмалар қою, деректерді дайындау, декомпозиция және регрессорлар (мерекелер, промо), модельдерді таңдау (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, иерархиялық және ықтималдық), сапа және backtesting метриктері, сценарийлік модельдеу, аралықтарды калибрлеу, MLOps-процестер, мониторинг және говернанс.

Тәуекелдерді модельдеу бойынша практикалық басшылық: қауіп-қатерлер және KRI картасы, жиілік-ауыр модельдер (Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto), компаунд-процестер және LDA, EVT (GEV/GPD) және «қалың қалдықтар», корреляциялар және т.б копулалар, стресс-тесттер және сценарийлер, Байес және Монте-Карло, VaR/CVaR, лимиттер және RAROC, модельдер говернансы, дрейф және рунибука мониторингі.

Конверсияларды талдау бойынша практикалық басшылық: воронкалар мен коэффициенттерді дұрыс есептеу, «дұрыс бөлімдер» мен уақыт терезелерін қою, боттар мен дублилерді болдырмау, когорттар мен сегменттерді құру, конверсияны LTV/CAC/ROMI-мен байланыстыру, эксперименттер жүргізу және типтік тұзақтардан аулақ болу. Метрика, псевдо-SQL паспорттарының үлгілері және чек-парақтары.

Ұсынымдық жүйелерді құру бойынша практикалық нұсқаулық: деректер және белгі кеңістігі, сәулет (candidate recall → ranking → policy-aware re-rank), модельдер (content-based, коллаборациялық сүзу, факторизация/эмбеддингтер, LTR/нейротораптар, сессиялық, контекстік бандиттер және RL), мақсаттар мен шектеулер (құндылық, әртараптандыру, fairness, RG/комплаенс), офлайн/онлайн-метрика, A/B және каузалды бағалау, MLOps/бақылау, қарсы үлгілер және чек парақтары.

Ойыншыларды бейіндеу бойынша практикалық басшылық: мақсаттар және қолдану аясы (UX, дербестендіру, тәуекел/комплаенс), деректер көздері және ұқсастықтар, белгілер және мінез-құлық үлгілері (RFM, сессиялар, контент), сегменттеу әдістері (ережелер, кластерлер, эмбеддингтер, бейіндер, uplift), профиль паспорттары және decision tables, құпиялылық/этика/RG, мониторинг және дрейф, MLOps-пайдалану. Псевдо-SQL және артефактілердің үлгілері.

Мінез-құлық сигналдарымен жұмыс істеу бойынша практикалық басшылық: не жинау (сессиялар, кликтер, скроллдар, dwell-time, траекториялар), қалыпқа келтіру және тазалау (іспеттестік, антибот, PIT), белгілерге айналдыру (5м/1с/24с терезелер, бірізділік, бағандар), сапаны өлшеу (валидтілік, назар аудару, ниет)), құпиялылықты қорғау және өнімдерде, аналитикада және ML-де қауіпсіз пайдалану.

Деректер және Интеллект бөлімінде Data Lineage құру бойынша практикалық басшылық: деңгейлер (бизнес-, тех-, колонналық), көздерден ML модельдеріне дейін end-to-end-линейдж, оқиғалар және келісімшарттар, глоссарий және метадеректер, графаны визуализациялау, импакт-талдау, SLO/SLI жаңалық және сапа, iGaming үшін сценарийлер (KYC/AML, ойын раундтары, төлемдер, Responsible Gaming), артефактілер үлгілері және енгізу жол картасы.

«Деректер және Интеллект» бөліміндегі деректер этикасы бойынша практикалық басшылық: қағидаттар (пайда, зиян келтірмеу, әділдік, дербестік, жауапкершілік), ойыншылар мен реттеушілер үшін ашықтық, манипуляциясыз, келісімсіз және деректерді барынша азайтусыз адал дербестендіру және маркетинг, осал топтармен жұмыс, ML (model cards, data statements) түсініктілігі, әділдік өлшемдері, саясат үлгілері және енгізу үшін чек-парақтар

«Деректер және Интеллект» бөлімінде токенизация бойынша практикалық нұсқаулық: токендер дегеніміз не және олардың шифрлаудан айырмашылығы неде, нұсқалары (vault-based, vaultless/FPE), детокенизация схемасы, ротация және кілттердің өмірлік циклі, KYC/AML-мен интеграция, төлемдер және логтар, қолжетімділік саясаты және аудит, өнімділік және т.б істен шығуға төзімділік, метрика және енгізу жол картасы. Артефактілердің, RACI және анти-паттерндердің үлгілерімен.

Деректерді қорғау бойынша толық басшылық «Деректер және Интеллект» бөлімінде: қауіп моделі, транзиттегі және сақтаудағы шифрлау (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), кілттерді басқару (KMS/HSM, ротация, split-key, envelope), құпия-менеджмент, қолтаңба және тұтастық (HMAC/ECDSA), токенизация және бүркемелеу, DLP және лог-санитайзинг, резервтік көшіру және DR, қолжетімділік және аудит (RBAC/ABAC, JIT), комплаенс және құпиялылық, SLO метрикасы, чек парақтары, RACS І және енгізу жол картасы. iGaming кейстеріне: KYC/AML, төлемдер, ойын оқиғалары, Responsible Gaming.

«Деректер және Интеллект» бөліміндегі аудит және нұсқалылық бойынша практикалық нұсқаулық: аудит журналдары (кім/не/қашан/неліктен), тұтастықты бақылау және қолтаңбалар, өзгерістер саясаты (схемалар мен витриналар үшін SEMVER), time-travel және суреттер (snapshots), SCD/CDF, схемалардың келісімшарттық эволюциясы, versioned feature store және ML модельдері, rollback/backfill, RACI рәсімдері, SLO метрикасы, чек-парақтары және жол картасы. iGaming мысалдары: GGR түзетулері, провайдерлік фидтерді ретро-түзету, KYC/AML және RG есептілігі.

DataOps бойынша «Деректер және Интеллект» бөлімінде практикалық басшылық: дереккөзден дашбордқа дейін құндылықтар ағыны/ML, келісімшартқа бағдарланған әзірлеу, деректерге арналған CI/CD, тестілеу (DQ/схемалар/регресс), оркестрлеу және бақылау, инциденттерді басқару, каталогтар және линейдж, қоршаған ортаны басқару, релиздер (blue-green/canary), қауіпсіздік және қолжетімділік, SLO өлшемдері, артефактілердің үлгілері, чек парақтары және жол картасы. Мысалдармен бірге iGaming (KYC/AML, төлемдер, ойын оқиғалары, RG, маркетинг).

«Деректер және Интеллект» бөлімінде NLP бойынша толық басшылық: мәтіндерді жинау және қалыпқа келтіру, көптілділік және сленг, тазарту және PII-редакция, токенизация/лемматизация/морфология, векторлық көріністер және эмбеддингтер, тақырыптық модельдеу және жіктеу, мәнін/қатынастарын алу, іздеу (ВМ25) + векторлық, RAG), жиынтық, Q&A және чат-боттар, модерация/уыттылық, OCR/ASR → мәтін, сапа өлшемдері және MLOps, құпиялылық/DSAR/этика, пайплайн үлгілері және жол картасы. iGaming-ке баса назар аудара отырып: саппорт және чаттар, App Store/Google Play пікірлері, бонус ережелері, RG/AML-тәуекелдер, провайдерлік жаңалықтар және төлем шарттары.

«Деректер және Интеллект» бөлімінде Computer Vision қолдану бойынша практикалық нұсқаулық: KYC/OCR және liveness, антифрод (боттар/мультиаккаунт), баннерлер/бейне модерациясы, UI/QA бақылау, стрим талдауы (eSports/стримерлер), жауапты жарнама (RG), брендті қорғау, A/B креативтері, синтетикалық деректер генерациясы, сапа метрикасы, құпиялылық/биометрия/DSAR, сәулет (on-device/edge/бұлт, TEE), MLOps, SLO және жол картасы. Мультибрендтік және көп юрисдикциялық платформаларға баса назар аудара отырып.

Деректер және Интеллект бөлімінде мультимодальдық модельдер бойынша толық нұсқау: iGaming (KYC/liveness, креативтерді модерациялау, стримді талдау, RG/антифрод, қолдау), сәулет (CLIP-ұқсас, Encoder-Decoder, Perceiver, LLM (модальдылықтарды синхрондау, синтетика, PII-редакция), тегістеу (contrastive, ITC/ITM, instruction-tuning), құпиялылық/биометрия/DSAR, метрика және бенчмаркалар, MLOps (registry, canary, drift), cost/latency (квантизация, кэш, роутинг), API және SLO үлгілері, чек парақтары және жол картасы.

«Деректер және Интеллект» бөлімінде кластерлеу бойынша практикалық басшылық: тапсырмалар және мұғалімсіз құндылық, белгілерді дайындау (мінез-құлық, төлемдер, ойындар, құрылғылар), алгоритмдерді таңдау (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, спектралды, иерархиялық, SOM, аралас типтер), сапа өлшемдері (silhouette, Davies-Bouldin, stability), түсіндіру және кластер профильдері, online-жаңарту және дрейф, құпиялылық (k-анонимділік, токенизация), CRM/персоналдандыру/RG/антифродпен интеграциялау, пайплайн үлгілері, RACI, жол картасы және анти-паттерндер.

«Деректер және Интеллект» бөлімінде өлшемдерді азайту бойынша практикалық басшылық: қашан және неліктен қолдану керек, белгілерді іріктеудің факторларды құрудан айырмашылығы, әдістер (PCA/SVD, NMF/FA, t-SNE, UMAP, автоэнкодерлер/вариац. арқылы категорияларға арналған PCA эмбеддингтер), пайплайндар (скейлинг, PII маскалар, time-travel), метриктер (түсіндірілген дисперсия, trust/continuity, kNN-preservation), онлайн-жаңартулар және дрейф, кластерлерді/анормалдықтарды визуализациялау, құпиялылық және k-анонимділік, кластерлеумен/ұсынушылармен/интеграциялар антифродты, YAML үлгілері және анти-үлгілер.

«Деректер және Интеллект» бөліміне арналған толық басшылық: схемаларды жобалау қағидаттары (кестелер, оқиғалар, фичтер), нотациялар (Euro/Protobuf/JSON Schema/DDL), үйлесімділік (backward/forward/full), схемалар, нұсқалар және көші-қон келісімшарттары мен тізілімдері (blue-green/dual write/shadow-reads/backfill), витриналардың эволюциясы және Feature Store (SCD, семантикалық нұсқалар), анықтамалықтар/enum/локальдар, мультибренд/мультиюрисдикциялар және PII, үйлесімділік тестілері және линтерлер, анти-паттерндер, RACI және жол картасы. iGaming мысалдары: төлемдер/PSP, ойын раундтары, бонустар, RG/AML.

«Деректер және Интеллект» бөлімінде индекстеу бойынша практикалық басшылық: индекс түрлері (B-tree/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/GIN/инвертирленген/векторлық), партиялану және сұрыптау (cluster keys, Z-order, order by), data skipping (min -max, bloom), материалданған көріністер, сегменттерді проекциялау/кластерлеу, нәтижелер кэші, статистика және оңтайландырушы, «шағын файлдар» компакциясы, көлдердегі Iceberg/Delta/Hudi индекстері, JSON/жартылай құрылымдалған өрістер, SCD-паттерндер, мониторинг және RACI. iGaming мысалдары: төлемдер/PSP, ойын раундтары, RG/AML және антифрод.

Бейімделетін дашбордтарды жобалау және енгізу бойынша толық басшылық: рөлдер мен контекст, дербестендіру, құрылғыға және арнаға реакциясы, қолжетімділік, көпотененттілік, қауіпсіздік, өнімділік, эксперименттер және табыс метрикасы.

Big Data-дан бизнес-инсайттарды алу бойынша практикалық нұсқаулық: сәулет және пайплайндар, талдау әдістері (сипаттау/диагностикалық/болжамдық/ұйғарымдық талдау), эксперименттер және себептері, деректер сапасы және т.б., құпиялылық және қауіпсіздік, MLOps және операциялық қолдау, табыс метрикасы және монетизация.

Шешім қабылдау циклдерін жобалау, өлшеу және оңтайландыру бойынша толық басшылық: мәселелерді қоюдан және деректерді өндіруден эксперименттерге, автоматтандыруға және операциялық есептілікке дейін. Фреймворкалар (OODA/PDCA/DIKW), рөлдер мен құқықтар, жылдамдық/сапа өлшемдері, деректер мен құралдардың архитектурасы, қарсы үлгілер, жол картасы және чек парақтары.

Деректер ағындарына басымдық беру бойынша практикалық басшылық (batch/stream): бизнес-иерархия және SLO, қызмет көрсету кластары (QoS), көп тененттілік, жоспарлаушылар және кезектер, backpressure және лимиттер, cost-aware стратегиялары, антипаттерндер, енгізу жол картасы және шығаруға арналған чек парақтары.

Талдау үшін деректерді қысу бойынша практикалық нұсқаулық: бағаналы форматтар (Parquet/ORC), кодектер (ZSTD/Snappy/LZ4), энкодингтер (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-Reference/Gorilla/XOR), уақытша қатарлар мен логтардың қысылуы, шкетч-құрылым (HLL/TDigest), lossy/lossless-компромисстер, құнға және SLO-ға әсер ету, шифрлау және комплаенс, компакшн және сақтау саясаттары, тестілеу және антипаттерндер.

ML/LLM-жүйелердің аудиті бойынша практикалық басшылық: мақсаттар мен шеңберлер, тәуекелге бағдарланған әдіснама, құжаттама және дәлелдер, деректер мен модельдерді бағалау (сапа, әділеттілік, құпиялылық, қауіпсіздік, орнықтылық), red teaming, онлайн-мониторинг және инцидент-менеджмент, нормативтерге сәйкестілік, чек-парақтар және процесс ретінде аудитті енгізудің жол картасы.

Бейімделген оқыту бойынша толық нұсқаулық (continual/online/active/fine-tuning): дрейф түрлері, қайта оқыту триггерлері, жаңарту стратегиялары (batch/stream/partial/PEFT), дербестендіру және көп сегменттілік, ұмытылуды бақылау, қауіпсіз табалдырықтар және guardrails, MLOps-контур (нұсқалау, кері қайтару, мониторинг), жекешелендіру және құн.

Барлық контурдағы деректердің тұтастығын қамтамасыз ету бойынша практикалық басшылық: тұтастық типтері (мәні, сілтемелік, домендік, бизнес-ережелер), келісімшарттар мен схемалар, транзакциялық кепілдіктер (ACID/оқшаулану), бөлінген жүйелер (демпотенттік, дедуп, оқиғалар тәртібі), валидация және DQ тестілері, аудит және линеедж, қауіпсіздік және т.б құпиялылық, жол картасы және чек-парақтар.

Инсайттарды ұйымдастыру бойынша практикалық нұсқаулық: сәулет (ингест → өңдеу → фич → витриналар → жеткізу), терезе және watermarks, late/out-of-order, мән-мағынасы бойынша жай-күй және exactly-once, аномалиялар мен себептері, онлайн-эксперименттер, SLO/бақылау, cost-aware стратегиялары, қауіпсіздік және құпиялылық Чек-парақтарымен, қарсы үлгілерімен және саясаткерлердің үлгілерімен.

iGaming-те деректер экономикасы бойынша практикалық нұсқаулық: құндылықтар мен шығындар картасы (жинау → сақтау → өңдеу → модельдер → әрекет), юнит-экономика (GGR, ARPPU, LTV, CAC, ұстап тұру), әсерді өлшеу (uplift/инкремент), деректер үшін FinOps, инвестицияларды басымдандыру (real-time vs batch), Р&L бөлігі ретінде комплаенс және құпиялылық, деректерді монетизациялау (В2С/В2В/серіктестер), чек парақтары және саясат үлгілері.

AI-визуализацияны енгізу бойынша нұсқаулық: графикалардың грамматикасы және чарттарды таңдау, NL → Viz (визуалды түрде табиғи тіл), дашбордтарды автогенерациялау, ауытқулар мен себептерді түсіндіру, баяндау және баяндау, метадеректер бойынша RAG, сапа мен сенімділікті бақылау, қолжетімділік және құпиялылық, SLO/құны, антипаттерндер, жол картасы және чек-парақтары.