Perspective de date mari

1) Ce este înțelegerea și de ce contează

• date → context de domeniu → metode corecte → interpretare → implementare validată în produs/proces.

• Reducerea incertitudinii și a timpului de reacție.
• Optimizarea pâlniilor și a costurilor, creșterea LTV/ARPPU/retenție (pentru orice industrie).
• Detectarea timpurie a riscurilor, fraudă, degradare.
• Noi surse de venit (produse de date, API-uri, servicii de raportare).

2) Contur arhitectural: calea datelor către perspective

1. Surse: evenimente de aplicații, jurnale, tranzacții, API-uri externe, date partenere, seturi deschise.
2. Inginerie și streaming: CDC/ETL/ELT, cozi (Kafka/Kinesis/PubSub), scheme și teste de contract.
3. Stocare: Data Lake (zone brute și curățate) + carcase de afișare DWH/OLAP, HTAP după cum este necesar.
4. Strat semantic: definiții uniforme ale metricii și dimensiunilor, catalog, descendență.
5. Caracteristică platformă: caracteristici reutilizate, consistență offline/online.
6. Analiză și modele: calcule lot/flux, ML/statistici, grafice, NLP, geo, serii de timp.
7. Livrarea de perspective: tablouri de bord, alerte, recomandări, API, carti web, built-in analytics.
8. Observabilitate și calitate: teste de date, monitorizare prospețime/derivă, alerte pentru anomalii.

Principiu: separăm calculele metrice/caracteristice de vizualizare și interfețe - acest lucru accelerează evoluția.

3) Tipuri de analiză și când să le aplicați

Descriptiv: „ce sa întâmplat?” - agregate, secțiuni, sezonalitate, rapoarte de cohortă.
Diagnostic: „de ce?” - analiza factorilor, segmentare, atribuire, grafice cauzale.
Predictiv: „ce se va întâmpla?” - clasificare/regresie, serii de timp, modele de supravietuire/incarcare.
Prescriptiv: „ce să fac?” - optimizare, banditi, RL, recomandari, prioritizarea actiunilor.

4) Blocuri metodologice de bază

4. 1 Serii de timp: sezonalitate/tendinţe, Profet/ARIMA/ETS, regresori (promo/evenimente), forcasting ierarhic, nowcasting.
4. 2 Segmentare: k-means/DBSCAN/HDBSCAN, RFM/clustere comportamentale, profiluri după canal/geo/dispozitiv.
4. 3 Anomalii și risc: STL-descompunere + IQR/ESD, pădure de izolare, APC robust; fraudă scoring.
4. 4 Recomandări: filtrare colaborativă, factorizare matrice, încorporări grafice, seq2rec.
4. 5 NLP: subiecte, extragerea entității, sentiment/intenție, clasificarea biletelor/rechemărilor, asistenți RAG/LLM.
4. 6 Graph analytics: centralitate, comunitate, căi de fraudă, influența nodului, măsurători de lipiciozitate a rețelei.
4. 7 Cauzalitate: teste A/B, diferenţe în diferenţe, scor de înclinare, variabile instrumentale, ML DoWhy/cauzal.

5) De la date la caracteristici: inginerie caracteristică

Agregate după fereastră: cantități/medii în mișcare, frecvențe, unicitate.
Lag-uri orare/zilnice/săptămânale: captura dinamica pe termen scurt.
Caracteristicile cohortei: timpul de la X, ciclul de viață al utilizatorului/obiectului.
Geo-trăsături: clustere de locație, hărți de căldură, disponibilitate.
Caracteristici grafic: grad, proces de închidere, PageRank, nod/edge embeddings.
Semne textuale: TF-IDF/încorporări, tonalitate, toxicitate, teme.
Consistența online/offline: o singură logică de transformare pentru formare și producție.

6) Experimente și cauzalitate

Design: ipoteză → metrică (e) de succes → efect minim → dimensiunea eșantionului → randomizare/stratificare.
Analiză: valori p/efect interval de încredere, CUPED, corectarea verificărilor multiple.
Cvasi-experimente: dacă RCT nu este posibil - DiD, controale sintetice, potriviri.
Optimizare online: bandit multi-armat, UCB/TS, bandiți contextuali, oprire timpurie.
Soluții de codificare: experimentele sunt integrate în platforma feature-flag, urmărirea versiunii.

7) Calitatea și încrederea datelor

Scheme și contracte: evoluția sistemelor, compatibilitatea inversă, registrul schemei.
Teste de date: prospețime, completitudine, unicitate, integritate, intervale/reguli.
Linage și catalog: Sursă către Metric; proprietari, SLA, statusuri de valabilitate.
Pase/emisii de manipulare: Politici documentate și automatizate.
Verificarea reproductibilității: aceeași cerere → același rezultat (fereastră/formulă versioning).

8) Confidențialitate, securitate, etică

PII/PCI/PHI: mascare, tokenizare, confidențialitate diferențială, minimizare.
RLS/CLS: acces la nivel de rând/coloană după rol/chiriaș/regiune.
Audit: cine a văzut/exportat ce, urme de acces, politici de păstrare.
Etica modelului: prejudecăți și echitate, explicabilitate (SHAP), aplicarea în siguranță a LLM.
Localizare: zone de depozitare și transfer transfrontalier în conformitate cu cerințele jurisdicționale.

9) MLOps și analiză operațională

Conducte: instruire DAG 'i (Airflow/Argo/DBT/Prefect), reacție la noi jocuri/stream.
Modele: registru (Model Registry), calcule canare, albastru-verde.
Monitorizare: latenţă, prospeţimea caracteristicilor, derivă de date/predicţii, calitate (ASC/MAE/BS).
Rollbacks și runbooks: rollback automat la versiunea anterioară, proceduri de degradare.
Cost-to-service: profilarea costurilor de calcul a izolațiilor și a caracteristicilor de stocare.

10) Livrarea de perspective: unde și cum să arate

Tablouri de bord adaptive: bandă KPI prioritară, explicații ale metricii, drill-through la evenimente.
Built-in analytics: JS-SDK/iframe/Headless API, filtre de context, e-mail/instantanee PDF.
Alerte și recomandări: „acțiunea următoare”, praguri, anomalii, încălcări ale SLA; snooze/deduplication.
Circuit operational: integrare cu CRM/sisteme de bilete/orchestratoare pentru auto-actiuni.
Produse de date pentru parteneri: portaluri de raportare, încărcări, puncte finale API cu cote și audituri.

11) Informații despre programul de succes Metrics

Adopție: ponderea utilizatorilor activi de analiză/modele (WAU/MAU, frecvență).
Impact: ridicarea principalelor KPI-uri de afaceri (conversie, retenție, risc de fraudă, COGS).
Viteza de insight: timpul de la eveniment la ieșire/alertă disponibilă.
Fiabilitate: uptime, p95 latența calculelor și randare, cota de folback-uri.
Încredere: plângeri cu privire la discrepanțe, timp până la soluționare, acoperire cu teste de date.
Economie: cost per insight, ROI pe inițiative, răzbunare pe produse de date.

12) Monetizarea perspectivelor

Intern: creșterea veniturilor/economiilor, marketing/inventar/optimizarea managementului riscului.
Extern: rapoarte/panouri plătite, etichetă albă pentru parteneri, acces la API/vitrine.
Tarife: KPI-urile de bază sunt gratuite, segmente avansate/exporturi/în timp real - Pro/Enterprise.
Data Marketplace: schimbul de seturi agregate supuse vieții private și drepturilor.

13) Antipattern

„Datele în sine vor spune totul” fără ipoteze și context de domeniu.
Săriți definițiile metricii în diferite rapoarte (lipsa unui strat semantic).
Cereri live greoaie în OLTP, care aruncă produsul.
Modele Oracle fără feedback și proprietar de afaceri.
Alertă spam fără prioritizare, deduplicare și explicabilitate.
Lipsa experimentării - luarea deciziilor privind corelațiile și „intuiția”.

14) Foaia de parcurs privind implementarea

1. Descoperire: harta soluțiilor (JTBD), KPI-uri critice, surse, riscuri și limitări (legale/cele).
2. Date și semantică: cataloage, scheme, teste de calitate, definiții KPI unificate.
3. Perspective MVP: 3-5 cazuri de observare (de exemplu, prognoza cererii, detectarea anomaliilor, notarea charn), livrare simplă (tabloul de bord + alertă).
4. Automatizare: API fără cap, integrare cu operații, experimente, analiză cauzală.
5. Scalare: platformă de caracteristici, consistență online/offline, lansări canare ale modelelor.
6. Monetizarea și ecosistemul: panouri externe/API-uri, tarife, rapoarte de afiliere.

15) Lista de verificare pre-eliberare

• Glosar KPI și proprietarii aprobat, versiuni de formulă documentate.
• Testele de date (prospețime/completitudine/unicitate/intervale) au loc în CI.
• RLS/CLS și mascarea câmpului sensibil testate în stadializare.
• p95 calculul și latența de redare respectă SLO; există numerar/facturi.
• Alertele sunt prioritizate, există snooze și deduplicare; auditul de activitate este stocat.
• Experimentele și metodele cauzale sunt gata să evalueze efectul.
• Runbooks pe model/degradarea datelor și rollback automat sunt configurate.
• Politica de retenție/DSAR și localizarea stocării convenite cu Legal.

16) Exemple de perspective tipice (șabloane)

Comercial: drivere de conversie pe segment și canal; elasticitatea prețurilor; prognoza cererii.
Săli de operație: blocaje SLA; Anomalii prognozate de încărcare/capacitate în funcție de etapele procesului.
Risc/Fraudă: lanțuri de conturi suspecte; explozii de chargeback; evaluarea sursei de fonduri.
Client: probabilități de ieșire; NBO/recomandări; segmente după motiv/comportament.
Calitatea produsului: motive pentru căderea NPS/CSAT; subiecte din recenzii; hartă de regresie post-eliberare.

Linia de fund: datele mari sunt o disciplină a sistemelor în care arhitectura, metodologia și execuția operațională sunt combinate într-un circuit decizional. Succesul este măsurat nu prin volumul de date sau numărul de modele, ci prin impactul asupra metricii de afaceri, robustețea proceselor și încrederea utilizatorilor în date.