Аналитика экосистемы

1) Роль аналитики в сетевой экосистеме

Аналитика экосистемы — это сквозная способность собирать, нормализовать и интерпретировать сигналы от всех участников (операторы, студии/RGS, PSP/APM, KYC/AML, аффилиаты/медиа, стримеры, SRE, безопасность), превращая их в решения: маршрутизация платежей, рекомендации контента, guardrails RG, лимиты, фича-флаги, кросс-кампании, планирование емкости и DR.
Цель — единая правда о данных (single source of truth), предсказуемые SLO/KPI и быстрый цикл улучшений.

2) Источники, события и онтология

2.1 Событийная модель (минимальный домен)

`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 Идентификаторы и связность

`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
Все ID токенизируются, PII хранится в сейф-зонах.

2.3 Онтология и контракты данных

Schema Registry и словари доменов.
Data Contracts: владелец, назначение, SLA свежести/полноты, формулы метрик, допустимые значения.
Версионирование: semver для схем и формул.

3) Архитектура аналитики

3.1 Потоки и хранилища

Streaming (≤1–5 с): шина событий → материализованные представления (операционные дашборды, SRE, real-time решения).
Batch (5–15 мин / суточные): CDC/ETL → DWH/Lakehouse (финансы, отчеты, комплаенс).
Hot/Warm/Cold слои, S3-совместимое архивирование, вакуум/ретеншн.

3.2 Слои данных

Raw (неизменяемо, шифр, lineage).
Staging (очистка/нормализация).
Semantic (звезды/лапши, вьюхи, метрики).
Feature Store (онлайн/оффлайн признаки).
Knowledge Graph (граф сущностей/связей для рекомендаций и антифрода).

3.3 Доступ и безопасность

RBAC+ABAC+ReBAC, mTLS/JWS, токенизация, юрисдикционные фильтры, SoD (разделение обязанностей), WORM-аудит.

4) Каталог метрик (каноника)

4.1 Продукт и рост

CR воронки: логин → KYC → депозит → активная игра.
Retention D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (кумулятивный/модельный).
Engagement: сессии/DAU/WAU/MAU, средняя длительность, миссии/турниры.

4.2 Платежи/PSP/APM

Conversion Rate (APM×регион×устройство), p95 авторизации, чарджбек-риск, отказоустойчивость маршрута, cut-over время.

4.3 KYC/AML

Pass-rate и SLA этапов, FP/FN, влияние на CR депозита, очередь manual review.

4.4 Контент/студии

Сессии/вовлечение/удержание по игре, RTP/волатильность, лайв-SLI (e2e-задержка, packet loss).

4.5 Инфра/SRE

p95/p99 API, лаг брокера, uptime интеграций, headroom, DR-флипы, бюджет ошибок.

4.6 Финансы

GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Serve (per rps/txn/stream/event), кредиты/пенальти (SLO-связанные).

5) Атрибуция и экспериментирование

5.1 Атрибуция

Правило: «last eligible touch» с окнами по юрисдикции, анти-дубли постбеков, cross-device ститчинг по согласованным токенам.
Проверки: sanity-тесты, согласование с финансами/юридикой.

5.2 Эксперименты

A/B/C, стратификация (юрисдикция, сегменты риска, устройство), guardrails (SLO, RG, комплаенс).
Единая платформа подсчета: эффекты, доверительные интервалы, CUPED/СРР для снижения дисперсии.
Feature-flags/Progressive delivery с авто-роллбеком по бюджету ошибок.

6) Feature Store и Knowledge Graph

6.1 Feature Store

Онлайн признаки (реакция ≤ 20–50 мс): propensity, risk, платежные рутины, контент-вкусы.
Оффлайн признаки (батч/тренинг).
SLA свежести/consistency, контроль дрейфа, тесты на утечки ПДн.

6.2 Knowledge Graph

Узлы: игрок, сегмент, игра, провайдер, APM/PSP, регион, кампания, риск-событие.
Ребра: «сыграл», «депозит через APM», «верифицирован», «участник кампании», «сработал антифрод-паттерн».
Use-cases: рекомендации, look-alike, коллюзии, неявные зависимости в платежах и маршрутах.

7) Федеративная аналитика, приватность и комплаенс

Federated Learning (FL): обучение моделей на данных партнеров без передачи ПДн; secure aggregation и дифференциальная приватность (DP).
DPA/DPIA: цели, сроки хранения, трансграничные потоки.
PII-минимизация: токенизация, маскирование, раздельные сейф-зоны.
Аудит: запросы и вычисления с WORM-логами и traceId.

8) MLOps и BIOps (аналитика как продукт)

8.1 MLOps

Карточки моделей (цель, данные, метрики, риски), автоматический тренинг/деплой, мониторинг drift/latency, Canary/Shadow.
Метрики: AUC/PR, lift, KS, fairness, latency инференса, частота переобучений.

8.2 BIOps (панели/витрины)

Версионирование формул/виджетов, чейнджлоги, песочницы и демо-данные, conformance-тесты панелей.
SLO панелей: свежесть данных, p95 рендера, доступность, доля кэш-хитов.

9) Экономика аналитики: Cost-to-Serve и ROI

Cost per rps/txn/stream/event, стоимость инференса/1000 запросов, хранение фич и stream-агрегаций.
Value Map: вклад моделей/правил в CR депозитов, ARPU/LTV, снижение чарджбеков и инцидентов.
ROI экспериментов: uplift, время окупаемости, влияние на SLO/штрафы/кредиты.
Оптимизация: кэширование горячих срезов, партиционирование, прунинг колонок, адаптивные окна.

10) Наблюдаемость данных и качества

Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violations/Lineage: алерты при разъезде схем, визуальный путь происхождения.
Reconciliation: сверка агрегатов (финансы, атрибуция), контроль дублей/потерь.
Trace-корреляция: `traceId` от события до панелей и действий.

11) Управление изменениями и версии

Семантические версии схем и формул, миграции «add-only», адаптеры между версиями.
Change-windows, auto-rollback, «флажки» совместимости, deprecation-план с параллельными окнами.

12) Анти-паттерны

Много «истин»: разные формулы одной метрики в разных командах.
Сырые ПДн в BI: отсутствие токенизации/маскировки.
События без Schema Registry: разъезды витрин и моделей.
Эксперименты без guardrails: рост инцидентов/штрафов.
Ретраи без идемпотентности в пайплайнах: дубли/смещение.
SLO «на бумаге»: нет алертов/стоп-кнопок.
Отсутствие lineage: спорную цифру невозможно доказать.
SPOF-шлюз на входе данных, нет N+1.

13) Чек-листы внедрения

13.1 Данные и схемы

• Онтология и словари утверждены.
• Schema Registry + Data Contracts (владелец, SLA, версия).
• Токенизация/маскирование ПДн, DPIA оформлена.

13.2 Пайплайны и качество

• Stream+Batch конвейеры, SLAs свежести/полноты.
• Data-tests (в т.ч. атрибуция/финансы), reconciliation джобы.
• Алерты на drift/violations/лаг шины.

13.3 Метрики и панели

• Каталог метрик с формулами и владельцами.
• Версии виджетов, песочница, conformance-набор.
• SLO панелей (свежесть, рендер, доступность).

13.4 Модели и решения

• Карточки моделей, мониторинг, canary/shadow.
• Feature Store (online/offline), контроль дрейфа.
• Guardrails RG/комплаенс, стоп-кнопки.

13.5 Экономика

• Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
• Value Map и процесс ROI-оценки.
• Co-funding/кредиты/пенальти привязаны к метрикам.

14) Дорожная карта зрелости

v1 (Foundation): события/онтология, Schema Registry, базовые панели и батч-отчеты, data-tests.
v2 (Integration): stream-витрины, каталог метрик, A/B-платформа, Feature Store, scorecards партнеров.
v3 (Automation): предиктивные модели SRE/платежей/контента, авто-дозирование по SLI, BIOps, авто-алерты и auto-rollback.
v4 (Networked Intelligence): федеративные модели (FL/DP), knowledge graph как ядро рекомендаций и антифрода, межпартнерские витрины и совместные решения.

15) Краткое резюме

Аналитика экосистемы — это семантика + потоки + решения. Стандартизируйте события и формулы, обеспечьте качественные stream/batch-пайплайны, ведите каталог метрик, используйте Feature Store и граф знаний, защищайте приватность (DP/FL), управляйте версиями и SLO. Свяжите все с экономикой (Cost-to-Serve и ROI) — и ваша сеть участников будет учиться каждый день и принимать решения быстрее рынка.