Ekosistemanyň analitikasy
1) Analitikanyň tor ekosistemasyndaky orny
Ekosistemanyň seljermesi, ähli gatnaşyjylaryň (operatorlar, studiýalar/RGS, PSP/APM, KYC/AML, affiliates/media, akymlar, SRE, howpsuzlyk) signallaryny ýygnamak, kadalaşdyrmak we düşündirmek, olary çözgütlere öwürmek ukybydyr: tölegleriň marşrutlaşdyrylmagy, mazmun teklipleri, guardrails RG, limitler, ficha-baýdaklar, çapraz kampaniýalar, kuwwat meýilnamalaşdyrmak we DR.
Maksat - maglumatlar hakda bir hakykat (ýeke-täk çeşme hakykat), öňünden aýdyp boljak SLO/KPI we çalt gowulaşmalar aýlawy.
2) Çeşmeler, wakalar we ontologiýa
2. 1 Waka modeli (iň kiçi domen)
`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 Kesgitleýjiler we baglanyşyk
`playerId` (псевдоним), `operatorId`, `providerId`, `contentId`, `campaignId`, `paymentRouteId`, `tableId`, `traceId`.
Ähli şahsyýetnamalar bellik edilýär, PII seýf zolaklarynda saklanylýar.
2. 3 Maglumatlaryň ontologiýasy we şertnamalary
Schema Registry we domen sözlükleri.
Data Contracts: eýesi, maksady, täze/doly SLA, metrik formulalar, rugsat edilýän bahalar.
Wersiýa: shemalar we formulalar üçin semver.
3) Analitikanyň arhitekturasy
3. 1 Akymlar we ammar
Akym (1-5 s ≤): wakalaryň tekeri → materiallaşdyrylan çykyşlar (operasiýa dashbordlary, SRE, real-time çözgütleri).
Batch (5-15 min/gündelik): CDC/ETL → DWH/Lakehouse (maliýe, hasabatlar, laýyklyk).
Hot/Warm/Cold gatlaklary, S3 gabat gelýän arhiw, wakuum/retenshn.
3. 2 Maglumat gatlaklary
Raw (üýtgemez, şifr, lineage).
Staging (arassalamak/kadalaşmak).
Semantic (ýyldyzlar/naharlar, çukurlar, metrikler).
Feature Store (onlaýn/awtonom alamatlar).
"Knowledge Graph".
3. 3 Giriş we howpsuzlyk
RBAC + ABAC + ReBAC, mTLS/JWS, tokenizasiýa, ýurisdiksiýa süzgüçleri, SoD (borçlar bölünişi), WORM-audit.
4) Metrika katalogy (kanonika)
4. 1 Önüm we ösüş
CR huni: giriş → KYC → goýum → işjeň oýun.
Retention D1/D7/D30, ARPU/ARPPU, LTV (jemleýji/model).
Engagement: sessiýalar/DAU/WAU/MAU, ortaça dowamlylygy, missiýalar/ýaryşlar.
4. 2 Tölegler/PSP/APM
Conversion Rate (ARM × sebit × enjam), p95 ygtyýarnama, çarjbek-töwekgelçilik, marşrutyň şowsuzlyga çydamlylygy, kesmek-artykmaç wagt.
4. 3 KYC/AML
Pass-rate we SLA tapgyrlary, FP/FN, CR depozitine täsiri, manual gözden geçiriş nobaty.
4. 4 Mazmun/studiýalar
Sessiýalar/gatnaşmak/saklamak, RTP/üýtgewsizlik, durmuş-SLI (e2e-gijikdirme, packet loss).
4. 5 Infra/SRE
p95/p99 API, broker lag, integrasiýa uptime, headroom, DR-flipler, ýalňyşlyklar býudjeti.
4. 6 Maliýe
GGR/Net Revenue, rake/fee, Cost-to-Serve (per rps/txn/stream/event), karzlar/jerime (SLO-bilen baglanyşykly).
5) Atributiýa we synag
5. 1 Atributiýa
Düzgün: ýurisdiksiýa penjireleri bolan "last eligible touch", postbekleriň anti-dubly, ylalaşylan bellikler boýunça cross-device stitching.
Barlaglar: sanity-synaglar, maliýe/hukuk bilen ylalaşmak.
5. 2 Synaglar
A/B/C, stratifikasiýa (ýurisdiksiýa, töwekgelçilik segmentleri, enjam), garrails (SLO, RG, complayens).
Bitewi hasaplaýyş platformasy: täsirler, ynamdar aralyklar, dispersiýany azaltmak üçin CUPED/CPP.
Hata býudjeti boýunça awto-rollbek bilen Feature-flags/Progressive delivery.
6) Feature Store и Knowledge Graph
6. 1 Feature Store
Onlaýn alamatlar (reaksiýa ≤ 20-50 ms): propensity, risk, töleg rutinleri, mazmun tagamlary.
Awtonom alamatlar (batch/trening).
SLA täzelik/consistency, dreýf gözegçiligi, PD syzdyryş synaglary.
6. 2 Knowledge Graph
Düwünler: oýunçy, segment, oýun, üpjün ediji, APM/PSP, sebit, kampaniýa, töwekgelçilik hadysasy.
Gapyrgalar: "oýnady", "APM arkaly goýum", "tassyklandy", "kampaniýa gatnaşyjy", "antifrod-pattern işledi".
Use-cases: teklipler, look-alike, kolluziýalar, töleglere we ugurlara aç-açan garaşlylyk.
7) Federal seljerme, gizlinlik we laýyklyk
Federated Learning (FL): PD geçirmezden bu hyzmatdaşlara modelleri öwretmek; secure aggregation we differensial gizlinlik (DP).
DPA/DPIA: maksatlary, saklanyş möhletleri, serhetaşa akymlary.
PII-minimallaşdyrmak: tokenizasiýa, maskalanmak, aýratyn seýf zolaklary.
Audit: WORM we traceId bilen soraglar we hasaplamalar.
8) MLOps we BIOps (önüm hökmünde analitika)
8. 1 MLOps
Model kartoçkalary (maksat, maglumatlar, metrikler, töwekgelçilikler), awtomatiki okuw/deploý, drift/latency, Canary/Shadow gözegçiligi.
Metrikler: AUC/PR, lift, KS, fairness, latency infenersa, gaýtadan taýýarlamagyň ýygylygy.
8. 2 BIOps (paneller/penjireler)
Formulalaryň/widjetleriň wersiýasy, çeýnjloglar, sandyk gutusy we demo maglumatlary, panelleriň conformance synaglary.
Panelleriň SLO-lary: maglumatlaryň täzeligi, render p95, elýeterlilik, keş-hitleriň paýy.
9) Analitikanyň ykdysadyýeti: Cost-to-Serve we ROI
Cost per rps/txn/stream/event, infeners bahasy/1000 soraglar, fiç we stream-agregasiýalary saklamak.
Walue Map: CR goýumlaryna, ARPU/LTV-e modelleriň/düzgünleriň goşantlary, çarjbekleriň we hadysalaryň azalmagy.
Synaglaryň ROI: uplift, öwezini dolmak wagty, SLO-lara täsiri/jerimeler/karzlar.
Optimizasiýa: gyzgyn dilimleri kesmek, partiýa ýerleşdirmek, sütünleri pruning, uýgunlaşdyryjy penjireler.
10) Maglumatlaryň we hiliň syn edilmegi
Data-SLO: completeness, freshness, uniqueness, consistency.
Schema-violations/Lineage: shemalar, wizual gelip çykyşy.
Reconciliation: agregatlaryň barlagy (maliýe, atributiýa), goşa/ýitgilere gözegçilik.
Trace-korrelasiýa: 'traceId' wakadan panellere we hereketlere çenli.
11) Üýtgetmeleri we wersiýalary dolandyrmak
Shemalaryň we formulalaryň semantik wersiýalary, göçmek "add-only", wersiýalaryň arasyndaky adapterler.
Change-windows, auto-rollback, gabat gelmek üçin "baýdaklar", paralel penjireli deprecation-plan.
12) Anti-patternler
"Hakykatlar" köp: dürli toparlarda bir metrikanyň dürli formulalary.
BI-de çig PD: tokenizasiýa/maskalanmagyň ýoklugy.
Schema Registry-siz wakalar: vitrinleriň we modelleriň gezelençleri.
Guardrails-siz synaglar: hadysalaryň/jerimeleriň köpelmegi.
Paýplaýnlarda idempotentlik bolmadyk retraýlar: goşa/göçürme.
SLO "kagyz ýüzünde": alert/durma düwmeleri ýok.
Çyzygyň ýoklugy: jedelli san subut edilip bilinmez.
Maglumat girelgesinde SPOF-şlýuzy, N + 1 ýok.
13) Girizmegiň çek-listleri
13. 1 Maglumatlar we shemalar
- Ontologiýa we sözlükler tassyklandy.
- Schema Registry + Data Contracts (eýesi, SLA, wersiýa).
- PD, DPIA bellikleri/maskalary resmileşdirildi.
13. 2 Paýlaýynlar we hili
- Akym + Batch konweýerler, täzelik/doly SLAs.
- Data-tests (şol sanda atributiýa/maliýe), reconciliation jobs.
- drift/violations/lag tekerine alertler.
13. 3 Metrler we paneller
- Formulalar we eýeler bilen metrikleriň katalogy.
- Widget wersiýalary, Sandbox, conformance-set.
- SLO panelleri (täzelik, render, elýeterlilik).
13. 4 Modeller we çözgütler
- Model kartoçkalary, gözegçilik, canary/shadow.
- Feature Store (online/offline), drift gözegçiligi.
- Guardrails RG/complayens, stop düwmeleri.
13. 5 Ykdysadyýet
- Cost-to-Serve карта (per rps/txn/event/stream).
- Value Map we ROI baha bermek prosesi.
- Co-funding/karzlar/jerime metriklere baglydyr.
14) Kämillik ýaşyna ýetmegiň ýol kartasy
v1 (Foundation): wakalar/ontologiýa, Schema registry, esasy paneller we batch hasabatlary, data-tests.
v2 (Integration): akym-penjireler, metrik katalog, A/B-platforma, Feature Store, hyzmatdaşlaryň ýazgylary.
v3 (Awtomation): SRE/tölegleriň/mazmunyň çaklama modelleri, SLI, BIOps, awto-alertler we awto-rollback boýunça awto-doza.
v4 (Networked Intelligence): federal modeller (FL/DP), teklipleriň we antifrodyň özeni hökmünde knowledge graph, partnýorara penjireler we bilelikdäki çözgütler.
15) Gysgaça rezýume
Ekosistemanyň seljermesi semantika + akym + çözgütlerdir. Wakalary we formulalary standartlaşdyryň, ýokary hilli akym/batch paýlaýjylary üpjün ediň, metrikler katalogyny ýörediň, "Feature Store" we bilim grafasyny ulanyň, gizlinligi goraň (DP/FL), wersiýalary we SLO-lary dolandyryň. Hemme zady ykdysadyýet bilen baglanyşdyryň (Cost-to-Serve we ROI) - we gatnaşyjylaryň ulgamy her gün öwrener we bazardan has çalt karar berer.