同步分析數據

1）為什麼生態系統需要同步分析

該網絡匯集了運營商，工作室/RGS，附屬機構，PSP/APM，KYC/AML提供商和媒體。要看到一個單一的畫面（漏鬥CR→FTD→ARPU/LTV，RG/合規性，SLO運輸，財務/RevShare），生態系統需要電路和櫥窗之間的規範，及時和可證明的數據同步-沒有「兩個真理」，具有明顯的變化歷史和成本控制。

2）本體和數據合同

Сущности: `eventId`, `traceId`, `participantId`, `role` (operator/studio/affiliate/psp/kyc/stream), `jurisdiction`, `brandId`, `campaignId`, `apmRouteId`, `gameId`, `tableId`, `currency`, `schemaVersion`, `formulaVersion`.

• `click`, `session_start`, `registration`, `kyc_status`, `deposit`, `ftd`, `bet/spin`, `reward_granted`, `withdrawal`, `postback_sent/received`, `rg_guardrail_hit`, `stream_sli`.

Data Contracts:

Schema Registry中的方案（semver，字段兼容性）；

業主，聚合窗口，SLA的新鮮度和完整性；

錯誤策略（nullable/存根）、參考書（貨幣、本地、RTP配置文件）。

Metric Store：公式版本（GGR/NetRev/CR/ARPU/LTV, K因素）、其所有者和加入日期-公式始終在報告中踢。

3）時間語義和窗口

Event Time vs Processing Time：聚合必須基於事件的時間而不是處理時間。
Watermarks：控制「後期」事件；多普利姆策略（例如T+24 h）。
窗口：滑動/日歷,重新計票時裝載。
延遲作為度量：每個店面發布「ingest_lag」和「publish_lag」。

4）傳輸和同步模式

1.CDC/流媒體（real time）：

事件總線（EDA），通過「traceId/participantId」分組；

通過消費者和身體哈希的相等性，「正好是意義上的一次」；

受監督的拓撲：原始事件，歸一化，聚合/甲骨文。

2.Batch/microbatch：

帶有遊標分頁的增量上載（時間/日誌遊標）；

格式：帶電路的Parquet/Avro；政黨宣言。

3.API/webhooks：

帶有光標和「Idempotency-Key」的「/vN/事件」；

webhooks簽名（JWS/HMAC），重播註冊表，backoff+jitter。

4.Asset-sink：

參考書/locales/遊戲目錄作為驗證的樂隊（哈希，TTL）。

5）異位，去世和後期事件

Idempotency-Key和身體散布在關鍵路徑（付款/後備箱）上。
重復數據消除：窗口± 5分鐘/水上公園；存儲「可見」哈希。
後期事件：upsert/倒計時政策；changelog店面。
從商業意義上講，Exactly-once：我們不需要「經紀人的魔力」，我們要求消費者的偶然性和電路的確定性。

6）歸屬和公式的一致性

歸因：最後可觸及的規則,通過渠道/司法管轄區的窗口,跨字節-僅通過令牌（沒有粗糙的PDn）。
度量公式：每個條目都指的是「formulaVersion」；MAJOR更改發布為「data_formula_change」事件。
根據規則Backfill：如果公式發生變化，則允許在過渡期（冷凍時期）雙重發布（舊/新）。

7）數據質量： SLI/SLO和構象測試

• 新鮮（publish_lag p95），
• 完整性（事件比例vs基準），
• 唯一性（重復比例），
• 一致性（貨幣/地方/ID），
• 精度（校驗和/甲骨文），
• 時間線性（走廊中的晚期事件）。

• publish_lag p95 ≤ 1-5 s（操作面板），≤ 15分鐘（吹風機）。聚合物）；
• 完整性≥ 99。T+15分鐘5%，99 ≥。T+24 h中的9％；
• 副本≤ 0。1‰;與甲骨文的差異≤ 0。1–0.3%.

配對測試：電路，必填字段，參考書，webhook簽名，遊標上載而無需通過。

8）線性，審計和甲骨文

線性：從店面/行車記錄儀到主集（電路/版本/所有者）。
WORM審核：不變模式/公式/鍵/異常日誌。
甲骨文（簽名摘要）：GGR/NetRev/SLO/RG帶有「formulaVersion」，「hash（inputs）」，「kid」，「traceId」是發票和上訴的真相來源。
試用「跟蹤包」：SLA 60-90，用於P1/P2事件。

9）隱私，本地化和安全

PII最小化：「playerId」標記化，禁用Logs/店面中的 PDn，僅在保險箱區域進行分解。
本地化：司法管轄區地圖（我們存儲/處理數據類別）。
零信托：mTLS，短壽命令牌，egress-allow-list，鍵輪換/JWKS。

ABAC/ReBAC/SoD： 訪問「看到它自己和一致」；「我衡量≠影響≠改變。」

10）財務重組和結算

[
NetRev = GGR - BonusCost - Jackpot/PoolShare - PaymentFees - Chargebacks - Tax/Levy - FraudLosses
]

• 遊標卸載，「ors」（簽名單元），校驗和；
• 發票狀態，差異行為和SLA分析；
• FX規則，NET7/14/30，丘陵和klau後退。

11）管理同步成本

基數策略：禁止標簽中的「userId」/原始 URL；允許使用「routeId/campaignId」。
Downsampling/roll-ups: 1с→1м→5м;RAW數據壽命短，聚合時間長。
自適應跟蹤采樣：錯誤/慢路徑/新版本的基本百分比+優先級。
SLO-first：僅收集支持解決方案的內容（SLO/財務/RG）。

12）同步的達什伯德

Data Sync Overview： publish_lag、完整性、雙重性、後期成本、計劃漂移、構象錯誤。
Attribution Health：後衛的及時性、後衛窗口、有爭議的案例。
財務/Oracle：與甲骨文的聚合差異，發票狀態。
Jurisdiction Map：定位/PDn流，遵守DPA/DPIA。

13）操作,事件,RCA

Alerts： burn-rate按新鮮/完整性計算,電路漂移,重復激增。
戰爭室：現成的總線/webhook/CDC/店面花花公子；用於聚合/公式的停止按鈕。

RCA「沒有找到罪魁禍首」： fakt→gipoteza→eksperiment→vyvod→deystviye；post-mortem SLO.

14）反模式

關於指標/公式和入學日期的「兩個真理」。
負荷下的歷史分區（僅光標）。
博客/店面中的原始PDn；沒有令牌化。
一個沒有簽名的後衛動物園，→雙打/洞。
在聚合中混合事件/處理時間。
沒有後期事件的水上市場和政策。
手動匹配（Excel/手動卸載）而不是甲骨文。
具有無限標簽基數的單個大表。

15）支票單

設計

• 本體論，Schema Registry，所有者，參考書。

[] Metric Store с `formulaVersion` и frozen-period для MAJOR.

• 時間語義（event time, watermarks）,後期事件策略。
• 運輸：EDA/CDC，具有簽名的API/webhooks，光標，等效性。
• 數據質量SLI/SLO，配對測試，Alertes。

[] Privacy/Localization (DPIA/DPA), Zero Trust, ABAC/ReBAC/SoD.

• 甲骨文和重構規則。

開始運行

• 沙盒和負載/混沌輪胎/店面運行。
• 加那利同步1%→5%→25%→50%→100％與guardrails。
• Dashbords publish_lag/completeness/duplicates/drift。
• 公式和加入日期的文檔；release-notes `data_formula_change`.

運營活動

• DQ每周報告；SLO/guardrails修訂。
• 每月的方案/公式/訪問範圍。
• 經紀人/經紀人/陳列櫃的常規DR/xaoc。

16）成熟度路線圖

v1（基金會）：單個電路，基本CDC/butch，遊標器，DQ-SLI，手動恢復。

v2 （Integration）： watermarks和後期事件策略,oracula, dashboards, auto-retrai with jitter.

v3 （Automation）：預測性新鮮/完整性監測,智能重新定位,自動重新索引,自適應采樣。
v4（網絡治理）：網絡間甲骨文/質量信號交換、DAO公式規則和透明國庫。

17）成功指標

數據質量：publish_lag p95, completeness%, duplicate ‰, late%, schema drift rate。
統一性：記錄為「formulaVersion」的報告比例，無事件的MAJOR數。
財務：與甲骨文的差異，自動回收的份額，爭議性<X％。
操作：MTTD/MTTR同步事件，自動足跡/滾動比例。
合規性：0 PDn泄漏，成功的DPIA/DPA驗證，100％ WORM登錄可用性。
可觀察性經濟學：rps/事件上的成本到同步，遵守基數。

簡短的摘要

同步分析數據不是復制表格，而是信任和時間協議：方案和公式的規範，與水廠的事件時間，遊標和偶數，後期和後期事件，DQ-SLO和甲骨文，隱私和本地化。遵循這一框架,生態系統將獲得單一、新鮮和可證明的分析,這是快速解決方案、誠實計算和可擴展網絡增長的基礎。