Дані та інтелект

Практичний посібник зі збагачення даних для iGaming-екосистеми: джерела і типи збагачувальних сигналів (FX/гео/ASN/пристроїв, KYC/RG/AML, контент і довідники), офлайн і стрімінгові пайплайни (lookup, join, UDF/ML-фічі), нормалізація валют і таймзон, приватність і мінімізація PII, якість і DQ-правила, спостережуваність і lineage, вартість і SLO, патерни архітектури (dimension lookup, feature store, async enrichment), приклади SQL/YAML/псевдокоду, RACI і дорожня карта впровадження.

Практична методика побудови стрімінгу та потокової аналітики для iGaming: архітектура ingest→shina→obrabotka→serving, вікна і watermarks, CEP і stateful-агрегації, exactly-once/ідемпотентність, схеми і контрактність, real-time вітрини і ClickHouse/Pinot/Druid, спостережуваність і SLO, приватність і регіоналізація, cost-інжиніринг, RACI і дорожня карта, з прикладами SQL/псевдокоду.

Повний посібник з аналітики в реальному часі для iGaming-екосистеми: бізнес-кейси (AML/RG, операційні SLA, продуктова персоналізація), еталонна архітектура ingest→shina→stream - obrabotka→real -time вітрини, CEP і stateful-агрегації, watermarks/late data, online-збагачення і Feature Store, метрики і SLO, спостережуваність і cost-інжиніринг, приватність і резидентність, шаблони SQL/псевдокоду, RACI і дорожня карта впровадження.

Практичний посібник з RL (Reinforcement Learning) для iGaming: кейси (персоналізація, оптимізація бонусів, рекомендації ігор, операційні політики), бандити/контекстні бандити/Slate-RL, offline/batch-RL, безпечні обмеження (RG/AML/комплаенс), винагорода та causal-оцінка, симулятори та counterfactual-методи (IPS/DR), MLOps і сервінг (онлайн/near-real-time), метрики і A/B, cost-інжиніринг, RACI, дорожня карта і чек-листи.

Практичний посібник зі створення та відбору ознак для iGaming: point-in-time дисципліна, вікна та агрегації (R/F/M), категоріальні кодування (TE/WOE), тимчасові/графові/NLP/гео-фічі, анти-лейкедж та узгодження online/offline, Feature Store і тести еквівалентності, відбір (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), стійкість і дрейф, cost-інжиніринг (latency/cost per feature), RACI, дорожня карта, чек-листи і приклади SQL/YAML/псевдокоду.

Плейбук моніторингу ML-моделей в iGaming: SLI/SLO і операційні метрики, контроль дрейфу даних/передбачень (PSI/KL/KS), калібрування (ECE), стабільність порогів і expected-cost, покриття і помилки, slice/fairness-аналіз, онлайн-лейбли і затримані лейбли, алерти і runbook'і, дашборди (Prometheus/Grafana/OTel), аудит/PII/резидентність, RACI, дорожня карта і чек-лист прод-готовності.

Практичний плейбук з проектування та автоматизації AI/ML-пайплайнів в iGaming: оркестрація (Airflow/Argo), конвеєри даних і фіч (Feature Store), CT/CI/CD для моделей, регістри і політики промоушену, автоматичний retrain по дрейфу, тести еквівалентності online/offline, безпека (PII/резидентність), RACI, дорожня карта, чек-листи і приклади (DAG, YAML, псевдокод).

Системне керівництво по KPI і бенчмаркам: типи метрик (North Star, результат/процес, guardrail), формули і норми, цілепокладання (SMART/OKR), нормалізація і сезонність, статистична стійкість, порівняльні бази (внутрішні/зовнішні), дашборди, цикли огляду і анти-патерни (Goodhart).

Практичний посібник з ієрархії показників: як вибрати North Star, розкласти її на дерево драйверів, підключити guardrail-метрики, каскадувати цілі за рівнями організації (OKR/KPI), узгодити формули в семантичному шарі, задати SLO свіжості і побудувати єдиний цикл огляду і Розвиток метрик.

Практичне керівництво з кореляції та причинно-наслідкових зв'язків: коли кореляції достатньо, як виявляти причинність (A/B-тести, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, синтетичний контроль), як працювати з конфаундерами, коллайдерами і парадоксом Сімпсона, а також як застосовувати каузальні методи в продукті, маркетингу і ML.

Практичне керівництво з аналітики конверсій: як коректно рахувати воронки і коефіцієнти, задавати «правильні знаменники» і вікна часу, виключати ботів і дублі, будувати когорти і сегменти, пов'язувати конверсію з LTV/CAC/ROMI, проводити експерименти і уникати типових пасток. Шаблони паспортів метрик, псевдо-SQL і чек-листи.

Практичне керівництво з побудови рекомендаційних систем: дані та ознаковий простір, архітектура (candidate recall → ranking → policy-aware re-rank), моделі (content-based, колаборативна фільтрація, факторизації/ембеддинги, LTR/нейромережі, сесійні, контекстні бандити та RL), цілі та обмеження (цінність, диверсифікація, fairness, RG/комплаєнс), офлайн/онлайн-метрики, A/B і каузальна оцінка, MLOps/спостережуваність, анти-патерни і чек-листи.

Практичний посібник з побудови Data Lineage в розділі «Дані та Інтелект»: рівні (бізнес-, тех-, колонночний), end-to-end-лінійдж від джерел до моделей ML, події і контракти, глосарій і метадані, візуалізація графа, імпакт-аналіз, SLO/SLI свіжості і якості, сценарії для iGaming (KYI C/AML, ігрові раунди, платежі, Responsible Gaming), шаблони артефактів і дорожня карта впровадження.

Практичний посібник з етики даних у розділі «Дані та Інтелект»: принципи (користь, ненанесення шкоди, справедливість, автономія, відповідальність), прозорість для гравців і регуляторів, чесна персоналізація і маркетинг без маніпуляцій, згоди і мінімізація даних, робота з вразливими групами, зрозумілість ML (model cards, data statements), метрики справедливості, шаблони політик і чек-листи для впровадження.

Практичний посібник з токенізації в розділі «Дані та Інтелект»: що таке токени і чим вони відрізняються від шифрування, варіанти (vault-based, vaultless/FPE), схеми детокенізації, ротація і життєвий цикл ключів, інтеграція з KYC/AML, платежами і логами, політика доступу і аудит, продуктивність і відмовостійкість, метрики та дорожня карта впровадження. З шаблонами артефактів, RACI і анти-патернами.

Повний посібник із захисту даних у розділі «Дані та Інтелект»: модель загроз, шифрування в транзиті і на зберіганні (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), управління ключами (KMS/HSM, ротація, split-key, envelope), секрет-менеджмент, підпис і цілісність (HMAC/ECDSA), токенізація і маскування, DLP і лог-санітайзинг, резервне копіювання і DR, доступ і аудит (RBAC/ABAC C, JIT), комплаєнс і приватність, метрики SLO, чек-листи, RACI і дорожня карта впровадження. З фокусом на кейси iGaming: KYC/AML, платежі, ігрові події, Responsible Gaming.

Практичний посібник з аудиту та версійності в розділі «Дані та Інтелект»: журнали аудиту (хто/що/коли/чому), контроль цілісності і підпису, політика змін (SEMVER для схем і вітрин), time-travel і знімки (snapshots), SCD/CDF, контрактна еволюція схем, versioned feature store і моделі ML, процедури rollback/backfill, RACI, метрики SLO, чек-листи і дорожня карта. Приклади для iGaming: правки GGR, ретро-корекції провайдерських фідів, звітність KYC/AML і RG.

Практичний посібник із застосування Computer Vision в розділі «Дані та Інтелект»: KYC/OCR і liveness, антифрод (боти/мультиаккаунт), модерація банерів/відео, контроль UI/QA, аналітика стрімів (eSports/стримери), відповідальна реклама (RG), захист бренду, A/B креативів, генерація синтетичних даних, метрики якості, приватність/біометрія/DSAR, архітектури (on-device/edge/хмара, TEE), MLOps, SLO і дорожня карта. З акцентом на мультибрендові та багатоюрисдикційні платформи.

Повний посібник з мультимодальних моделей у розділі «Дані та Інтелект»: сценарії для iGaming (KYC/liveness, модерація креативів, аналіз стрімів, RG/антифрод, підтримка), архітектури (CLIP-подібні, Encoder-Decoder, Perceiver, LLM-як-оркестратор), дані та розмітка (синхронізація модальностей, синтетика, PII-редакція), вирівнювання (contrastive, ITC/ITM, instruction-tuning), приватність/біометрія/DSAR, метрики та бенчмарки, MLOps (registry, canary, drift), cost/latency (квантизація, кеш, роутинг), шаблони API і SLO, чек-листи і дорожня карта.

Практичний посібник з вилучення бізнес-інсайтів з Big Data: архітектура і пайплайни, методи аналізу (описова/діагностична/прогностична/розпорядча аналітика), експерименти і причинність, якість i治理 даних, приватність і безпека, MLOps і операційна підтримка, метрики успіху і монетизація.

Повний посібник з проектування, вимірювання та оптимізації циклів прийняття рішень: від постановки питань і видобутку даних до експериментів, автоматизації та операційної звітності. Фреймворки (OODA/PDCA/DIKW), ролі та права, метрики швидкості/якості, архітектура даних та інструментів, анти-патерни, дорожня карта та чек-листи.

Практичний посібник зі стиснення даних для аналітики: колонкові формати (Parquet/ORC), кодеки (ZSTD/Snappy/LZ4), енкодинги (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-Reference/Gorilla/XOR), стиснення часових рядів і логів, шкetch-структури (HLL/TDigest), lossy/lossless-компроміси, вплив на вартість і SLO, шифрування і комплаєнс, компакшн і політиki зберігання, тестування і антипатерни.

Практичне керівництво по забезпеченню цілісності даних у всьому контурі: типи цілісності (сутнісна, посилальна, доменна, бізнес-правила), контракти і схеми, транзакційні гарантії (ACID/ізольованість), розподілені системи (ідемпотентність, дедуп, порядок подій), валідація і тести DQ, аудит і лінієдж, безпека і приватність, дорожня карта і чек Листи.

Практичний посібник з економіки даних в iGaming: карта цінності та витрат (sbor→khraneniye→obrabotka→modeli→deystviya), юніт-економіка (GGR, ARPPU, LTV, CAC, утримання), вимірювання ефекту (uplift/інкремент), FinOps для даних, пріоритизація інвестицій (real-time vs batch), комплаєнс і приватність як частина P&L, монетизація даних (В2С/В2В/партнери), чек-листи і шаблони політик.

Посібник з впровадження AI-візуалізації: граматика графіків і вибір чартів, NL→Viz (натуральна мова у візуал), автогенерація дашбордів, пояснення аномалій і причин, наративи і сторітеллінг, RAG за метаданими, контроль якості і довіри, доступність і приватність, SLO/вартість, антипатерни, дорожня карта і чек Листи.