Integration mit BI: Produkt Dashboards und Alerts

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💡 18+. Material für Plattformen/Betreiber, Studios (RGS/live), Zahlungen und Analyseteams. Kein Aufruf zum Spiel. Unter der Plattform verstehen wir PAM/Wallet/Cash/Boni/RG.

1) Warum Produkt BI in iGaming

Datengesteuerte Lösungen: Priorisierung von Inhalten, Werbespots, Boni und Zahlungsrouting.

Betriebssteuerung: SLA Live-Spiele, Kassen, Webhooks, JP/Turniere.

RG/Compliance: Bremslichter und Out-of-the-Box-Reporting.

Einheitliche Metriksprache: Vom CEO bis zum Tischbetreiber gibt es nur Definitionen.

2) Integrationsarchitektur: von den Ereignissen zum Panel


OLTP/Events (Kafka, Webhooks, CDC)
│
├─Lakehouse Bronze (raw, append-only)
├─Silver (clean, dedup, SCD2, masking PII)
└─Gold (März-Fakten und Messungen) ──BI semantic layer (LookML/dbt metrics/semantic models)
└─Dashbordy/Alerty/Embedded BI

Lakehouse-Formate: Delta/Iceberg/Hudi; Parkett-Dateien, Kompression „klein“.

Semantic layer: einheitliche Definitionen der Metriken (LookML, dbt Metrics, MetricFlow).

Update-Kanäle:

Echtzeit (Stream) - Live-SLA, Kasse, Webhooks, Alerts.
Microbatches (5-15 min) - Wetten/Einstellung, Boni, JP.
T + 1 - PSP/Banken/Chargeback-Berichte.

3) Standard Gold Vitrinen und Metrik Wörterbuch

Faktentabellen (Mindestsatz)

'fact _ bets' ist eine Wette/ein Settlement (stake, win, RTP, in_bonus, provider).

„fact _ wallet _ entries“ - Lastschriften/Gutschriften (reason, reference_id, latency).

„fact _ payments“ - Einzahlungen/Auszahlungen/Rückgaben (Methode, PSP, Erfolg, Kosten).

„fact _ bonus _ wager“ - Ausgabe, Fortschritt, Verbrennung.

'fact _ live _ sla' - Latenz/Tabellen-/Showfehler.

„fact _ jackpot“ - Beiträge/Auslöser/Auszahlungen.

Messungen

„dim _ player“ (Pseudo-ID, Kanäle, Geo, RG-Status ohne PII), „dim _ game“, „dim _ provider“, „dim _ psp“, „dim _ brand“, „dim _ region“, „dim _ date“.

KPI-Karte (Benchmark)

Monetarisierung: GGR/NGR, Einzahlung-Konvertierung, ARPU/ARPDAU, RTP nach Spiel/Anbieter.

Zahlungen: Erfolgsrate nach PSP/Geo, p95 'authorize/capture', cost-per-success, refund/chargeback rate.

Operationen: webhook-lag, queue/consumer lag, settle lag, error-rate nach Codes.

Live-Spiele: uptime, fps/latency, Tischausfälle, Vollbesetzung.

Marketing: cohort retention/LTV, Kampagnen ROI, Promo-Codes, Kanal/Geo-Schnitte.

RG/AML: Anteil der blockierten Wetten, Reality-Check-Abdeckung, Velocity-Trigger.

Jackpot/Tournaments: contribution-rate, time-to-drop, prize distribution.

4) Produkt Dashboards (Referenzen)

A. „Platform Health“ (NOC/stündlich)

SLO-Karte: p95 Berechtigungen, settle-lag, webhook-lag, error-rate (NTTR/business).

Top Degradationen nach Region/Marke/Anbieter/PSP.

Auslöser: Breach SLO, Wachstum 'IDEMPOTENCY _ MISMATCH', DLQ> 0.

B. „Geld und Zahlungen“

Deposit Trichter: intent→auth→3 - DS→capture→credit, Konvertierung nach PSP/Geo/Methode.

Transaktionskosten und „cost _ per _ success“.

Reconciliation KPI: `match/timing/missing/amount_mismatch`.

C. „Inhalt und RTP“

GGR/RTP nach Spiel/Anbieter/Skript, Heatmap nach Gerät/Geo/Uhr.

Trefferquote, Sitzungslänge, Bonusphasen/Burnouts.

D. „Marketing und Boni“

Cohorts 1/7/30, Forward, Break-even Promo, Traffic-Kanäle.

A/B-Experimente (metrische Guardrails und Wirkung).

E. „RG/Compliance“

Selbstausschlüsse/Limits, Reality-Checks, Velocity-Flags, Sank-Matches.

Schlüsselfertige Regelungspaneele mit Export (PII-safe).

5) Alerts: wie man nützlich macht (nicht Lärm)

Typen

SLO-Warnungen: Überschreitung von p95 Latenz/Lag, Fehlerrate, Lieferung von Webhooks.

Business Alerts: Drawdown-Deposit-Erfolg, Anstieg der 3-DS/AVS, Provider/Desk in Degradation, RTP Outlier.

Daten/SLA-Downloads: überfällige Schaufensteraktualisierungen, wachsender Anteil von 'mismatch' bei Abstimmungen, Wasserzeichen-Violationen.

Regeln und Hygiene

Guardrails: mindestens 2 Indikatoren pro Vorfall (z. B. Latenz + Fehlerrate).

Mailings: Slack/Teams, E-Mail, PagerDuty; Ohne „all-to-all“.

Dedup/Unterdrückung: Gruppierung nach der Wurzel des Problems (PSP/Region).

Runbook: Link zum Playbook/Dashboard-Teil, Eigentümer und SLO-Ziel.

Auto-Silence: für geplante Arbeiten/Cut-Off (Dosen).

6) Echtzeit vs batch: wann was

Nutzung	Die Erneuerung	Warum
SLA live/Kasse/Webhooks	Stream (Sekunden)	Operative Entscheidungen „hier und jetzt“
Panel-Produkt/Marketing	5-15 min	Balance zwischen Frische und Kosten
Finanzen/Regulierung	T+1	Einbeziehung externer Berichte/Abstimmungen

Antipattern: „alles realtime“. Teuer, laut, instabil. Verwenden Sie den Frischegrad entsprechend dem Wert der Lösung.

7) Einbettung von BI in das Produkt (Embedded)

Ansätze: iFrame/URL signiert embedding, JS-SDK, API-Visa.

Zugangskontrolle: Row-Level-Sicherheit (brand/region/player_scope), JWT-Claims, teilweise Maskierung von Feldern.

UX-Muster: Mini-KPI-Widgets, „Drill-Through“ im Detail, Buttons „Incident Ticket erstellen“.

Caching/Quoten: Result-Cache, vorbereitete Extrakte für schwere Vitrinen.

8) Sicherheit und Privatsphäre

PII-Isolation: separate Schaltungen/Baketten; in BI - Pseudo-IDs, Hashes/Token.

Wohnsitz: Verbot überregionaler Lesungen; Segmentierung pro Marke/Region.

RBAC/ABAC: Rollen (exec/ops/finance/support/marketing), OPA-Richtlinien.

Audit (WORM): Änderungen an Metriken/Dashboards, Datenexporte, Zugriffe.

Geheimnisse/Schlüssel: KMS/Vault, SSO/OIDC + MFA.

9) Datenqualität und Zuverlässigkeit für BI

Datenkontrakte: Schemata, Pflichtfelder, Semantik von Metriken.

DQ-Tests: Einzigartigkeit der Schlüssel, referentielle Integrität, Reichweiten, Wallet-Balance.

Watermarks: Verspätungsfenster und inkrementelle Neuberechnungen.

Linege/Katalog: Wer ist der Besitzer, SLA Frische, Abhängigkeiten von Schaufenstern.

Kostenüberwachung: Anfragen/Scan-Bytes, „heiße“ Schaufenster im DWH, kalte im Lake.

10) CI/CD für Dashboards und Metriken

Git-as-source: Dashboards/Explorer/Metriken im Repository (LookML/dbt/Superset YAML).

Vorschau/Revue: Sandkästen/Vorschau-Umgebungen, visuelle Screentests.

Kompatibilitätskontrolle: Schema/metrische Breaking-Changes-Tests.

Release-Verzeichnis: Versionen, changelog, Deprecation/Sunset für Metriken.

11) SLO/SLI für BI

Freshness: Gold Vitrinen in der Zeit (zB p95 ≤ 15 min; T + 1 Berichte ≤ 09:00 Region).

Verfügbarkeit: BI-Konsole ≥ 99. 9%, embedded Widgets ≥ 99. 95%.

Performance: p95 Renderzeit der Key Panels ≤ 2-5s.

Datenqualität: DQ-Fehler der Klasse' ERROR'= 0; 'WARN' ≤ Schwelle.

Alert Quality: precision/recall alert (≥ 0. 7/0. 8 als Richtwert).

12) Checklisten

Plattform/Daten

Gold-Schaufenster für Geld/Zahlungen/Inhalte/RG/Transaktionen.
Semantic layer mit einer einzigen GGR/NGR/retention/PCI-safe Metrik.
Stream für SLA/Kasse; Microbatches für Wetten/Boni; T + 1 für PSP.
DQ-Tests, Wasserzeichen und Reprocess; Linege und Katalog mit SLA.
RBAC/ABAC + PII-Isolation und -Residenz.
Reconciliation Panels und mismatch alerts.
CI/CD Dashboards, Revue-Änderungen der Metriken.

Produkt/Betrieb

NOC-Panel mit SLO und „einem Klick im Detail“.
Zahlungstrichter und Cost-per-success durch PSP/Geo.
Live-SLA-Überwachung und Warnungen auf Abbau.
RG/AML-Kontrolltafeln mit Export von Reg-Reports.
Embedded Widgets im Admin/CRM, Cache und Quoten.

13) Rote Fahnen (Anti-Muster)

BI trifft OLTP direkt; kein Lakehouse/Gold.

Verschiedene Teams betrachten GGR/NGR unterschiedlich; keine semantische Schicht.

Vitrinen ohne Wasserzeichen und Deduplex → doppelte Transaktionen.

Real-Time sei „überall“, obwohl die Entscheidungen von T + 1.

Keine RBAC/PII-Isolierung; überregionale Lesungen.

Dashboards in Handarbeit, keine Versionierung/Revue.

Laute Alerts ohne Guardrails, „alert fatigue“.

14) Das Ergebnis

Bei der BI-Integration geht es nicht nur um schöne Grafiken. Es ist eine überschaubare Kette: Lakehouse-Vitrinen und ein allgemeines Vokabular von Metriken, eine angemessene Häufigkeit von Updates, strenge Sicherheit und Wohnsitz, Alerts, die helfen zu handeln, anstatt zu stören. Mit semantic layer, SLO-Monitoring und CI/CD-Dashboards verwandeln Sie Daten in einen operativen Vorteil: Das Produkt beschleunigt sich, die Kosten sinken, Vorfälle werden vor Beschwerden erkannt und regulatorische Berichte werden ohne „manuelles Excel“ gesammelt.