Intégration avec BI : Dashboards de produits et alerts

Texte intégral de l'article

💡 18+. Matériel pour les plates-formes/opérateurs, les studios (RGS/live), les paiements et les équipes d'analyse. Pas un appel au jeu. Par plate-forme, on entend PAM/portefeuille/caisse/bonus/RG.

1) Pourquoi un produit BI dans iGaming

Solutions de données : hiérarchisation du contenu, des places publicitaires, des bonus et des paiements en itinérance.

Contrôle opérationnel : Jeux en direct SLA, caisses, webhooks, JP/tournois.

RG/conformité : feux stop et déclaration « hors boîte ».

Un seul langage de métrique : Du CEO à l'opérateur de table, il n'y a que des définitions.

2) Architecture d'intégration : des événements au panneau


OLTP/événements (Kafka, Webhooks, CDC)
│
├─Lakehouse Bronze (raw, append-only)
├─Silver (clean, dedup, SCD2, masking PII)
└─Gold (faits et mesures de mars) ──BI layer semantic (LookML/dbt metrics/modèles semantic)
└─Dashbordy/Alerty/Embedded BI

Formats Lakehouse : Delta/Iceberg/Hudi ; les fichiers Parquet, compaction des « petits ».

Layer semantique : définitions de métriques uniques (LookML, dbt Metrics, MetricFlow).

Canaux de mise à jour :

Le temps réel (stream) est un SLA en direct, une caisse, des webhooks, des alertes.
Microbatches (5-15 min) - paris/settlment, bonus, JP.
T + 1 - rapports PSP/banques/chargeback.

3) Vitrines standard Gold et dictionnaire de métriques

Tableau des faits (recrutement minimum)

'fact _ bets 'est un pari/settlement (stake, win, RTP, in_bonus, provider).

'fact _ wallet _ entries '- débits/crédits (reason, reference_id, latinity).

'fact _ payments '- dépôts/conclusions/retours (method, PSP, success, cost).

« fact _ bonus _ wager » - émission, progression, combustion.

'fact _ live _ sla '- latency/bugs tables/show.

« fact _ jackpot » - contributions/déclencheurs/paiements.

Mesures

« bou _ player » (pseudo-ID, canaux, géo, statuts RG sans PII), « bou _ game », « bou _ provider », « bou _ psp », « bou _ brand », « bou _ region », « bou _ date ».

Carte KPI (référence)

Monétisation : GGR/NGR, dépôt-conversion, ARPU/ARPDAU, RTP par jeu/fournisseur.

Paiements : taux de succès par PSP/geo, p95 'autorité/capture', cost-per-succès, taux de remboursement/chargeback.

Opérations : webhook-lag, queue/consumer lag, settle lag, error-rate par code.

Jeux en direct : uptime, fps/latency, échecs de table, remplissage.

Commercialisation : cohort retraite/LTV, ROI par campagne, codes promotionnels, coupes canal/géo.

RG/AML : proportion de paris bloqués, coverage de réalité-vérification, actionnements de velocity.

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

4) Dashboards alimentaires (références)

A. « La santé de la plateforme » (AC/heure)

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

Les dégradations les plus importantes par région/marque/fournisseur/PSP.

Déclencheurs : breach SLO, taille 'IDEMPOTENCY _ MISMATCH', DLQ> 0.

B. « Argent et paiements »

Entonnoir Deposit : intent→auth→3 - DS→capture→credit, conversion selon PSP/géo/méthode.

Valeur de transaction et 'cost _ per _ success'.

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

C. « Contenu et RTP »

GGR/RTP par jeu/fournisseur/scénario, heatmap par appareils/géo/horloge.

Hit rate, session length, phases bonus/surchauffe.

D. « Marketing et bonus »

Cohorts 1/7/30, weiger progress, break-even promo, canaux de trafic.

Expériences A/B (garde métrique et effet).

E. « RG/Conformité »

Auto-exclusion/limites, reality-checks, drapeaux velocity, correspondances sank.

Panneaux réglementaires clés en main avec exportation (PII-safe).

5) Alerts : comment rendre utile (pas le bruit)

Types

SLO-alerts : excès de p95 latency/lag, taux d'erreur, livraison de webhooks.

Alerts d'affaires : débrayage deposit success, sursaut de pannes de 3-DS/AVS, fournisseur/table en dégradation, RTP outlier.

Téléchargements de données/SLA : retard des mises à jour des vitrines, augmentation de la proportion de 'mismatch' sur les rapprochements, violences de watermark.

Réglementation et hygiène

Guardrails : Au moins 2 indicateurs par incident (par exemple, latency + error-rate).

Newsletters : Slack/Teams, e-mail, PagerDuty ; sans « tout le monde ».

Déduction/suppression : regroupement par la racine du problème (PSP/région).

Runbook : référence à la partie Pleybuk/Dashboard, owner et SLO.

Auto-silence : pour les travaux planifiés/cut-off (boîtes).

6) Real-time vs batch : quand quoi

Utilisation	Mise à jour	Pourquoi
SLA live/caisse/webhooks	Stream (secondes)	Solutions opérationnelles « ici et maintenant »
Panneau produit/marketing	5-15 min	Équilibre entre fraîcheur et coût
Finances/réglementation	T+1	Inclure les rapports/rapprochements externes

L'antipathie : « tout est réel ». Cher, bruyant, instable. Utilisez le niveau de fraîcheur selon la valeur de la solution.

7) Incorporation de BI dans le produit (Embedded)

Approches : iFrame/URL signed embedding, JS-SDK, visas API.

Contrôle d'accès : row-level security (brand/region/player_scope), JWT-claims, masquage partiel des champs.

Modèles UX : mini-widgets KPI, « drill-through » dans la pièce, boutons « créer un tiquet d'incident ».

Cashing/quotas : result-cache, extraits prédéfinis pour les vitrines lourdes.

8) Sécurité et vie privée

Isolation PII : circuits/réservoirs séparés ; dans BI - pseudo-ID, hashi/tokens.

Résidence : interdiction des lectures transrégionales ; segmentation par marque/région.

RBAC/ABAC : rôles (exec/ops/finance/support/marketing), politiques OPA.

Audit (WORM) : modifications des métriques/dashbords, exportations de données, accès.

Secrets/clés : KMS/Vault, SSO/OIDC + MFA.

9) Qualité et fiabilité des données pour BI

Contrats de données : schémas, champs obligatoires, métriques sémantiques.

Tests DQ : l'unicité des clés, l'intégrité référentielle, les gammes, l'équilibre du portefeuille.

Watermarks : fenêtres de retard et recalculations incrémentielles.

Linéaire/catalogue : qui est le propriétaire, SLA de fraîcheur, dépendances vitrines.

Surveillance des coûts : demandes/scan-octets, vitrines « chaudes » - en DWH, froid - au lac.

10) CI/CD pour dashboards et métriques

Git-as-source : dashboards/explorateurs/métriques dans le référentiel (LookML/dbt/Superset YAML).

Prépromoteur/rhubarbe : sandbox/environnement prévisuel, tests visuels de screen.

Contrôle de compatibilité : tests schema/breaking-changes métriques.

Catalogue des versions : versions, changelog, Deprecation/Sunset pour métriques.

11) SLO/SLI pour BI

Freshness : Vitrines dorées dans les délais (p. ex. p95 ≤ 15 min ; T + 1 rapports ≤ 9h00 de la région).

Disponibilité : Console BI ≥ 99. 9 %, widgets embedded ≥ 99. 95%.

Performance : p95 temps de rendu des panneaux clés ≤ 2-5 s.

Qualité des données : Erreur DQ de classe 'ERROR' = 0 ; 'WARN' ≤ seuil.

Alert Quality : precision/recall alerts (≥ 0. 7/0. 8 comme référence).

12) Chèques-feuilles

Plate-forme/données

Vitrines d'or pour argent/paiements/contenu/RG/transactions.
Semantic layer avec une seule métrique GGR/NGR/retraite/PCI-safe.
Stream pour SLA/caisse ; microbatches pour les paris/bonus ; T + 1 pour PSP.
Tests DQ, watermarks et reprocess ; linéaire et catalogue avec SLA.
RBAC/ABAC + PII-isolement et résidence.
Les panneaux de reconnaissance et les alertes mismatch.
CI/CD dashboards, criant des changements de métriques.

Produit/opération

Panneau NOC avec SLO et « un clic dans les détails ».
Entonnoir de paiement et cost-per-success selon PSP/geo.
Surveillance en direct-SLA et alertes de dégradation.
Panneaux de contrôle RG/AML avec exportation de rapports reg.
Embedded-widgets dans Admin/CRM, cache et quotas.

13) Drapeaux rouges (anti-modèles)

BI frappe l'OLTP directement ; pas de Lakehouse/Gold.

Différentes équipes considèrent que le RGG/RGG est différent ; pas de layer semantic.

Les vitrines sans watermarks et grand-père → des transactions doubles.

Le Real Time est « partout », bien que les solutions T + 1.

Absence d'isolation RBAC/PII ; lectures croisées régionales.

Dashboards à la main, pas de versioning/rhubarbe.

Alerts bruyants sans guardrails, « alert fatigue ».

14) Résultat

L'intégration avec BI n'est pas seulement de beaux graphiques. C'est une chaîne gérable : lakehouse-vitrines et un dictionnaire commun de métriques, un taux de renouvellement raisonnable, une sécurité et une résidence strictes, des alertes qui aident à agir plutôt que d'interférer. En construisant un layer semantic, une surveillance SLO et des dashboards CI/CD, vous transformez les données en un avantage opérationnel : le produit s'accélère, les coûts diminuent, les incidents sont détectés avant les plaintes, et le rapport réglementaire est recueilli sans « Excel manuel ».