Ინტეგრაცია BI- სთან: სასურსათო დაშბორდები და ალერტები
სტატიის სრული ტექსტი
1) რატომ არის პროდუქტის BI iGaming
მონაცემების გადაწყვეტილებები: შინაარსის პრიორიტეტი, სარეკლამო პროგრამები, პრემიები და გადახდის როუტინგი.
ოპერაციული კონტროლი: SLA ცოცხალი თამაშები, სალაროები, ვებჰუკები, JP/ტურნირები.
RG/შესაბამისობა: გაჩერების სიგნალები და მოხსენება „ყუთიდან“.
ერთი მეტრიკის ენა: CEO- დან მაგიდის ოპერატორამდე - ერთი განმარტება.
2) ინტეგრაციის არქიტექტურა: მოვლენებიდან პანელამდე
OLTP/მოვლენები (Kafka, Webhooks, CDC)
│
├─Lakehouse Bronze (raw, append-only)
├─Silver (clean, dedup, SCD2, masking PII)
Gold (მარტი-ფაქტები და გაზომვები) - BI semantic layer (LookML/dbt metrics/semantic მოდელები)
Dashborda/Alerta/Embedded BILakehouse ფორმატები: Delta/Iceberg/Hudi; Parquet ფაილები, „მცირე“ კომპაქტური.
Semantic layer: მეტრიკის ერთიანი განმარტებები (LookML, dbt Metrics, MetricFlow).
განახლების არხები:- ნამდვილი დრო (ნაკადი) - ცოცხალი SLA, სალარო, ვებჰუკი, ალერტები.
- მიკრობაჩი (5-15 წთ) - განაკვეთები/სეტლენტი, პრემია, JP.
- T + 1 - მოხსენებები PSP/ბანკები/chargeback.
3) სტანდარტული ოქროს ფანჯრები და მეტრიკის ლექსიკონი
ფაქტი ცხრილი (მინიმალური ნაკრები)
'fact _ bets' - ფსონი/settlement (stake, win, RTP, in _ bonus, provider).
'fact _ wallet _ entries' - დებატები/სესხები (reason, reference _ id, latence).
'fact _ payments' - ანაბრები/დასკვნები/გადასახადები (method, PSP, success, cost).
'fact _ bonus _ wager' - ექსტრადიცია, პროგრესი, წვა.
'fact _ live _ sla' - ცხრილის/შოუს შეცდომები.
'fact _ jackpot' - შენატანები/გამომწვევი/გადახდები.
გაზომვები
'dim _ player' (ფსევდო-ID, არხები, გეო, RG სტატუსები PII- ს გარეშე), 'dim _ game', 'dim _ provider', 'dim _ psp', 'dim _ brand', 'dim _ date'.
KPI ბარათი (სტანდარტი)
მონეტიზაცია: GGR/NGR, ანაბრის კონვერტაცია, ARPU/ARPDAU, RTP თამაშში/პროვაიდერი.
გადახდები: success-rate PSP/geo, p95 'authorize/capture', cost-per-success, refund/chargeback rate.
ოპერაციები: webhook-lag, queue/consumer lag, settle lag, error-rate კოდებით.
ცოცხალი თამაშები: uptime, fps/latence, მაგიდის უკმარისობა, შევსება.
მარკეტინგი: cohort retention/LTV, ROI კამპანიების, სარეკლამო კოდების, არხების/გეოს გასწვრივ.
RG/AML: დაბლოკილი განაკვეთების წილი, რეალობის შემოწმება, velocity მოქმედება.
Jackpot/Tournaments: contribution-rate, time-to-drop, prize distribution.
4) სასურსათო დაშბორდები (რეფერენდუმები)
A. „პლატფორმის ჯანმრთელობა“ (NOC/საათობით)
SLO რუკა: p95 ავტორიზაცია, settle-lag, webhook-lag, error-rate (NTTR/ბიზნესი).
ტოპ დეგრადაცია რეგიონების/ბრენდების/პროვაიდერების/PSP მიხედვით.
გამომწვევები: breach SLO, სიმაღლე 'IDEMPOTENCY _ MISMATCH', DLQ> 0.
B. „ფული და გადასახადები“
ძაბრი Deposit: intent-aut-3-DS - capture-credit, კონვერტაცია PSP/geo/მეთოდით.
გარიგების ღირებულება და 'cost _ per _ success'.
Reconciliation KPI: `match/timing/missing/amount_mismatch`.
C. „შინაარსი და RTP“
GGR/RTP თამაშში/პროვაიდერი/სცენარი, მოწყობილობების heatmap/geo/საათი.
Hit rate, session length, ბონუს ფაზები/დამწვრობა.
დ. „მარკეტინგი და პრემია“
Cohorts 1/7/30, ვაგონების პროგრესი, break-even პრომო, ტრაფიკის არხები.
A/B ექსპერიმენტები (მეტრული guardrails და ეფექტი).
E. „RG/შესაბამისობა“
თვითგამორკვევა/ლიმიტები, რეალობის შემოწმებები, velocity დროშები, სატყუარა დამთხვევები.
მარეგულირებელი პანელები „გასაღები“ ექსპორტით (PII-safe).
5) ალერტა: როგორ გავხადოთ სასარგებლო (და არა ხმაური)
ტიპები
SLO-alerty: ჭარბი p95 latency/lag, error-rate, ვებჰუკების მიწოდება.
ბიზნეს ალერტები: დეპოზიტის შეფერხება, 3-DS/AVS- ის უკმარისობის ზრდა, პროვაიდერი/დეგრადაციის მაგიდა, RTP outlier.
მონაცემები/SLA ჩატვირთვა: ფანჯრების განახლების შეფერხება, კრიკეტებზე 'mismatch' წილის ზრდა, watermark violations.
წესები და ჰიგიენა
Guardrails: ინციდენტის მინიმუმ 2 მაჩვენებელი (მაგალითად, latency + error-rate).
შეტყობინებები: Slack/Teams, ელექტრონული ფოსტა, PagerDuty; „ყველას გარეშე“.
დედოპი/სუპრესია: პრობლემის ფესვის ჯგუფი (PSP/რეგიონი).
Runbook: ბმული playbook/dashboard დეტალი, owner და SLO სამიზნე.
auto-silence: დაგეგმილი სამუშაოსთვის/cut-off (ბანკები).
6) რეალურ დროში batch: როდის
ანტიპატერნი: „ყველაფერი რეალურია“. ძვირია, ხმაურიანი, არასტაბილური. გამოიყენეთ სიახლის დონე გადაწყვეტილების ღირებულებით.
7) პროდუქტში BI ინტეგრაცია (Embedded)
მიდგომები: iFrame/URsigned embedding, JS-SDK, API ვიზები.
წვდომის კონტროლი: row-level უსაფრთხოება (brand/region/player _ scope), JWT-claims, ველების ნაწილობრივი შენიღბვა.
UX ნიმუშები: KPI მინი ვიჯეტები, დეტალებში „drill-through“, ღილაკები „ინციდენტის თიკეტის შესაქმნელად“.
ქეშირება/კვოტები: result-cache, prepared extracts მძიმე ფანჯრებისთვის.
8) უსაფრთხოება და კონფიდენციალურობა
PII იზოლაცია: ცალკეული სქემები/ბაკეტები; BI - ფსევდო-ID, ჰაში/ნიშნები.
რეზიდენცია: ჯვარედინი კითხვების აკრძალვა; per brand/region სეგმენტი.
RBAC/ABAC: როლები (exec/ops/finance/მხარდაჭერა/ბაზარი), OPA პოლიტიკოსები.
აუდიტი (WORM): მეტრული/დაშბორდის ცვლილებები, მონაცემთა ექსპორტი, წვდომა.
საიდუმლოებები/გასაღებები: KMS/Vault, SSO/OIDC + MFA.
9) მონაცემთა ხარისხი და საიმედოობა BI- სთვის
Data Contracts: სქემები, სავალდებულო ველები, მეტრული სემანტიკა.
DQ ტესტები: გასაღებების უნიკალურობა, რეფერენდუმის მთლიანობა, დიაპაზონი, საფულის ბალანსი.
Watermarks: დაგვიანებული ფანჯრები და სავარაუდო გადაანგარიშებები.
ხაზოვანი/კატალოგი: ვინ არის მფლობელი, SLA სიახლე, ფანჯრების დამოკიდებულება.
ღირებულების მონიტორინგი: მოთხოვნები/სკანირების ბაიტი, „ცხელი“ ფანჯრები DWH- ში, ცივი - ტბაში.
10) CI/CD დაშბორდებისა და მეტრიკისთვის
Git-as-source: dashbords/explorers/მეტრიკა საცავებში (LookML/dbt/Superset YAML).
წინასწარი შემოწმება/შურისძიება: ქვიშის ყუთები/წინასწარი გარემო, ვიზუალური ეკრანის ტესტები.
თავსებადობის კონტროლი: schema/metric breaking-changes ტესტები.
გამოშვების კატალოგი: ვერსიები, changelog, Deprecation/Sunset მეტრიკებისთვის.
11) SLO/SLI BI- სთვის
Freshness: Gold ვიტრინები დროულად (მაგალითად, p95-15 წუთი; T + 1 მოხსენებები (რეგიონის 09:00).
Availability: BI კონსოლი 99. 9%, embedded wijets - 99. 95%.
სპექტაკლი: ძირითადი პანელების გამყიდველის დრო 2-5.
Data Quality: DQ კლასის შეცდომები 'ERROR' = 0; 'WARN' ბარიერი.
Alert Quality: precision/recall alerts (0. 7/0. 8 როგორც სახელმძღვანელო).
12) ჩეკის ფურცლები
პლატფორმა/მონაცემები
- ოქროს ფანჯრები ფულადი/გადახდის/შინაარსის/RG/ოპერაციებისთვის.
- Semantic layer ერთი მეტრიანი GGR/NGR/retention/PCI-safe.
- Stream for SLA/სალარო; მიკრობები განაკვეთებისთვის/პრემიებისთვის; T + 1 PSP- სთვის.
- DQ ტესტები, watermarks და reprocess; ხაზი და კატალოგი SLA- სთან.
- RBAC/ABAC + PII იზოლაცია და რეზიდენცია.
- ჩანაწერების პანელები და mismatch ალერტები.
- CI/CD dashbords, მეტრული ცვლილებების რეპროდუქციით.
პროდუქტი/ოპერაციები
- NOC პანელი SLO და „ერთი დაჭერით დეტალებში“.
- გადახდის ძაბრი და cost-per-success თითო PSP/geo.
- Live-SLA მონიტორინგი და ალერტები დეგრადაციისთვის.
- RG/AML საკონტროლო პანელები რაგბის ანგარიშების ექსპორტით.
- Embedded vijets admink/CRM, ქეში და კვოტები.
13) წითელი დროშები (ანტი-ნიმუშები)
BI პირდაპირ ურტყამს OLTP- ს; არ არის Lakehouse/Gold.
სხვადასხვა გუნდი GGR/NGR განსხვავებულად მიიჩნევს; არ არსებობს სემანტიკური ლაიერი.
ფანჯრები watermarks- ის და ბაბუის გარეშე არის ორმაგი გარიგება.
რეალი დრო „ყველგან“, თუმცა გადაწყვეტილებები T + 1.
RBAC/PII იზოლაციის არარსებობა; ჯვარედინი რეგიონალური კითხვები.
დაშბორდები სახელმძღვანელოში, ვერსიის/review- ის გარეშე.
ხმაურიანი ალერტები guardrails- ის გარეშე, „alert fatigue“.
14) შედეგი
ინტეგრაცია BI- სთან არა მხოლოდ ლამაზი გრაფიკებია. ეს არის კონტროლირებადი ჯაჭვი: lakehouse ფანჯრების ფანჯრები და საერთო მეტრიკის ლექსიკონი, განახლებების გონივრული სიხშირე, მკაცრი უსაფრთხოება და რეზიდენტურობა, ალერტები, რომლებიც ხელს უწყობენ მოქმედებას და არ ერევა. Semantic layer- ის, SLO მონიტორინგისა და CI/CD დაშბორდების აშენებით, თქვენ მონაცემებს ოპერაციულ უპირატესობად აქცევთ: პროდუქტი აჩქარებს, ხარჯები ეცემა, ინციდენტები გვხვდება საჩივრებამდე, ხოლო მარეგულირებელი ანგარიშები გროვდება „ხელით Excel“ გარეშე.
