Integração com BI: dashboards de alimentos e alertas

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💡 18+. Material para plataformas/operadoras, estúdios (RGS/live), pagamentos e comandos analíticos. Não um apelo para o jogo. Por plataforma compreendemos PAM/carteira/caixa/bônus/RG.

1) Para quê um produto BI em iGaming

Soluções de dados - priorização de conteúdo, plays de publicidade, bônus e roteamento de pagamentos.

Controle operacional: Jogos SLA ao vivo, bilheteria, webhooks, JP/torneios.

RG/Complacência: sinais paradores e relatórios de caixa.

Uma única linguagem de métricas: de CEO a operador de mesa - uma única definição.

2) Arquitetura de integração: de eventos a painéis


OLTP/eventos (Kafka, Webhooks, CDC)
│
├─Lakehouse Bronze (raw, append-only)
├─Silver (clean, dedup, SCD2, masking PII)
└─Gold (março-factos e medidas) ──BI semantic layer (LookML/dbt metrics/semantic models)
└─Dashbordy/Alerty/Embedded BI

Formatos Lakehouse Delta/Iceberg/Hudi; arquivos Parquet, compactação «pequenos».

Semantic layer: mesmas definições de métricas (LookML, dbt Metrics, MetricFlow).

Canais de atualização:

Real-time - live SLA, bilheteria, webhooks, alertas.
Microbiatchi (5-15 min) - apostas/setlment, bônus, JP.
T + 1 - relatórios PSP/bancos/chargeback.

3) Vitrines padrão Gold e dicionário de métricas

Tabelas de fato (conjunto mínimo)

'fact _ bets' é uma aposta/setlment (stake, win, RTP, in _ bónus, provider).

'fact _ wallet _ entries' - débitos/empréstimos (reason, reference _ id, latency).

'fact _ payments' - depósitos/conclusões/restituições (method, PSP, sucess, cost).

'fact _ bónus _ wager' - emissão, progresso, combustão.

'fact _ live _ sla' - latency/erros de tabela/show.

'fact _ jackpot' - contribuições/triggers/pagamentos.

Medidas

'dim _ player' (pseudo-ID, canais, geo, estatais RG sem PII), 'dim _ game', 'dim _ provider', 'dim _ psp', 'dim _ brand', 'dim _ region', 'dim _ dado'.

Mapa KPI (referência)

Monetização: GGR/NGR, depósito-conversão, ARPU/ARPDAU, RTP de jogo/provedor.

Pagamentos: sucess-rate por PSP/geo, p95 'autorize/capture', costa-para-sucess, refund/mandeback rate.

Operações: webhook-lag, queue/consumer lag, setle lag, erro-rate por código.

Jogos ao vivo: uptime, fps/latency, falhas de mesa, preenchimento.

Marketing: cohort retence/LTV, ROY em campanhas, moleques, cortes em canal/geo.

RG/AML: proporção de taxas bloqueadas, reality-check coverage, velocity-ativo.

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

4) Dashboards de alimentos (arbitragens)

A. «Plataforma de saúde» (NOC/hora)

Mapa SLO: p95 autorizações, setle-lag, webhook-lag, error-rate (NTR/negócios).

Alta degradação por região/marca/provedor/PSP.

Desencadeadores: breach SLO, altura 'IDEMPOTENCY _ MISMATCH', DLQ> 0.

B. «Dinheiro e pagamentos»

Vórtice Deposit: intent→auth→3 - DS→capture→credit, conversão PSP/geo/método.

Valor da transação e 'cost _ per _ sucess'.

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

C. «Conteúdo e RTP»

GGR/RTP para jogo/provedor/cenário, heatmap para dispositivos/geo/relógio.

Hit rate, sessão length, fases de bônus/superaquecimento.

D. «Marketing e bónus»

Cohorts 1/7/30, progresso vager, break-even promo, canais de tráfego.

Experimentos A/B (metric guardrails e efeito).

E. «RG/Complaens»

Auto-exclusão/limites, reality-checks, velocity-bandeirinhas, sunk-coincidências.

Painéis reguladores «à chave» exportados (PII-safe).

5) Alertas: como fazer útil (e não ruído)

Tipos

Alertas SLO: excesso p95 latency/lag, erro-rate, entrega de webhooks.

Alertas de negócios: defasagem deposit sucess, aumento de falhas 3-DS/AVS, provedor/mesa em degradação, outlyer RTP.

Dados/SLA downloads: atrasos de atualizações de vitrines, aumento da proporção de 'mismatch' em cruzamentos, watermark violations.

Regras e higiene

Guardrails: mínimo de 2 por incidente (por exemplo, latency + erro-rate).

E-mails: Slack/Teams, e-mail, PagerDuty; sem «todos».

Depressão/supressão: agrupamento pela raiz do problema (PSP/Região).

Runbook: referência para a peça de playbook/dashboard, owner e alvo SLO.

Auto-silêncio: para trabalhos programados/cut-off (bancos).

6) Real-time vs batch: quando

Uso	Atualização	Porquê
SLA live/caixa/webhooks	Estrim (segundos)	Soluções operacionais «aqui e agora»
Produto/marketing painel	5-15 min	Saldo de frescura e custo
Finanças/Regulação	T+1	Incluir relatórios/acréscimos externos

Antipattern, «tudo realtime». Caro, barulhento, instável. Use o nível de frescura de valor da solução.

7) Incorporar BI ao produto (Embedded)

Abordagens: iFrame/URL signed embedding, JS-SDK, vistos API.

Controle de acesso: row-level security (brand/region/player _ scope), JWT-claims, camuflagem parcial de campos.

Pattern UX: mini-widgets KPI, «drill-through» em detalhe, botões «criar tíquete incidente».

Cajagem/quotas: resultt-cachê, prepared extracts para vitrines pesadas.

8) Segurança e privacidade

Isolamento PII: esquemas individuais/baquetes; em BI - pseudo-ID, hasts/tokens.

Residência: proibição das leituras cruzadas-regionais; segmentação per brand/region.

RBAC/ABAC: papéis (exec/ops/finance/apoio/marketing), políticas OPA.

Auditoria (WORM): alterações de métricas/dashboards, exportações de dados, acessibilidade.

Segredos/chaves: KMS/Vault, SSO/OIDC + MFA.

9) Qualidade e confiabilidade dos dados para BI

Data Contracts: esquemas, campos obrigatórios, semântica de métricas.

Testes DQ: unicidade das chaves, integridade arbitral, faixas, equilíbrio da carteira.

Watermarks: janelas de atraso e recontratações incorporativas.

Régua/catálogo: quem é o dono, SLA frescura, dependências de vitrines.

Monitoramento de custo: pesquisas/scan-bytes, vitrines «quentes» em DWH, frias em lake.

10) CI/CD para dashboards e métricas

Git-as-fonte: dashboards/exposições/métricas no repositório (LookML/dbt/Superset YAML).

Pré-teste/revezamento: canais de areia/preview-ambiente, testes visuais de screen.

Controle de compatibilidade schema/metric breaking-changes.

Catálogo de lançamentos: versões, changelog, Deprecation/Sunset para métricas.

11) SLO/SLI para BI

Freshness: Vitrines Gold no prazo (por exemplo, p95 ≤ 15 min; T + 1 relatórios ≤ 09:00 da região).

Availability: console BI ≥ 99. 9%, embedded widgets ≥ 99. 95%.

Performance: p95 tempo render painéis-chave ≤ 2-5 s.

Data Quality: erro DQ da classe 'ERRO' = 0; 'WARN' ≤ limiar.

Alert Quality: precisão/recall de alertas (≥ 0. 7/0. 8 como referência).

12) Folhas de cheque

Plataforma/dados

Vitrines gold para dinheiro/pagamento/conteúdo/RG/transações.
Semantic layer com uma única métrica GGR/NGR/retence/PCI-safe.
Stream para SLA/caixa; microatches para apostas/bónus; T + 1 para PSP.
Testes DQ, watermarks e reprocess; régua e catálogo com SLA.
RBAC/ABAC + PII-isolamento e residência.
Reconciliação painel e mismatch-alerts.
CI/CD dos dashboards, revirando as métricas.

Produto/transações

Painel NOC com SLO e «um clique em detalhes».
Vórtice de pagamento e costa-para-sucess por PSP/geo.
Monitoramento ao vivo-SLA e alertas de degradação.
Painéis de controle RG/AML com exportação de relatórios.
Embedded widgets em admink/CRM, dinheiro e quotas.

13) Bandeiras vermelhas (anti-pattern)

BI bate diretamente no OLTP; Não há Lakehouse/Gold.

Equipes diferentes consideram a GGR/NGR de diferentes maneiras; não há semantic layer.

Vitrines sem watermarks e dedução → transações duplas.

O real time está «em todos os lugares», embora as decisões da T + 1.

Falta de RBAC/PII-Isolamento; leituras cruzadas-regionais.

Dashboards à mão, sem versionização/revezamento.

Alertas ruidosas sem guardrails, «alert fatigue».

14) Total

A integração com o BI não são apenas gráficos bonitos. É uma cadeia controlada: vitrines lakehouse e dicionário geral de métricas, frequência razoável de atualizações, segurança rigorosa e residência, alertas que ajudam a agir em vez de atrapalhar. Construindo semantic layer, monitoramento SLO e CI/CD dashboards, você transforma os dados em uma vantagem operacional: o produto acelera, os custos caem, os incidentes são detectados antes das queixas e o relatório regulatório é coletado sem «Excel manual».