¿Cómo es un departamento de análisis en un casino online? 1ª parte.

¿Cómo es un departamento de análisis en un casino online? 1ª parte.

Nikolai Golovatsky, Cofundador de ANALYTIX, explicó cómo es la estructura de un departamento de análisis en un casino online. Pasar la palabra ↓

Un error habitual que encuentro en casi todos los proyectos jóvenes es no entender cómo deben ser y funcionar los análisis.

Si el departamento de análisis de tus amigos se parece a «una persona que analiza algo», reenvíales este post. Si tu departamento también se parece a eso, este post es para ti.

Detrás de los bonitos cuadros de mando, gráficos e informes, se esconde una infraestructura grande y compleja. Para desarrollarla, se necesitan especialistas de distintos perfiles con funciones claras.

• La base son los ingenieros de datos

Su principal tarea es desarrollar bases de datos analíticas (DWH). En palabras sencillas, se trata de enormes almacenes de datos con un montón de hojas de cálculo en las que se recogen todos los datos útiles para la empresa:

• inscripciones;
• pagos;
• estacas;
• envió perros;
• primas concedidas, etc.

DWH analítico = la base sobre la que se asienta todo el trabajo analítico.

Los ingenieros de datos conectan varias fuentes de datos y diseñan tablas en la base de datos para que todos los datos sean fácilmente accesibles para su posterior análisis. También desarrollan procesos automatizados que controlan la calidad de los datos y comprueban que no haya errores ni imprecisiones.

El ingeniero de datos también es responsable de que los datos no se pierdan en ningún sitio, de que se actualicen con regularidad.

En consecuencia, cifras siempre actualizadas y verificadas.

Recogida de datos - análisis web

Estos especialistas recogen eventos de la parte frontend, es decir, información sobre lo que hace el usuario en la interfaz del producto. Por ejemplo, clics en botones, rellenado de formularios, transiciones de página, etc. Estudian el producto en detalle y describen qué acciones del usuario deben registrarse para su análisis, y junto con los desarrolladores añaden «activadores» para recopilar estos datos.

Para trabajar con este tipo de análisis se suelen utilizar herramientas especiales: PostHog, Amplitude, Google Analytics y otras.

Visualización - Especialistas en BI

No todo el mundo hace hincapié en este papel, pero en las grandes empresas suele existir por separado. Los especialistas en BI trabajan profesionalmente con sistemas de BI y visualizaciones de datos.

Su tarea consiste en construir cuadros de mando cómodos y útiles. Hay una enorme cantidad de datos en ACS → Los analistas de BI los convierten en tablas y cuadros de mando correctos para que todo quede claro.

Predicciones y modelos - Ciencia de datos e ingenieros de ML

Una especialidad completamente separada en el campo de la ciencia de datos. Diseñan y entrenan modelos de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales desde cero para resolver problemas empresariales específicos. En palabras sencillas, crean y despliegan soluciones de ML para empresas que:

• predicen la pérdida de usuarios;
• predecir el rendimiento del tráfico;
• crear sistemas de recomendaciones y sugerencias personalizadas;
• segmentar a los jugadores VIP, etc.

Importante tener en cuenta: los analistas de datos también pueden trabajar con IA, pero suelen utilizar modelos o herramientas comerciales. Mientras que los ingenieros de Data Science y ML son los que desarrollan estas soluciones desde cero y las implementan en los procesos empresariales.