A quoi ressemble un service d'analyse dans un casino en ligne ? Partie 1.

A quoi ressemble un service d'analyse dans un casino en ligne ? Partie 1.

Nikolai Golovatsky, cofondateur d'ANALYTIX, a expliqué à quoi ressemble la structure d'un service d'analyse dans un casino en ligne. Passer le mot ↓

Une erreur classique que je rencontre dans presque tous les jeunes projets est de ne pas comprendre comment l'analyse doit se présenter et fonctionner.

Si le service d'analyse de vos amis ressemble à «une personne qui analyse quelque chose», faites-leur suivre cet article. Si votre service ressemble à cela, ce billet est aussi pour vous.

Derrière les magnifiques tableaux de bord, graphiques et rapports, une infrastructure vaste et complexe est à l'œuvre. Pour la développer, vous avez besoin de spécialistes aux profils différents et aux rôles bien définis.

• La base est constituée par les ingénieurs des données

Leur tâche principale est de développer des bases de données analytiques (DWH). En d'autres termes, il s'agit d'énormes entrepôts de données avec un tas de feuilles de calcul qui rassemblent toutes les données utiles à l'entreprise :

• les inscriptions ;
• paiements ;
• enjeux ;
• a envoyé des chiens ;
• les primes accordées, etc.

DWH analytique = la base sur laquelle repose tout le travail d'analyse.

Les ingénieurs de données connectent diverses sources de données et conçoivent des tableaux dans la base de données afin que toutes les données soient facilement accessibles pour une analyse ultérieure. Ils développent également des processus automatisés qui contrôlent la qualité des données, en recherchant les erreurs et les imprécisions.

L'ingénieur des données est également chargé de veiller à ce que les données ne soient perdues nulle part et à ce qu'elles soient mises à jour régulièrement.

Par conséquent, les chiffres sont toujours actualisés et vérifiés.

Collecte de données - analyse web

Ces spécialistes collectent les événements de la partie frontale, c'est-à-dire les informations sur ce que fait l'utilisateur sur l'interface du produit. Par exemple, les clics sur les boutons, les formulaires remplis, les transitions de page, etc. Ils étudient le produit en détail, décrivent les actions de l'utilisateur qui doivent être enregistrées à des fins d'analyse et, en collaboration avec les développeurs, ajoutent des «déclencheurs» pour collecter ces données.

Des outils spéciaux sont généralement utilisés pour travailler avec ce type d'analyse : PostHog, Amplitude, Google Analytics et autres.

Visualisation - Spécialistes BI

Ce rôle n'est pas mis en avant par tout le monde, mais dans les grandes entreprises, il existe souvent séparément. Les spécialistes en BI travaillent professionnellement avec des systèmes de BI et des visualisations de données.

Leur tâche consiste à élaborer des tableaux de bord pratiques et utiles. Il y a une énorme quantité de données dans les ECS → les analystes BI les convertissent en tableaux et tableaux de bord corrects pour que tout soit clair.

Prédictions et modèles - Ingénieurs en science des données et ML

Une spécialité complètement distincte dans le domaine de la science des données. Ils conçoivent et forment des modèles d'apprentissage machine (ML) et des réseaux neuronaux à partir de zéro pour résoudre des problèmes professionnels spécifiques. En d'autres termes, ils créent et déploient des solutions d'apprentissage automatique pour les entreprises qui :

• permettent de prédire le taux de désaffection des utilisateurs ;
• prévoir le retour sur le trafic ;
• créer des systèmes de recommandations et de suggestions personnalisées ;
• les acteurs du segment VIP, etc.

Important à noter : les analystes de données peuvent également travailler avec l'IA, mais ils utilisent généralement des modèles ou des outils prêts à l'emploi. En revanche, les ingénieurs en science des données et en ML sont ceux qui développent ces solutions à partir de zéro et les mettent en œuvre dans les processus d'entreprise.