From 267e864afd180fec35a145417815d04f50e9c5ed Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Floke Date: Tue, 24 Feb 2026 18:52:09 +0000 Subject: [PATCH] [2ff88f42] Feat: Verticals-Update (Transkript 2) & Dev-Toolbox Establishment MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - Aktualisierung der Pains/Gains für Energy, Retail und Tech in der lokalen DB. - Ergänzung von Secondary Products für Energy & Tech. - Aufbau eines permanenten Werkzeugkastens unter /app/devtools/ für DB- & Notion-Tasks. - Verifikation der manuellen Notion-Änderungen mittels neuer Maintenance-Skripte. --- .../inspect_notion_properties.py | 38 +++++++ .../update_verticals_targeted.py | 97 +++++++++++++++++ .../verify_manual_changes.py | 88 +++++++++++++++ devtools/db_utils/inspect_schema.py | 15 +++ devtools/db_utils/list_robotics_categories.py | 15 +++ devtools/db_utils/list_tables.py | 14 +++ devtools/db_utils/read_vertical_data.py | 29 +++++ devtools/history/fix_tech_id_2026-02-24.py | 20 ++++ .../history/update_verticals_2026-02-24.py | 100 ++++++++++++++++++ 9 files changed, 416 insertions(+) create mode 100644 company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/inspect_notion_properties.py create mode 100644 company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/update_verticals_targeted.py create mode 100644 company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/verify_manual_changes.py create mode 100644 devtools/db_utils/inspect_schema.py create mode 100644 devtools/db_utils/list_robotics_categories.py create mode 100644 devtools/db_utils/list_tables.py create mode 100644 devtools/db_utils/read_vertical_data.py create mode 100644 devtools/history/fix_tech_id_2026-02-24.py create mode 100644 devtools/history/update_verticals_2026-02-24.py diff --git a/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/inspect_notion_properties.py b/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/inspect_notion_properties.py new file mode 100644 index 00000000..581fd6c1 --- /dev/null +++ b/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/inspect_notion_properties.py @@ -0,0 +1,38 @@ +import os +import requests +import json +from dotenv import load_dotenv + +load_dotenv() + +# Check for API Key +NOTION_API_KEY = os.getenv("NOTION_API_KEY") +if not NOTION_API_KEY: + try: + with open("/app/n8n_api_Token_git.txt", "r") as f: + content = f.read() + if "secret_" in content: + NOTION_API_KEY = content.strip().split('\n')[0] + except: + pass + +if not NOTION_API_KEY: + print("Error: NOTION_API_KEY not found.") + exit(1) + +NOTION_DB_ID = "2ec88f4285448014ab38ea664b4c2b81" +headers = {"Authorization": f"Bearer {NOTION_API_KEY}", "Notion-Version": "2022-06-28", "Content-Type": "application/json"} + +def list_db_properties(): + url = f"https://api.notion.com/v1/databases/{NOTION_DB_ID}" + resp = requests.get(url, headers=headers) + if resp.status_code == 200: + props = resp.json().get("properties", {}) + print("Database Properties:") + for name, data in props.items(): + print(f"- {name} (Type: {data['type']})") + else: + print(f"Error getting DB: {resp.text}") + +if __name__ == "__main__": + list_db_properties() diff --git a/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/update_verticals_targeted.py b/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/update_verticals_targeted.py new file mode 100644 index 00000000..037b3985 --- /dev/null +++ b/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/update_verticals_targeted.py @@ -0,0 +1,97 @@ +import os +import requests +import json +from dotenv import load_dotenv + +load_dotenv() + +# Check for API Key +NOTION_API_KEY = os.getenv("NOTION_API_KEY") +if not NOTION_API_KEY: + try: + with open("/app/n8n_api_Token_git.txt", "r") as f: + content = f.read() + if "secret_" in content: + NOTION_API_KEY = content.strip().split('\n')[0] + except: + pass + +if not NOTION_API_KEY: + print("Error: NOTION_API_KEY not found.") + exit(1) + +NOTION_DB_ID = "2ec88f4285448014ab38ea664b4c2b81" +headers = {"Authorization": f"Bearer {NOTION_API_KEY}", "Notion-Version": "2022-06-28", "Content-Type": "application/json"} + +# Updates Definition +updates = { + "Energy - Grid & Utilities": { + "Pains": "[Primary Product: Security]\n- Sabotage & Diebstahl: Kupferdiebstahl in Umspannwerken verursacht Millionenschäden und Versorgungsausfälle.\n- Reaktionszeit: Entlegene Standorte sind für Interventionskräfte oft zu spät erreichbar.\n- Sicherheitsrisiko Mensch: Alleinarbeit bei Kontrollgängen in Hochspannungsbereichen ist gefährlich.\n\n[Secondary Product: Cleaning Indoor]\n- Verschmutzung in Umspannwerken: Staubablagerungen auf Böden und in technischen Bereichen können die Betriebssicherheit gefährden.\n- Manuelle Reinigung in Sicherheitsbereichen: Externes Reinigungspersonal benötigt aufwändige Sicherheitsunterweisungen und Begleitung.\n- Große Distanzen: Die Reinigung weitläufiger, oft unbemannter Anlagen ist logistisch aufwändig und wird häufig vernachlässigt.", + "Gains": "[Primary Product: Security]\n- First Responder Maschine: Roboter ist bereits vor Ort, verifiziert Alarm und schreckt Täter ab.\n- KRITIS-Compliance: Lückenlose, manipulationssichere Dokumentation aller Vorfälle für Behörden.\n- Arbeitsschutz: Roboter übernimmt gefährliche Routinekontrollen (z.B. Thermografie an Trafos).\n\n[Secondary Product: Cleaning Indoor]\n- Permanente Sauberkeit: Autonome Reinigung gewährleistet staubfreie Böden und reduziert das Risiko von technischen Störungen.\n- Zugang ohne Sicherheitsrisiko: Der Roboter ist \"Teil der Anlage\" und benötigt keine externe Sicherheitsfreigabe oder Begleitung.\n- Ressourceneffizienz: Kosteneffiziente Reinigung großer Flächen ohne Anreisezeiten für Dienstleister.", + "Secondary_Product_Name": "Cleaning Indoor (Wet Surface)" + }, + "Retail - Non-Food": { + "Pains": "[Primary Product: Cleaning Indoor]\n- Optischer Eindruck: Verschmutzte Böden, insbesondere im Premium-Segment (Möbel, Elektronik), mindern die Wertwahrnehmung der ausgestellten Produkte massiv.\n- Staubentwicklung auf großen Flächen: In Möbelhäusern und Baumärkten sammelt sich auf den riesigen Gangflächen schnell Staub, der das Einkaufserlebnis trübt.\n- Personalbindung: Verkaufsberater sollen Kunden betreuen und Umsatz generieren, statt wertvolle Zeit mit unproduktiven Kehr- oder Wischtätigkeiten zu verbringen.\n\n[Secondary Product: Service]\n- Unübersichtlichkeit: Kunden finden in großen Märkten oft nicht sofort das gesuchte Produkt und binden Personal für einfache Wegbeschreibungen.\n- Fehlende Interaktion: Passive Verkaufsflächen bieten wenig Anreiz für Kunden, sich länger aufzuhalten oder zu interagieren.", + "Gains": "[Primary Product: Cleaning Indoor]\n- Perfektes Einkaufserlebnis: Stets makellos saubere Böden unterstreichen den Qualitätsanspruch des Sortiments und laden zum Verweilen ein.\n- Fokus auf Beratung: Mitarbeiter werden von routinemäßigen Reinigungsaufgaben befreit und können sich voll auf den Kunden und den Verkauf konzentrieren.\n- Kosteneffizienz auf der Fläche: Autonome Reinigung großer Quadratmeterzahlen ist deutlich günstiger als manuelle Arbeit, besonders außerhalb der Öffnungszeiten.\n\n[Secondary Product: Service]\n- Innovativer Kundenservice: Roboter führen Kunden autonom zum gesuchten Produktregal (\"Guide-Funktion\").\n- Wow-Effekt: Der Einsatz von Robotik modernisiert das Markenimage und zieht Aufmerksamkeit auf sich." + }, + "Tech - Data Center": { + "Pains": "[Primary Product: Security]\n- Sicherheitsrisiko Zutritt: Unbefugter Zutritt in Hochsicherheitsbereiche (Serverräume, Cages) muss lückenlos detektiert und dokumentiert werden, um Zertifizierungen (ISO 27001) nicht zu gefährden.\n- Fachkräftemangel Security: Qualifiziertes Wachpersonal mit Sicherheitsüberprüfung ist extrem schwer zu finden und teuer im 24/7-Schichtbetrieb.\n- Dokumentationslücken: Manuelle Patrouillen sind fehleranfällig und Protokolle können unvollständig sein, was bei Audits zu Problemen führt.\n\n[Secondary Product: Cleaning Indoor]\n- Gefahr durch Staubpartikel: Feinstaub in Serverräumen kann Kühlsysteme verstopfen und Kurzschlüsse verursachen, was die Hardware-Lebensdauer verkürzt.\n- Sicherheitsrisiko Reinigungspersonal: Externes Reinigungspersonal in Sicherheitsbereichen erfordert ständige Begleitung und Überwachung (Vier-Augen-Prinzip), was Personal bindet.", + "Gains": "[Primary Product: Security]\n- Lückenloser Audit-Trail: Automatisierte, manipulationssichere Dokumentation aller Kontrollgänge und Ereignisse sichert Compliance-Anforderungen.\n- 24/7 Präsenz: Der Roboter ist immer im Dienst, wird nicht müde und garantiert eine konstante Überwachungsqualität ohne Schichtwechsel-Risiken.\n- Sofortige Alarmierung: Bei Anomalien (offene Rack-Tür, Wärmeentwicklung) erfolgt eine Echtzeit-Meldung an die Leitzentrale.\n\n[Secondary Product: Cleaning Indoor]\n- Maximale Hardware-Verfügbarkeit: Staubfreie Umgebung optimiert die Kühleffizienz und reduziert das Ausfallrisiko teurer Komponenten.\n- Autonome \"Trusted\" Cleaning: Der Roboter reinigt sensibelste Bereiche ohne das Risiko menschlichen Fehlverhaltens oder unbefugten Zugriffs.", + "Secondary_Product_Name": "Cleaning Indoor (Wet Surface)" + } +} + +def get_product_page_id(product_name): + url = "https://api.notion.com/v1/search" + payload = {"query": product_name, "filter": {"value": "page", "property": "object"}} + resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload) + if resp.status_code == 200: + results = resp.json().get("results", []) + if results: return results[0]["id"] + return None + +def update_vertical(vertical_name, new_data): + url = f"https://api.notion.com/v1/databases/{NOTION_DB_ID}/query" + payload = {"filter": {"property": "Vertical", "title": {"contains": vertical_name}}} + resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload) + + if resp.status_code != 200: + print(f"Error searching for {vertical_name}: {resp.text}") + return + + results = resp.json().get("results", []) + if not results: + print(f"Skipping {vertical_name} (Not found)") + return + + page_id = results[0]["id"] + print(f"Found {vertical_name} (ID: {page_id})") + + props_update = { + "Pains": {"rich_text": [{"text": {"content": new_data["Pains"]}}],}, + "Gains": {"rich_text": [{"text": {"content": new_data["Gains"]}}]} + } + + if "Secondary_Product_Name" in new_data: + prod_name = new_data["Secondary_Product_Name"] + prod_id = get_product_page_id(prod_name) + if prod_id: + print(f" Found Product ID for '{prod_name}': {prod_id}") + props_update["Secondary Product Category"] = {"relation": [{"id": prod_id}]} + props_update["Ops Focus Secondary"] = {"checkbox": True} + else: + print(f" WARNING: Product '{prod_name}' not found.") + + update_url = f"https://api.notion.com/v1/pages/{page_id}" + update_payload = {"properties": props_update} + resp_patch = requests.patch(update_url, headers=headers, json=update_payload) + + if resp_patch.status_code == 200: + print(f"✅ Successfully updated {vertical_name}") + else: + print(f"❌ Failed to update {vertical_name}: {resp_patch.text}") + +print("Starting Targeted Notion Update...") +for v_name, data in updates.items(): + update_vertical(v_name, data) +print("Done.") \ No newline at end of file diff --git a/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/verify_manual_changes.py b/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/verify_manual_changes.py new file mode 100644 index 00000000..3979fe90 --- /dev/null +++ b/company-explorer/backend/scripts/notion_maintenance/verify_manual_changes.py @@ -0,0 +1,88 @@ + +import os +import requests +import json +from dotenv import load_dotenv + +load_dotenv() + +# Check for API Key +NOTION_API_KEY = os.getenv("NOTION_API_KEY") +if not NOTION_API_KEY: + try: + with open("/app/n8n_api_Token_git.txt", "r") as f: + content = f.read() + if "secret_" in content: + NOTION_API_KEY = content.strip().split('\n')[0] + except: + pass + +if not NOTION_API_KEY: + print("Error: NOTION_API_KEY not found.") + exit(1) + +NOTION_DB_ID = "2ec88f4285448014ab38ea664b4c2b81" +headers = {"Authorization": f"Bearer {NOTION_API_KEY}", "Notion-Version": "2022-06-28", "Content-Type": "application/json"} + +targets = [ + "Energy - Grid & Utilities", + "Tech - Data Center", + "Retail - Non-Food" +] + +def check_vertical(vertical_name): + print(f"\n--- Checking: {vertical_name} ---") + url = f"https://api.notion.com/v1/databases/{NOTION_DB_ID}/query" + payload = {"filter": {"property": "Vertical", "title": {"contains": vertical_name}}} + resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload) + + if resp.status_code != 200: + print(f"Error: {resp.text}") + return + + results = resp.json().get("results", []) + if not results: + print("Not found.") + return + + page = results[0] + props = page["properties"] + + # Check Pains (Start) + pains = props.get("Pains", {}).get("rich_text", []) + pains_text = "".join([t["text"]["content"] for t in pains]) + print(f"PAINS (First 100 chars): {pains_text[:100]}...") + + # Check Gains (Start) + gains = props.get("Gains", {}).get("rich_text", []) + gains_text = "".join([t["text"]["content"] for t in gains]) + print(f"GAINS (First 100 chars): {gains_text[:100]}...") + + # Check Ops Focus Secondary + ops_focus = props.get("Ops Focus: Secondary", {}).get("checkbox", False) + print(f"Ops Focus Secondary: {ops_focus}") + + # Check Secondary Product + sec_prod_rel = props.get("Secondary Product", {}).get("relation", []) + if sec_prod_rel: + prod_id = sec_prod_rel[0]["id"] + # Fetch Product Name + prod_url = f"https://api.notion.com/v1/pages/{prod_id}" + prod_resp = requests.get(prod_url, headers=headers) + if prod_resp.status_code == 200: + prod_props = prod_resp.json()["properties"] + # Try to find Name/Title + # Usually "Name" or "Product Name" + # Let's look for title type + prod_name = "Unknown" + for k, v in prod_props.items(): + if v["type"] == "title": + prod_name = "".join([t["text"]["content"] for t in v["title"]]) + print(f"Secondary Product: {prod_name}") + else: + print(f"Secondary Product ID: {prod_id} (Could not fetch name)") + else: + print("Secondary Product: None") + +for t in targets: + check_vertical(t) diff --git a/devtools/db_utils/inspect_schema.py b/devtools/db_utils/inspect_schema.py new file mode 100644 index 00000000..be4bc6a1 --- /dev/null +++ b/devtools/db_utils/inspect_schema.py @@ -0,0 +1,15 @@ + +import sqlite3 + +def list_industries_schema(): + conn = sqlite3.connect('/app/companies_v3_fixed_2.db') + cursor = conn.cursor() + cursor.execute("PRAGMA table_info(industries)") + columns = cursor.fetchall() + print("Columns in 'industries' table:") + for col in columns: + print(f"Name: {col[1]}, Type: {col[2]}") + conn.close() + +if __name__ == "__main__": + list_industries_schema() diff --git a/devtools/db_utils/list_robotics_categories.py b/devtools/db_utils/list_robotics_categories.py new file mode 100644 index 00000000..f42e8676 --- /dev/null +++ b/devtools/db_utils/list_robotics_categories.py @@ -0,0 +1,15 @@ + +import sqlite3 + +def list_categories(): + conn = sqlite3.connect('/app/companies_v3_fixed_2.db') + cursor = conn.cursor() + cursor.execute("SELECT id, name FROM robotics_categories") + rows = cursor.fetchall() + print("Categories:") + for r in rows: + print(f"ID: {r[0]}, Name: {r[1]}") + conn.close() + +if __name__ == "__main__": + list_categories() diff --git a/devtools/db_utils/list_tables.py b/devtools/db_utils/list_tables.py new file mode 100644 index 00000000..de8f495f --- /dev/null +++ b/devtools/db_utils/list_tables.py @@ -0,0 +1,14 @@ +import sqlite3 + +def list_tables(): + conn = sqlite3.connect('/app/companies_v3_fixed_2.db') + cursor = conn.cursor() + cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';") + tables = cursor.fetchall() + print("Tables in database:") + for table in tables: + print(table[0]) + conn.close() + +if __name__ == "__main__": + list_tables() \ No newline at end of file diff --git a/devtools/db_utils/read_vertical_data.py b/devtools/db_utils/read_vertical_data.py new file mode 100644 index 00000000..51aa0511 --- /dev/null +++ b/devtools/db_utils/read_vertical_data.py @@ -0,0 +1,29 @@ + +import sqlite3 + +def read_verticals(): + conn = sqlite3.connect('/app/companies_v3_fixed_2.db') + cursor = conn.cursor() + + verticals = [ + "Energy - Grid & Utilities", + "Retail - Non-Food", + "Tech - Data Center", + "Healthcare - Hospital" + ] + + for v_name in verticals: + cursor.execute("SELECT name, pains, gains, primary_category_id, secondary_category_id, ops_focus_secondary FROM industries WHERE name = ?", (v_name,)) + row = cursor.fetchone() + if row: + print(f"--- {row[0]} ---") + print(f"Primary ID: {row[3]}, Secondary ID: {row[4]}, Ops Focus Secondary: {row[5]}") + print(f"PAINS:\n{row[1]}") + print(f"GAINS:\n{row[2]}\n") + else: + print(f"Vertical '{v_name}' not found.") + + conn.close() + +if __name__ == "__main__": + read_verticals() diff --git a/devtools/history/fix_tech_id_2026-02-24.py b/devtools/history/fix_tech_id_2026-02-24.py new file mode 100644 index 00000000..2c187696 --- /dev/null +++ b/devtools/history/fix_tech_id_2026-02-24.py @@ -0,0 +1,20 @@ + +import sqlite3 + +def fix_tech_id(): + db_path = '/app/companies_v3_fixed_2.db' + conn = sqlite3.connect(db_path) + cursor = conn.cursor() + + cursor.execute(""" + UPDATE industries + SET secondary_category_id = 9 + WHERE name = 'Tech - Data Center' + """) + print("Updated Tech - Data Center Secondary ID to 9") + + conn.commit() + conn.close() + +if __name__ == "__main__": + fix_tech_id() diff --git a/devtools/history/update_verticals_2026-02-24.py b/devtools/history/update_verticals_2026-02-24.py new file mode 100644 index 00000000..251790fa --- /dev/null +++ b/devtools/history/update_verticals_2026-02-24.py @@ -0,0 +1,100 @@ + +import sqlite3 + +def update_verticals(): + db_path = '/app/companies_v3_fixed_2.db' + conn = sqlite3.connect(db_path) + cursor = conn.cursor() + + # 1. Energy - Grid & Utilities + # Update Secondary Product to 9 (Cleaning Indoor Wet) and update Texts + energy_pains = """[Primary Product: Security] +- Sabotage & Diebstahl: Kupferdiebstahl in Umspannwerken verursacht Millionenschäden und Versorgungsausfälle. +- Reaktionszeit: Entlegene Standorte sind für Interventionskräfte oft zu spät erreichbar. +- Sicherheitsrisiko Mensch: Alleinarbeit bei Kontrollgängen in Hochspannungsbereichen ist gefährlich. + +[Secondary Product: Cleaning Indoor] +- Verschmutzung in Umspannwerken: Staubablagerungen auf Böden und in technischen Bereichen können die Betriebssicherheit gefährden. +- Manuelle Reinigung in Sicherheitsbereichen: Externes Reinigungspersonal benötigt aufwändige Sicherheitsunterweisungen und Begleitung. +- Große Distanzen: Die Reinigung weitläufiger, oft unbemannter Anlagen ist logistisch aufwändig und wird häufig vernachlässigt.""" + + energy_gains = """[Primary Product: Security] +- First Responder Maschine: Roboter ist bereits vor Ort, verifiziert Alarm und schreckt Täter ab. +- KRITIS-Compliance: Lückenlose, manipulationssichere Dokumentation aller Vorfälle für Behörden. +- Arbeitsschutz: Roboter übernimmt gefährliche Routinekontrollen (z.B. Thermografie an Trafos). + +[Secondary Product: Cleaning Indoor] +- Permanente Sauberkeit: Autonome Reinigung gewährleistet staubfreie Böden und reduziert das Risiko von technischen Störungen. +- Zugang ohne Sicherheitsrisiko: Der Roboter ist "Teil der Anlage" und benötigt keine externe Sicherheitsfreigabe oder Begleitung. +- Ressourceneffizienz: Kosteneffiziente Reinigung großer Flächen ohne Anreisezeiten für Dienstleister.""" + + cursor.execute(""" + UPDATE industries + SET secondary_category_id = 9, + pains = ?, + gains = ? + WHERE name = 'Energy - Grid & Utilities' + """, (energy_pains, energy_gains)) + print("Updated Energy - Grid & Utilities") + + # 2. Retail - Non-Food + # Update Texts (Enrichment) + retail_pains = """[Primary Product: Cleaning Indoor] +- Optischer Eindruck: Verschmutzte Böden, insbesondere im Premium-Segment (Möbel, Elektronik), mindern die Wertwahrnehmung der ausgestellten Produkte massiv. +- Staubentwicklung auf großen Flächen: In Möbelhäusern und Baumärkten sammelt sich auf den riesigen Gangflächen schnell Staub, der das Einkaufserlebnis trübt. +- Personalbindung: Verkaufsberater sollen Kunden betreuen und Umsatz generieren, statt wertvolle Zeit mit unproduktiven Kehr- oder Wischtätigkeiten zu verbringen. + +[Secondary Product: Service] +- Unübersichtlichkeit: Kunden finden in großen Märkten oft nicht sofort das gesuchte Produkt und binden Personal für einfache Wegbeschreibungen. +- Fehlende Interaktion: Passive Verkaufsflächen bieten wenig Anreiz für Kunden, sich länger aufzuhalten oder zu interagieren.""" + + retail_gains = """[Primary Product: Cleaning Indoor] +- Perfektes Einkaufserlebnis: Stets makellos saubere Böden unterstreichen den Qualitätsanspruch des Sortiments und laden zum Verweilen ein. +- Fokus auf Beratung: Mitarbeiter werden von routinemäßigen Reinigungsaufgaben befreit und können sich voll auf den Kunden und den Verkauf konzentrieren. +- Kosteneffizienz auf der Fläche: Autonome Reinigung großer Quadratmeterzahlen ist deutlich günstiger als manuelle Arbeit, besonders außerhalb der Öffnungszeiten. + +[Secondary Product: Service] +- Innovativer Kundenservice: Roboter führen Kunden autonom zum gesuchten Produktregal ("Guide-Funktion"). +- Wow-Effekt: Der Einsatz von Robotik modernisiert das Markenimage und zieht Aufmerksamkeit auf sich.""" + + cursor.execute(""" + UPDATE industries + SET pains = ?, + gains = ? + WHERE name = 'Retail - Non-Food' + """, (retail_pains, retail_gains)) + print("Updated Retail - Non-Food") + + # 3. Tech - Data Center + # Update Texts (Enrichment) + tech_pains = """[Primary Product: Security] +- Sicherheitsrisiko Zutritt: Unbefugter Zutritt in Hochsicherheitsbereiche (Serverräume, Cages) muss lückenlos detektiert und dokumentiert werden, um Zertifizierungen (ISO 27001) nicht zu gefährden. +- Fachkräftemangel Security: Qualifiziertes Wachpersonal mit Sicherheitsüberprüfung ist extrem schwer zu finden und teuer im 24/7-Schichtbetrieb. +- Dokumentationslücken: Manuelle Patrouillen sind fehleranfällig und Protokolle können unvollständig sein, was bei Audits zu Problemen führt. + +[Secondary Product: Cleaning Indoor] +- Gefahr durch Staubpartikel: Feinstaub in Serverräumen kann Kühlsysteme verstopfen und Kurzschlüsse verursachen, was die Hardware-Lebensdauer verkürzt. +- Sicherheitsrisiko Reinigungspersonal: Externes Reinigungspersonal in Sicherheitsbereichen erfordert ständige Begleitung und Überwachung (Vier-Augen-Prinzip), was Personal bindet.""" + + tech_gains = """[Primary Product: Security] +- Lückenloser Audit-Trail: Automatisierte, manipulationssichere Dokumentation aller Kontrollgänge und Ereignisse sichert Compliance-Anforderungen. +- 24/7 Präsenz: Der Roboter ist immer im Dienst, wird nicht müde und garantiert eine konstante Überwachungsqualität ohne Schichtwechsel-Risiken. +- Sofortige Alarmierung: Bei Anomalien (offene Rack-Tür, Wärmeentwicklung) erfolgt eine Echtzeit-Meldung an die Leitzentrale. + +[Secondary Product: Cleaning Indoor] +- Maximale Hardware-Verfügbarkeit: Staubfreie Umgebung optimiert die Kühleffizienz und reduziert das Ausfallrisiko teurer Komponenten. +- Autonome "Trusted" Cleaning: Der Roboter reinigt sensibelste Bereiche ohne das Risiko menschlichen Fehlverhaltens oder unbefugten Zugriffs.""" + + cursor.execute(""" + UPDATE industries + SET pains = ?, + gains = ? + WHERE name = 'Tech - Data Center' + """, (tech_pains, tech_gains)) + print("Updated Tech - Data Center") + + conn.commit() + conn.close() + +if __name__ == "__main__": + update_verticals()