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# Technisches Zielbild: GTM-Engine & Google Cloud Integration
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Dieses Diagramm visualisiert den geplanten Datenfluss und die Architektur für den sicheren Betrieb der GTM-Engine (Growth-Marketing) in der Unternehmensumgebung.
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## Kern-Prinzipien
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1. **Trennung von Identität & Daten:** Nutzung von Unternehmens-Identitäten (Managed Google ID) statt privater Konten.
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2. **Datensparsamkeit:** KI-Verarbeitung erfolgt primär auf anonymen Firmendaten (B2B), nicht auf Personendaten.
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3. **Lokale Hoheit:** Die Business-Logik (Python/Docker) läuft kontrolliert lokal oder im Intranet, nicht "in der Cloud".
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## Architektur-Übersicht
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```mermaid
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graph TD
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%% Subgraph: Corporate Environment (Wackler/RoboPlanet)
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subgraph Corporate_IT ["🏢 Wackler / RoboPlanet Umgebung"]
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subgraph User_Layer ["🧑💻 User & Identity"]
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User[("Christian (User)")]
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CorpID["Corporate Google ID<br/>(@roboplanet.de / @wackler-group.de)"]
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User --> CorpID
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end
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subgraph Local_Execution ["⚙️ Execution Layer (Local/Server)"]
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Docker["🐳 Docker Container<br/>(GTM-Engine / Python)"]
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subgraph Data_Handling ["🛡️ Daten-Verarbeitung"]
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RawData[("Rohdaten<br/>(Websites, Listen)")]
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Anonymizer["⚙️ Pre-Processing<br/>(Filterung PII / Personendaten)"]
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end
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ResultStorage[("Ergebnisse<br/>(Notion / CRM / Excel)")]
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end
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end
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%% Subgraph: Google Cloud Platform (Managed)
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subgraph Google_Cloud ["☁️ Google Cloud Platform (Enterprise Tenant)"]
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subgraph IAM_Security ["🔐 Security & Billing"]
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GCP_Project["GCP Projekt<br/>(z.B. 'gtm-engine-prod')"]
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ServiceAccount["🤖 Service Account<br/>(Technischer User für API)"]
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Billing["💳 Corporate Billing<br/>(Zentrale Abrechnung)"]
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end
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subgraph AI_Services ["🧠 AI Services (Vertex AI / Gemini)"]
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GeminiAPI["⚡ Gemini API<br/>(Enterprise Mode: Zero Logging)"]
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end
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end
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%% Data Flow Connections
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CorpID -.->|"Verwaltet"| GCP_Project
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Docker -->|"Nutzt API Key"| ServiceAccount
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ServiceAccount -->|"Authentifiziert"| GeminiAPI
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RawData --> Anonymizer
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Anonymizer -->|"1. Anonymisierter Prompt<br/>(Nur Firmendaten)"| Docker
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Docker -->|"2. API Request (HTTPS/TLS)"| GeminiAPI
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GeminiAPI -->|"3. JSON Response<br/>(Strukturierte Daten)"| Docker
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Docker -->|"4. Speicherung"| ResultStorage
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%% Styling
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style Corporate_IT fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
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style Google_Cloud fill:#e8f0fe,stroke:#4285f4,stroke-width:2px
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style Anonymizer fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-dasharray: 5 5
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style GeminiAPI fill:#e8f0fe,stroke:#4285f4,stroke-width:4px
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```
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## Erläuterung für die IT
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1. **Identity (IAM):**
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* Es wird kein "Schatten-Account" genutzt. Christian authentifiziert sich mit seiner bestehenden Corporate Identity (`@roboplanet`).
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* Für die automatisierte Ausführung (Skripte) wird später ein **Service Account** beantragt, dessen Schlüssel (JSON Key) sicher im lokalen Container verwaltet wird (Secrets Management).
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2. **Google Cloud Projekt:**
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* Wir benötigen ein dediziertes GCP-Projekt (z.B. `rp-marketing-intel`), das im Rechnungskreis der Firma hängt.
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* Vorteil: Volle Transparenz über Kosten und Nutzung im Admin-Dashboard der IT.
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3. **Environment Strategie (Dev/Prod Trennung):**
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* Um Entwicklungskosten von Betriebskosten sauber zu trennen und die Stabilität zu gewährleisten, werden **zwei separate GCP-Projekte** empfohlen:
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* **`rp-marketing-intel-dev`**: Sandbox für Entwicklung (Gemini CLI, Tests). Hier können Budgets gedeckelt und Quotas flexibel genutzt werden, ohne den Betrieb zu gefährden ("Blast Radius" Minimierung).
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* **`rp-marketing-intel-prod`**: Stabile Umgebung für den Company Explorer. Exklusive Quotas und striktes Monitoring für den operativen Betrieb.
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4. **Datenschutz (DSGVO):**
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* **Input:** Wir senden Webseiten-Texte und Firmennamen an die API. Wir senden *keine* Mitarbeiterlisten oder Kunden-Adressdaten zur Analyse.
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* **Enterprise-Garantie:** Durch Nutzung der Enterprise-Verträge (via GCP) ist vertraglich geregelt, dass Google die Daten **nicht** zum Training eigener Modelle verwendet (anders als bei der kostenlosen ChatGPT/Gemini-Consumer-Version).
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## Backend API (Company Explorer)
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Das System verfügt bereits über eine standardisierte, dokumentierte API (FastAPI) zur Datenverarbeitung. Dies ermöglicht eine saubere Trennung von Frontend und Backend sowie eine granulare Zugriffskontrolle.
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**Core Endpoints:**
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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| :--- | :--- | :--- |
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| `GET` | `/api/health` | System Status Check |
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| `GET` | `/api/companies` | Liste von Unternehmen (Filterbar, Sortierbar) |
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| `GET` | `/api/companies/{id}` | Detailansicht eines Unternehmens |
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| `POST` | `/api/companies` | Manuelle Anlage eines Unternehmens |
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| `POST` | `/api/companies/bulk` | Massenimport (Batch-Processing) |
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| `GET` | `/api/companies/export` | CSV Export der angereicherten Daten |
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**Enrichment & KI-Analyse:**
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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| :--- | :--- | :--- |
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| `POST` | `/api/enrich/discover` | Startet Discovery-Prozess (Website-Suche) |
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| `POST` | `/api/enrich/analyze` | Startet KI-Analyse (Scraping + Klassifizierung) |
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| `PUT` | `/api/companies/{id}/industry` | Manuelle Korrektur der KI-Branchenzuordnung |
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| `POST` | `/api/companies/{id}/override/*` | Manuelle Overrides für kritische Datenquellen (Website, Wikipedia, Impressum) |
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**Quality Assurance:**
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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| :--- | :--- | :--- |
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| `POST` | `/api/companies/{id}/report-mistake` | Melden von Datenfehlern ("Human in the Loop") |
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| `GET` | `/api/mistakes` | Übersicht gemeldeter Fehler zur Überprüfung |
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| `PUT` | `/api/mistakes/{id}` | Status-Update für Fehlermeldungen (Approved/Rejected) |
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**Stammdaten & Kataloge:**
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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| :--- | :--- | :--- |
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| `GET` | `/api/robotics/categories` | Katalog der Robotik-Kategorien |
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| `GET` | `/api/industries` | Katalog der Branchen |
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| `GET` | `/api/job_roles` | Katalog der Job-Rollen |
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