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5.4 KiB
Python
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Python
import sys
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import os
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import json
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# Setup Environment to import backend modules
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sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../"))
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from backend.database import SessionLocal, Persona, JobRoleMapping
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def seed_archetypes():
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db = SessionLocal()
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print("Seeding Strategic Archetypes (Pains & Gains)...")
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# --- 1. The 4 Strategic Archetypes ---
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# Based on user input and synthesis of previous specific roles
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archetypes = [
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{
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"name": "Operativer Entscheider",
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"pains": [
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"Personelle Unterbesetzung und hohe Fluktuation führen zu Überstunden und Qualitätsmängeln.",
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"Manuelle, wiederkehrende Prozesse binden wertvolle Ressourcen und senken die Effizienz.",
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"Sicherstellung gleichbleibend hoher Standards (Hygiene/Service) ist bei Personalmangel kaum möglich."
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],
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"gains": [
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"Spürbare Entlastung des Teams von Routineaufgaben (20-40%).",
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"Garantierte, gleichbleibend hohe Ausführungsqualität rund um die Uhr.",
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"Stabilisierung der operativen Abläufe unabhängig von kurzfristigen Personalausfällen."
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]
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},
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{
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"name": "Infrastruktur-Verantwortlicher",
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"pains": [
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"Integration neuer Systeme in bestehende Gebäude/IT ist oft komplex und risikobehaftet.",
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"Sorge vor hohen Ausfallzeiten und aufwändiger Fehlerbehebung ohne internes Spezialwissen.",
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"Unklare Wartungsaufwände und Schnittstellenprobleme (WLAN, Aufzüge, Türen)."
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],
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"gains": [
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"Reibungslose, fachgerechte Integration in die bestehende Infrastruktur.",
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"Maximale Betriebssicherheit durch proaktives Monitoring und schnelle Reaktionszeiten.",
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"Volle Transparenz über Systemstatus und Wartungsbedarf."
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]
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},
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{
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"name": "Wirtschaftlicher Entscheider",
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"pains": [
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"Steigende operative Kosten (Personal, Material) drücken auf die Margen.",
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"Unklare Amortisation (ROI) und Risiko von Fehlinvestitionen bei neuen Technologien.",
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"Intransparente Folgekosten (TCO) über die Lebensdauer der Anlagen."
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],
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"gains": [
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"Nachweisbare Senkung der operativen Kosten (10-25%).",
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"Transparente und planbare Kostenstruktur (TCO) ohne versteckte Überraschungen.",
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"Schneller, messbarer Return on Investment durch Effizienzsteigerung."
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]
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},
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{
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"name": "Innovations-Treiber",
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"pains": [
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"Verlust der Wettbewerbsfähigkeit durch veraltete Prozesse und Kundenangebote.",
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"Schwierigkeit, das Unternehmen als modernes, zukunftsorientiertes Brand zu positionieren.",
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"Verpasste Chancen durch fehlende Datengrundlage für Optimierungen."
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],
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"gains": [
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"Positionierung als Innovationsführer und Steigerung der Arbeitgeberattraktivität.",
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"Nutzung modernster Technologie als sichtbares Differenzierungsmerkmal.",
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"Gewinnung wertvoller Daten zur kontinuierlichen Prozessoptimierung."
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]
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}
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]
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# Clear existing Personas to avoid mix-up with old granular ones
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# (In production, we might want to be more careful, but here we want a clean slate for the new archetypes)
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try:
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db.query(Persona).delete()
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db.commit()
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print("Cleared old Personas.")
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except Exception as e:
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print(f"Warning clearing personas: {e}")
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for p_data in archetypes:
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print(f"Creating Archetype: {p_data['name']}")
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new_persona = Persona(
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name=p_data["name"],
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pains=json.dumps(p_data["pains"]),
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gains=json.dumps(p_data["gains"])
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)
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db.add(new_persona)
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db.commit()
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# --- 2. Update JobRoleMappings to map to Archetypes ---
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# We map the patterns to the new 4 Archetypes
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mapping_updates = [
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# Wirtschaftlicher Entscheider
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{"role": "Wirtschaftlicher Entscheider", "patterns": ["%geschäftsführer%", "%ceo%", "%director%", "%einkauf%", "%procurement%", "%finance%", "%cfo%"]},
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# Operativer Entscheider
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{"role": "Operativer Entscheider", "patterns": ["%housekeeping%", "%hausdame%", "%hauswirtschaft%", "%reinigung%", "%restaurant%", "%f&b%", "%werksleiter%", "%produktionsleiter%", "%lager%", "%logistik%", "%operations%", "%coo%"]},
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# Infrastruktur-Verantwortlicher
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{"role": "Infrastruktur-Verantwortlicher", "patterns": ["%facility%", "%technik%", "%instandhaltung%", "%it-leiter%", "%cto%", "%admin%", "%building%"]},
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# Innovations-Treiber
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{"role": "Innovations-Treiber", "patterns": ["%innovation%", "%digital%", "%transformation%", "%business dev%", "%marketing%"]}
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]
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# Clear old mappings to prevent confusion
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db.query(JobRoleMapping).delete()
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db.commit()
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print("Cleared old JobRoleMappings.")
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for group in mapping_updates:
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role_name = group["role"]
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for pattern in group["patterns"]:
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print(f"Mapping '{pattern}' -> '{role_name}'")
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db.add(JobRoleMapping(pattern=pattern, role=role_name))
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db.commit()
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print("Archetypes and Mappings Seeded Successfully.")
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db.close()
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if __name__ == "__main__":
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seed_archetypes() |