Attribution · Data · AI
IT STEP Academy
Połączyć wydatki reklamowe, aktywność na stronie i zgłoszenia CRM w spójny system atrybucji i monitorowania efektywności.
Atrybucja, platformy danych i AI / IT STEP Academy
Decyzje stojące za produktem.
01Problem
Dane reklamowe, ruch i CRM muszą tworzyć spójny, możliwy do prześledzenia obraz pozyskania klientów, efektywności i dalszych zadań.
02Wyzwanie inżynierskie
Połączyć wydatki reklamowe, aktywność na stronie i zgłoszenia CRM w spójny system atrybucji i monitorowania efektywności.
03Architektura systemu
Campaignsource contextCRM requestSource recordtransforms intoWarehouse factMetric definitionfeedsDashboard04Realizacja
- 01
Oddzielne warstwy danych surowych, hurtowni i semantyki porządkują reklamy, ruch i CRM przed raportami zarządczymi.
- 02
Tożsamość i zadania działają w Core; analityka IT STEP korzysta z osobnej bazy. Kontrole backendu i nawigacja kontekstowa egzekwują ten podział.
- 03
Widoki atrybucji, monitoring metryk i agenci AI łączą przygotowanie danych z analizą i dalszymi zadaniami. Aktualność źródeł jest osobnym elementem kontroli.
Decyzja projektowa i kompromis
Warstwy raw, hurtowni i semantyki oddzielają dane źródłowe od interpretacji biznesowej. Core dostarcza tożsamość i zadania, a osobna baza analityczna raportowanie IT STEP.
Jakość i kontrola operacyjna
Kontrole backendu i nawigacja uwzględniają workspace. Świeżość źródeł jest oddzielona od wartości metryk; podłączony dostawca nie oznacza pełnego pokrycia atrybucji.
- PostgreSQL
- Python
- FastAPI
- Next.js
- TypeScript
- n8n
Pełny przebieg procesu
- 01Zbierz źródła
- 02Ujednolić rekordy
- 03Zastosuj atrybucję
- 04Oceń efektywność
- 05Przydziel zadania
05Dowody realizacji
Potwierdzony zakres frontend/backend, atrybucji, baz, monitoringu, zadań i agentów AI; archiwalny audyt tenant obejmujący Meta, Google Ads, GA4, ITCRM oraz raw/DWH/semantykę. Wyniki klienta chroni NDA.
Część danych projektu jest objęta NDA. Poufne ekrany i wartości pominięto; schematy przedstawiają zakres możliwy do publicznego udostępnienia.
06Rezultat i odpowiedzialność
Dostarczono
Dostarczono warstwę danych i aplikacji dla analityki end-to-end: zasilanie, bazy, atrybucję, frontend/backend, monitoring i procesy agentów AI.
Rola i zakres
Engineering Project Lead · atrybucja, bazy danych, frontend/backend, monitoring metryk i agenci AI
Zakres rezultatu
Osobista odpowiedzialność obejmuje prowadzenie projektu inżynierskiego w wymienionych warstwach danych i aplikacji. Dowody architektury są historyczne; nie deklarujemy aktualnej dostępności, dokładności atrybucji ani ROI.
Omów mój projekt
Co chcesz usprawnić?
Napisz krótko, czym zajmuje się firma i co chcesz zmienić. Ustalimy pierwszy krok.
- AnalizaMapa aktualnych procesów, problemów i źródeł danych.
- StrategiaDocelowy model działania i kolejność zmian.
- ArchitekturaRole, moduły, integracje i kryteria odbioru.