Python / Flask Web 服务
承载平台外客户数据处理、业务逻辑与 Web 服务能力。
CRM 客户管理与系统集成
Salesforce 客户数据与业务集成平台
围绕某企业百万级客户数据，连接 Salesforce CRM、Web 服务、数据库与外部系统，承担从技术方案、核心实现到长期生产运行的企业级交付。
原有工作方式与业务问题
- 01
客户数据跨系统分布
百万级客户数据分布在 CRM、Web 服务、数据库与外部系统中，数据模型、处理方式和责任边界都更复杂。
- 02
CRM 与外部服务需要持续协同
CRM 内业务流程与平台外的客户服务、数据处理和外部协作能力需要通过稳定接口持续连接。
- 03
大型系统长期运行与持续变更
项目不仅要完成功能开发，还要持续处理发布、生产问题、数据任务、性能瓶颈和后续需求。
关键判断
企业级 CRM 不是配置几个对象和页面，而是要把客户数据、业务流程、外部服务、系统集成、云运行和长期运维放在同一套架构与交付责任中。
Salesforce 客户数据与业务集成架构
根据真实履历事实重新绘制系统责任，不还原客户 Org、内部系统、接口拓扑或运行配置。
业务入口业务人员与运营团队
核心平台Salesforce CRM
业务责任层01 02 03 04
PostgreSQL 数据处理
支撑客户数据存储、处理和业务查询，并与 CRM、Web 服务协同。
REST API 与外部系统集成
连接 CRM、外部协作系统和其他业务服务，明确数据交换与异常边界。
Heroku 部署、运维与持续改善
支撑应用部署运行，并持续处理生产问题、数据任务和性能改善。
业务结果
可持续运行的企业客户数据与 CRM 平台
在明确系统边界和长期技术责任下，支撑百万级客户数据与跨系统业务持续运行。
项目实际实现了什么
- 01
设计并实现 Salesforce 侧客户数据与 CRM 业务能力，使核心客户信息和业务流程在企业平台内持续运行。
- 02
使用 Python / Flask 构建平台外的 Web 与业务服务，承担 Salesforce 之外的客户数据处理和业务能力。
- 03
结合 PostgreSQL 支撑客户数据存储、处理和业务查询，并与 CRM 和 Web 服务形成清晰的数据责任。
- 04
通过 REST API 连接 CRM、外部协作系统与其他业务服务，控制跨系统数据交换和异常边界。
- 05
在 Heroku 上完成部署与运维，并持续承担生产问题调查、数据处理、性能改善和交付衔接。
项目取得了什么结果
- 01
建立支撑百万级客户数据的 CRM 与 Web 业务平台，为长期客户数据处理和业务运行提供技术基础。
- 02
打通 CRM、外部服务和数据库之间的数据与业务协同，使不同系统能够在明确边界内持续工作。
- 03
形成覆盖开发、发布、运行支持、生产问题调查和数据处理的持续交付能力，让系统上线后仍能被维护和改进。
- 04
通过技术方案、Code Review 与性能改善控制大型系统在长期变更中的质量和运行风险。
Luke 在项目中的责任
- 01
技术负责人：制定总体技术方案，判断关键技术路径并控制 CRM、Web、数据与外部系统的整体边界。
- 02
架构设计：组织 Salesforce、Python / Flask 服务、PostgreSQL、REST API 和云运行环境之间的系统职责。
- 03
核心实现：承担 Salesforce 与 Python / Flask 开发，解决跨平台业务与数据处理中的关键问题。
- 04
质量控制：负责 Code Review、问题分析和关键技术判断，维持多人协作与持续变更中的实现质量。
- 05
长期交付：支持部署运维、生产问题调查、数据处理、性能改善和后续交付衔接。