Konnektoren
Airbyte
- speist
- Normalisierung
Alle Fallstudien
SaaSDatenpipelinesDashboards4 Monate
Plug-and-Play Commerce Analytics
Einen neuen Kunden anzubinden kostete drei Wochen Engineering-Zeit. Jetzt dauert es zwei Tage und braucht keinen Engineer.
Mandanten-Onboarding
2 Tage
Konnektor + Vorlage, Self-Service
Vorher
3 Wochen
Maßgeschneiderte Integration pro Mandant
In einfachen Worten
Worum es geht.
In diesem Abschnitt kein Fachjargon. Die technische Beschreibung folgt weiter unten.
Was schieflief
Jeder neue Kunde brauchte individuelle Integrationsarbeit, bevor er auch nur ein Dashboard sehen konnte, also stand der Vertrieb hinter dem Engineering an. Gleichzeitig wichen die Umsatzzahlen auf diesen Dashboards unbemerkt von dem ab, was die Finanzabteilung berichtete.
Was wir gebaut haben
Wir haben einen Standard-Konnektor und eine fertige Vorlage gebaut, die ein Kunde selbst einrichten kann, und jede Umsatzzahl an die Definition gebunden, die die Finanzabteilung tatsächlich verwendet.
Was sich geändert hat
Das Onboarding sank von drei Wochen auf zwei Tage und braucht überhaupt keinen Engineer mehr, also wartet der Vertrieb nicht mehr. Supportfragen der Art "warum unterscheiden sich diese beiden Zahlen" gingen deutlich zurück.
Architektur
Wie alles zusammenpasst.
Scrollen Sie durch die Phasen. Alles, was als hinzugefügt markiert ist, ist eine Komponente, die es vor diesem Projekt nicht gab.
Normalisierung
kanonisch
- erhält von
- Konnektoren
- speist
- Qualitäts-Gatetesten
Qualitäts-Gate
Verträge
- erhält von
- Normalisierungtesten
- speist
- BigQuery
BigQuery
mandantenfähig
- erhält von
- Qualitäts-Gate
- speist
- Metrik-Layer
Metrik-Layer
dbt
- erhält von
- BigQuery
- speist
- Dashboards
Dashboards
aus Vorlagen
- erhält von
- Metrik-Layer
Konnektoren
Airbyte
- speist
- Normalisierung
Normalisierung
kanonisch
- erhält von
- Konnektoren
- speist
- Qualitäts-Gatetesten
Qualitäts-Gate
Verträge
Das haben wir hinzugefügt- erhält von
- Normalisierungtesten
- speist
- BigQuery
BigQuery
mandantenfähig
- erhält von
- Qualitäts-Gate
- speist
- Metrik-Layer
Metrik-Layer
dbt
Das haben wir hinzugefügt- erhält von
- BigQuery
- speist
- Dashboards
Dashboards
aus Vorlagen
- erhält von
- Metrik-Layer
Die Beschreibung
Wie es gebaut würde.
Datensatz, Vorgehen, Zielmetriken und der Stack. Geschrieben für die Person, die es prüfen muss.
SaaSDatenpipelinesDashboards4 Monate
Plug-and-Play Commerce Analytics
Mandantenfähige Datenaufnahme und Umsatzanalysen, die das Onboarding von KMU mit stabilen KPI-Definitionen beschleunigen.
Problem
Jeder neue Mandant brauchte maßgeschneiderte Integrationsarbeit, sodass das Onboarding Wochen an Engineering-Zeit kostete und die Dashboards unbemerkt von der Umsatzdefinition der Finanzabteilung abwichen.
Datensatz
- Zeilen
- 58 Mio. Bestellungen
- Features
- 112
- Quellen
- Shopify, Stripe, Ads, CSV
- Zeitraum
- 18 Monate
Vorgehen
- 01Wiederverwendbare Konnektoren gebaut, die auf ein kanonisches Commerce-Schema normalisieren
- 02Automatisierte Datenqualitätsprüfungen an der Ingestion-Grenze ergänzt
- 03Die Umsatzlogik einmal in einem kontrollierten Metrik-Layer modelliert
- 04Dashboard-Vorlagen mit Admin-Overrides pro Mandant
Metriken
- 2 Tage
- Onboarding-Zeit statt 3 Wochen
- 94 %
- Schema-Abdeckung automatisch gemappt
- 312
- abgefangene QA-Fehler vor dem Laden
- 100 %
- Metrik-Übereinstimmung mit Finanzen
Evidenz
- Quelle
- Referenzdesign
- Zahlen
- Illustrativ – typische Werte für dieses Design
- Messung
- Nicht gemessen. Typische Werte für ein Referenzdesign dieser Art, nicht auf einem Kundensystem beobachtet.
- Referenz
- Für dieses Projekt nicht verfügbar
- zuletzt geprüft
- 2026-08-25
Geschäftlicher Effekt
- Self-Service-Onboarding hat das Engineering aus dem Vertriebszyklus genommen
- Eine einzige verlässliche Quelle für Abo- und Commerce-KPIs
- Supportaufwand für Reporting-Fragen deutlich gesunken
Tech-Stack
- TypeScript
- Next.js
- PostgreSQL
- BigQuery
- Temporal
- dbt
- Airbyte
- Metabase
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