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Systemintegration

Middleware zwischen Systemen, die nicht miteinander reden: Marktplatz-Anbindung, Bestands- und Bestelldaten-Sync. Diese Seite zeigt, woran das scheitert, wie ich es gebaut habe und woran du es nachprüfen kannst.

Einmal abschicken, zweimal ankommen — ohne dass jemand etwas abtippt.Video · 21:9
Bereich
04 von 04
Stack
8 Technologien
Referenz
ERP-Integration
Feld-Mapping auf Papier, zwei Systeme nebeneinanderKI-generiert
Die Abstimmung, die vor jeder Integration steht und danach niemand mehr sieht.21:9

Die Ausgangslage: zwei Systeme, zwei Wahrheiten

Zwei Systeme, zwei Wahrheiten. Der Bestand im Shop stimmt nicht mit dem im ERP überein, und die Korrektur passiert von Hand — jeden Morgen, von jemandem, der eigentlich etwas anderes tun sollte.

Tabelle, jeden Morgen von Hand korrigiertKI-generiert
Eine Stunde am Tag, die niemand eingeplant hat und die in keinem Angebot steht.16:9
Derselbe Artikel, dieselbe Minute, zwei Zahlen. Eine davon geht an den Kunden.Video · 21:9

Arbeitsweise

Eine Mapping-Schicht statt direkter Kopplung. Jede Abweichung wird protokolliert, nicht überschrieben: Wenn zwei Systeme sich widersprechen, ist das eine Information und kein Fehler, den man wegschreiben darf.

BelegeDavor und danach2 Exponate

Foto: Feld-Mapping zwischen zwei Systemen, ausgedruckt und annotiertKI-generiert

Das Referenzprojekt zu diesem Bereich

Eine Fähigkeit ohne Projekt dahinter ist eine Liste von Technologien. Das hier ist das Projekt — mit der Zahl, die dabei herauskam, und der Fallstudie, in der du sie nachlesen kannst.

Mode · ERP ↔ Shop

0

manuelle Importe seit Go-live

Drei Systeme, ein Datenstand — ohne Handarbeit

Apparel Magic und Shop halten Bestand, Preise und Aufträge synchron; jede Abweichung landet im Protokoll statt im Postfach.

Python SQL / MariaDB REST-APIs Apparel Magic TB.One Shopify

Derselbe Fall, von innen: ein Sync-LaufVideo · 16:9
Screenshot: die Mapping-Tabelle zweier Feldnamen
Derselbe Fall, von außen: die Feldzuordnung16:9

Alle Referenzprojekte

Woran ich gearbeitet habe

Vier Arten von Arbeit, jede mit dem einen Bild, das sie prüfbar macht. Nummeriert zum Draufzeigen — nicht, weil eine auf die andere folgt: jede steht für sich.

  • 01

    ERP an Shop oder Marktplatz anbinden

    Screenshot · Derselbe Artikel in ERP und Shop, nebeneinander
  • 02

    Middleware für abweichende Datenmodelle

    KI-Bild · Feldzuordnung auf Papier, zwei DatenmodelleKI-generiert
  • 03

    Automatisierte Bestands- und Bestellsynchronisation

  • 04

    Ablösung manueller Import- und Exportprozesse

    Screenshot · Importordner, leer — der Job läuft von selbst

Der Stack: Shopify, JTL, REST-APIs

Nach Ausgangslage und Arbeitsweise fragt niemand mehr, was installiert ist — sondern ob davon etwas echt ist. Die Zeile bleibt, zwei Rahmen darunter antworten.

Apparel Magic TradeByte / TB.One Shopify Shopware JTL MariaDB PostgreSQL REST-APIs

Im Betrieb

Wiederholbar

Screenshot · Feld-Mapping beider Systeme

Größenordnung

Eine einzelne Anbindung dauerte zwei bis vier Wochen. Der Aufwand steckte fast nie in der Schnittstelle, sondern in den Regeln, die vorher niemand aufgeschrieben hatte.

Kleiner Fall
Anbindung · Zwei SystemeKI-generiert
Nach zwei bis vier Wochen sind die beiden sich einig.16:9
Großer Fall
Das Feld, das auf jeder Seite etwas anderes bedeutet — ausgehandelt, nicht ausgelesen.Video · 16:9

Häufige Fragen

Fünf Fragen, die zu diesem Bereich regelmäßig kommen — beantwortet aus den Projekten, in denen sie aufkamen.

Welche Systeme hast du schon angebunden?
Apparel Magic, TradeByte/TB.One, Shopify, Shopware, JTL und eine Reihe hausgemachter ERP-Systeme. Ein unbekanntes System ist dabei kein Sonderfall, sondern der Normalfall.
Was passiert, wenn Shop und ERP unterschiedliche Bestände melden?
Die Abweichung wird protokolliert, nicht überschrieben. Ein Widerspruch zwischen zwei Systemen ist eine Information — wer ihn wegschreibt, verliert genau die Spur, die er am Monatsende braucht.
Wird in Echtzeit synchronisiert oder im Intervall?
Beides, je nach Feld. Bestände laufen ereignisgesteuert, Stammdaten im Intervall. Alles in Echtzeit zu wollen, kostet mehr als es einbringt und macht jede Störung sofort zur Störung überall.
Wie lange hat eine einzelne Anbindung gedauert?
Zwei bis vier Wochen. Der Aufwand steckte fast nie in der Schnittstelle, sondern in den Regeln, die vorher niemand aufgeschrieben hatte — Rundungen, Sonderpreise, Retouren.
Was, wenn das Altsystem keine API hat?
Dann nimmt die Middleware, was da ist: Datenbankzugriff, CSV-Export, SFTP, notfalls ein geplanter Report. Unschöner, aber prüfbar — und das Altsystem bleibt unangetastet.

Kontakt

Eine halbe Minute, dann weißt du mehr.

Eine halbe Minute dazu, woran ich arbeite und wie. Bleibt eine Frage offen, schreib mir — Antwort innerhalb eines Werktags.

Vier Bereiche

Systemintegration steht selten allein — in den meisten Projekten greift dieser Bereich in mindestens einen der anderen. Deshalb gehört die Kette zusammen.

Eine Änderung läuft durch vier Schichten: Interface, API, Datenbank, Cloud — mit Zeitstempel an jeder StationKI-generiert
Eine Änderung, vier Schichten — warum die Bereiche zusammengehören21:9
Bestellliste und Detailansicht nebeneinander: ORD-4418 ausgewählt, Netto, MwSt. und Summe danebenKI-generiert

01

Full-Stack-Entwicklung

React- und Next.js-Frontends mit SSR und Server Components. Backends mit TypeScript, Python und PostgreSQL.

Deployment-Protokoll nach dem Push: Image, Push, Migrationen, Probe, Routing — live nach 1:44KI-generiert

02

Cloud & Deployment

AWS-Architektur, Deployment über Docker, sauberes Secrets-Management. Oder eigener Server, wenn das die bessere Rechnung ist.

KI-Bild · Testfragen auf Karten, Antworten danebenKI-generiert

03

KI-Integration

RAG-Pipelines, Embeddings und Vektorsuche mit pgvector. Produktionsreif und live im Einsatz — nicht als Demo.

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