JTL DB Flow

Kein Editor. Kein Node-Canvas. Eine Pipeline, die man von oben nach unten liest.

Jeder Bericht ist eine Kette. Quelle → Verknüpfung → Filter → Gruppierung → Sortierung → Spalten → Formatierung. Jeder Schritt eine Karte mit klaren Bedienelementen. Schritte landen automatisch an der richtigen Stelle.

Nur gültige Optionen. Join-Schlüssel kommen aus bekannten JTL-Beziehungen, Spalten aus den gewählten Tabellen. Das Schema ist versioniert – von JTL-Wawi 1.11 bis 2.x. Falsche Verknüpfungen sind nicht möglich, weil sie nicht angeboten werden.

Variablen statt Copy & Paste. @zeitraum einmal definieren, in jedem Filter verwenden. „Letzte 30 Tage“ ändern – alle Filter folgen.

Das SQL bleibt sichtbar. Jede Änderung erzeugt live das T-SQL, mit Syntax-Highlighting und Kopieren-Button. Wer will, lernt SQL nebenbei. Wer nicht will, muss nicht.

Ausführen, sortieren, exportieren. Ergebnisse als sortierbare Tabelle, CSV-Export mit Schutz gegen Formel-Injection. ⌘+Enter führt aus, ⌘+S speichert – mit Entwurf-Autosave.

Ein Reporting-Tool, das nie ein Passwort speichert.

Verschlüsselt im Browser. Zugangsdaten werden mit AES-256-GCM verschlüsselt. Der Schlüssel liegt im Session-Speicher, der Chiffretext lokal. Kein Server sieht je ein Klartext-Passwort. Ein „Vergessen“-Button löscht alles.

Nur lesen. Nie schreiben. Die Bridge akzeptiert genau ein SELECT. Kein UPDATE, kein DELETE, kein zweites Statement. Zeilenlimit, Timeout, Rate-Limit pro IP. Ein lesender SQL-Benutzer genügt.

Kein Zugriff ins Firmennetz. Öffentlich gehostet verweigert die Bridge private Netzwerkziele. Wer die Wawi intern erreichen will, hostet selbst – ein Docker-Image, fertig.

Ehrlich beschriftet. Der Verbindungsdialog sagt, wohin Zugangsdaten gesendet werden. Vertrauen entsteht nicht durch ein Schloss-Symbol, sondern durch nachprüfbaren Code. Deshalb: Open Source.

Der erste Bericht in 30 Sekunden. Der zweite kommt von jemand anderem.

Sechs Vorlagen. Neueste Aufträge, stornierte Aufträge, Aufträge pro Kunde, Artikel je Hersteller, Auftragspositionen, Artikel über Preis. Ein Klick öffnet, ein Klick führt aus.

Community-Hub. Wer einen guten Bericht gebaut hat, veröffentlicht ihn – mit Titel, Tags, Symbol und Farbe. Andere importieren mit einem Klick. Download- und Ausführungszähler zeigen, was wirklich genutzt wird.

Nur Struktur, nie Daten. Geteilt wird die Berichtsdefinition. Keine Ergebnisse, keine Zugangsdaten. Ein Validator prüft jeden Upload, Deletes sind Admin-gesichert.

Self-Hosting inklusive. Ein Docker-Image enthält Frontend, MSSQL-Bridge und Hub. Eine Postgres-URL genügt für eine private Instanz im eigenen Team.

Was früher ein Ticket war, ist heute ein Klick.

Eine Auswertung aus JTL-Wawi hieß bisher: Anfrage an den Dienstleister, warten, Rückfragen, Excel. Mit DB Flow baut der Händler sie selbst – in der Zeit, die früher das Formulieren der Anfrage gedauert hat.

Richtwerte aus unseren JTL-Projekten. Ihre Zahlen hängen von Datenbankgröße und Berichtskomplexität ab.

Aus „Frag den Dienstleister“ wird „Klick, klick, Antwort“.

Der Händler baut die Auswertung selbst – und versteht jeden Schritt. Das SQL liegt offen daneben. Beim nächsten Mal braucht er niemanden mehr.

Wir nutzen DB Flow in jedem JTL-Projekt: Auswertungen gemeinsam mit dem Kunden am Bildschirm bauen, als Bericht speichern, im Hub teilen. Was einmal gelöst ist, löst sich für alle.

Sie brauchen Zahlen aus Ihrer JTL-Wawi, die es im Standard nicht gibt? Probieren Sie DB Flow aus – oder lassen Sie uns den Bericht für Sie bauen.