Datenmonster für JTL-Wawi
JTL-Wawi auswerten: fertige Cockpits oder die eigene Lösung.
Deine Daten sind schon da. Datenmonster macht mehr daraus: Auswertungen, Meldungen, Automatisierungen und eigene Werkzeuge – direkt auf der JTL-Datenbank, auf deinem eigenen Server.
Fertige Lösungen ansehen Datenmonster kostenlos installieren- Self-hosted
- Direkte Anbindung an die JTL-Datenbank
- Low-Code
- KI wahlweise auf dem eigenen Server
Fertige Lösungen: nicht bei null anfangen
Aktuell gibt es 8 fertige JTL-Module. Jedes bringt seine Abfragen, Mappings und Formulare mit – installieren, Datenbankverbindung wählen, fertig. Die Module werden über MonsterSuite erworben.
Cockpits
Unternehmensmonitor
Die operative Startseite über allen Cockpits: 26 Prüfregeln über Umsatz, Forderungen, Aufträge, Lager, Versand und Stammdaten melden mit Ampel, Anzahl und Betrag, wo Handlungsbedarf besteht. Dazu Tageskennzahlen mit Vorjahresvergleich und ein KI-Lagebericht.
26 Prüfregeln · Version 1.2
Details ansehen →Geschäftsführer-Cockpit
Übersicht, Ergebnis, Kundenentwicklung, Umsatzanalyse, Kapitalbindung, Trends und Warnungen – mit Vorjahresvergleich und konkretem Handlungsbedarf. Rechnet mit den hinterlegten Fixkosten bis zum Betriebsergebnis und zum Break-even durch.
77 Mappings · Version 2.12
Details ansehen →Vertriebs-Cockpit
Auftragseingang statt nur Rechnungen, Auftragsbestand (Backlog), Angebote inklusive Nachfass-Liste, Kunden, Artikel und Mitarbeiter.
35 Mappings · Version 1.5
Details ansehen →Einkaufs-Cockpit
Bestellvolumen und Lieferanten, offene Bestellungen mit Verzug, Termintreue aus echten Wareneingängen, offene Verbindlichkeiten und EK-Preisentwicklung.
23 Mappings · Version 1.2
Details ansehen →Versand-Cockpit
Sendungsaufkommen je Versandart, Durchlaufzeit vom Auftrag bis zum Versand, Tracking-Qualität und der Rückstand nicht versendeter Lieferscheine.
16 Mappings · Version 1.1
Details ansehen →Lager-Cockpit
Lagerwert zum Stichtag und im Verlauf, bewertet zum historischen Einkaufspreis. Disposition mit Fehlmengen und Zulauf, Umschlag und Reichweite, Ladenhüter und Inventurdifferenzen.
35 Mappings · Version 1.2
Details ansehen →Werkzeuge mit fester Aufgabe
Intrastat
Vollständiges Setup für Ausfuhr und Einfuhr: Meldedateien für eSTATISTIK.core und Destatis-CSV, Formular zur Zeitraumauswahl, monatliche Pipelines.
6 Mappings · Version 1.0
Details ansehen →Stammdaten-Health-Check
Prüft Artikel- und Kundenstammdaten auf Lücken und Widersprüche: fehlende EAN, Gewichte und Einkaufspreise, VK unter EK, fehlende Warentarifnummer und Herkunftsland, doppelte EANs, Kunden ohne E-Mail und Dubletten – mit Ampel-Übersicht und Arbeitslisten.
27 Mappings · Version 1.10
Details ansehen →Die 7 Reporting-Module zusammen gibt es als Komplettpaket – deutlich günstiger als einzeln. Intrastat ist separat buchbar, weitere Vorlagen folgen.
Du bekommst nicht nur ein fertiges Dashboard – du kannst deine eigene Lösung bauen.
Unter den Modulen liegt eine vollständige Low-Code-Datenplattform: Datenquellen verbinden, per Drag & Drop mappen, JOINs, Transformationen, Datenqualitätsregeln – und wo es nötig wird, eigene SQL- und Python-Nodes. Low-Code heißt nicht No-Code-Zwang: Wer tiefer eingreifen will, kann das.
Wie weit die kostenlose Basis-Stufe dabei reicht und wann Pro nötig wird, steht unter Lizenzmodell.
Die Wawi-Datenbank kennt keiner auswendig
Die JTL-Datenbank hat über tausend Tabellen mit Namen wie tAdresse, tkunde oder tAdressExportVorlage. Datenmonster nimmt dir das Suchen ab: Das ER-Diagramm zeigt die Fremdschlüsselbeziehungen, der Pfadfinder findet den Weg zwischen zwei Tabellen.
Der KI-Assistent übersetzt eine Beschreibung in fertige Abfragen:
- „Zeig mir alle Kunden ohne Bestellung in den letzten 90 Tagen.“
- „Welche Tabellen brauche ich für Rechnungen mit Lieferantendaten?“
- „Warum schlägt dieses Mapping fehl?“
Das Sprachmodell kann dabei auf deinem eigenen Server laufen – dann verlassen Tabellen, Kunden- und Umsatzdaten deine Infrastruktur nicht.
Eigene JTL-Werkzeuge bauen
Ein Mitarbeiter soll eine Auswertung starten oder einen Export erzeugen – ohne SQL, ohne Wawi-Schema, ohne Datenmonster zu kennen. Er bekommt ein Formular, den Rest erledigt der Prozess dahinter: Formular → JTL-Abfrage → Mapping → Prozess → Ergebnis. Die Eingaben gehen als Laufzeitwerte in die Abfrage; das Ergebnis kommt als Tabelle, Diagramm, Download oder E-Mail.
Was möchtest du mit JTL machen?
Reporting & Controlling
Geschäftszahlen auswerten und eigene Berichte bauen – über den Umfang der Wawi-Standardauswertungen hinaus.
Datenaustausch
CSV, Excel, XML, REST-APIs, FTP/SFTP und weitere Datenbanken mit den JTL-Daten verbinden – in beide Richtungen.
Automatisierung
Wiederkehrende Abläufe per Zeitplan ausführen lassen: Exporte, Meldungen, Abgleiche, Benachrichtigungen.
Datenqualität
Artikel-, Kunden- und Auftragsdaten regelbasiert prüfen und Fehlerlisten erzeugen, bevor sie teuer werden.
Eigene Anwendungen
Interne Werkzeuge mit Formularen bauen, die Mitarbeiter bedienen können, ohne SQL zu kennen.
KI-Unterstützung
Tabellen finden, SQL erzeugen, Mappings vorschlagen und Fehler erklären lassen – wahlweise mit einem Sprachmodell auf dem eigenen Server.
Erweitern statt verbiegen
Datenmonster ergänzt deine JTL-Umgebung um Auswertungen, Schnittstellen, Automatisierungen und eigene Werkzeuge – ohne dass daraus ein Sammelsurium gewachsener Anpassungen in der Wawi wird. Gelesen wird direkt aus der JTL-Datenbank. Schreibende Zugriffe sind möglich, laufen aber über kontrollierte, ausdrücklich konfigurierte Ziele.
Auf dem eigenen Server ausprobieren
Ein Befehl installiert Datenmonster per Docker Compose, danach legst du die Verbindung zu deiner JTL-Datenbank an. Die JTL-Module selbst werden separat über MonsterSuite erworben.
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