JTL-Wawi SQL Abfragen vermeiden – einfach analysieren
Einfacher zu verlässlichen Auswertungen
Warum SQL in der JTL-Wawi für viele zum Hindernis wird
JTL-Wawi ist eine leistungsstarke Warenwirtschaft mit umfangreichen Daten zu Umsatz, Artikeln, Lager und Kunden. Sobald jedoch individuelle Auswertungen benötigt werden, führt der Weg in vielen Unternehmen schnell zu SQL-Abfragen.
In der Praxis zeigt sich dabei immer wieder:
- SQL ist mächtig, aber komplex
- Nicht jeder kann oder möchte damit arbeiten
- Analysen werden von wenigen Personen abhängig
- Auswertungen dauern länger als nötig
Der Wunsch vieler Unternehmen ist klar: JTL-Wawi SQL Abfragen vermeiden – ohne auf aussagekräftige Analysen zu verzichten.
Wann SQL-Abfragen in JTL-Wawi typischerweise eingesetzt werden
SQL kommt meist dann ins Spiel, wenn:
- •Standardauswertungen nicht ausreichen
- •Individuelle Kennzahlen benötigt werden
- •Mehrere Datenquellen verknüpft werden sollen
- •Zeitvergleiche oder spezielle Filter erforderlich sind
Technisch ist das sinnvoll – organisatorisch jedoch oft problematisch.
Die typischen Probleme mit SQL-Abfragen im Alltag
1Abhängigkeit von Technik
SQL-Abfragen werden häufig erstellt und gepflegt von:
Fällt diese Person aus oder hat keine Zeit, stockt das Reporting.
2Hoher Pflegeaufwand
Schon kleine Änderungen erfordern:
- • Anpassungen der Abfrage
- • Erneutes Testen
- • Erneute Freigabe
Gerade bei regelmäßigen Reports entsteht so unnötiger Aufwand.
3Geringe Flexibilität
Neue Fragestellung = neue SQL-Abfrage. Spontane Analysen sind kaum möglich.
4Geringe Nutzbarkeit
Geschäftsführung, Controlling oder Einkauf können SQL-Abfragen meist nicht selbst erstellen.
Warum viele Unternehmen SQL-Abfragen vermeiden wollen
Der Wunsch, SQL zu vermeiden, hat nichts mit fehlender Kompetenz zu tun – sondern mit Effizienz.
Unternehmen wollen:
- Schneller zu Antworten kommen
- Unabhängiger von Technik arbeiten
- Analysen häufiger nutzen
- Entscheidungen zeitnah treffen
SQL steht diesem Ziel im Alltag oft im Weg.
Welche Alternativen es zu SQL-Abfragen gibt
Um JTL-Wawi SQL Abfragen zu vermeiden, setzen viele Unternehmen auf:
Diese Ansätze reduzieren zwar SQL, lösen das Grundproblem jedoch nicht vollständig:
- • Daten müssen exportiert werden
- • Reports bleiben statisch
- • Analyse bleibt aufwendig
Ein moderner Ansatz: Fragen statt Abfragen
Moderne Analyseansätze drehen den Prozess um.
Nicht:
„Wie baue ich eine SQL-Abfrage?"
Sondern:
„Welche Frage möchte ich beantwortet haben?"
Beispiele:
- „Welche Artikel erzielen aktuell die höchste Marge?"
- „Welche Artikel binden unnötig Kapital im Lager?"
- „Welche Produktgruppen entwickeln sich auffällig?"
Die technische Umsetzung tritt in den Hintergrund – die Fragestellung rückt in den Fokus.
Genau hier setzt askJan an
askJan wurde entwickelt, um JTL-Wawi-Daten ohne SQL-Abfragen nutzbar zu machen. Statt Abfragen zu schreiben, formulieren Nutzer ihre Fragen in natürlicher Sprache.
askJan analysiert die JTL-Wawi-Daten im Hintergrund und liefert klare, nachvollziehbare Antworten.
Der Effekt:
- Keine SQL-Kenntnisse erforderlich
- Keine Abhängigkeit von IT
- Deutlich schnellere Analysen
- Mehr Selbstständigkeit für Fachabteilungen
SQL vermeiden heißt nicht, auf Tiefe zu verzichten
Ein häufiger Irrtum: Ohne SQL seien nur einfache Auswertungen möglich.
In der Praxis zeigt sich, dass auch komplexe Analysen möglich sind:
– wenn die Analyse intelligent aufgebaut ist.
Für wen es besonders sinnvoll ist, SQL-Abfragen zu vermeiden
Besonders geeignet für:
- Geschäftsführung
- Controlling
- Einkauf
- E-Commerce-Teams
Also überall dort, wo:
- Regelmäßig analysiert wird
- Entscheidungen zeitnah getroffen werden müssen
- Technische Hürden Zeit kosten
Fazit: JTL-Wawi SQL Abfragen vermeiden schafft Freiraum
SQL-Abfragen haben ihre Berechtigung – sind im Alltag jedoch oft ein Bremsklotz.
Unternehmen, die JTL-Wawi SQL Abfragen vermeiden, gewinnen:
askJan unterstützt genau diesen Ansatz, indem es JTL-Wawi-Daten ohne SQL zugänglich macht und Analysen dort ermöglicht, wo sie gebraucht werden.
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Jetzt kostenlos testenGeschrieben von Alena Müller-Möll
Zuletzt aktualisiert am: 13. Januar 2025