Fallstudie: Eine Schnittstelle zwischen zwei Fachsystemen, die keine gemeinsame Sprache sprachen
Diese Fallstudie ist offen erzählbar, weil der Partner dahinter bereits öffentlich bekannt ist: Ich habe die erste Schnittstelle zwischen dem d.velop-Dokumentenmanagementsystem und dem CRM-System Casavi entwickelt – für Transferdata, mit denen ich seitdem in verschiedenen Projekten zusammenarbeite.
Die Ausgangslage
Zwei Systeme, zwei unterschiedliche Aufgaben: d.velop verwaltet Dokumente – Verträge, Rechnungen, Korrespondenz. Casavi verwaltet Kundenbeziehungen und Kommunikation, insbesondere im Umfeld der Immobilien- und Hausverwaltung. Beide Systeme sind für ihren jeweiligen Zweck gut, aber sie sprechen nicht von Haus aus miteinander.
Das bedeutete in der Praxis: Ein Dokument, das in d.velop abgelegt wurde, musste manuell mit dem passenden Kunden- oder Vorgangskontext in Casavi verknüpft werden – oder blieb ohne diese Verknüpfung, was die Übersicht für alle Beteiligten erschwerte.
Die technische Herausforderung
Zwei unabhängige Fachsysteme ohne native Schnittstelle zu verbinden klingt einfacher, als es ist. Die eigentliche Arbeit lag nicht darin, zwei APIs anzusprechen, sondern darin, die unterschiedlichen Datenmodelle beider Systeme sauber aufeinander abzubilden: Welches Feld in d.velop entspricht welchem Feld in Casavi? Wie wird ein Dokument eindeutig einem Kunden oder Vorgang zugeordnet, wenn beide Systeme unterschiedliche Identifikatoren verwenden? Was passiert, wenn sich ein Datensatz in einem System ändert, nachdem er bereits verknüpft wurde?
Die Lösung musste diese Zuordnung zuverlässig automatisiert herstellen, ohne dass jemand die Verknüpfung von Hand nachpflegen musste – und robust genug sein, dass sie auch bei unvollständigen oder uneindeutigen Daten nicht einfach falsch zuordnete, sondern solche Fälle erkennbar machte.
Was daraus wurde
Diese Schnittstelle bildet heute die technische Grundlage für ein Produkt, das Transferdata an eigene Kunden verkauft. Aus der Zusammenarbeit an dieser ersten Schnittstelle ist außerdem eine fortlaufende Partnerschaft entstanden: Über BrainRock arbeiten Transferdata und ich seitdem gemeinsam an weiteren Schnittstellen im selben Umfeld – unter anderem zu Facilioo, Impower, Powerhaus und IDWell.
Das ist der Grund, warum ich diese Fallstudie mit offenem Namen erzähle statt anonymisiert: Es ist keine einmalige Kundenreferenz, sondern der Ausgangspunkt einer Zusammenarbeit, die bis heute läuft.
Die eigentliche Lehre daraus
Der schwierige Teil bei Schnittstellenprojekten zwischen Fachsystemen liegt selten in der reinen Technik, einen API-Aufruf abzusetzen. Er liegt darin, zwei unterschiedliche Sichtweisen auf dieselbe Realität – hier: ein Dokument, dort: ein Kundenvorgang – so zusammenzuführen, dass am Ende niemand mehr manuell nacharbeiten muss. Das erfordert, beide Systeme wirklich zu verstehen, nicht nur ihre jeweilige API-Dokumentation zu lesen.
Weitere Ressourcen
Zur Frage, wann sich eine eigene Datenpipeline überhaupt lohnt:
→ Datenpipeline aufbauen oder kaufen? Make-or-Buy
Wenn du wissen willst, ob deine eigenen Systemintegrationen sauber aufgestellt sind:
→ Kostenloser KI-Compliance Schnellcheck
Für eine vollständige technische Analyse:
