JTL-Wawi + Power BI
Live-Berichte aus JTL-Wawi direkt in Power BI, ohne CSV-Export und ohne JTL-Connector-Vertrag.
So funktioniert es
Installieren
SQL2REST auf deinem Server starten. Der Wizard erkennt deine Datenbank automatisch.
Verbinden
REST-Endpunkte sind sofort verfügbar, keine manuelle Konfiguration nötig.
Automatisieren
Power BI liest deine JTL-Daten über den Web-Konnektor (nur lesend).
Microsoft Power BI · Looker Studio · Metabase
Beispiel-Berichte
Umsatz-Dashboard
Auftragsdaten aus JTL live in Power BI: Umsatz nach Kanal, Zeitraum und Produkt, immer aktuell ohne manuellen Export.
Lagerbestand-Übersicht
Bestände und Bewegungen aus JTL direkt in Power BI visualisieren. Kritische Füllstände auf einen Blick, kein ODBC-Treiber nötig.
Kunden-Analyse
Kundendaten aus JTL in Power BI auswerten: Top-Kunden, Auftragsfrequenz und Lifetime Value direkt aus dem ERP.
So verbindest du SQL2REST mit Power BI
// Power BI Desktop — Daten aus SQL2REST laden
//
// 1. "Daten abrufen" → "Web" öffnen
// 2. URL eingeben, z.B.:
// http://YOUR-SERVER:8000/orders
//
// 3. Auf "Erweitert" klicken und einen HTTP-Header hinzufügen:
// Header-Name: X-API-Key
// Wert: <dein Key aus dem SQL2REST API-Dashboard>
//
// 4. "OK" → Power BI lädt die JSON-Antwort und bietet
// "In Tabelle konvertieren" an → fertig.
//
// Weitere Endpunkte: /products, /customers, /stock, /invoices …
// Vollständige Liste unter: https://sql2rest.com/docs/#endpointsVerbindung in 5 Schritten
Keine Treiber, kein ODBC, kein JTL-Connector. Nur Power BI Desktop und deine SQL2REST-URL.
Daten abrufen öffnen
Power BI Desktop starten. Im Menüband auf "Daten abrufen" klicken. In der Suche "Web" eingeben und den Konnektor "Web" auswählen.
URL und API-Key eintragen
Den Dialog auf "Erweitert" umschalten. URL eingeben, z.B. http://YOUR-SERVER:8000/orders. Unter "HTTP-Anforderungsheader" einen Eintrag hinzufügen: Name X-API-Key, Wert = dein Key aus dem SQL2REST API-Dashboard.
JSON in Tabelle konvertieren
Power Query lädt die JSON-Antwort als Liste. Im Power-Query-Editor auf "In Tabelle konvertieren" klicken. Anschliessend die gewünschten Spalten aufklappen und "OK" bestätigen.
Datentypen setzen und laden
Spaltentypen prüfen (Datum, Zahl, Text) und ggf. korrigieren. Dann "Schliessen und anwenden" klicken. Die Daten stehen jetzt im Datenmodell zur Verfügung.
Bericht erstellen und Aktualisierung planen
Visuals nach Wunsch einfügen. Für automatische Aktualisierung den Bericht im Power BI Service veröffentlichen und dort die Aktualisierungsplanung einrichten. Hinweis: für den Cloud-Refresh ist ein On-premises Data Gateway nötig (siehe Erreichbarkeitshinweis unten).
Alle verfügbaren Endpunkte (Aufträge, Produkte, Kunden, Bestände, Rechnungen …) findest du in der API-Dokumentation.
Erreichbarkeit: Desktop vs. Service (Cloud-Refresh)
Power BI Desktop (LAN): Wenn Power BI Desktop auf demselben Rechner oder im selben Netzwerk wie der JTL-Server läuft, kann die LAN-IP direkt verwendet werden, z.B. http://192.168.1.10:8000. Keine weitere Konfiguration nötig.
Power BI Service (geplanter Refresh): Der Power BI Service läuft in der Microsoft-Cloud und kann deinen lokalen Server nicht direkt erreichen. Für automatischen Cloud-Refresh gibt es zwei Wege: entweder das offizielle On-premises Data Gateway von Microsoft installieren oder SQL2REST über einen Reverse Proxy öffentlich erreichbar machen.
SQL2REST vs. JTL-Connector vs. CSV-Export
Warum eine REST-API für Power BI der direkteste Weg ist.
| Merkmal | SQL2REST | JTL-Connector | CSV-Export |
|---|---|---|---|
| Aktualität der Daten | Live per Refresh | Live (eigener Treiber) | Manuell veraltet |
| Einrichtungsaufwand | Gering (URL + Header) | Hoch (Treiber, Lizenz) | Kein Setup, aber manuell |
| JTL-Edition | Alle (Standard, Pro, Enterprise) | Abhängig vom Anbieter | Alle |
| Kosten | Flacher Monatsbeitrag | Separate Connector-Lizenz | Kostenlos, aber Zeitaufwand |
| Datensicherheit | Nur-Lese-API, Daten lokal | Direktzugriff auf DB | Datei muss verwaltet werden |
Funktioniert auch mit Looker Studio und Metabase
Dieselbe REST API lässt sich genauso einfach in Looker Studio (ehemals Google Data Studio) per JSON-Connector oder in Metabase per REST-Datenquelle einbinden. Ein API-Key, beliebig viele BI-Tools.