Person vor einem Monitor mit Programmcode

API - the Wizards in digital Business.

Die Schnittstelle, im Softwarebereich als softwareseitige Datenschnittstelle bezeichnet, stellt einen logischen Berührungspunkt innerhalb eines SoftwareSystems dar. Durch sie wird der Austausch von Kommandos und Daten zwischen verschiedenen Systemen und Komponenten geregelt.

Unser Verständnis

Datenendpunkte verknüpfen, Prozesse automatisieren

Die Warenwirtschaft oder das ERP-System ist eines der entscheidenden Systeme(-n) für die Steuerung aller Prozesse in einem Unternehmen. Die Einführung und Inbetriebnahme solcher Systeme kann über mehrere Jahre dauern. Die Weiterentwicklung der Systeme erfolgt meist über Systemhäuser, die sich auf die einzelnen Systeme spezialisiert sind.

Die ERP-Systeme (bspw. Microsoft Dynamics 365, SAP oder AS400) werden in der gesamten Organisation vom Einkauf bis zum Verkauf über alle Prozesse integriert. Kurzfristige Änderungen oder Anpassungen sind kostspielig und können lange Zeit in Anspruch nehmen – im schnelllebigen E-Commerce ein großer Nachteil.

In digitalen Business-Modellen verbinden häufig Schnittstellen einzelne Systeme miteinander wie z. B. das ERP-System, die Middleware und den Onlineshop untereinander, um den Austausch von Daten zu ermöglichen. In den meisten Fällen werden die folgenden Daten in regelmäßigen Abständen zwischen den Systemen ausgetauscht:

Artikeldaten
Preise
Artikelbestände
Bestelldaten
Kundendaten
Retourendaten

Diagramm: Gartners Pace-Layered Architecture

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Beim Aufsetzen von einem Onlineshop prüfen viele die Verfügbarkeit einer API-Schnittstelle zwischen dem ERP- und des Shopsystems. In der Regel spricht man von einem E-Commerce Systemarchitektur, welche hinsichtlich ihrer Konnektivität untereinander weiter ausgebaut oder nur angepasst werden muss.

tl;dr

Takeaways

Hohe Konnektivität und individuelle Erweiterbarkeit durch das Kosmonaut API-Framework
Freiräume für Omnichannel schaffen durch Datenaustausch mittels API-Framework
Senkung der Fehleranfälligkeit durch Automatisierung der wiederholenden Vorgänge
Vereinheitlichung und Verbindung der Datensätze für skalierbare Marktanforderungen
Überwachung und Normalisierung von mangelhaften Daten