ETL-Suite in Odoo
Die ETL-Suite von braintec integriert den standardisierten Workflow – Extract, Transform, Load – für die Steuerung von Datenprozessen direkt in Odoo. Die Suite ermöglicht die nahtlose Migration, Integration und Synchronisation von Daten aus externen Quellen oder anderen Odoo-Instanzen.
Der ETL-Workflow von braintec für Odoo
Die ETL-Suite von braintec automatisiert den Datenaustausch zwischen Drittsystemen und der Odoo Business Software. Während der klassische ETL-Workflow Daten in drei Phasen verarbeitet, trennt die ETL-Suite von braintec Mapping und Validierung in eigene Phasen, um die Modularität, Übersichtlichkeit und Wartung zu optimieren.
1
Extract
Extrahieren von Rohdaten aus beliebigen Quellen – entweder sequenziell oder parallel über flexible Extraktor-Komponenten.
2
Transform
Normalisierung und Bereinigung von unterschiedlichen Datenformaten mithilfe von konfigurierbaren Regeln und automatischer Typumwandlung.
Mapping: Intelligente Zuweisung der Daten zu Odoo-Zielfeldern oder nutzerdefinierten Strukturen von Drittanbietern inklusive Validierung und Ergänzung von Standardwerten.
3
Load
Import der Daten via Loader-Komponenten direkt in die Odoo-Dateistruktur oder proprietäre Zielsysteme.
ETL-Suite: Das Schweizer Taschenmesser für Ihr Datenmanagement in Odoo
Drittanbieter-Integrationen
Nahtlose Anbindung von Odoo an spezialisierte oder proprietäre Enterprise ERP-Systeme wie SAP, Abacus, Microsoft Navision sowie CRM und Produkt-Informations-Management-Systeme (PIM) wie Salesforce, HubSpot oder Akeneo.
Data Warehousing und BI
Export von strukturierten und normalisierten Odoo-Daten in Data Warehouses oder Data Lakes für ein erweitertes Reporting und Business Intelligence.
Stammdatenmanagement
Automatisierte Verarbeitung von Massendaten aus Katalogen, Beständen oder Kundendaten mit garantierter Datensatz-Integrität dank konfigurierbaren Validierungsregeln.
e-Commerce-Integration
Einlesen und Verarbeitung von Daten mit komplexen und verschachtelten Datenstrukturen aus Onlineshop-Systemen über Webhooks oder HTTP-REST-APIs in Odoo.
ERP-Datenmigration
Strukturierter Transfer von umfangreichen und komplexen Datensätzen aus Altsystemen oder älteren Odoo-Versionen für einen sauberen Start in der neuen Odoo-Umgebung.
Omnichannel und Retail-Sync
Zentraler Datenhub für die Synchronisierung von Daten aus POS-Kassensystemen, E-Commerce-Plattformen oder Planungs- und Projekt-Apps mit Odoo.
Funktionen Odoo ETL-Suite von braintec
Datenverarbeitung
Hierarchische Parent-Child-Importe
Verarbeitung von komplexen Datensätzen wie bspw. Verkaufsaufträge mit zugehörigen Positionen wie Zeilen in einem Durchgang.
Dry-Run-Modus
Simulation und Vorschau der exakten Ergebnisse aus den Extraktions-, Transformations- und Mapping-Phasen, ohne tatsächliche Änderungen im Zielsystem.
Parallelverarbeitung und intelligente Gruppierung
Aufteilung der Verarbeitungsphasen in einzelne Pakete sowie parallele Verarbeitung in mehreren Queue-Jobs. Die intelligente Gruppierung verarbeitet zusammengehörige Datensätze im selben Job und verhindert Konflikte bei gleichzeitigen Aktualisierungen.
Fehlerkontrolle und Rückverfolgbarkeit
Validierungsfehler werden direkt beim betroffenen Datensatz gespeichert, wobei jeder Datensatz über ein detailliertes Verarbeitungsprotokoll (Log) dokumentiert ist.
Upsert-Funktionalität
Bestehende Datensätze werden erkannt und aktualisiert statt dupliziert.
Geplante Pipeline-Ausführung (Cron)
Der integrierte Cron-Job läuft alle fünf Minuten und verarbeitet automatisch alle Pipelines mit aktivierter „Auto-Fetch“-Funktion. In Kombination mit SFTP/HTTP/Cloud-Quellen ermöglicht dies vollständig automatisierte, zeitgesteuerte Importe.
Wiederholung bei fehlerhaften Datensätzen
Fehlgeschlagene Datensätze werden auf „Entwurf“ zurückgesetzt und neue Teilaufträge – nur für diese Datensätze – werden erstellt, was für die Behebung von Teilfehlern sehr hilfreich ist.
Multi-Objekt-Export mit Join
Export von mehreren Pipeline-Objekte in eine einzige Datei (CSV/XLS/XLSX). Die Zusammenführung erfolgt wahlweise über den Zeilenindex oder über einen Schlüsselwert (Key Value).
Daten-Connectors
- Tabellen + Kalkulationen: Bidirektional für trennzeichenbasierte Textdateien CSV, TSV, SSV, PSV über konfigurierbare Delimiter sowie Excel-Dateien (xls und xlsx).
- Strukturierte Daten: Bidirektional für JSON- und XML-Nutzdaten.
- Direkte SQL-Anbindung für nutzerdefinierte Datenabfragen oder für den Upload in Datenbanktabellen.
- API-Schnittstellen: HTTP/REST APIs (mit OAuth2) und SOAP Web Services (mit WS-Security).
- Odoo-to-Odoo: Direkte Extraktion aus Odoo-Modellen und Übertrag in Odoo-Zielinstanzen.
- Sicherer Dateitransfer: Erweiterte SFTP-Anbindung von braintec mit Connection Pooling.
- Multi-Backend Cloud Storage: Unterstützt S3, Azure Blob, FTP, lokale Dateisysteme, WebDAV sowie jedes fsspec-kompatible Backend.
* Die ETL-Suite bietet zahlreiche Schnittstellen für Lese- (Extraktion) und Schreibvorgänge (Laden) für viele Datenformate und wird laufend ergänzt.
Datentransformation
Vordefinierte Regeln
Umfangreiche Bibliothek mit integrierten Textformatierung (Leerzeichen entfernen, Gross-/Kleinschreibung anpassen usw.), Typkonvertierungen (Gleitkomma, Dezimalzahl) für mathematische Berechnungen und Datumskonvertierung, Value-Mapping, etc.
Integrierte Validierungen
Für strikte Datenintegrität vor dem Ladevorgang. Die Validierungen beinhaltet:
Pflichtfeld (nicht leer) | Ist Integer (ganze Zahl) | Ist Float/Zahl |
Ist Positiv | Ist Nicht-Negativ | Minimal-/Maximalwert |
Minimal-/Maximallänge | Ist Datums- und Uhrzeitangabe | Ist E-Mail |
Regex-Match | "In Liste" | "Nicht in Liste" |
Zudem können eigene Prüfregeln mittels benutzerdefiniertem Python definiert werden.
Odoo-spezifische Suche
Abfrage der relationalen Odoo-Datenbank auf verknüpfte Datensatz-IDs oder Werte über Odoo-Domains, XML-IDs oder exakten Feldübereinstimmungen.
Massgeschneiderte Python-Skripte und Erweiterbarkeit
Für komplexe Logiken können benutzerdefinierte Python-Skripten, sowohl für die Datentransformation als auch für die Mapping-Validierung, erstellt werden.
KI- und Big-Data
Während Standard-Python-Bibliotheken wie re und datetime, dateutil, calendar, random, time) direkt verfügbar sind, können externe Bibliotheken wie Pandas für umfangreiche Datenverarbeitungen oder LangChain für KI-gestützte Datenverarbeitung direkt in der eigenen ETL-Pipeline integriert werden.
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FAQ ETL-Suite
Hier beantworten wir die häufig gestellten Fragen in Bezug auf die ETL-Suite von braintec für Odoo.
Durch die Trennung der Feldzuordnung (Mapping) von der Transformation wird der Prozess modularer und wartungsfreundlicher. Validierungen können so gezielt vor dem Laden durchgeführt werden, was die Datenqualität in Odoo sicherstellt.
Die ETL-Suite nutzt Parallelverarbeitung und das Odoo Queue Job System. Datenpakete werden in Chunks aufgeteilt und gleichzeitig verarbeitet. „Smart Grouping“ verhindert dabei Konflikte bei gleichzeitigem Schreibzugriff auf verwandte Datensätze.
Ja, das Framework verfügt über einen umfassenden „Dry Run Mode“. Dieser simuliert die Phasen Extract, Transform und Map komplett, ohne Änderungen am Zielsystem vorzunehmen, sodass Ergebnisse vorab geprüft werden können.
Ja, die Suite unterstützt hierarchische Parent-Child-Importe. Damit lassen sich komplexe Datensätze (z.B. Header und die dazugehörigen Zeilen) in einem einzigen Durchgang konsistent verarbeiten .
