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Datenanalyse & Reports

Echtzeit-KPI-Dashboard mit Anomalie-Erkennung & Slack-Alerts

Automatisierte ETL-Pipeline, die Daten aus mehreren Quellen sammelt, KPIs berechnet, Anomalien erkennt und Live-Dashboards in Notion aktualisiert. Bei kritischen Abweichungen werden Slack-Alerts ausgelöst.

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Problem

Wo der Leerlauf entsteht.

Manuelle Datenzusammenführung aus verschiedenen Systemen ist fehleranfällig und zeitaufwändig. Kritische Geschäftsabweichungen werden oft zu spät erkannt, was zu Umsatzverlusten führt.

Lösung

Wie der Ablauf stabiler wird.

Der Workflow automatisiert die tägliche Datenextraktion aus Shopify, Salesforce und Google Sheets, transformiert sie zu einheitlichen KPIs, erkennt mit KI Anomalien und aktualisiert Dashboards in Echtzeit.

Ablauf

Vom Eingang bis zum Ergebnis

  1. Daten-Extraktion
  2. ETL & KPI-Berechnung
  3. KI-Anomalie-Erkennung
  4. Dashboard-Update
  5. Alerting
Tools

Technische Bausteine

n8nOpenAI GPT-4SlackNotionGoogle Sheets
Schritte

Von Eingang bis Ausgabe

1

Daten-Extraktion

Automatisierte Abfrage von Shopify-Orders, Salesforce-Leads und Google Sheets via n8n-Connectors.

2

ETL & KPI-Berechnung

Bereinigung, Transformation und Berechnung von Schlüssel-Kennzahlen wie Conversion Rate und CLV.

3

KI-Anomalie-Erkennung

OpenAI GPT-4 analysiert KPI-Trends und markiert statistische Ausreißer für weitere Prüfung.

4

Dashboard-Update

Aktualisierung eines Live-Dashboards in Notion mit den neuesten KPIs und Grafiken.

5

Alerting

Automatisches Senden von Slack-Benachrichtigungen bei kritischen Anomalien mit Handlungsempfehlungen.

Der Workflow startet mit einem Schedule-Trigger für tägliche Ausführung. Zuerst werden Verkaufsdaten aus Shopify (Orders), CRM-Daten aus Salesforce (Leads) und manuelle Eingaben aus Google Sheets extrahiert. n8n transformiert die Rohdaten, berechnet KPIs wie Conversion Rate, Customer Lifetime Value und durchschnittlichen Bestellwert. OpenAI GPT-4 analysiert die KPIs auf ungewöhnliche Muster und erkennt Anomalien (z.B. plötzlicher Umsatzeinbruch). Die bereinigten Daten und KI-Erkenntnisse werden in Airtable als Backend-Datenbank gespeichert. Ein Notion-Dashboard wird automatisch mit den neuesten KPIs und Visualisierungen aktualisiert. Bei kritischen Anomalien sendet n8n sofort eine detaillierte Warnung in einen Slack-Kanal, inklusive Handlungsempfehlungen durch GPT-4.

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