Autor: Thomas Wittlinger

Für ein Family Office habe ich einen Datenintegrationsprozess entwickelt, der Depot- und Vermögensdaten aus verschiedenen deutschen und Schweizer Banken strukturiert verarbeitet. Ziel war es, einen bislang stark manuellen Prozess zu automatisieren und die Daten so aufzubereiten, dass sie später zuverlässig für Reporting, Kontrolle und Dashboards genutzt werden können. Technisch basiert der Prozess auf n8n und…

Der Datenexport ist der abschließende Ausgabeschritt nach Identifikation, manueller Korrektur und Finalisierung der Daten. In diesem Schritt werden keine neuen fachlichen Entscheidungen mehr getroffen. Die entscheidende Arbeit ist bereits vorher passiert: Positionen wurden geprüft, Konflikte bewertet und den jeweiligen Ergebnisgruppen zugeordnet. Der Export macht diese Ergebnisse nun nutzbar. Er erzeugt strukturierte Excel-Dateien, die zur Kontrolle,…

Nicht jeder Datenkonflikt lässt sich zuverlässig automatisch entscheiden. Genau dafür gibt es im Prozess einen Schritt für die manuelle Korrektur. Er liegt zwischen der automatischen Identifikation und der finalen Weiterverarbeitung. Wenn das System Fälle erkennt, die nicht eindeutig als bestehende, neue oder weggefallene Position klassifiziert werden können, werden diese Fälle nicht erzwungen automatisch entschieden. Stattdessen…

Nach dem Datenimport liegen der aktuelle Depotbestand und der Vergleichsbestand aus dem Vorquartal vorbereitet in SQL vor. Im Prozessschritt Identifikation wird nun geprüft, wie sich die Vermögenspositionen verändert haben. Die zentrale Frage lautet: Welche Positionen bestehen weiter, welche sind neu hinzugekommen, welche sind weggefallen und welche Fälle lassen sich nicht eindeutig automatisch entscheiden? Vergleich Mit…

Ich habe einen Datenimport für Depotdaten mehrerer deutscher und Schweizer Banken mit n8n gebaut. Die Daten werden aus den jeweiligen Bankexporten eingelesen, aufbereitet und anschließend in eine SQL-Datenbank geladen. Ziel ist ein Prozess, der nicht nur Dateien verarbeitet, sondern aus sehr unterschiedlichen Depotdaten einen einheitlichen, prüfbaren Vermögensbestand erzeugt. Die eigentliche Herausforderung Die Herausforderung liegt weniger…

Das Interessante an diesem Setup ist nicht nur ein einzelnes Dashboard. Der eigentliche Punkt ist die Verbindung von drei Ebenen, die in vielen Organisationen getrennt betrieben werden: n8n als Automatisierungsschicht, PostgreSQL als belastbare Daten- und Transformationsschicht und Codex als agentische Arbeitsumgebung für Analyse, Dashboard-Erstellung, Validierung und Weiterentwicklung. Dadurch entsteht kein statisches Reporting, das einmal gebaut…