DailyUp: CSV-Daten von blau über Qonekto abrufen und nutzen
DailyUP - die Datenbasis von Qonekto
Mit dem DailyUP-Service von blau erhältst du einmal täglich strukturierte CSV-Dateien, die Dir über unser Qonekto Backend bereitgestellt und über die
Pipelines verarbeitet werden. Diese Dateien enthalten Bestandsdaten zu Kunden, Verträgen und Untervermittlern und bilden die Grundlage für die Datenverarbeitung und Aufbereitung der Daten durch Qonekto. Über die Konfiguration der Pipelines oder
Make-Module werden die Daten, entsprechend aufbereitet, an das von dir genutzte CRM oder sonstige externe Software weitergeleitet. Du kannst die Daten auch selbst verarbeiten, wenn du dir die Tabellen über das Qonekto Backend herunterlädst.
Disclaimer:
DailyUP ist ein Produkt der blau direkt GmbH und liegt außerhalb des Einflussbereichs von Qonekto. Wir können nur mit den Schnittstellen und Möglichkeiten arbeiten, die angeboten werden und haben auf den Umfang und die Datenstruktur der DailyUP Daten keinen Einfluss.
Damit du die gelieferten Daten effizient nutzen kannst, haben wir hier den Ablauf, die bereitgestellten Dateien und den Zugriff über Qonekto dokumentiert.
1. Welche Daten liefert blau mit DailyUP?
blau stellt über DailyUP täglich eine Reihe von CSV-Dateien bereit. Sie enthalten u.a.:
Kundenstammdaten (z. B. Name, Adresse, Geburtsdatum, Nationalität)
Vertragsdaten (z. B. Gesellschaft, Sparte, Versicherungsbeginn, Status, Beitrag)
Vermittler- und Untervermittler-Strukturen
Zusatzinformationen wie Anreden, Länder, Rechtsformen, Zahlweisen oder Statuscodes
Bewegungsdaten wie Buchungen und Courtageinformationen
Die Dateien sind UTF-8 codiert und folgen einem einheitlichen Namensschema:
2. Welche Dateien nutzen wir in Qonekto?
Für die Abbildung der Ameise-Datenstruktur in Qonekto werden nicht alle gelieferten Dateien benötigt. Im Kern verarbeiten wir vor allem:
kunden.csv (Stammdaten der Kunden)
vertraege.csv (Vertragsdaten inkl. Gesellschaft, Sparte, Status)
vermittler.csv (Strukturen der Vermittler/Untervermittler)
buchungen.csv (Courtage-/Abrechnungsdaten)
kunde_kommunikation.csv (E-Mail, Telefon, Mobil, Fax)
Die übrigen Dateien dienen als Referenz- oder Lookup-Tabellen (z. B. anreden.csv, laender.csv, rechtsformen.csv, sparten.csv). Diese brauchen wir, um IDs aus den Haupttabellen korrekt aufzulösen.
3. Wie sehen die Listen aus?
Die Daten sind "relational" aufgebaut - man braucht für die Verarbeitung der Daten also alle Informationen aus den übermittelten Listen. Typische Beispiele:
In kunden.csv steht die Anrede-ID. Welche Anrede das ist, liest du aus anreden.csv aus.
In vertraege.csv ist die Gesellschafts-ID angegeben. Die Namensauflösung erfolgt über gesellschaften.csv.
In buchungen.csv hängen Zahlweise und Courtageinformationen an der Vertrags-ID, die wiederum aus vertraege.csv kommt.
Mit diesen Daten und der zugrundeliegenden Struktur lässt sich die komplette Datenverarbeitung Schritt für Schritt nachbauen.
4. Download der CSVs
Um dir den Einstieg zu erleichtern, stellen wir dir hier komplette Beispieldatensätze mit allen Eventualitäten zur Verfügung. So kannst du eigene Vorlagen basteln oder deine Importstrecken testen.
Hier findest du Musterdateien mit Beispieldaten der über DailyUP bereitgestellten CSVs.:
Deine eignen DailyUP CSVs findest du im Qonekto-Backend unter:
https://app.qonekto.de/nameeuresteams/ameise
5. Beantragung & Einrichtung
Die Beantragung der DailyUP-Schnittstelle bei blau sowie die Einrichtung in deinem Qonekto Account übernehmen wir im Rahmen des Bestellprozesses von Qonekto für dich. Solltest du DailyUp für andere Zwecke (außer Qonekto) benötigen, kannst du dich jederzeit an den blau direkt Support wenden. Bestellformular DailyUp findest du
hier.
6. Qonekto Event Trigger
Die DailyUP-Dateien bilden die Grundlage für unsere Qonekto Event Trigger. Diese Trigger entstehen aus den täglichen Änderungen in den CSV-Daten – z. B. wenn ein neuer Vertrag angelegt oder ein Kunde storniert wird. Entsprechend werden die Daten dann über die konfigurierte
Pipeline in deinem CRM aktualisiert.
Darum ist es wichtig, die Datenstruktur genau zu verstehen: Nur so kannst du nachvollziehen, wie Events generiert werden und wie du sie in deinen Prozessen nutzen kannst.
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