In dieser Ausgabe des Dev Labs gehen Mirko und Andreas in den Maschinenraum. Das Ziel: Ein Management-Dashboard für den „Schrippen-Bestellprozess“ bauen. Dabei setzen sie konsequent auf die Kombination von Operaton und Apache Superset.
Hier erfährst du, wie du aus nackten Datenbank-Zahlen eine Entscheidungsgrundlage für den Chef machst.
Die Ausgangslage: Überzeugungsarbeit leisten
Du kennst das Problem: Der Fachbereich will weg von proprietären Systemen (wie Camunda 7 Enterprise), aber das Management fordert gewohnte Features wie Camunda Optimize.
- Die Lösung: Ein freies Dashboard-Tool, das direkt auf die Prozessdaten zugreift.
- Das Objekt: Ein frisch modellierter Schrippen-Bestellprozess (Bestellung prüfen, backen, einpacken, ausliefern via Praktikant).
Tool-Check: Warum Apache Superset?
Andreas vergleicht verschiedene Visualisierungswerkzeuge und entscheidet sich für Apache Superset:
- Free and Open Source: Im Gegensatz zu Grafana (das eine Enterprise-Variante hat) ist Superset als Teil der Apache Foundation dauerhaft frei.
- Vielseitigkeit: Es unterstützt nahezu alle gängigen Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, Oracle) und kann sogar CSV- oder Excel-Daten einbinden.
- Fokus: Während Grafana eher aus der System-Überwachung kommt, liegt die Stärke von Superset in der Analyse von Geschäftsdaten und KPIs.
Die technische Umsetzung (mit Stolpersteinen)
Die Live-Demo zeigt die Realität der Entwicklung – inklusive Troubleshooting:
- Modell-Validierung: Die Engine verweigert zunächst das Deployment, weil Andreas das „History Time to Live“ und Expressions am Gateway vergessen hat. Ein Beweis dafür, dass die Engine die Modell-Qualität erzwingt.
- Datenbank-Connect: Um die Daten aus Operaton in Superset zu bekommen, wird eine Verbindung zur PostgreSQL-Datenbank benötigt.
- Docker-Hürden: Die Verbindung scheitert kurzzeitig an der Netzwerk-Konfiguration zwischen den Containern („Host Docker Internal“). Erst der richtige Host-Eintrag ermöglicht den Zugriff auf die Prozessinstanz-Tabellen.
Dashboard-Architektur: Von der Query zum Chart
Andreas erklärt den Workflow in Superset:
- SQL Lab: Hier schreibst du deine Abfragen (z. B.
SELECT count(*) FROM ACT_HI_PROCINST), um die Rohdaten zu sichten. - Datasets: Du definierst die Tabellen, mit denen du arbeiten willst.
- Charts: Du wählst Visualisierungen aus (Barcharts für Mengen, Line-Charts für Trends der Durchlaufzeiten).
- Dashboards: Per Drag-and-Drop stellst du die Charts zusammen und veröffentlichst sie für das Management.
Was eine Heatmap kostet
Der Fachbereich (Mirko) fordert sofort ein Enterprise-Feature: Die Heatmap auf dem BPMN-Modell.
- Das Problem: Superset ist ein reines Zahlen-Tool. Es kennt das grafische Prozessmodell nicht.
- Die Lösung: Eine Heatmap erfordert Custom-Entwicklung. Andreas schätzt: Für eine einfache, individuelle Lösung braucht er ca. drei Tage; für ein generisches Tool, das alle Modelle abdeckt, zwei bis drei Wochen.
Roadmap für das Schrippen-Imperium
Das Projekt „Digitale Bäckerei“ geht weiter. Die nächsten Schritte sind:
- Web-Integration: Eine eigene Shop-Webseite soll Bestellungen per REST-API direkt in die Operaton-Engine schießen.
- CRM-Anbindung: Kundendaten müssen verwaltet werden, um Up-Selling (Nachfassen nach der Lieferung) zu ermöglichen.
- Custom Dashboards: Die Integration von Superset-Charts direkt in die Shop-Oberfläche.
Nächsten Donnerstag geht es weiter mit dem Ausbau der Webseite und dem Formular-Handling.
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