📊 Ich habe ein Dashboard entwickelt, um die Performance eines Shops zu verfolgen
In den letzten Monaten habe ich ein internes Web-Dashboard entwickelt, um die täglichen Performance-Daten eines Retail-Shops strukturiert zu überwachen. Dieses Projekt entstand nicht nur aus einer operativen Notwendigkeit, sondern auch aus meinem Lernweg in der Webprogrammierung.
Ich wollte etwas Konkretes, Nützliches und Reales bauen. Kein theoretisches Beispiel. Eine Lösung, die tatsächlich eingesetzt werden kann.
💡 Wie ist die Idee entstanden?
Die Verwaltung der Daten via Excel funktioniert, hat aber Grenzen:
- Keine strukturierte Zugriffskontrolle
- Schwierigkeiten beim dynamischen Vergleichen von Daten
- Keine fortgeschrittene automatische Visualisierung
- Manuelle Reports
Darum habe ich entschieden, ein Web-Dashboard zu entwickeln, basierend auf:
- Python (Flask)
- SQLite
- Plotly für Diagramme
- WeasyPrint für den PDF-Export
Das Ziel war ein klares, sicheres und skalierbares System.
🔐 Login-System und Rollen
Das Dashboard integriert ein Authentifizierungssystem mit Rollenverwaltung:
- User → nur Anzeige der Daten
- Admin → Daten erfassen und bearbeiten + Benutzerverwaltung
Passwörter werden via sicheres Hashing gespeichert. Sessions werden serverseitig verwaltet und jede Seite ist je nach Rolle geschützt.
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📝 Dateneingabe
Der Eingabebereich ist das operative Herzstück des Systems.
Man kann erfassen:
- Datum
- Generierter Umsatz
- Anzahl Tickets
- Verhältnis Service / Ticket
Wenn das Datum bereits existiert, aktualisiert das System die Werte, ohne leere Felder zu überschreiben. Falls nicht, wird automatisch ein neuer Eintrag erstellt.
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📅 Wochenansicht
Die Wochenansicht zeigt die Daten von Montag bis Samstag mit:
- Total Umsatz
- Total Tickets
- Durchschnitt Service / Ticket
So hat man den operativen Verlauf sofort im Blick.
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📆 Monatsansicht
Die Monatsansicht zeigt alle Tage des ausgewählten Monats.
Enthalten sind:
- Automatische Aggregation
- Navigation zwischen Monaten
- PDF-Export
- Verlinkung zu den Monatsdiagrammen
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📈 Diagramme und Analyse
Es gibt dynamische Diagramme für:
- Tagesumsatz
- Anzahl Tickets
- Service / Ticket
Die Diagramme sind interaktiv und können als PDF exportiert werden.
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📊 Monatsvergleich
Die Funktion für den Monatsvergleich erlaubt es, mehrere Monate gleichzeitig zu analysieren.
Hilfreich, um Folgendes zu erkennen:
- Trends
- Saisonalität
- Auffällige Abweichungen
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📅 Jahresverlauf
Monatliche Aggregation der Daten für eine strategische Jahresübersicht.
Enthalten sind:
- Totaler Jahresumsatz
- Totale Tickets pro Jahr
- Durchschnitt Service / Ticket pro Jahr
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🚀 Dashboard 2.0 – Weiterentwicklung
Ich entwickle aktuell eine neue Version: Dashboard 2.0.
Die neue Version wird integrieren:
- Automatische Datenintegration
- Wegfall der manuellen Dateneingabe
- Modernere Benutzeroberfläche
- Skalierbarere Architektur
- Verbesserte Performance
- ✔ Version 1.0 – Manuelle Dateneingabe und vollständige Visualisierung
- ✔ Login-System mit unterschiedlichen Rollen
- 🔄 Dashboard 2.0 – Vollständige Datenautomatisierung
- 🔄 Professionelleres Design
- 🔄 Architektur bereit für Erweiterungen
Es zeigt ganz konkret, wie man eine echte Anforderung in eine saubere technische Lösung umsetzt.
Und es ist erst der Anfang.
