Key Takeaway
Daten zentralisieren
Ersetzen Sie verstreute Tabellen durch eine einzige verlässliche Datenquelle direkt in der Rule Engine
Abfragen ohne Latenz
Erreichen Sie blitzschnelle Abfragen mit konstanter Zugriffszeit – auch bei sehr großen Datenmengen und ohne Netzwerklatenz
Unabhängig von der IT
Fachanwender aktualisieren Referenzdaten per CSV-Import – ganz ohne erneutes Deployment der Anwendung
Nahtlose Validierung
Kombinieren Sie Lookups mit „Valid Values“, um die Eingabequalität in all Ihren Decision Tables automatisch sicherzustellen
Referenzdaten in Geschäftsregeln
Jedes System für Geschäftsregeln benötigt Zugriff auf Referenzdaten. Ob Preisstufen, Produktcodes, Risikokategorien, Länderlisten oder gültige Werte für die Eingabevalidierung – diese Daten bilden das Rückgrat präziser Entscheidungen.
Bisher mussten sich Teams zwischen drei unvollkommenen Optionen entscheiden:
- Excel oder Google Sheets: Sie bauen eine Lookup-Funktion in einer Tabellenkalkulation. Der Einstieg ist einfach, doch am Ende exportiert, bearbeitet und importiert Ihr Team Dateien von Hand. Jede Aktualisierung bedeutet manuelles Synchronisieren – und die Hoffnung, dass dabei nichts kaputtgeht.
- Externe Datenbanken: Sie richten eine separate Datenbank ein. Das funktioniert, verursacht aber Netzwerklatenz und erheblichen Infrastrukturaufwand. Einfache Datenänderungen erfordern plötzlich IT-Support und die Verwaltung von Zugangsdaten.
- Fest codierte Werte: Sie hinterlegen Werte direkt in Ihren Regeln. Das ist schnell eingerichtet, aber mühsam zu pflegen. Jede Änderung erfordert eine Anpassung der Regellogik, Tests und ein erneutes Deployment über den gesamten Lebenszyklus.
Alle diese Ansätze erzwingen einen Kompromiss: Sie opfern entweder Performance, Wartbarkeit oder die Unabhängigkeit von der IT.
Der bessere Weg: Lookup Tables
Lookup Tables sind ein neuer Regeltyp in DecisionRules, der speziell für das Speichern und Abfragen strukturierter Referenzdaten entwickelt wurde. Stellen Sie sich das Beste aus einer Tabellenkalkulation vor – nur direkt in Ihrer Rule Engine, gleich neben Ihren Decision Tables, Decision Trees und Flows.
Lookup Table
Mit Lookup Tables wird aus manueller Verwaltung eine nahtlose Integration:
- Kein manuelles Synchronisieren mehr: Kein Exportieren aus Google Sheets und erneutes Importieren in Ihr System.
- Keine Datenbanklatenz mehr: Die Daten werden im Arbeitsspeicher gehalten – für blitzschnelle Lookups mit konstanter Zugriffszeit.
- Keine IT-Engpässe mehr: Fachanwender aktualisieren Preise, Kataloge oder Risikoscores in Sekunden über die Benutzeroberfläche oder per CSV-Import – ohne eine einzige Zeile Code und ohne neues Deployment.
Ein Ort. Eine Aktualisierung. Alle Ihre Regeln verwenden automatisch die neuesten Daten. Ob Sie Tausende von SKUs oder komplexe regionale Steuersätze verwalten – Lookup Tables bieten eine zentrale „Single Source of Truth“, die mit den Anforderungen Ihres Unternehmens mitwächst.
Von Daten zu Entscheidungen
Lookup Tables lassen sich unkompliziert in Ihre Abläufe integrieren und schließen die Lücke zwischen Datenverwaltung und Regelausführung. Das System folgt einem einfachen Modell in drei Schritten:
1. Struktur definieren
Alles beginnt im Lookup Table Designer. Sie definieren Ihre Spalten und legen einen Primärschlüssel fest. Dieser Schlüssel ist die eindeutige Kennung (z. B. eine SKU oder Kunden-ID), mit der die Engine genau die benötigte Zeile in konstanter Zeit findet.
Struktur definieren
2. Daten einpflegen
Sie können Daten manuell in unserer intuitiven Benutzeroberfläche per Kopieren und Einfügen erfassen oder den leistungsstarken CSV-Import nutzen. Der Designer verfügt über eine integrierte Validierung, die doppelte Primärschlüssel oder leere Werte bereits vor dem Speichern erkennt – so laufen Ihre Regeln nie mit fehlerhaften Daten.
Daten einpflegen
3. Aus jeder Regel abfragen
Sobald Ihre Tabelle bereit ist, können Sie aus jeder Decision Table, jedem Decision Tree oder Flow mit einfachen, integrierten Funktionen darauf zugreifen:
- LOOKUP_VALUE("table-alias", "key", "column"): Ruft einen bestimmten Wert ab.
- LOOKUP_EXISTS("table-alias", "key"): Gibt einen booleschen Wert zurück, der angibt, ob ein Datensatz existiert.
So kann eine Decision Table beispielsweise mit einer einzigen Zeile Logik einen unitPrice anhand von input.sku dynamisch abrufen. Die Tabelle selbst bleibt dadurch übersichtlich und konzentriert sich ausschließlich auf die Geschäftsstrategie, nicht auf die Datenhaltung.
Wann sich Lookup Tables eignen
Lookup Tables sind vielseitige Werkzeuge, die sich branchen- und abteilungsübergreifend einsetzen lassen. Wenn sich Ihre Daten regelmäßig, aber nicht ständig ändern und von Fachanwendern ohne Beteiligung der IT gepflegt werden sollen, sind Lookup Tables die ideale Lösung.
Die häufigsten Einsatzszenarien unserer Kunden:
- Dynamische Preise & Rabatte: Speichern Sie Tausende von SKUs mit den zugehörigen Stückpreisen, Rabattstufen und saisonalen Aufschlägen. Ihre Regeln rufen einfach den aktuellen Preis anhand der Produkt-ID ab.
- Geografische Konfiguration: Verwalten Sie Steuersätze, Versandzonen und Währungszuordnungen nach Land oder Postleitzahl. Ändert sich ein Steuersatz, aktualisieren Sie die Lookup Table nur einmal – und alle Ihre Versandregeln sind sofort auf dem neuesten Stand.
- Risiko- & Compliance-Management: Speichern Sie Risikoscores für verschiedene Kundensegmente oder regulatorische Codes für unterschiedliche Rechtsräume. So bleibt Ihre zentrale Entscheidungslogik übersichtlich und leicht prüfbar.
- Eingabevalidierung (Valid Values): Nutzen Sie eine Lookup Table als Quelle für „Valid Values“ in den Spalten Ihrer Decision Tables. So können Anwender nur vorhandene Produkte oder freigegebene Regionen auswählen – das reduziert Eingabefehler drastisch.
Eingabevalidierung (Valid Values)
Profi-Tipp: Wenn Ihre Daten in eine Tabellenkalkulation passen und keine Echtzeit-Synchronisierung mit einem komplexen externen System erfordern, ist eine Lookup Table im Vergleich zu einem Datenbank-Connector fast immer die einfachere und schnellere Wahl.
Lookup Tables vs. Datenbank-Connectors: das richtige Werkzeug wählen
DecisionRules unterstützt zwar direkte Datenbankverbindungen, doch Lookup Tables bieten für bestimmte Datentypen eine spezialisierte Alternative. Den Unterschied zu kennen ist entscheidend für ein leistungsstarkes System.
| Merkmal | Lookup Table | Datenbank-Connectors |
|---|---|---|
| Datentyp | Einfache, strukturierte Referenzdaten | Komplexe Abfragen, Joins und Transaktionen |
| Performance | Ultraschnell (im Arbeitsspeicher) | Abhängig von Netzwerk- und Datenbanklatenz |
| Verwaltung | Fachanwender über UI/CSV | IT und Datenbankadministratoren |
| Infrastruktur | Keine (in DecisionRules integriert) | Erfordert externe Einrichtung und Zugangsdaten |
| Aktualisierungen | Sofort (kein erneutes Deployment nötig) | Echtzeit-Synchronisierung mit externen Systemen |
Faustregel: Wenn Ihre Daten in eine Tabellenkalkulation passen und keine Echtzeit-Synchronisierung mit komplexen externen Systemen erfordern, sind Lookup Tables die schnellere und einfachere Wahl. Setzen Sie Datenbank-Connectors nur dann ein, wenn Sie live auf transaktionale Daten zugreifen müssen, die in einer umfangreichen Unternehmenssystemlandschaft liegen.
Eine Änderung. Ein Ort. Alle Regeln aktuell.
Mit Lookup Tables wird DecisionRules noch flexibler und benutzerfreundlicher – ein wichtiger Meilenstein. Durch die Zentralisierung Ihrer Referenzdaten beseitigen Sie die Risiken verstreuter Excel-Dateien, reduzieren die technischen Schulden fest codierter Werte und steigern die Performance Ihrer Entscheidungsprozesse deutlich.
Sie möchten keine Tabellenkalkulationen mehr verwalten, sondern Logik? Melden Sie sich noch heute in Ihrem DecisionRules-Konto an und erstellen Sie Ihre erste Lookup Table.
Petr Lev ist Chief Technology Officer und Mitgründer von DecisionRules. Er leitet die Technologiestrategie und die Produktentwicklung des Unternehmens und konzentriert sich auf den Aufbau einer skalierbaren, Cloud-nativen Entscheidungsautomatisierungsplattform. Seine Arbeit befähigt "build-first"-Unternehmen, komplexe Geschäftslogik mit Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu verwalten.