KI-Data-Selector für Shopware: Datenanalyse per natürlicher Sprache

Bei coding9.de bauen wir Open-Source-Tools, die den E-Commerce-Alltag erleichtern. Heute stellen wir unser neuestes Projekt vor: Den KI-Data-Selector für Shopware. Damit werten Sie Daten aus Ihrem Shopware-Shop in natürlicher Sprache aus. Stellen Sie einfach Fragen wie "Welche Produkte wurden letzten Monat am häufigsten verkauft?" oder "Zeige mir alle Kunden aus Berlin", und das Plugin erzeugt die passenden SQL-Abfragen. Weder SQL-Kenntnisse noch eine Datenbankschulung sind dafür nötig. Das Plugin ist kompatibel mit Shopware 6.5, 6.6 und 6.7 und steht als Open Source kostenlos zur Verfügung.

Was macht den KI-Data-Selector so besonders?

Die Herausforderung in der E-Commerce-Datenwelt: Als Online-Shop-Betreiber haben Sie Bestellhistorien, Kundenverhalten und Produktdaten in der Datenbank liegen. Um sie auszuwerten, brauchen Sie normalerweise SQL-Kenntnisse, Datenbankzugriff und Zeit. Viele Shop-Manager und Marketing-Teams warten deshalb auf Entwickler, selbst wenn die Auswertung nur zwei Spalten und einen Zeitraum umfasst. Dort setzt unser Plugin an.

Der KI-Data-Selector schickt Ihre Frage an ein GPT-Modell von OpenAI, das sie in eine SQL-Abfrage übersetzt. Dazu liest das System vorher die Datenbankstruktur Ihres Shopware-Shops aus und erzeugt daraus SELECT-Abfragen. Alle Abfragen sind read-only: Das System kann keine Daten verändern oder löschen. Eine Prüfung vor der Ausführung blockiert INSERT, UPDATE, DELETE und DROP.

Kernfunktionen im Überblick

• Natürliche Sprachverarbeitung: Stellen Sie Fragen wie "Welche Produkte haben die höchste Conversion-Rate?" oder "Zeige mir die Top 10 Kunden nach Umsatz", in Ihrer Sprache und ohne SQL-Syntax.

• Schema-bewusste KI: Das System liest Ihre Datenbankstruktur aus und kennt die vorhandenen Tabellen, Spalten und Relationen, auch die aus eigenen Plugins.

• Nur Lesezugriff: Mehrschichtige Validierung stellt sicher, dass nur SELECT-Abfragen ausgeführt werden. SQL-Injection-Prävention und automatische Query-Checks schützen Ihre Daten.

• CSV-Export: Ergebnisse lassen sich direkt als CSV exportieren, etwa zur Weiterverarbeitung in Excel oder zur Weitergabe an Ihr Team.

• Pagination: Große Ergebnismengen werden seitenweise nachgeladen, sodass auch Auswertungen über viele Tausend Zeilen im Admin darstellbar bleiben.

• Multi-Version-Support: Kompatibel mit Shopware 6.5, 6.6 und 6.7, ohne getrennte Plugin-Varianten je Version.

Installation und Setup in 5 Minuten

Die Einrichtung dauert wenige Minuten. Hier die Anleitung:

Voraussetzungen

• Shopware 6.5.0 oder höher

• PHP 8.0+

• OpenAI API Key (erhältlich unter platform.openai.com)

• Zugang zu einer Entwicklungs- oder Staging-Umgebung (für erste Tests empfohlen)

Installation von Hand (Option 1)

1. Laden Sie die neueste Version von GitHub herunter

2. Entpacken Sie das Archiv in custom/plugins/Coding9KiDataSelector

3. Führen Sie folgende Befehle aus:

bin/console plugin:refresh
bin/console plugin:install --activate Coding9KiDataSelector
bin/console cache:clear

Installation via Composer (Option 2)

composer require coding9/ki-data-selector
bin/console plugin:refresh
bin/console plugin:install --activate Coding9KiDataSelector
bin/console cache:clear

Konfiguration des API-Keys

Variante A, per Command Line:

bin/console system:config:set Coding9KiDataSelector.config.apiKey "sk-your-api-key-here"

Variante B, im Admin-Panel:

1. Öffnen Sie im Admin die Einstellungen, dort System und dann Plugins

2. Suchen Sie "Coding 9 KI Data Selector"

3. Klicken Sie auf "Konfiguration" und tragen Sie Ihren OpenAI API Key ein

So nutzen Sie das Plugin im Alltag

Nach der Installation finden Sie den KI-Data-Selector im Admin-Panel unter Erweiterungen, Eintrag KI Data Selector. Der Ablauf besteht aus fünf Schritten:

1. Geben Sie Ihre Frage ein: Schreiben Sie in natürlicher Sprache, z.B. "Zeige alle Bestellungen aus dem letzten Quartal mit einem Warenwert über 500 Euro"

2. KI generiert SQL: Das System wandelt Ihre Frage in eine SQL-Abfrage um und zeigt sie im Klartext an, bevor etwas ausgeführt wird

3. Review & Execute: Prüfen Sie die generierte Abfrage und führen Sie sie aus

4. Ergebnisse visualisieren: Die Resultate erscheinen als Tabelle, bei großen Datenmengen seitenweise nachgeladen

5. Export: Mit einem Klick exportieren Sie die Daten als CSV für weitere Analysen

Praxisbeispiele: Was können Sie fragen?

• "Welche Produkte haben die höchste Retourenquote?"

• "Zeige mir alle Kunden, die in den letzten 30 Tagen mehr als 3 Bestellungen aufgegeben haben"

• "Liste die Top 20 Produkte nach Umsatz im Jahr 2024"

• "Welche Kategorien generieren den höchsten durchschnittlichen Bestellwert?"

• "Gib mir eine Liste aller Produkte, die weniger als 10 Mal verkauft wurden"

Sicherheitsarchitektur: Ihre Daten sind geschützt

Sicherheit steht bei uns an erster Stelle. Das Plugin implementiert mehrere Schutzebenen:

• SELECT-Only Enforcement: Das System erlaubt ausschließlich SELECT-Abfragen. Jegliche Versuche, Daten zu ändern (INSERT, UPDATE, DELETE) oder Strukturen zu modifizieren (DROP, ALTER), werden automatisch blockiert.

• SQL-Injection-Prävention: Alle Abfragen laufen über die Doctrine DBAL von Shopware und werden parametrisiert, was SQL-Injection verhindert.

• Automatische Query-Validierung: Vor der Ausführung wird jede Abfrage geprüft, verdächtige Befehle werden abgelehnt.

• Schema-basierte Safeguards: Das System kennt Ihre Datenbankstruktur und verhindert Zugriff auf nicht existierende Tabellen oder Spalten.

• Entwicklungs-First-Ansatz: Wir empfehlen ausdrücklich, das Plugin zunächst in einer Test- oder Staging-Umgebung zu verwenden, bevor es in Produktion geht.

Wichtig: Die Nutzung des Plugins erfordert einen OpenAI API Key, was API-Kosten verursacht. Sie bleiben alleinverantwortlich für alle ausgeführten Abfragen. Das Plugin wird ohne Gewährleistung bereitgestellt, prüfen Sie es vor dem Produktiveinsatz also selbst.

Warum wir das Plugin offenlegen

Bei coding9.de glauben wir an die Kraft der Community. Deshalb haben wir uns entschieden, den KI-Data-Selector unter der MIT-Lizenz zu veröffentlichen. Das bedeutet:

• Kostenlose Nutzung: Jeder kann das Plugin frei verwenden, auch kommerziell

• Transparenz: Der komplette Quellcode liegt auf GitHub, inklusive der Prompts, die an OpenAI gehen

• Community-Beiträge: Wir freuen uns über Pull Requests, Feature-Vorschläge und Bug-Reports von der Community

• Anpassbarkeit: Sie können das Plugin nach Ihren Bedürfnissen forken und erweitern

Das Plugin ist heute voll funktionsfähig. Auf der Liste für die nächsten Versionen stehen:

• Support für weitere Shopware-Versionen

• Visualisierung von Ergebnissen als Charts und Grafiken

• Gespeicherte Abfrage-Templates für wiederkehrende Analysen

• Automatische Berichte per E-Mail

• Integration weiterer KI-Modelle (z.B. Claude, Gemini)

Technische Details für Entwickler

Für die technisch Interessierten ein Blick auf den Aufbau:

• OpenAI API Integration: Wir nutzen GPT-5 oder Claude Sonnet 4.6 für die Übersetzung natürlicher Sprache in SQL

• Shopware 6 Plugin-Architektur: Vollständig kompatibel mit Shopware 6.5+, inklusive Service-Container-Integration

• Doctrine DBAL: Sichere Datenbankabfragen über die Doctrine-Integration von Shopware

• Schema-Inspektion: Automatische Analyse der Datenbankstruktur zur Laufzeit

• Admin-Controller: Custom Admin-Seite mit Vue.js-Integration für die Benutzeroberfläche

Der komplette Quellcode ist auf GitHub verfügbar: github.com/Coding9GmbH/shopware-plugin-ki-data-selector

Use Cases: Wer profitiert vom KI-Data-Selector?

Das Plugin ist ideal für verschiedene Anwendergruppen:

1. Shop-Manager & Marketing-Teams

Sie möchten Kampagnen-Performance analysieren, Kundensegmente identifizieren oder Verkaufstrends erkennen, ohne auf die IT zu warten. Mit dem KI-Data-Selector stellen Sie diese Abfragen selbst.

2. Business Intelligence Analysten

Prototyping von SQL-Abfragen wird deutlich schneller. Die KI generiert komplexe JOINs und Aggregationen, die Sie als Ausgangspunkt für detaillierte BI-Reports nutzen können.

3. Entwickler & System-Administratoren

Debug-Prozesse werden vereinfacht: Stellen Sie Fragen wie "Zeige mir alle Bestellungen mit fehlerhaften Zahlungen" und erhalten Sie sofort relevante Datensätze. Das spart Zeit bei der Fehlersuche.

4. Shop-Betreiber kleiner bis mittlerer Unternehmen

Ohne eigenes IT-Budget können Sie datengetriebene Entscheidungen treffen. Für Auswertungen, die sonst ein Dienstleister stundenweise abrechnet, fallen nur die OpenAI-Kosten pro Abfrage an.

Erste Schritte und Community-Support

So starten Sie mit dem KI-Data-Selector:

1. Repository klonen oder Release herunterladen: GitHub Repository

2. Installation in Ihrer Test-Umgebung durchführen (siehe Anleitung oben)

3. API-Key konfigurieren und erste Testabfragen stellen

4. Feedback geben: Öffnen Sie Issues auf GitHub oder kontaktieren Sie uns direkt

Haben Sie Fragen zur Einrichtung oder Ideen für neue Features? Kontaktieren Sie uns über unsere Website oder öffnen Sie ein Issue auf GitHub. Am meisten helfen uns Fehlerberichte, die die gestellte Frage, die erzeugte SQL-Abfrage und das erwartete Ergebnis enthalten.

Was sich damit im Alltag ändert

Der KI-Data-Selector verschiebt die Auswertung von Shop-Daten aus der IT ins Fachteam. Statt SQL zu schreiben, formulieren Sie die Frage im Klartext und prüfen die erzeugte Abfrage, bevor sie läuft. Das spart vor allem die Wartezeit bei den vielen kleinen Auswertungen, für die sich sonst kein Entwickler-Ticket lohnt.

Das Projekt steht unter MIT-Lizenz auf GitHub. Installieren Sie das Plugin zunächst in einer Staging-Umgebung, testen Sie es mit Ihren eigenen Fragen und melden Sie uns die Fälle, in denen die erzeugte Abfrage danebenliegt. Genau daran arbeiten wir die Schema-Erkennung weiter.

Zwei Dinge sollten Sie einplanen: Die OpenAI-Kosten fallen pro Abfrage an und hängen an der Größe Ihres Datenbankschemas, und die erzeugten Abfragen gehören vor dem produktiven Einsatz gelesen. Das Plugin legt beides offen, die Entscheidung bleibt bei Ihnen.

Nützliche Links

• GitHub Repository (Quellcode & Installation)

• OpenAI Platform (API Key erstellen)

• Shopware Documentation (Plugin-Entwicklung)