Zwei Apps haben dieselbe E-Mail-Adresse, nennen das Feld aber völlig unterschiedlich. Ohne Übersetzung landet der Eintrag im Ziel leer.

Warum das wie ein Datenfehler wirkt, dabei nur Namensproblematik dahintersteckt: Die Quelle liefert customer_mail, das Ziel erwartet email. Beide Male fehlt jemand, der die Namen einander zuordnet.

Das Feld ist der benannte Behälter für eine einzelne Information, etwa customer_mail in JSON, einem Textformat aus Schlüssel-Wert-Paaren. Es gehört zu den Daten, die eine API (eine festgelegte Schnittstelle zwischen Programmen) austauscht. Liefert die Quelle customer_mail, enthält genau dieses Feld die E-Mail-Adresse. Der Name verrät nicht, was die Gegenseite darunter versteht.

Das Mapping ist die Tabelle mit genau zwei Spalten: links das Quellfeld, rechts das Zielfeld, je Zeile eine Zuordnung. Es übersetzt Namen und Formate, etwa ein Datum als TT.MM.JJJJ in der Quelle und als JJJJ-MM-TT im Ziel. So wird aus einem Datum in der Quelle der Eintrag im Zielformat, etwa 05. März als 2026-03-05. Die Zeile customer_mail → email gehört in jede Zuordnungstabelle als Erstes.

Der Unterschied: Das Feld speichert, das Mapping ordnet zu. Wer nur Feldnamen frei rät, statt die Dokumentation beider Schnittstellen zu lesen, ordnet falsche Zielfelder zu; der Eintrag bleibt leer oder wird abgelehnt. Das einmal festgelegte Mapping dagegen übersteht Feldreihenfolgen, die in der Quelle wechseln, weil es über Namen zuordnet.

Faustregel: Erst die Dokumentation beider Systeme lesen und alle Felder listen, dann zuordnen. Pflichtfelder müssen beliefert werden, Felder ohne Gegenstück bleiben bewusst leer.

Mapping heißt nicht, Daten neu zu erfinden, sondern dieselbe Information nur passend zu benennen und zu formatieren.

📌 Feld · Zuordnung · Format übersetzen

📚 Automatisierung von Grund auf · Tag 3 von 30
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