Lieferanten-CSV für den ERP-Import vorbereiten: Mapping und Checkliste

Eine Spalte umzubenennen ist schnell erledigt. Schwieriger ist sicherzustellen, dass Artikelnummer, Preis und Einheit danach noch dasselbe bedeuten. Dieser Ablauf hilft dir, wiederkehrende Lieferantendateien kontrolliert für dein ERP oder Shopsystem vorzubereiten.

Vom Mapryva-Team · Stand 26. Oktober 2026

Ein praktischer Leitfaden von Mapryva. Du brauchst dafür weder unsere Software noch eine Anmeldung. Mapryva ist in Entwicklung; ein Download ist noch nicht verfügbar.

1. Erst das Ziel festlegen, dann die Datei bearbeiten

Hole dir die aktuelle Importvorlage des Zielsystems. Schreibe für jede Zielspalte auf: Name, Pflichtfeld, Datentyp, erlaubte Werte, Einheit und Verhalten bei leeren Werten. Bedeutet ein leerer Lagerbestand „unbekannt“, „unverändert lassen“ oder tatsächlich null? Kläre das vor dem Import.

Bewahre die Originaldatei unverändert auf. Arbeite mit einer Kopie und notiere Lieferant, Datum und Vorlagenversion. Ändert der Lieferant später eine Überschrift, fällt der Unterschied dadurch auf.

2. Eine explizite Mapping-Tabelle anlegen

Dieses Beispiel ist vollständig erfunden. Es zeigt eine Zuordnung zu einem Beispiel-Zielschema und ist keine direkt importierbare ERP-Vorlage.

Mapping-Vorlage kostenlos herunterladen (CSV). Sie enthält nur erfundene Spaltennamen und Prüfregeln. Öffne sie über den Text-/CSV-Import mit UTF-8 und Komma als Trennzeichen.

3. Artikelnummern als Identifikatoren behandeln

0007 ist nicht automatisch dasselbe wie 7. Importiere SKU, EAN und andere Kennungen ausdrücklich als Text. Wenn Excel bereits Nullen oder Stellen entfernt hat, stellt eine spätere Formatänderung sie nicht zuverlässig wieder her: Lade die Originaldatei erneut mit passendem Datentyp.

In Excel kannst du die Datei über Daten → Aus Text/CSV öffnen und vor dem Laden transformieren. Prüfe die automatisch erkannten Typen. Power Query erkennt Typen bei unstrukturierten Quellen automatisch; für Kennungen solltest du sie bewusst festlegen. Siehe Microsoft: Datentypen in Power Query und Text-/CSV-Import.

4. Preise und Einheiten getrennt prüfen

Aus 12,50 € wird nicht durch bloßes Umbenennen ein korrektes Zahlenfeld. Lege Zahlenformat, Währung und Dezimalstellen fest. Prüfe außerdem, ob der Preis pro Stück, Packung, Kilogramm oder 100 Einheiten gilt und ob er netto oder brutto ist.

Beispiel: 30 Euro pro Packung mit 12 Stück entsprechen 2,50 Euro pro Stück. Diese Umrechnung ist nur zulässig, wenn Packungsgröße und Preisbasis bestätigt sind. Eine KI sollte das weder aus einer Überschrift noch aus ähnlichen Produkten erraten.

5. Vor jedem Import diese Prüfungen ausführen

1. Schema: Sind alle Pflichtspalten vorhanden? Neue oder umbenannte Spalten zur Prüfung markieren.
2. Schlüssel: Fehlende und doppelte Artikelnummern in eine Fehlerliste verschieben. Für den Abgleich Lieferant plus Lieferanten-SKU verwenden, falls SKUs nicht global eindeutig sind.
3. Zeilenzahl: Eingangszeilen müssen sich in akzeptierte und zurückgehaltene Zeilen aufteilen lassen. Keine stillen Verluste.
4. Werte: Währung, Einheit, Vorzeichen, Dezimaltrennzeichen und zulässige Werte prüfen. Null und leer getrennt behandeln.
5. Änderungen: Neue Artikel, fehlende Artikel und starke Preisänderungen separat anzeigen. „Nicht in der Datei“ bedeutet nicht automatisch „ausgelistet“.
6. Probelauf: Einige geprüfte Zeilen im Testsystem oder in der Importvorschau testen. Erst nach Freigabe den vollständigen Import starten; Wiederherstellungsweg bereithalten.

6. Wann Excel genügt – und wann Mapping hilft

Für eine einmalige, übersichtliche Datei kann Excel völlig ausreichen. Bei wiederkehrenden Dateien mit stabilem Aufbau ist Power Query ein naheliegender erster Schritt: Transformationen werden dokumentiert und können erneut ausgeführt werden. Ein ERP-eigener Importer ist sinnvoll, wenn er deine Pflichtfelder und Fehlerberichte bereits gut abdeckt.

Ein zusätzliches Mapping-Werkzeug wird interessant, wenn viele Quellen unterschiedliche Schemata liefern oder Dateien lokal bleiben sollen. Auch dann brauchst du überprüfbare Regeln. Spaltenmapping verbindet Felder; ein Artikelabgleich verbindet Datensätze; fachliche Validierung entscheidet, ob Werte plausibel sind. Diese drei Aufgaben gehören ausdrücklich in den Prozess.

Was Mapryva dazu beitragen soll

Wir entwickeln Mapryva als Desktop-App für lokale KI-Vorschläge zur Zuordnung von CSV-, Excel- und JSON-Feldern. Du sollst Vorschläge vor dem Export prüfen können. Das ist der geplante Funktionsumfang, keine verfügbare ERP-Integration. Ein erster Test für macOS steht im Fokus; Termin, Systemanforderungen und Preise stehen noch nicht fest.

Wenn du regelmäßig Lieferantendateien vorbereitest, kannst du dich unverbindlich für Neuigkeiten zum Testzugang vormerken. Teile hier keine vertraulichen Lieferanten- oder Kundendateien.

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