CSV‑Import Spaltenzuordnung UI: sicherere Zuordnung, Defaults, Vorschau

Warum CSV‑Importe frustrierend wirken

Die meisten Menschen nähern sich einem CSV‑Import mit einer einfachen Hoffnung: „Bring meine Tabelle in die App.“ Dann verlangt der erste Bildschirm Entscheidungen, die sie nicht verstehen, und der Import schlägt aus scheinbar willkürlichen Gründen fehl.

CSV‑Dateien sind oft unordentlicher, als sie aussehen. Header können fehlen, anders geschrieben sein oder mehrfach vorkommen ("Email", "email", "Email Address"). Daten können unterschiedliche Datumsformate haben, Telefonnummern verlieren führende Nullen, und Kommata in Adressen zerschießen Spalten. Selbst „saubere“ Exporte können zusätzliche Spalten wie Notizen, interne IDs oder leere nachlaufende Spalten enthalten.

Die Angst ist berechtigt: Wenn man falsch rät, wird dann gute Daten überschrieben, werden hunderte fehlerhafte Datensätze erstellt oder landet Müll im System? Eine gute CSV‑Import‑Spaltenzuordnungs‑UI nimmt diese Angst, indem sie zeigt, was passieren wird, bevor etwas geschrieben wird.

„Mapping“ heißt einfach Zuordnen. Es bedeutet: diese Spalte in der CSV geht in dieses Feld in deiner App. Zum Beispiel: die CSV‑Spalte „Company“ wird dem Feld „Account name“ zugeordnet, und „Start Date“ wird „Customer since“ zugewiesen. Theoretisch simpel, aber leicht falsch zu machen, wenn Namen nicht übereinstimmen.

Ein sicherer Import setzt klare Erwartungen und folgt einer vorhersehbaren Reihenfolge:

• Spalten Feldern zuordnen (Mapping)
• Festlegen, was bei fehlenden Daten passiert (Standardwerte)
• Auf Probleme prüfen (Validierung)
• Ergebnis anzeigen (Vorschau)
• Erst dann Datensätze schreiben

Wenn Nutzer diese Reihenfolge verstehen, wirkt der Import nicht mehr wie eine Falle. Er wird zu einer geführten Checkliste: Zuordnungen machen, Lücken füllen, sichtbare Fehler beheben und mit Vertrauen importieren.

Was eine gute Mapping‑Maske leisten muss

Eine CSV‑Import‑Spaltenzuordnungs‑UI hat eine Aufgabe: deutlich machen, was passieren wird, bevor etwas gespeichert wird. Nutzer sollten nicht erraten müssen, ob neue Datensätze erstellt, vorhandene aktualisiert oder Zeilen übersprungen werden.

Der Bildschirm sollte diese Fragen klar beantworten:

• Was wird erstellt (neue Datensätze) und in welcher Tabelle oder welchem Objekt
• Was wird aktualisiert und welches Feld wird verwendet, um Übereinstimmungen zu finden (z. B. Email oder externe ID)
• Was wird übersprungen und warum (fehlende Pflichtfelder, Duplikate, ungültige Werte)
• Wie viele Zeilen in jeder Gruppe betroffen sind, mit echten Zählungen aus der hochgeladenen Datei
• Was das System tut, wenn ein Wert leer ist (leer lassen, Standardwert verwenden, bestehenden Wert behalten)

Pflichtfelder brauchen besondere Behandlung. Zeige sie oben an, markiere sie als erforderlich und verhindere, dass der Nutzer die Zuordnung abschließt, bis jedes Pflichtfeld zugeordnet oder ein expliziter Standard gesetzt ist. Optionale Felder können ungeordnet bleiben, aber die UI sollte trotzdem anzeigen, was der Nutzer damit bewusst ignoriert.

Menschen erwarten auch einfache Bereinigung ohne Formeln. Biete grundlegende Transformationen direkt dort an, wo gemappt wird, z. B. Leerzeichen trimmen, Zahlenformate konvertieren und ein Datumsformat wählen. Wenn eine CSV " New York " enthält, sollte eine Trim‑Option in der Vorschau zeigen, dass daraus "New York" wird.

Nicht jedes Problem sollte den Import stoppen. Teile Probleme in Blocker und Warnungen und erkläre den Unterschied in einfachen Worten:

• Blocker, wenn ein Pflichtfeld fehlt, ein Datum nicht geparst werden kann oder ein Schlüssel für Updates leer ist
• Warnungen, wenn eine Telefonnummer ungewöhnlich formatiert ist, ein Wert abgeschnitten wird oder ein Feld unbekannt ist und ignoriert wird
• Erlaube den Import trotz Warnungen, zeige aber, wie viele Zeilen betroffen sind

Wenn du diese Grundlagen richtig machst, wird der Rest des Import‑Flows ruhiger: Nutzer fühlen sich kontrolliert und es gibt weniger Support‑Tickets „Warum wurde falsch importiert?".

Nutzern helfen, CSV‑Spalten Feldern zuzuordnen

Eine gute Mapping‑UI sollte eher wie eine hilfreiche Assistentin wirken, nicht wie ein Puzzle. Lies die erste Zeile als Header und biete gleich passende Vorschläge an. Nutze einfache Signale wie Namensähnlichkeit ("email" -> "Email") und eine kleine Synonymliste ("Phone" vs "Mobile", "Zip" vs "Postal code", "Company" vs "Organization").

Vorschläge funktionieren am besten, wenn sie ruhig und klar sind. Markiere Zuordnungen als exakt, wahrscheinlich oder unsicher. Halte den Hinweis dezent (ein kleines Label oder Icon), damit Nutzer schnell scannen können, ohne sich genervt zu fühlen.

Gib Nutzern eine einfache Möglichkeit, alles zu überschreiben. Ein Dropdown ist in Ordnung, aber füge eine Suchzeile hinzu, damit sie "status" tippen und das passende Feld in Sekunden finden können. Wenn dein Produkt viele Felder hat, gruppiere sie (Kontakt, Adresse, Abrechnung), damit die Liste nicht überfordert.

Um versehentliche schlechte Importe zu verhindern, mache Konflikte schwer zu erzeugen:

• Erlaube standardmäßig nur eine CSV‑Spalte pro Zielfeld
• Wenn ein Nutzer ein Feld auswählt, das bereits gemappt ist, zeige eine klare Warnung und frage, ob die bestehende Zuordnung ersetzt werden soll
• Biete eine explizite "kombinieren"‑Option nur an, wenn sie unterstützt wird (z. B. Vorname + Nachname)
• Hebe noch nicht zugeordnete Pflichtfelder hervor

Ein kleines Beispiel: Ein Nutzer importiert "Mobile" und "Phone" aus einer Tabelle. Wenn beide auf dasselbe "Phone"‑Feld gemappt würden, sollte die UI das stoppen, erklären, dass eines das andere überschreibt, und Alternativen vorschlagen (mappe eines zu "Mobile" oder ignoriere eines).

Wenn du das in AppMaster baust, halte den Mapping‑Schritt schnell: Autovervollständigen, Suche, und Konfliktblocker. Die meisten Importprobleme beginnen genau hier, also je weniger Überraschungen du zulässt, desto sauberer die Daten.

Standardwerte, die leere oder falsche Datensätze verhindern

Eine Mapping‑Maske sollte nicht nur Felder zuordnen. Sie sollte entscheiden, was passiert, wenn eine CSV‑Zelle leer ist. Wenn du das übersiehst, endest du oft mit halbgefüllten Datensätzen oder — schlimmer — falschen Daten, die gültig aussehen.

Für jedes zugeordnete Feld biete eine klare "Bei Leer"‑Auswahl an. Halte sie vorhersehbar und sichtbar in derselben Zeile wie die Zuordnung, damit Leute sie beim Durchsehen nicht übersehen.

Hier sind die drei Verhaltensweisen, die die meisten Teams brauchen:

• Leer lassen (Zeile importieren, Feld bleibt leer)
• Einen Standardwert verwenden (Zeile mit bekanntem Fallback importieren)
• Die Zeile ablehnen (diese Zeile fehlschlagen lassen und erklären warum)

Standardwerte sollten einfache, häufige Fälle ohne zusätzlichen Aufwand unterstützen. Beispiele: status = Active, country = US, owner = current user, source = "CSV import". In einer CSV‑Import‑Mapping‑UI machen diese Defaults oft den Unterschied zwischen einem sauberen ersten Import und Stunden der Nacharbeit.

Ein Detail, das verwirrt: Create vs Update. Wenn dein Import vorhandene Datensätze aktualisieren kann (z. B. per Email oder ID), mache explizit, wie sich Defaults verhalten:

• Bei Erstellung: Defaults füllen fehlende Werte für neue Datensätze.
• Bei Update: Defaults sollten normalerweise NICHT vorhandene Daten überschreiben, außer der Nutzer wählt das explizit.

Eine praktische Regel: Behandle "leer in CSV" anders als "Feld ist nicht enthalten." Wenn ein Nutzer das Feld zugeordnet und "Leer lassen" gewählt hat, meint er vielleicht "löschen/leer setzen". Wenn er das Feld gar nicht zugeordnet hat, meint er meist "nicht anfassen".

Zeige den Default‑Wert direkt neben dem zugeordneten Feld, nicht versteckt hinter einem Einstellungsicon. Eine kleine Inline‑Pille (z. B. "Standard: Active") plus eine Einzeilige Hilfe ("Wird nur verwendet, wenn leer") verhindert Überraschungen und reduziert Support‑Anfragen.

Ergebnisse und Fehler vor dem Schreiben vorschauen

Eine Vorschau ist der Moment, in dem die Mapping‑UI Vertrauen verdient. Nutzer sollten sehen, was passieren wird, bevor etwas gespeichert wird, und das Gefühl haben, Probleme sind verständlich und behebbbar.

Beginne mit einer kleinen, schnellen Stichproben‑Vorschau (z. B. die ersten 20–50 Zeilen) plus einer einfachen Zählsumme für die komplette Datei. Die Zusammenfassung sollte die Fragen beantworten, die Nutzer tatsächlich haben: Wie viele Zeilen werden erstellt oder aktualisiert, wie viele haben Probleme und wie viele werden übersprungen.

Mache Fehler visuell und spezifisch. Hebe die exakten Zellen hervor, die fehlschlagen, und zeige direkt neben der Zelle oder in einem Seitenpanel einen kurzen Grund. Wenn eine Zeile mehrere Probleme hat, zeige das erste klar an und lass Nutzer aufklappen, um die restlichen zu sehen.

Häufige Gründe sollten in klarer Sprache erklärt werden, z. B.:

• Fehlender Pflichtwert (z. B. Email ist erforderlich)
• Falsches Format (z. B. Ungültiges Datumsformat: nutze YYYY‑MM‑DD)
• Falscher Typ (z. B. Quantity muss eine Zahl sein)
• Unbekannter Wert (z. B. Status muss einer von Active, Paused, Closed sein)
• Zu lang (z. B. Notes können bis zu 500 Zeichen sein)

Filtern ist eine große Komfortfunktion. Füge einen Schalter wie "Nur Zeilen mit Fehlern" und eine Suchbox für die Vorschau hinzu. Das hilft Nutzern, sich auf das zu konzentrieren, was Aufmerksamkeit braucht, statt hunderte OK‑Zeilen zu durchsuchen.

Vermeide technische Formulierungen. Nutzer sollten nie "Parse exception" oder "Constraint violation" sehen. Sage, was falsch ist, wo es ist (Zeile und Spalte) und was als Nächstes zu tun ist. In AppMaster ist diese Art Vorschau besonders hilfreich, weil Nutzer oft in echte Geschäftslogik und Validierungen importieren, nicht nur in eine flache Tabelle.

Möglichkeiten, Daten im Import zu korrigieren

Eine gute Mapping‑UI sollte nicht nur Probleme zeigen. Sie sollte Nutzern schnelle, sichere Korrekturen direkt im Flow erlauben, ohne diesen zu verlassen.

Beginne mit Inline‑Korrekturen neben der fehlerhaften Spalte. Kann das System Daten nicht parsen, lass den Nutzer das erwartete Datumsformat wählen (z. B. MM/DD/YYYY vs DD/MM/YYYY) und führe die Vorschau sofort neu aus. Enthält eine Spalte "Yes/No", dein Feld erwartet true/false — biete einen einfachen Konvertierungs‑Schalter an.

Für Felder mit einer festen Wertemenge (Status, Bundesland, Tarif) ist Value‑Mapping der größte Zeitgewinn. Wenn der Import "NY" sieht, dein System aber "New York" erwartet, sollte der Nutzer einmal mapen und das auf alle Zeilen anwenden können. Dasselbe hilft bei Groß-/Kleinschreibung und Namensvarianten, z. B. "active", "Active" und "ACTIVE" in einen erlaubten Wert zusammenführen.

Schnellaktionen helfen, gängige Fehler rasch zu bereinigen:

• Führende und folgende Leerzeichen trimmen
• Leere Werte durch Standard ersetzen (z. B. "Unknown")
• Tausendertrennzeichen entfernen ("1,200" -> "1200")
• Telefonnummern normalisieren (nur Ziffern behalten)
• Text für Namen in Title Case konvertieren

Halte diese Aktionen rückgängig machbar. Zeige, was sich ändern wird, wie viele Zeilen betroffen sind, und erlaube Rückgängig. Eine kleine "Vorher/Nachher"‑Vorschau für die gewählte Spalte verhindert Überraschungen.

Sei klar darüber, was nicht in der App korrigierbar ist. Wenn eine Spalte komplett fehlt, Zeilen wegen nicht maskierter Kommata verschoben sind oder die Datei unterwegs die Header wechselt, ist die beste Lösung, die CSV zu bearbeiten. Sage das offen und erkläre, was zu ändern ist.

Ein einfaches Beispiel: Wenn 600 Zeilen "CA " mit einem nachgestellten Leerzeichen haben, sollte ein Klick das bereinigen und die Validierung bestehen lassen, ohne dass neu exportiert werden muss.

Ein einfacher, schrittweiser Import‑Flow

Eine gute Mapping‑UI wirkt ruhig, weil sie die Aufgabe in wenige kleine Entscheidungen unterteilt, in einer festen Reihenfolge. Nutzer sollten immer wissen, was als Nächstes passiert und was mit ihren Daten geschieht.

Beginne mit dem Hochladen. Sobald die Datei gewählt ist, erkenne Delimiter und Encoding und zeige eine kleine Vorschau (Header plus die ersten ein bis zwei Zeilen). Hier bemerken Nutzer früh Probleme wie nur eine Spalte wegen falschem Trennzeichen oder seltsame Zeichen durch Encoding‑Probleme.

Dann frage, wie der Import sich verhalten soll. Manche Nutzer erstellen neue Datensätze, andere aktualisieren bestehende, viele brauchen Upsert. Wenn Update oder Upsert gewählt wird, verlange einen Identifier (z. B. Email, externe ID oder Bestellnummer) und warne, wenn die Identifier‑Spalte Leerwerte oder Duplikate enthält.

Anschließend Mapping und Defaults, dann Validierung. Lass Nutzer bestätigen, welche CSV‑Spalte welches Feld füllt, welche Felder einen Default nutzen und welche Felder leer bleiben. Die Validierung sollte schnell und konkret sein und Typen, Pflichtfelder, Duplikate und relationale Regeln prüfen.

Ein einfacher Flow sieht so aus:

• Datei hochladen und ein paar Zeilen vorschauen
• Modus wählen: create, update by key oder upsert (und den Schlüssel wählen)
• Mappings und Defaults bestätigen, dann validieren
• Fehler prüfen und beheben (oder nur die Fehlerzeilen exportieren)
• Import ausführen und eine Abschluss‑Zusammenfassung zeigen

Beim Fehlerprüfschritt halte den Nutzer in Bewegung. Zeige Zählungen nach Fehlertyp, lass nach fehlerhaften Zeilen filtern und mache die nächste Aktion offensichtlich: in‑place reparieren, eine Zeile ignorieren oder Problemzeilen herunterladen, bearbeiten und erneut hochladen.

Beende mit einer klaren Zusammenfassung: wie viele Datensätze erstellt, aktualisiert, übersprungen und fehlgeschlagen sind, und welcher Schlüssel für das Matching verwendet wurde. Wenn das in einem Tool wie AppMaster gebaut ist, sollte diese Zusammenfassung dem entsprechen, was das Backend tatsächlich geschrieben hat, nicht nur dem, was die UI erwartete.

Häufige Fallstricke vermeiden

Eine Mapping‑Maske kann sich „fertig“ anfühlen, sobald Nutzer Felder zuordnen und auf Import klicken können. Die echten Probleme tauchen erst später auf: Duplikate, stille Änderungen und Fehler, die niemand beheben kann.

Ein klassischer Fehler ist, Nutzern ein Update‑Import zu erlauben, ohne einen eindeutigen Identifier. Können Nutzer nichts wie Customer ID, Email oder ein anderes garantiert eindeutiges Feld zuordnen, können bestehende Datensätze nicht zuverlässig aktualisiert werden. Resultat sind oft Duplikate, die gültig aussehen, aber mehrfach vorhanden sind. Fehlt ein Identifier, sage das deutlich und biete eine Wahl: "Als neue Datensätze importieren" oder "Stopp und ID hinzufügen".

Ein weiteres Problem ist stille Typkonvertierung. Ein Wert wie "00123" kann ein echter Code sein, keine Zahl. Wenn der Import ihn in 123 verwandelt, gehen führende Nullen verloren und spätere Matches brechen. Behandle "zahlähnliche" Strings vorsichtig, besonders für PLZ, SKUs und Kontocodes. Wenn du Typen konvertieren musst, zeige Vorher/Nachher in der Vorschau.

Validierung kann in zwei entgegengesetzte Richtungen fehlschlagen. Zu streng und du blockierst harmlose Zeilen (z. B. fehlende optionale Telefonnummer). Zu locker und du erzeugst Müll (leere Namen, ungültige Emails, sinnlose Daten). Ein besserer Ansatz trennt:

• Blockierende Fehler (müssen vor Import behoben werden)
• Warnungen (können importiert werden, sollten aber überprüft werden)
• Auto‑Fixes (Leerzeichen trimmen, Case normalisieren), die in der Vorschau sichtbar sind

Fehlermeldungen werden oft nutzlos, weil sie nicht auf die exakte Zelle verweisen. Verknüpfe Feedback immer mit einer bestimmten Zeile und Spalte und gib den Originalwert an. "Zeile 42, Email: 'bob@' ist keine gültige Email" ist hilfreicher als "Ungültige Daten gefunden."

Mache die letzte Bestätigung nicht vage. Nutzer müssen sehen, was passieren wird: wie viele Datensätze erstellt, aktualisiert und übersprungen werden. Bei Updates zeige das Identifier‑Feld, auf dem gematcht wird, damit Nutzer eine falsche Zuordnung erkennen, bevor echte Daten überschrieben werden.

Schnelle Checks bevor der Nutzer auf Import klickt

Kurz bevor jemand auf Import klickt, stellt er sich eine einfache Frage: „Zerstöre ich gleich meine Daten?“ Eine gute Mapping‑UI beantwortet das mit einer klaren, langweiligen, vertrauensbildenden Checkliste.

Zeige zuerst eine kleine, reale Vorschau. 10–20 Zeilen reichen meist, um offensichtliche Probleme wie verschobene Spalten, seltsame Datumsformate oder extra Leerzeichen zu erkennen. Die Vorschau sollte das aktuell angewendete Mapping widerspiegeln, nicht nur die rohe CSV, damit der Nutzer genau sieht, was geschrieben wird.

Mache Pflichtfelder unmöglich zu übersehen. Ist ein Pflichtfeld nicht zugeordnet, zwinge eine Entscheidung: zuordnen, Standard setzen oder stoppen. Lass Nutzer fehlende Pflichtfelder nicht erst nach einem fehlgeschlagenen Import entdecken.

Leere Zellen brauchen eine Klartextregel. Sage, ob Leerwerte leer bleiben, den bestehenden Wert behalten (bei Updates) oder einen Default auslösen. Kleine Hinweise wie "Leer = bestehenden Wert behalten" in der Mapping‑Zeile verhindern viele schlechte Importe.

Lass Nutzer sich auf Probleme konzentrieren, nicht auf Perfektion. Gibt es Probleme, biete eine Ansicht, die nur Zeilen mit Fehlern oder Warnungen anzeigt, jeweils mit dem Grund neben der Zeile. Das macht das Beheben überschaubar.

Hier eine kurze Pre‑Import Checkliste, die du über dem finalen Button platzieren kannst:

• Vorschau zeigt Stichproben mit dem aktuellen Mapping angewendet
• Alle Pflichtfelder sind zugeordnet oder haben einen Defaultwert
• Verhalten bei leeren Zellen ist für Create und Update klar angegeben
• Du kannst auf nur fehlerhafte Zeilen filtern und sie schnell prüfen
• Zusammenfassung zeigt Counts für Create vs Update vs Skip (und Fehleranzahl)

Wenn du das in AppMaster baust, betrachte diese Checks als die letzte Sicherheitsstufe, bevor dein Backend etwas schreibt. Es ist günstiger, einen schlechten Import hier zu stoppen, als später tausende Datensätze aufzuräumen.

Beispiel‑Szenario: Kunden aus einer Tabelle importieren

Ein Support‑Lead exportiert eine Kundenliste aus einer Tabelle und will sie in ein einfaches CRM laden. Die CSV hat die Spalten: Name, Email, Phone, Status und Signup Date.

In der Mapping‑Maske ordnen sie Spalten so zu:

• Name -> Customer name
• Email -> Email (erforderlich)
• Phone -> Phone (optional)
• Status -> Status (Dropdown)
• Signup Date -> Signup date (Datum)

Ein paar Probleme tauchen sofort auf. Manche Zeilen haben keine Email. Status‑Werte sind inkonsistent (Active, ACTIVE, actv). Signup Date ist gemischt: einige Zeilen nutzen 2025‑01‑03, andere 01/03/2025 und ein paar haben "3 Jan 2025".

Statt den Nutzer zu zwingen, die ganze Datei vorher zu bereinigen, erlaubt der Mapping‑Schritt, sichere Defaults und Regeln zu setzen. Sie wählen einen Default‑Status "Active" nur für leere Zellen, nicht wenn ein Wert vorhanden ist. Für Signup Date wählen sie das erwartete Format (z. B. YYYY‑MM‑DD) und entscheiden, andere Formate als Fehler zu behandeln.

Die Vorschau wird so zum Entscheidungspunkt. Sie könnte anzeigen:

• 12 Zeilen blockiert: fehlende Email
• 7 Zeilen markiert: unbekannter Statuswert "actv"
• 5 Zeilen markiert: ungültiges Datumsformat

Aus der Vorschau beheben die Nutzer schnell die Probleme. Sie mappen in Bulk "actv" auf "Active" und korrigieren die fünf fehlerhaften Daten direkt in‑place. Für die fehlenden Emails können sie diese Zeilen überspringen oder den Import stoppen und das Team bitten, die Daten zu ergänzen.

Tools wie AppMaster machen das natürlich, indem sie die Mapping‑Maske mit klarer Validierung und einer Vorschau koppeln, die genau das zeigt, was geschrieben wird, sodass der Nutzer dem Import vertraut, bevor Daten gespeichert werden.

Nächste Schritte: die Import‑UI ausliefern und sicher halten

Behandle den ersten Release wie ein kontrolliertes Experiment. Starte mit einer kleinen Testdatei (10–50 Zeilen) und führe den kompletten Flow Ende‑zu‑Ende aus: Mapping, Defaults, Vorschau und finaler Schreibvorgang. Wenn die Ergebnisse passen, erlaube Nutzern, Mappings zu speichern, damit der nächste Import schneller und konsistenter läuft. Eine gespeicherte Zuordnung ist außerdem ein Sicherheitsnetz, weil sie "kreative" Einmal‑Zuordnungen reduziert.

Platziere die CSV‑Import‑Mapping‑UI dort, wo sie natürlich hingehört: in einem Admin‑Panel oder einem internen Tool, das bereits die Daten verwaltet. Ein Support‑Lead sollte nicht extra Rechte oder ein separates System brauchen, um Kunden hinzuzufügen. Halte das Werkzeug nah an der Listenansicht, damit Ergebnisse sofort überprüft werden können.

Nach dem Import zeige einen kurzen, klaren Bericht und halte ihn zur späteren Einsicht bereit. Nutzer sollten nicht raten müssen, was passiert ist.

Was zu protokollieren und was anzuzeigen ist

Erfasse genug Details, um Fehler zu debuggen, ohne Nutzer zu überfordern. Eine gute Post‑Import‑Zusammenfassung enthält:

• Verarbeitete, erstellte, aktualisierte und übersprungene Zeilen
• Fehleranzahl mit einer herunterladbaren oder kopierbaren Fehlerdatei (Zeilennummer, Spalte, Meldung)
• Ein Hinweis, welches gespeicherte Mapping und welche Defaults verwendet wurden
• Zeitangaben (gestartet um, beendet um) und wer den Import ausgeführt hat
• Einen schnellen Weg zurück zu den veränderten Datensätzen (falls deine App das unterstützt)

Wenn du das in AppMaster baust, kannst du die Daten im Data Designer modellieren, die Mapping‑ und Vorschau‑Screens mit den visuellen UI‑Buildern erstellen und Validierung in den Business Processes erzwingen, bevor etwas in PostgreSQL geschrieben wird. Diese Trennung macht es einfacher, "Vorschau" sicher und "Import" strikt zu halten.

Zum Schluss füge vor dem Launch noch eine Schutzmaßnahme hinzu: erfordere einen Testimport in jeder Umgebung (erst Staging, dann Produktion) und lege Imports hinter eine Rolle oder Berechtigung. So bleibt die Funktion nützlich, ohne riskant zu sein.