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API Entwicklung mit GraphQL & REST
Warum saubere Schnittstellen so wichtig sind: Wie REST & GraphQL deine Datenflüsse optimieren & Kosten sparen ✓ Jetzt Schnittstellen-Audit buchen!
Christoph René Pardon
03. September 2025
9 Min. Lesezeit
Schnittstellen Entwicklung mit GraphQL oder REST
Wenn falsche Zahlen den Morgenkaffee verderben - und warum eine saubere API Programmierung die Lösung sein kann
Es ist Montagmorgen, 8 Uhr. CFO Lisa nippt an ihrem Kaffee und öffnet wie gewohnt das Reporting-Dashboard. Doch statt
klarer Zahlen prangen schon wieder gegensätzliche Umsätze vor ihr. Im ERP sind die Werte höher als im Shopsystem, und
das CRM zeigt noch einmal ganz andere Daten. Sie kennt das Problem bereits, was die Sache aber nicht besser macht: Jeder
Bereich arbeitet mit eigenen, isolierten Anwendungen, nichts ist sauber verbunden - klassischer Fall von Daten-Silos.
Für Lisa bedeutet das nicht nur Frust, sondern auch ernsthafte Probleme: Falsche Reports für die Geschäftsführung,
fehlerhafte Bestellungen im Lager und zusätzliche Kosten sind nur einige typische Konsequenzen. Sie muss ihren
Wochenstart nun damit verbringen, alles wieder auszubügeln.
Mit einer sauberen API Programmierung wäre das nicht passiert! Ohne funktionierende Schnittstellen sind Daten
fragmentiert und betreffende Prozesse ineffizient - neben dem erhöhten Risiko bleiben letztlich aber auch einfach sehr
viele Chancen ungenutzt. Hier erfährst du, wie sich dieses Chaos mithilfe von REST oder GraphQL APIs auflösen und
Potenziale besser ausnutzen lassen.
Was ist eine API und weshalb perfekte Anwendungsschnittstellen so wichtig sind
Eine API (Application Programming Interface) verbindet unterschiedliche Anwendungen und sorgt dafür, dass Daten in
Echtzeit fliessen. Ohne funktionierende Vernetzung bleibt jedes System eine Insel. Das Ergebnis sind Daten-Silos, die zu
Fehlern führen und eine Menge Geld kosten können.
Manuelle Copy-Paste-Prozesse wirken auf den ersten Blick harmlos. Doch wenn Mitarbeitende täglich mehrere Stunden
Tabellen übertragen, ist das teuer. Noch gravierender sind aber die Differenzen, die bei einer solch händischen
Ausführung schnell passieren können: eine falsche Zahl im Reporting, eine vergessene Adresse im CRM oder ein nicht
synchronisierter Lagerbestand. Solche Kleinigkeiten haben mitunter weitreichende Konsequenzen - bis hin zu
gesamtgeschäftskritischen Fehlentscheidungen.
So wundert es nicht, dass Begriffe wie API-Economy, API-fizierung und ähnliche längst fester Bestandteil der
digitalisierten Geschäftswelt geworden sind. Sie alle haben eine gemeinsame Message: Ohne stabile Schnittstellen
funktioniert es nicht. Schon lange sind APIs kein Nischenthema mehr, sondern das Fundament moderner IT Architekturen.
Sie ermöglichen, dass:
- Individuelle Software reibungslos mit Standardlösungen kommuniziert
- Prozesse automatisiert und beschleunigt werden
- Daten konsistent bleiben und in allen Systemen identisch sind
- Unternehmen neue Partner oder Services schnell integrieren können
Für KMU ist das besonders relevant: Mit durchdachter individueller Softwareentwicklung und sauberen Schnittstellen
lassen sich Wettbewerbsvorteile schaffen, die sonst Grossunternehmen vorbehalten wären.
Anwendungsschnittstellen sind zudem Treiber der Digitalisierung: Eine effiziente digitale Transformation bedeutet nicht,
einfach nur einzelne Tools einzuführen, sondern ein vernetztes Ökosystem zu schaffen. Genau hier liegt ein wichtiger
Wert sauberer Vernetzung per Schnittstelle: Sie macht Prozesse flexibel und sicher, reduziert Kosten und verbessert
schließlich auch das Kundenerlebnis. Letzteres wird sehr eindrucksvoll am Beispiel einer von mir API-optimierten
Chat-App für Krebspatienten deutlich: Erst
durch die Schnittstelle wurde eine stabile und sichere Kommunikation
ermöglicht.
Für CFO Lisa heisst das: Statt Daten manuell zusammenzusuchen, kann sie sich darauf verlassen, dass ihr Dashboard
aktuelle und richtige Zahlen zeigt - weil die Systeme sauber verbunden sind. Sie kann sich ihren Kernaufgaben widmen und
muss sich nicht ständig um die Gefahren kümmern, die ein inkonsistentes System mit sich bringt.
Was ist der Unterschied zwischen REST und GraphQL?
Nachdem Lisa weiteren Entscheidern in ihrem Unternehmen vermitteln konnte, wie wichtig funktionierende Schnittstellen
sind, steht die nächste Frage im Raum: Welche Architektur passt am besten? Zwei der bekanntesten Modelle sind REST und
GraphQL - beide gehören heute zum Standardrepertoire moderner API Programmierung.
REST (Representational State Transfer) wurde bereits Anfang der 2000er Jahre entwickelt. Bis heute ist es einer der am
weitesten verbreiteten Ansätze für Web APIs zwischen Inhouse-Anwendungen Mobile Apps und anderen Lösungen sowie
öffentliche APIS, Strategien für Code on Demand etc. Es basiert auf klaren Prinzipien: Jede Ressource (z. B. ein Kunde,
ein Produkt oder eine Bestellung) wird mittels einer eindeutigen URL angesprochen. Über verschiedene REST Architekturen
lassen sich dann typische Aktionen ausführen - Daten abrufen, anlegen, ändern oder löschen.
Die Vorteile:
- Einfachheit: REST-Endpoints sind leicht zu verstehen und zu nutzen.
- Kompatibilität: Viele Tools und Frameworks zur Realisierung (z. B. Laravel oder FastAPI) sind darauf ausgelegt.
- Skalierbarkeit: REST-Anwendungsschnittstellen können grosse Datenmengen handhaben.
Die Schwäche: Representational State Transfer gibt oft mehr Daten zurück, als man braucht, oder erfordert mehrere API
Calls, um alles Nötige zu bekommen. Genau das nennt man Over- oder Underfetching. Lisa kennt das Problem aus ihrem
Dashboard: Sie muss ständig zwischen verschiedenen Quellen springen, obwohl sie nur eine einzige Zahl braucht.
Das GraphQL-Schema wurde 2012 bei Facebook entwickelt und 2015 unter einer Open-Source-Lizenz als „Query Language for
APIs“ veröffentlicht. Heute wird es von der GraphQL Foundation weiterentwickelt.
Statt viele Endpunkte gibt es hier nur einen einzigen GraphQL-Endpoint. Client und Server arbeiten gezielter: Der Client
formuliert eine Data Query und bekommt genau die Felder zurück, die er benötigt - nicht mehr und nicht weniger.
Folgende Komponenten sind für eine entsprechend fokussierte Ausgabe elementar:
- GraphQL Schema: Definiert alle verfügbaren Datentypen und Beziehungen eindeutig.
- GraphQL Mutation: Erlaubt nicht nur zielgenaue Abfragen, sondern auch Änderungen an Daten.
- GraphQL Server: Verarbeitet die Abfragen und liefert die Daten präzise.
- Type System: sorgt dafür, dass alle Informationen klar strukturiert und vorhersehbar sind.
Das Resultat: Keine überflüssigen Daten, keine fehlenden Informationen, weniger Bandbreite und mehr Performance. Für
Lisa heisst das: Ein einziger API Aufruf an den GraphQL Server genügt, um ihr Dashboard mit aktuellen, konsistenten
Daten zu füllen.
Schwachstellen klassischer REST-Endpoints
Representational State Transfer ist robust und bewährt - aber in der Praxis stösst Lisa schnell auf Grenzen. Ein Problem
sind die starren Strukturen: Jede Abfrage folgt festen Regeln, egal wie klein der eigentlich benötigte Datenausschnitt
ist.
- Overfetching - zu viele Daten: Wenn Lisas Dashboard nur die Telefonnummer eines Kunden braucht, liefert eine REST-Abfrage oft gleich den ganzen Datensatz zurück: Name, Geburtsdatum, Adresse, Bestellhistorie. Das ist unnötig und bremst die Systeme.
- Underfetching - zu wenig Daten: Umgekehrt kommt es vor, dass ein Endpoint zu wenig liefert. Will Lisa die Telefonnummer eines Kunden und den letzten Kauf sehen, muss sie gleich zwei API Calls starten - einer zum Personen-Endpoint, einer zur Kaufhistorie.
Diese Over- und Underfetching-Probleme kosten Performance, treiben die Datenlast hoch und machen die Programmierung
unnötig kompliziert. Entwickler müssen viel Zusatzlogik schreiben, was wiederum Zeit und Budget frisst.
Genau an dieser Stelle setzt Graph an - mit mehr Flexibilität, weniger Datenmüll und einem einzigen Endpoint.
Moderne, zukunftsweisende Schnittstellen mit GraphQL
Statt vielen Endpunkten wie bei Representational State Transfer gibt es beim GraphQL-Schema nur einen einzigen
Einstiegspunkt. Der grosse Vorteil: Der Client bestimmt selbst, welche Felder er benötigt. Das verhindert Overfetching
und Underfetching - Lisa erhält genau die Zahlen, die sie braucht, nicht mehr und nicht weniger.
Die Stärken von GraphQL-Anwendungsschnittstellen liegen aber nicht allein in der Technologie und einer optimierten
operativen Effizienz. Eine saubere Vernetzung bietet auch weitreichendere Mehrwerte für Unternehmen:
- Schnellere Entscheidungen durch klare Daten
- Weniger Fehlerquellen und Gefahren für falsche Entschlüsse
- Vorsprung gegenüber den Mitbewerbern durch besseren Daten-Fokus
- Mehr Produktivität durch Automatisierung
- Geringere Kosten beim Betrieb
Das GraphQL-Schema ist damit mehr als eine Abfragesprache - es ist eine Antwort auf die wachsende Komplexität moderner
Geschäftsarchitekturen und ein entscheidender Schritt in Richtung zukunftssichere Prozesse.
Schritt-für-Schritt-Plan: Systematisch und effizient zur perfekten Schnittstelle
Lisa hat sich entschieden, das Problem anzugehen. Statt weiter manuell Zahlen abzugleichen, setzt sie auf einen klaren
Fahrplan. Die individuelle Softwareentwicklung für eine Schnittstelle verläuft bei mir typischerweise entlang folgender
Schritte:
- Kickstart und Analyse - alle bestehenden Systeme werden geprüft: Welche Datenquellen gibt es, wo bestehen Brüche?
- API Design - Entscheidung, ob Representational State Transfer, GraphQL-Schema oder eine Kombination sinnvoll ist.
- Entwicklung - Schrittweise Umsetzung innerhalb von 30 Tagen mit modernen Frameworks wie Laravel oder FastAPI.
- Tests und Iteration - Funktionalität prüfen, Fehler ausmerzen, Performance sichern.
- Monitoring und Dokumentation - damit du siehst, dass es funktioniert und deine Teams auch langfristig wissen, wie die Schnittstelle funktioniert.
So entsteht Schritt für Schritt eine stabile Grundlage für effiziente Prozesse.
Lösungen für Budget-Hürden
Vor allem KMUs schrecken vor der Erstellung einer individuellen Software zurück, weil sie hohe Kosten vermuten. Die gute
Nachricht: Es gibt Wege, das Risiko einer Kostenexplosion klein zu halten:
- Open-Source-Tools: Frameworks wie Laravel für Representational State Transfer - oder mit Lighthouse für GraphQL-Schema - oder FastAPI senken Lizenzkosten.
- Modulare Umsetzung: Schrittweise Einbindung statt Big-Bang. Erst die wichtigsten Schnittstellen, dann Ausbau.
- Individuelle Software ergänzen, statt alles neu zu bauen: Vorhandene Systeme werden angebunden, nicht ersetzt.
Lisa entschied sich für genau diesen Weg - kleine, planbare Schritte. Das Ergebnis: schnelle Quick-Wins und ein
überschaubarer finanzieller Aufwand.
Notfallplan und Support
Eine gute Schnittstelle funktioniert auch langfristig verlässlich. Sicherheit, Skalierbarkeit und Ausfallschutz sind
Pflicht. Hier sollten vor allem folgende Punkte fokussiert werden.
- Fortlaufendes Monitoring: Probleme erkennen, bevor sie Nutzer treffen.
- Relevante Versionierung: Wichtige Änderungen einführen, aber ohne alte Prozesse zu zerstören.
- Server Side Runtime und Backups: Für Stabilität auch bei Lastspitzen.
So weiss Lisa: Selbst wenn ihre Systeme wachsen, bleibt die Schnittstelle zuverlässig und sicher.
Fazit - GraphQL is a query for your Success!
Heute schaut Lisa wieder entspannt in ihr Dashboard. Die Umsätze stimmen, der Lagerbestand ist synchron, und das CRM
liefert saubere Kundendaten. Die Daten-Silos sind Geschichte - dank einer perfekt geplanten Schnittstelle. Die Erfahrung
zeigt: Wer in eine optimale Vernetzung der Systeme investiert, spart nicht nur Kosten, sondern schafft die Basis für
Wachstum.
Lass dir diese Chance nicht entgehen! Buche jetzt dein Schnittstellen-Audit - und finde heraus, wie viel Potenzial in
deinen Systemen steckt.
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