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guides2026-08-196 Min. Lesezeit

Zentrales Reporting für eine 12-Filialen-Kaffeekette: Gleicher Latte, 9 Städte

Multi-Tenant Looker Studio Setup für eine Istanbuler Third-Wave-Kette. Z-Score Anomalie-Alerts, Produkt × Filiale × Stunde Granularität.

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thMenu Team

thmenu.com

Eine Third-Wave-Kaffeekette im Kronotrop-Stil mit 12 Filialen in 9 Städten — unterschiedliche Baristas, gleiche Karte, gleicher Latte. Die Regionalleitung will montags ein einziges Eltern-Dashboard, nicht 12 Tabs. Hier ist das Multi-Tenant Looker Studio-Setup mit Anomalie-Erkennung.

Architektur: Filiale → BigQuery → Looker Studio

Jede Filiale lädt um 00:30 UTC eine tägliche JSON-Datei in Cloud Storage. Eine BigQuery Scheduled Query um 03:00 macht UPSERT in die partitionierte Tabelle orders_daily. Looker Studio bindet sich an diese eine Tabelle — kein Stitching aus 12 Quellen.

Vier Seiten im Eltern-Dashboard: Gesamtüberblick, Filialvergleich (Heatmap), Produkt-Drill-down (Latte über 12 Standorte), Anomalien. Filter werden zwischen Seiten erhalten.

Granularität: Produkt × Filiale × Stunde × Woche

Ohne die richtige Granularität kann man nicht sagen, dass Latte diese Woche eingebrochen ist. Das Schema:

  • Stündlich: (branch_id, sku, hour, weekday) — Peak-Hour-Anomalie
  • Täglich: (branch_id, sku, date) — Z-Score-Basis
  • Wöchentlich: (branch_id, sku, iso_week) — Woche-zu-Woche

12 Filialen × 60 SKUs × 365 Tage ≈ 263k Zeilen/Jahr. BigQuery hält das unter 0,02 $/Monat.

Z-Score-Anomalie: Latte 2σ unten → Slack-Alert

Eine BigQuery-Query berechnet täglich um 04:00 in einem 28-Tage-Fenster μ und σ pro (Filiale, Produkt). Heutiger Wert (today - μ) / σ = Z-Score. Bei |Z| ≥ 2 landet ein Eintrag in der anomalies-Tabelle, Cloud Function postet nach Slack.

Beispiel-Alert: "Kadıköy Flat White Z=-2,4 (heute 18, Mittel 47). Wahrscheinlich Barista-Wechsel oder Espressokalibrierung." Der Supervisor ruft binnen 30 Minuten an. False-Positive-Rate rund 12% — akzeptabel.

FAQ

Ist Looker Studio kostenlos für 12 Filialen? Ja. Looker Studio ist frei; nur BigQuery kostet — bei diesem Volumen unter 5 $/Monat.

Wir haben kein POS, nur thMenu. Geht das trotzdem? Ja. Nightly Export aus D1 zu R2, dann BigQuery. Pro+ Tier liefert die Export-Feeds.

Warum 2σ und nicht 3σ? 3σ ist zu konservativ für Specialty Coffee — echte operative Einbrüche würden durchrutschen. 2σ liefert hohe Recall bei rund 88% Precision.

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