Verschachtelte Objekte (customer.address.city) werden in flache Spalten aufgelöst. Arrays bleiben als JSON-String oder werden indexiert expandiert. NDJSON-Eingabe wird automatisch erkannt. Aus Stripe-, PayPal-, Firebase- und MongoDB-Exporten wird eine Excel-taugliche CSV — ganz ohne Upload.
JSON ablegen, Flattening und Trennzeichen wählen, Excel-fertige CSV erhalten.
oder klicken zum Durchsuchen — .json, .jsonl, .ndjson
Das Tool, das tatsächlich mit API-Antworten umgehen kann — nicht nur mit flachen Beispiel-Datensätzen.
API-Antworten sind verschachtelt: Kunde enthält Adresse, Adresse enthält Stadt. Wir lösen das in Dot-Pfade auf: customer.address.city. So bekommt jede Eigenschaft eine eigene CSV-Spalte — perfekt zum Filtern in Excel oder Pivot-Tabellen.
Wenn die Datei mit { statt [ beginnt, parsen wir zeilenweise. Loki-Logs, BigQuery-Exporte, MongoDB-Backups (mongoexport), OpenAI-Batch-Outputs — alle laufen ohne Vorkonvertierung.
Arrays innerhalb eines Datensatzes können (a) als JSON-String in eine Spalte, (b) per Index aufgelöst (items.0.qty …) oder (c) mit Pipe verbunden („tag1|tag2|tag3") gespeichert werden. Sie wählen — passend zu Ihrer Excel- oder BI-Pipeline.
Manche Datensätze haben Felder, die andere nicht haben (optional fields, varying schema). Wir bilden die Vereinigung aller Schlüssel und füllen fehlende Werte als leer auf — kein Datenverlust, keine inkonsistenten Spalten.
Aktivieren Sie die BOM-Option, wenn die CSV in deutschem Excel geöffnet werden soll — Umlaute werden dann zuverlässig erkannt. Für moderne Web- und Daten-Tools BOM weglassen.
Stripe-Payouts, Firebase-User-Tables, MongoDB-Bestellungen — JSON-Exporte enthalten oft personenbezogene Daten. Bei BrowserCrunch verlässt nichts den Browser, keine Auftragsverarbeitung, kein Drittland-Transfer.
Drei Schritte, mit Vorschau.
Array, einzelnes Objekt, NDJSON oder verpacktes {data:[...]} — alle Varianten werden erkannt.
Verschachtelte Objekte automatisch flatten, Arrays-Strategie wählen, Trennzeichen für die Ziel-Anwendung.
Vorschau prüfen, herunterladen, in Excel oder BI-Tool importieren.
Wo JSON-zu-CSV-Konvertierung in der Praxis am häufigsten zum Einsatz kommt.
Stripe und PayPal API-Antworten sind tief verschachtelt: payout.balance_transaction.fee_details ist alltäglich. Die Buchhaltung will aber eine flache Excel-Tabelle für UStVA und Steuererklärung. Flattening löst das in einem Schritt.
Firestore exportiert Collections als JSON. Für interne Reports (Conversion-Raten, Daily-Active-Users, Bounce-Tracking) sollen die Daten ins Excel-Dashboard oder ins Google Sheet. Flatten + CSV-Download, fertig.
mongoexport --type=json liefert NDJSON oder JSON-Array, das Excel nicht öffnen kann. Mit dem Tool wird daraus eine flache CSV — nützlich für Analytics, Reporting an Stakeholder oder Migration in relationale DBs.
Eingehende Webhooks (Shopify-Orders, Slack-Events, GitHub-Hooks) werden oft als JSON geloggt. Für die Analyse („wie viele Bestellungen am Black Friday?") ist CSV mit Pivot-Tabelle in Excel deutlich schneller als jq-Pipes.
BI-Tools können JSON oft nur eingeschränkt verarbeiten — flache CSV ist universal. Schnelle Ad-hoc-Analysen ohne Datenmodellierung in Power-Query-Editor.
OpenAI- und Anthropic-Batch-Outputs sind NDJSON. Wer 1.000 generierte Texte in Excel review-en will (Spalte: Prompt, Antwort, Token-Count, Modell), konvertiert das NDJSON hier und kommentiert dann mit einer Status-Spalte direkt im Excel.
Mit aktiviertem Flattening werden verschachtelte Objekte in Dot-Notation aufgelöst. Aus {customer:{name:'Anna',address:{city:'Berlin'}}} wird customer.name, customer.address.city. Damit landet jede tief liegende Eigenschaft in einer eigenen CSV-Spalte. Flattening lässt sich auch abschalten — dann werden verschachtelte Objekte als JSON-String in eine Spalte geschrieben.
Drei Modi: (a) als JSON-String in einer Spalte — kompakt, behält Struktur. (b) Per Index expandiert (items.0.name, items.0.qty, items.1.name …) — gut für homogene Arrays. (c) Mit Pipe verbunden — für reine String-Listen wie Tags oder Labels.
Ja. NDJSON (eine JSON-Zeile pro Datensatz, kein umschließendes Array) wird automatisch erkannt — wenn die erste Zeile mit { beginnt statt mit [, wird zeilenweise geparst. Praktisch für Logs, BigQuery-Exporte und MongoDB-Backups.
Wir bilden die Vereinigung aller Schlüssel über alle Datensätze. Wenn Datensatz 1 die Felder name, alter hat und Datensatz 2 name, alter, email, dann hat die CSV alle drei Spalten — Datensatz 1 bekommt eine leere Zelle in der email-Spalte.
Wenn die JSON-Datei ein einzelnes Objekt enthält statt eines Arrays, wird das Objekt in ein 1-Element-Array gewrappt — Sie bekommen eine CSV mit Header und einer Datenzeile. Manche APIs verpacken Daten in eine Hülle wie {data:[...]}; in dem Fall extrahieren wir automatisch das erste Array-Feld als Datensatzliste.
Bis ca. 50 MB JSON funktioniert flüssig. Über 200 MB sollten Sie eher mit jq + miller im Terminal verarbeiten, weil der Browser-Speicher dann eng wird. NDJSON ist gegenüber großen Arrays speicher-effizienter, weil wir zeilenweise streamen können.
Standard: null wird zu leerer Zelle, true/false als „true"/„false". So importieren Excel und PostgreSQL die Werte sinnvoll.
Nein. Das Parsen und CSV-Erzeugen läuft ausschließlich in JavaScript im Browser. Insbesondere bei API-Antworten von Stripe, PayPal oder Firebase enthalten JSON-Exporte oft sensible Kunden- oder Zahlungsdaten — die bleiben mit unserem Tool lokal.
APIs reden JSON, Buchhaltung redet Excel. Wer regelmäßig Daten von Stripe, PayPal, Firebase, MongoDB oder einer internen REST-API in eine Excel-Auswertung bringen muss, kennt die Schmerzen: die JSON-Antwort ist drei Ebenen tief verschachtelt, enthält Arrays mit Sub-Objekten und ein paar optionale Felder, die mal da sind und mal nicht. Standard-Online-Konverter scheitern an genau diesen drei Punkten — wir lösen alle drei.
Eine typische Stripe-Charge-Antwort hat etwa: id, amount, currency, customer.id, customer.name, customer.address.city, customer.address.postal_code, payment_method_details.card.brand, payment_method_details.card.last4, balance_transaction.fee_details[0].amount, …. Naive Konverter schreiben nur die Top-Level-Felder. Wir gehen rekursiv durch den ganzen Baum und erzeugen für jeden Leaf-Pfad eine eigene Spalte. Die Excel-Anwender:in kann dann nach Stadt filtern, nach Karten-Marke gruppieren — direkt im Pivot.
Arrays sind tricky: ein Order-Datensatz kann 1, 5 oder 20 Line-Items haben. Drei sinnvolle Strategien: (a) Array als JSON-String in eine Spalte — kompakt, behält die Struktur, im Excel als Text sichtbar. (b) Per Index entfalten — items.0.qty, items.0.price, items.1.qty, … — gut, wenn alle Arrays etwa gleich groß sind. (c) Mit Pipe verbunden für reine String-Arrays — Tags „rot|grün|blau" in einer Zelle. Sie wählen pro Vorgang.
NDJSON (Newline-Delimited JSON) ist das Standardformat für Logs, BigQuery-Exporte, mongoexport-Output und LLM-Batch-Resultate. Statt eines umschließenden Arrays steht ein JSON-Objekt pro Zeile. Wir erkennen das Format anhand des ersten Zeichens (öffnende geschweifte Klammer statt eckiger) und parsen entsprechend zeilenweise. Speicherschonender als ein riesiges Array — und für Millionen-Datensätze die einzig praktikable Variante im Browser.
Real-World-JSON ist selten schema-konsistent: optionale Felder fehlen mal, neue Felder kommen dazu, alte werden weggelassen. Wir scannen alle Datensätze und bilden die Vereinigung aller Pfade. So entstehen Spalten für alle jemals vorkommenden Felder, fehlende Werte werden als leere Zellen geschrieben. Excel-Reports brechen dann nicht, weil im Datensatz 47 plötzlich ein Feld refund_reason dazukommt.
Soll die CSV in deutschem Excel geöffnet werden, hilft ein UTF-8 BOM am Dateianfang, damit Umlaute in Namen und Adressen korrekt dargestellt werden. Für moderne Web-Tools, Google Sheets oder Datenbank-Imports lassen Sie das BOM weg — das ist heute die saubere Default-Wahl. Eine Checkbox, kein Headerless-Frust mehr.
API-Antworten enthalten meist personenbezogene Daten — Stripe-Kunden, Firebase-User, MongoDB-Bestellungen. Diese durch einen fremden Cloud-Konverter zu schicken wäre datenschutzrechtlich heikel (Art. 28 DSGVO, eventuell Drittland-Transfer in die USA). BrowserCrunch verarbeitet ausschließlich in Ihrem Browser. Bonus: funktioniert offline, sobald die Seite einmal geladen wurde.
Andere Richtung? Unser CSV-zu-JSON-Konverter mit Type-Sniffing und NDJSON-Output. Für Office-Workflows: Excel zu CSV und CSV zu Excel. Für Reporting: CSV als PDF-Tabelle.