Informations about the G-Time Tracker Google AddOn:
G-Time Tracker enables you to track your tasks. You can easily start the event, when you start your task and stop it, when you are ready. The addon saves then an event to your default calendar.
You are able to manage projects, that can be selected for each task.
To each task you can also add a text, which is saved to the event. If you started or stopped earlier or want to fine-tune the moment you can set an alternative date and time at start and stop actions.
Terms of Use
The current version of G-Time Tracker can be used for free.
No warranty for correctness of the report. The Software is provided „as is“.
Privacy Policy
The purpose of the add-on is to track tasks by measuring the start and end time of a process and save an event to your google calendar then.
Information about users is not aggregated. All user data is stored to with help of googles Property Service.
Limited Use of Information
G-Time Tracker’s use of information received from Google APIs will adhere to the Google API Services User Data Policy, including the Limited Use requirements.
About the Developer
Helmuth Lammer, is a Google App Script Developer, based in Austria.
Business Intelligence Dashboards: 3 Hürden lösen
3 Lösungen für Hürden bei der Einführung von Business Intelligence (BI) Dashboards, um Information aus Daten durch geeignete Maßnahmen für eine Zielgruppe verständlich zu machen.
Business Intelligence Dashboards (BI Dashboards), wie qlik und Power BI sind inzwischen bekannt und man kennt die charakteristischen Diagramme, die in Dashboards angeordnet sind um das Management bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Ob man ein unternehmensweites Controlling, eine Balanced Scorecard für die aktuelle Strategie oder auch nur die Zielmessung eines einzelnen Projektes integrieren möchte steht das Thema Datenvisualisierung ganz oben.
Damit diese Tools aber überhaupt zum Einsatz kommen können ist es notwendig die Daten aus den diversen Quellen zusammen zu führen. Dies birgt für eine Organisation, die keine IT Affinität hat einige Hürden und ein paar davon möchte ich im folgenden vorstellen und Lösungen und Gedanken dazu beschreiben.
1. Die BI Daten aus den bestehenden Systemen bekommen
Je nach Kennzahlen und je nach Systemlandschaft sind die notwendigen Daten in unterschiedlicher Form und durch unterschiedliche Methoden zu gewinnen. Deswegen geht man dabei möglichst Methodisch vor.
Eine List der KPIs aufstellen, die im Dashboard angezeigt werden sollen; dazu: Wie berechnet sich die KPI? Wie oft muss die KPI gemessen werden (Stündlich, Täglich, Wöchentlich, …)?
Zu den Parametern der jeweiligen KPI Berechnung die zugehörigen Systeme identifizieren: Also: in welchem System die Daten sind?
Die Schnittstellen der Systeme auflisten: Gibt es eine API? Gibt es eine Export Funktion? Liegen die Daten in einer Datenbank und gibt es dazu einen Zugriff? Werden manche Daten evtl. händisch gepflegt?
Dann zeiht man sich möglichst die Daten um festzustellen, was man tatsächlich aus den Systemen herausbekommt und evtl. bei welchen Systemen weiterer Aufwand notwendig wird.
Interessant für die Weiterverarbeitung sind die Datenformate, in denen die Outputs vorliegen: CSV, XML, JSON, SQL etc. sind die Termini die Informatiker an dieser Stelle gerne hören.
2. Das Sammeln und Aufbereiten der Daten in geeigneter Form für ein BI Dashboard
Sobald man die Datenquellen identifiziert hat und die Daten in Händen hält, ist es notwendig diese in eine Form zu bringen, mit der Sie weiter arbeiten können um die Eingangs genannten Tools zum Einsatz zu bringen.
Für eine nachhaltige Lösung empfiehlt sich ein Datawarehouse aufzubauen. Keine Sorge, Sie müssen kein Rechenzentrum kaufen, sondern lediglich um wenige Euro pro Monat einen Webserver Mieten auf dem ein Datenbanksystem (postgresql, mysql sind übliche gratis Systeme) installiert wird. Das Datawarehouse ist eine Datenbank, auf die später das Visualisierungstool zugreifen wird und deswegen will man die Daten dort möglichst so ablegen, dass diese direkt vom Tool konsumiert und ohne großen Aufwand verarbeitet werden können.
Die Daten werden über die Schnittstellen, meistens in regelmäßigen zeitlichen Abständen, automatisiert (Stichwort: Cronjob) aus den diversen Systemen ausgelesen und in das Datawarehouse (die neue Datenbank) abgelegt. Dies kann durchaus einige Zeit dauern, wenn große Datenmengen im Umlauf sind. Ein „on-demand tracking“, welches Ihnen Live-Daten liefert ist eher unüblich.
Das heißt in weiterer Folge, dass die Daten aus den unterschiedlichen Formaten der verschiedenen Systeme in ein einheitliches Schema und in eine einheitliche Struktur gebracht werden. Dazu wird gewöhnlich ein so genannter Adapter implementiert, der das umwandeln der Daten und das Mapping der Datenfelder bewerkstelligt.
Hierbei ist es also wichtig, bereits zu wissen, in welcher Weise das Business Intelligence Dashboard zur Visualisierung arbeiten wird und in welcher Form die Daten geliefert werden müssen.
3. Man braucht einen Datascientist (?) um ein Business Intelligence Dashboard zu bauen?
Grundsätzlich ist die Aufgabe des Datascientists eher im Bereich der Auswertung bereits aggregierter Daten angesiedelt, obgleich diese sich oftmals zuerst selber um die Datensammlung kümmern. Denn Daten ist ihr tägliches Geschäft.
Allerdings, wenn Sie jemanden rein zum Sammeln und Aufbereiten von Daten suchen, kann Ihnen ein Software-Entwickler mit methodischem Vorgehen und dem Blick für Genauigkeit bereits ausreichend weiterhelfen ein Datawarehouse und die notwendigen Schnittstellen wie oben beschrieben zu etablieren und sie bei der Einbindung und dem Aufbau des BI Dashboars zu unterstützen.
Zumindest die folgenden Technologien und Begriffe sollte Ihre Unterstützung gut kennen:
SQL und JOINs
ELT und OLAP
API und REST
JSON und CSV
Daten Konsistenz und Character Encoding
…
Viele BI Dashboards bieten außerdem bereits eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Datensammlung (eben ohne Datawarehouse) und es gibt etliche Tools am Markt, die Ihnen bei Schnittstellen helfe, wie Lobster, Talend, oder Imporovado, die unter dem Namen „Data Integration Tools“ auftreten.
Fazit zur Lösung der Business Intelligence Dashboard Einführung
Datenanalyse durch Business Intelligence und die damit oft verbundene Visualisierung in Form von Diagrammen und Kurven ist inzwischen auch für mittelständische Betriebe eine gängige Form zur Entscheidungsfindung in der Unternehmenssteuerung. Dazu muss keine IT Abteilung gegründet werden, sondern kann über externe Kräfte eingerichtet und die Investition z.B. durch einen Wartungsvertrag abgesichert werden.
Zuletzt möchte ich noch erwähnen, sich von Anbeginn um einen s.g. Vertrag bzgl. der Auftragsverarbeitung zu kümmern um bzgl. der DSGVO auf der sicheren Seite zu sein.
