deZemSheetEchtzeitfähige Tabellenkalkulation mit IoT-Daten
deZemSheet bietet als Modul der deZem DataSuite umfangreiche Tabellenkalkulationen mit direktem Zugriff auf all Ihre IoT-, Mess- und Stammdaten. Auch bereits vorhandene Tabellen können voll integriert und weiterentwickelt werden.
Die Zukunft der IoT-Datenanalyse
Der Clou von deZemSheet: Die Zellen, die auf Ihre realen Messdaten referenzieren, sind immer auf dem aktuellen Stand, und können auch zu einem späteren Zeitpunkt wieder aktualisiert geladen werden. Wir nennen deZemSheet daher eine echtzeitfähige Tabellenkalkulation, die nahezu unbegrenzte Möglichkeiten für viele Reporting-Aufgaben bietet. Der sonst übliche, zeitaufwendige Export und anschließende Import von Rohdaten in andere Programme entfällt. Die Tabellenkalkulation kann dadurch permanent um neue Messdaten oder Funktionen erweitert werden und passt sich flexibel an veränderte Reporting-Vorgaben an.
Neben bekannten Funktionen stehen dem Nutzer dafür spezielle deZem Funktionen zur Verfügung, die Daten aus der DataSuite abfragen und gestalten können. So können auch Schwellwerte festgelegt und ein Über- oder Unterschreiten farblich hervorgehoben werden – für eine Analyse auf den ersten Blick.
Wer benötigt deZemSheet?
deZem Sheet ist ein „must have“ für alle DataSuite-Nutzer, die ihr Reporting bisher über klassische Tabellenkalkulationen durchführen und das Analyseergebnis verbessern möchten, indem beispielsweise zusätzlich Rohwerte, aggregierte Werte, Metadaten oder virtuelle Zähler direkt aus der DataSuite integriert werden. Analysieren Sie Ihre Kennzahlen, Liegenschaften und Anlagen auf einen Blick!
Highlights
- Tabellenkalkulation mit den gängigen Funktionen und Formeln sowie spezielle deZem Funktionen, die aktuelle Informationen aus der DataSuite automatisiert einbinden
- Ideal für Controllingzwecke, auch als Ergänzung für bereits vorhandene Tabellen
- Agiles Aufbereiten abgeleiteter Daten wie CO2-Äquivalenten für Gebäudepools oder Fabriken, z. B. für ESG-Reportings
- Verfolgen von wichtigen zeitlichen Entwicklungen aus Vogelperspektive mit einfachen KPIs oder auch komplexen Modellen mit integrierter Regressionsanalyse
- Pragmatischer Fokus auf Anomalieerkennung und vielversprechende Verbesserungspotenziale, z. B. über entsprechende Farbverläufe
