Datenquellen Import/Export
Übersicht aller Datenquellen des Dashboards. Status zeigt, ob die Quelle dynamisch (per Rohexport aktualisierbar), statisch (festgeschrieben in data/*.js) oder Konfiguration ist. Über die Aktionen kannst du frische Rohdaten hochladen oder den aktuellen Stand als data/xxx.js-Datei herunterladen, um sie im Ordner zu ersetzen.
| Quelle | Status | Anzahl | Zuletzt aktualisiert | Verwendet in | Aktionen |
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Monatswerte eintragen
Monat wählen — bestehende Werte werden vorausgefüllt. Nur ausgefüllte Felder werden beim Speichern übernommen.
CSV-Datei hochladen
Was wird aktualisiert: Kennzahlen des angegebenen Monats.
Spaltenformat: Monat;Projekte;Vertraege;WE;B2B;B2C;Strom;Mieterstrom;Laufzeit;NeuB2B;NeuB2C;Verlaeng;Kuend;Follower;Views;NLKlick;Events;Anlagen;Heiz;SvcEvents;Stoer;WR;MR;LR;PG;PA;PU;MA
Bereich-Mapping: Monat z.B. "Nov 25", leere Felder bleiben unverändert, "?" wird als leer behandelt.
Datei auswählen oder hierher ablegen
CSV · max. 10 MB
Gespeicherte Daten
| Monat | Projekte | Verträge | WE | B2B | B2C | Strom | MS | MA |
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Datenherkunft & Benchmark
Basis jeder Kennzahl = die in der Master-Excel 0_KPI-Übersicht gemeldeten Werte (1:1 übernommen).
Die System-Exporte (TOM · Personio · …) werden dagegen gebenchmarkt — jede Abweichung ist ein
Arbeitspaket zur Datenbereinigung, damit die Systemlandschaft kohärente Zahlen zur Excel-Meldung liefert.
Sales ist losgelöst (ein System / CAS, nur Pipeline-Projekte, nicht gewonnene) → nicht Teil des Benchmarks. Generiert von build_data.py. Stand: —
Aurora — M&A-Portfolio KPI
Wärme-Contracting-Portfolio aus dem GETEC-Asset-Deal. Kennzahlen aus der Aurora-Projektübersicht (Kundenübersicht je Projekt + KPI-/OPOS-Blätter). Quelle: — · Stand: —
Aurora OPOS — Offene Posten / Mahnprozess
Tatsächlich offene Abschläge aus dem DATEV-OPOS-Abgleich (bezahlt = ausgeglichen). Fokus: Gesamt-Offen und offener Betrag pro Kunde. Quelle: — · Stichtag: —