Dein Home Assistant sammelt rund um die Uhr Daten: Temperaturen, Luftfeuchtigkeit, Stromverbrauch, Strompreise. Das meiste davon verschwindet ungesehen in der Datenbank. Schade eigentlich. Denn erst wenn du Werte als Verlauf siehst, erkennst du Muster: die Luftfeuchtigkeit, die nachts im Schlafzimmer ansteigt, oder den Kühlschrank, der mehr zieht als gedacht.
Im Video aus der ABC-Reihe baue ich verschiedene Visualisierungen live nach. Hier die wichtigsten Wege im Überblick.
Was Home Assistant von Haus aus kann
Du brauchst keine Erweiterung, um loszulegen. Ein Klick auf jede beliebige Entität öffnet bereits einen Verlauf der letzten Stunden. Für das Dashboard bringt Home Assistant mehrere Karten mit, die Daten grafisch aufbereiten:
| Karte | Stärke | Gut für |
|---|---|---|
| Verlaufsgrafik | Rohwerte über die Zeit | Temperatur, Luftfeuchtigkeit |
| Statistik-Grafik | Langzeitdaten, Min/Max/Mittel | Trends über Wochen und Monate |
| Anzeige (Gauge) | Ein Wert mit Farbskala | Aktuelle Leistung, Füllstände |
| Statistik | Eine einzelne Kennzahl | Verbrauch heute, Monatssumme |
| Sensor | Wert plus Mini-Verlauf | Kompakte Sensor-Anzeige |
Der Unterschied zwischen Verlaufsgrafik und Statistik-Grafik ist wichtig: Die Verlaufsgrafik zeigt jeden gemessenen Wert, reicht aber nur so weit zurück, wie deine Datenbank die Rohdaten behält. Die Statistik-Grafik nutzt verdichtete Langzeitstatistiken und kann dir Monate oder Jahre zeigen. Für Trends ist sie fast immer die bessere Wahl.
Das Schöne daran: Alles davon klickst du dir im visuellen Editor zusammen, ohne eine Zeile Code. Bei der Statistik-Grafik wählst du den Zeitraum (Stunde, Tag, Woche, Monat), die anzuzeigende Statistik wie Maximum oder Mittelwert, und schaltest zwischen Linien- und Balkendiagramm um. Sogar eine logarithmische Skala gibt es, falls deine Werte über mehrere Größenordnungen schwanken. Und wenn du gar nichts Grafisches willst: Eine schlichte Entitäten-Karte mit dem nackten Zahlenwert ist auch eine Form von Visualisierung, und manchmal die ehrlichste.
Eine Verlaufsgrafik einrichten
Die Konfiguration läuft komplett über den visuellen Editor. Wer lieber YAML schreibt oder ein Snippet kopieren will, hier eine typische Karte für das Raumklima:
1type: history-graph
2title: Klima Wohnzimmer
3hours_to_show: 24
4entities:
5 - entity: sensor.wohnzimmer_temperatur
6 name: Temperatur
7 - entity: sensor.wohnzimmer_luftfeuchtigkeit
8 name: LuftfeuchtigkeitMit hours_to_show steuerst du den Zeitraum. Mehrere Entitäten in einer Karte sind oft sinnvoller als viele einzelne Diagramme, weil du Zusammenhänge direkt siehst. Fenster auf, Temperatur runter, Luftfeuchtigkeit runter: Eine Grafik erzählt die ganze Geschichte. Wie du solche Karten in dein Dashboard einbaust, steht im Guide zur Dashboard-Oberfläche.
Für Langzeitdaten nimmst du stattdessen die Statistik-Grafik. Hier ein Beispiel, das die letzten 30 Tage Einspeisung als Balkendiagramm zeigt:
1type: statistics-graph
2title: Einspeisung pro Tag
3chart_type: bar
4period: day
5days_to_show: 30
6stat_types:
7 - sum
8entities:
9 - sensor.eingespeiste_energieBei stat_types hast du die Wahl zwischen Summe, Mittelwert, Minimum und Maximum. Für Verbrauchswerte willst du die Summe, für Temperaturen eher Mittel oder Maximum.
Ampelfarben mit der Gauge-Karte
Manche Werte brauchen keinen Verlauf, sondern eine schnelle Einordnung: Ist das gerade viel oder wenig? Genau dafür gibt es die Anzeige-Karte (Gauge) mit Farbschwellen. Meine monatlichen Stromkosten stelle ich so dar: Solange ich mich im grünen Bereich bewege, ist alles in Ordnung. Orange heißt aufpassen, und ab einem definierten Maximum wird der Balken rot. Den Blick auf die Farbe verstehe ich schneller als jede Zahl.
1type: gauge
2entity: sensor.stromverbrauch_aktuell
3name: Stromverbrauch
4min: 0
5max: 3000
6needle: true
7severity:
8 green: 0
9 yellow: 800
10 red: 2000Die drei Werte unter severity markieren, ab wann welche Farbe gilt. Dazu kannst du im Editor noch Namen, Maßeinheit und einen Zeiger einstellen. Mehr braucht es für eine brauchbare Ampel-Anzeige nicht.
Mehr Möglichkeiten mit HACS
Die eingebauten Karten sind funktional, aber gestalterisch begrenzt. Über den Community Store gibt es Erweiterungen, die deutlich mehr können. Zwei Klassiker aus meinem eigenen Setup:
Die Mini Graph Card zeigt Wert und Verlauf in einer kompakten, hübschen Karte. Perfekt, wenn du viele Sensoren auf wenig Platz unterbringen willst. ApexCharts Card ist das andere Extrem: ein vollwertiges Diagramm-Werkzeug mit Balken, Flächen, mehreren Achsen und Strompreis-Verläufen. Die Einarbeitung dauert länger, dafür sind kaum Grenzen gesetzt.
Auch für Spezialfälle gibt es fertige Lösungen, etwa die Flower Card, die Bodenfeuchtigkeit und Licht für Pflanzensensoren aufbereitet. Wie die Installation solcher Karten funktioniert, erkläre ich im HACS-Guide.
Der Sonderfall Energie
Für Strom, Gas und Wasser musst du nichts selbst bauen. Home Assistant bringt mit dem Energie-Dashboard eine fertige Auswertung mit: Verbrauch pro Stunde, Tag und Monat, PV-Erzeugung, Kostenberechnung. Du hinterlegst nur die passenden Sensoren, den Rest übernimmt das System. Mehr dazu im Guide zum Energie-Dashboard.
Was sich zu visualisieren lohnt
Die Technik ist das eine. Die spannendere Frage: Welche Daten lohnen den Blick? Ein paar Beispiele aus meinem Setup und aus Zuschauer-Ideen:
- Raumklima: Temperatur und Luftfeuchtigkeit pro Zimmer. Der Klassiker, und der schnellste Weg, Schimmelrisiken zu erkennen
- Luftqualität: Aufzeichnen, lüften, vergleichen. So findest du raus, ob dein Lüftungsverhalten wirklich etwas bringt
- Heizverhalten: Die Temperaturkurve über den Tag zeigt dir, ob deine Thermostate sinnvoll takten oder gegeneinander arbeiten
- Schlaf: Wenn deine Smartwatch Schlafdaten liefert, kannst du Schlafdauer über Monate darstellen und Durchschnitte berechnen
- Persönliche Ziele: Ich tracke meine Skating-Kilometer als Balken Richtung Jahresziel. Stand des Videos: 82,6 Prozent. Es wurde knapp
Der Punkt dahinter: Sobald du Daten in einer anderen Form siehst als nackte Zahlen, liest du Dinge daraus ab, die dir vorher nicht bewusst waren. Genau das ist der Wert von Visualisierung. Und wenn du merkst, dass du den bunten Schnickschnack nicht brauchst, lässt du ihn einfach weg. Auch das ist völlig in Ordnung.
Tipps aus der Praxis
Visualisiere nur, was du auch anschaust. Ich habe früher jeden Sensor in ein Diagramm gepackt und das Dashboard wurde zur Datenwüste. Heute gilt: Aktuelle Werte als kompakte Karte, Verläufe nur für die drei oder vier Dinge, die mich wirklich interessieren.
Achte außerdem auf sinnvolle Zeiträume. 24 Stunden für Raumklima, eine Woche für Verbrauch, ein Jahr für Heizung. Der voreingestellte Zeitraum passt selten zum Anwendungsfall, und genau diese eine Einstellung macht oft den Unterschied zwischen einer hübschen und einer nützlichen Grafik.
Häufige Fragen
Wie lange speichert Home Assistant meine Sensordaten?
Rohdaten behält der Recorder standardmäßig zehn Tage, danach werden sie aus der Datenbank gelöscht. Langzeitstatistiken bleiben dagegen dauerhaft erhalten, allerdings verdichtet auf Stundenwerte. Für Verläufe über Wochen oder Monate brauchst du deshalb die Statistik-Grafik, nicht die Verlaufsgrafik.
Warum zeigt meine Statistik-Grafik nichts an?
Die Karte funktioniert nur mit Entitäten, die Langzeitstatistiken liefern. Dafür muss der Sensor eine state_class wie measurement oder total_increasing mitbringen. Viele selbst gebaute Template-Sensoren haben das nicht, und dann bleibt die Grafik leer. Ein Blick in die Entwicklerwerkzeuge unter Statistik zeigt dir, welche Entitäten aufgezeichnet werden.
Brauche ich HACS für schöne Diagramme?
Nein, für den Anfang reichen die eingebauten Karten völlig. HACS lohnt sich erst, wenn du gestalterisch an Grenzen stößt, etwa für kompakte Mini-Graphen oder komplexe Diagramme mit mehreren Achsen. Wie die Installation läuft, steht im HACS-Guide.
Machen viele Grafiken mein System langsam?
Die Grafiken selbst kaum, die zugrunde liegende Datenbank schon eher. Jeder aufgezeichnete Sensor lässt sie wachsen, und eine aufgeblähte Datenbank bremst vor allem schwache Hardware. Schließe Entitäten, die dich nicht interessieren, vom Recorder aus und halte den Aufbewahrungszeitraum für Rohdaten kurz.
