Garmin-Ökosystem: Export ja, Auswertung schwierig - Open-Source-Tool schafft Abhilfe

Für viele Käufer einer Garmin-Smartwatch (Garmin-Smartwatches bei Amazon) dürfte durchaus auch das Ökosystem ein Kaufargument sein. So gibt es im Garmin-Kosmos vielseitige Auswertungen nicht nur einzelner Trainingseinheiten, sondern auch des Trainingszustands. Dabei ist das Garmin-Ökosystem auf der einen Seite zwar nicht komplett offen, gleichwohl lassen sich die Aufzeichnungen für einzelne Trainingseinheiten aber recht problemlos exportieren. Der Export ist zwar unkompliziert, die eigenständige Auswertung der Daten hingegen nicht immer. So muss zum einen natürlich erst einmal eine eigene Möglichkeit für die Auswertung realisiert werden. Ein gangbarer Weg könnte auch die Nutzung von KI- beziehungsweise genauer gesagt LLM-Modellen sein. Die exportierbaren Daten kommen dabei aber mit einigen Eigenheiten, welche auch die computergestützte Auswertung schwieriger machen können. So gibt es beispielsweise unvollständige Felder, fehlende Messwerte oder abweichende Datentypen.

Zur Bereinigung solcher Daten gibt es nun eine weitere Möglichkeit. Beim Garmin Running Data Normalizer handelt es sich um ein PyPI-Paket, welches die von Garmin-Wearables erhaltenen Rohdaten entsprechend aufarbeiten soll. Diese aufgearbeiteten Export-Daten sind dabei natürlich noch keine Auswertung selbst, sondern ermöglichen eine solche erst. Die Aufarbeitung der Daten erfolgt dabei erst einmal komplett lokal. Trainingsdaten lassen im Prinzip natürlich durchaus Rückschlüsse auf die körperliche Fitness, aber auch auf Laufroutinen zu. Dementsprechend will man solche Daten vielleicht nicht Cloud-basiert bearbeiten. Gewisse Einschränkungen gibt es noch, so werden etwa Health Status-Daten auch in der aktuellen Version des Garmin Running Data Normalizer nicht berücksichtigt. Es gibt eine umfangreiche Dokumentation, Nutzer müssen allerdings auch die Kommandozeile bemühen.