Neues Konsortium aus drei Spezialisten der Datenwirtschaft führt zur einzigartigen Datenbank für Gebäudedaten. Der Nutzen ist sektorübergreifend groß. So liegt nun beispielsweise der Energiewärmebedarf je Haushalt für über 23,3 Millionen Gebäude adressgenau vor. Denn der strategische Datenzusammenschluss erfolgt erstmals mit der Deutschen Post Direkt und ihrer postalisch hochaktuellen Gebäudebasisdatenbank microdialog, Spezialdaten für Energie von ENEKA sowie nicht zuletzt die damit kombinierten und disaggregierten Zensusdaten des data analytics instituts (dai).
Postalische Gebäudebasisdaten
Bereits seit vielen Jahren verl├ñsst sich die Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen (AdV) bei ihren deutschlandweiten, hochpr├ñzisen 3D-Geb├ñudedaten auf die postalische Grundsubstanz und Kompetenz der Deutschen Post. Bisher ungenutzt blieben dabei sozi-├Âkonomische Daten der microdialog wie beispielsweise Haushalte und gewerbliche Informationen, die Aufschluss ├╝ber Nutzung im Geb├ñude je Adresse liefern. Der Datenkatalog dazu ist ├╝ber die dai ab sofort erh├ñltlich.
Amtliche Gebäudebasisdaten
Aus den amtlichen 3D-Gebäudedaten in Kombination mit den Adressen lassen sich neben Lage und Gebäudeform hochpräsize Informationen ableiten wie z.B.
- Gebäudegrundfläche
- Gebäudevolumen
- Geb├ñudeh├Âhen nach Trauf und First
- Gebäudegeschosse
- Gebäudedachform
- Gebäudefunktion
- Gebäudeausrichtung
- Gebäudedachfläche
- Gebäudefassadenfläche
Energiedaten pro Gebäude
Durch die Kombination der amtlichen Geb├ñudedaten mit den weiterf├╝hrenden sozio-├Âkonomischen Informationen lassen sich spezifische Energiedaten je postalischer Adresse berechnen wie beispielsweise der Raumw├ñrmebedarf, der durch Bilanzierung von Kennwerten entsteht und zwar auf Basis der Geb├ñudespezifika, die sich typologisch durch die Auswertung von Geb├ñudetyp, -nutzung, Baujahr und Kubatur ergeben. Darauf ausgerichtet hat sich der Energiedatenspezialist ENEKA, neben Deutscher Post Direkt und dai der Dritte im Bunde.
Zensusdaten
Komplettiert wird die Erstversion der Datenbank durch die weitere Kombination mit den Zensusdaten 2022. So entsteht eine einzigartige Datenvielfalt aus Private & Public Data. Eines der wichtigsten Merkmale – ob f├╝r strategische Planungen oder operative Ma├ƒnahmen – ist die (gesch├ñtzte) Anzahl der Einwohner pro Geb├ñude. Das data analytics institute hat f├╝r diese Fragestellung das Projekt „INHABITAT“ mit der Wissenschaft aufgesetzt.
TWIN – Die Datenbank f├╝r die Datenwirtschaft
Die Geb├ñudedaten sind Bestandteil der (verteilten) Datenbank TWIN. Sie hat zum Ziel, ein m├Âglichst reales, digitales Abbild von Mensch & Raum widerzugeben. Grundgedanke dabei ist, dass die (private & ├Âffentliche) Datenwirtschaft ihre Datensilos bereitstellt und teilt, damit sie fragestellungsbezogen miteinander verkn├╝pft werden k├Ânnen. Der Gedanke folgt der EU-weiten Datenstrategie, so die Daten├Âkonomie zu f├Ârdern und zu st├ñrken. Das data analytics institute versteht sich hier als Intermediate – so, dass die Datenbank fortlaufend w├ñchst durch verschiedenste Datenquellen und deren Kombinationen untereinander.
TWIN.Building.Geo als Open Data Initiative
Wichtig zu wissen: Es gibt die amtlichen Geobasisdaten der Gebäude in 3D, dazu die Adressen mit postalischer Anschrift und Lage als Open Data aus einem Guss (vollständiger Datensatz der 16 Länder) an unserem Institut, den wir auf Anfrage gerne bereitstellen.
Kontakt
Sie interessieren sich f├╝r unseren Datenkatalog oder weiterf├╝hrende Informationen? Dann kontaktieren Sie uns ganz einfach unter presse@dai.institute
