{"id":575,"date":"2025-11-19T12:55:36","date_gmt":"2025-11-19T11:55:36","guid":{"rendered":"https:\/\/dai-elementor-transfer.test\/?p=575"},"modified":"2025-11-19T12:55:36","modified_gmt":"2025-11-19T11:55:36","slug":"nicht-wohngebaeude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dai.knappkonzepte.de\/?p=575","title":{"rendered":"34,2 Mio. reine Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-medium-font-size\">Bonn, 19. November 2025. Ein Geb\u251c\u00f1ude zum Parken ist ein typisches Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude. Davon kennt das data analytics institute (dai) \u251c\u255dber amtliche Quellen bundesweit \u251c\u255dber 300.000. Dies ist nur ein minimaler Teil, wenn man bedenkt, dass sich in der amtlichen Geb\u251c\u00f1udedatenbank der dai rund 57 Mio. Objekte befinden: 19,5 Mio. Wohngeb\u251c\u00f1ude mit postalischer Anschrift und weitere 3,3 Mio. ohne (Wohn-Nebengeb\u251c\u00f1ude). Alle anderen 34,2 Mio. Objekte sind reine Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude: Park- und Gartenh\u251c\u00f1user, Kirchen und Gemeindeh\u251c\u00f1user, Lagerhallen, Werkst\u251c\u00f1tten und Schuppen. Sie alle spielen je nach Fragestellung eine wichtige Rolle f\u251c\u255dr Planungen und weiterf\u251c\u255dhrende Analysen.<\/p>\n\n\n\n<p><h2><strong>Bundesweit rund 34,2 Mio. Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude<\/h2><\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/dai.knappkonzepte.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/parkhaus_amt_dz-1024x528.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-581\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Kinopolis in Bonn-Bad Godesberg, Geb\u251c\u00f1udekomplex mit 3 Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1uden inkl. Parkdeck (Quelle: <a href=\"https:\/\/www.dz.nrw.de\/\">https:\/\/www.dz.nrw.de\/<\/a> )<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Sp\u251c\u00f1testens seit dem breiten Einsatz von Karten-Apps auf dem Handy oder den Navigationsger\u251c\u00f1ten im Auto ist das Auffinden von Orten aller Art selbstverst\u251c\u00f1ndlich geworden. Das Dateninstitut dai nutzt f\u251c\u255dr weiterf\u251c\u255dhrende Analysen, beispielsweise <strong>dem Energiebedarf von Wohn-Nebengeb\u251c\u00f1uden oder Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1uden<\/strong>, nun alle gesammelten amtlichen 3D-Geb\u251c\u00f1ude inklusive ihrer Funktion und Nutzung. Dazu z\u251c\u00f1hlen u.a.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>11 Mio. Geb\u251c\u00f1ude f\u251c\u255dr Wirtschaft und Gewerbe<\/li>\n\n\n\n<li>6,7 Mio. Garagen<\/li>\n\n\n\n<li>1,5 Mio. Schuppen<\/li>\n\n\n\n<li>fast 1 Mio. Geb\u251c\u00f1ude zur Freizeitgestaltung<\/li>\n\n\n\n<li>rund 600.000 Land- und forstwirtschaftliches Betriebsgeb\u251c\u00f1ude<\/li>\n\n\n\n<li>rund 306.000 Geb\u251c\u00f1ude zum Parken<\/li>\n\n\n\n<li>Kirchen, Schulen, allg. \u251c\u00c2ffentlichen Einrichtungen, \u251c\u00e4rzteh\u251c\u00f1user u.v.m. (\u251c\u255dber 250 Typen)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Alles Open Data und alles inkl. <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Geb\u251c\u00f1udegrundfl\u251c\u00f1che absolute Zahl, in m\u252c\u2593<\/li>\n\n\n\n<li>Geb\u251c\u00f1udevolumen absolute Zahl, in m\u252c\u2502<\/li>\n\n\n\n<li>Geb\u251c\u00f1udeh\u251c\u00c2hen  absolute Zahl, in m<\/li>\n\n\n\n<li>Geb\u251c\u00f1udedachform nach Typen (z.B. Flach-, Walm-, Pult-, Mansarden-, Kegeldach usw.)<\/li>\n\n\n\n<li>Geb\u251c\u00f1udeausrichtung (N, NO, O, SO, S, SW, W, NW)<\/li>\n\n\n\n<li>Geb\u251c\u00f1udedachfl\u251c\u00f1che absolute Zahl, in m\u252c\u2593<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><br><strong>In der Mischnutzung noch viel mehr Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Laut Geb\u251c\u00f1udeenergiegesetz (GEG) liegt bereits ein Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude vor, wenn <strong>das Geb\u251c\u00f1ude nicht \u251c\u255dberwiegend zum Wohnen genutzt wird.<\/strong> Das hei\u251c\u0192t: Wird <strong>weniger als 50 % der Nutzfl\u251c\u00f1che<\/strong> zu Wohnzwecken genutzt, gilt das Geb\u251c\u00f1ude als <strong>Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude<\/strong>. Auf Basis aller bekannten 4,8 Mio. aktiven Firmen und 42 Mio. Haushalte je Adresse  kann auch das Verh\u251c\u00f1ltnis in Wohngeb\u251c\u00f1uden bezogen zur Nutzfl\u251c\u00f1che gebildet werden. Es handelt sich hierbei dann nicht mehr um reine Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude, jedoch um <strong>Wohngeb\u251c\u00f1ude in Mischnutzung mit \u251c\u255dberwiegendem gewerblichem Anteil<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p id=\"block-e3401d68-906e-4c71-a16e-8cd1916fe05a\"><strong>Kontakt f\u251c\u255dr alle Geb\u251c\u00f1udedaten<\/strong> &#8211; extrem g\u251c\u255dnstig dank Public Data<\/p>\n\n\n\n<p>Fragen Sie uns, der komplette bundesweite Datensatz mit 57 Mio. Geb\u251c\u00f1uden ist dank Public Data extrem g\u251c\u255dnstig abzugeben. Ansprechpartner <a href=\"mailto:Sascha.Jablonski@dai.institute\">Sascha.Jablonski@dai.institute<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bonn, 19. November 2025. Ein Geb\u251c\u00f1ude zum Parken ist ein typisches Nicht-Wohngeb\u251c\u00f1ude. Davon kennt das data analytics institute (dai) \u251c\u255dber amtliche Quellen bundesweit \u251c\u255dber 300.000. 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