Geodaten ahoi: Ab sofort sticht Captain Immo mit noch mehr Daten in See. infas 360 unterstützt Bonner Start-Up, indem es Zugriff auf sein Big Data-Portfolio ermöglicht.

„Wir glauben, dass es auch Spaß machen kann, die passende Immobilie zu finden. Ein solches Tool zu entwickeln, ist unser oberstes Ziel“, sagt das Start-Up-Unternehmen Kartenhaus mit Sitz im Digital Hub Bonn über seine neue Software „Captain Immo“.

Schwerpunkt der Web-Anwendung ist die benutzerfreundliche, intuitive Auswahl gewünschter Immobilienangebote sowie das einfache Erstellen von Exposés. Diese Funktionalitäten werden nun noch einmal deutlich professionalisiert, indem Geodaten des Bonner Big Data-Spezialisten infas 360 integriert werden.

Das Datenportfolio der infas 360 speist sich vor allem aus amtlichen Gebäudedaten und deren Beschreibungen. So liegen in Summe für alle 22 Mio. postalische Adressen rund 700 weitere Merkmale vor. Auch für die rund 32 Mio. Gebäude ohne Adresse (z.B. Lagerhallen) sind enorm viele Daten verfügbar (Höhe, Volumen, Grundstück etc.). Dies ist die Basis für alle nachgelagerte Immobilienbewertungen.

Die Anwendung „Captain Immo“ überzeugte auf anhieb, so Tobias Gödderz, Leiter Geomarketing bei der infas 360. „Wir wollten unter Bonner Unternehmen hier natürlich bestmöglich unterstützen und haben für Kartenhaus eine Start-Up-Variante gefunden, die es ermöglicht, auf CPU-Basis (cost per use) abzurechnen. So erspart man sich hohe Erstinvestitionen in Geodaten“, kommentiert Gödderz weiter.

Kontakt: t.goedderz@infas360.de  

GDPR & Geomarketing: Some statements of lawyer Schmidt when geodata is considered as personal data and when it’s not

When does geodata fall under the application of GDPR and when does it not? This is an important issue for the branch of Geomarketing.

The GDPR-Lawyer of infas 360, Björn Schmidt, answered this question in his article „Geodaten und die DSGVO“ published in the German Journal „Business Geomatics“ in July 2018.

Here you will find a short summary of the main points

  1. You have to take into account if the geodata describes a natural person or not (e.g. tracking data of a person vs. buildings)
  2. If the objects are non-personal you can still relate them to personal data, because of the georeference.
  3. As you can relate every geoobject to a (georeferenced) person, the non-personal geodata still stays non-personal.
  4. But if the geodata is part of a process that works with direct personal data such as a scoring or profiling of a natural person GDPR has (of course) to be applied.

Summary by Michael Herter, taken from the following German article

Geodaten und die DSGVO – ein Spannungsfeld

For further questions please contact Consulting@infas360.de

 

Aktuell hohes Kaufinteresse für e-Bikes. Marktdurchdringung in Deutschland steht vor Verdopplung.

Im Rahmen der Untersuchung energieautarker Haushalte hat infas 360 rund 10.500 Personen umfassend zum aktuellen Besitz und geplanten Kauf energierelevanter Produkte- und Haussysteme befragt.

In diesem Zusammenhang wurde neben Photovoltaikanlagen, Stromspeichern & Smart Home-Techniken auch nach e-Bike, Hybrid- und e-Auto gefragt.

756 von 10.428 Personen (7,25%) gaben an, bereits ein e-Bike zu besitzen. Weitere 3.307 bzw. 31,8% sprachen wie folgt von einem konkreten Interesse

  • 15,3%: „Ich habe davon gehört und interessiere mich für das Produkt.“
  • 10% : „Ich beobachte die Angebote im Markt.“
  • 2,6% : „Ich habe mich zum Produkt bereits beraten lassen.“
  • 2,8% : „Ich plane zu kaufen und hole Angebote ein.“
  • 1% : „Ich habe mich entschieden zu kaufen.“

Neben Kaufinteresse an Energieprodukten wurde zusätzlich in der Studie der geplante Kaufzeitpunkt abgefragt (innerhalb von 12, 12-24 und > 24 Monaten).

Von den o.g. 3.307 planen in den nächsten 12 Monaten 22,8% die Anschaffung eines e-Bikes (754 Personen). Das ist eine gleichgroße Gruppe zu den Besitzern.

Zu Gender und Alter: Frauen interessieren sich deutlich weniger für das Produkt als Männer (63,4% zu 53,23%). Die affinste Altersgruppe als Absatzpotenzial ist Gruppe der 45-64 Jährigen. Aktuell ist noch die Gruppe der 65-74 Jährigen bei den Besitzern überproportional vertreten.

Zur Studie: Der CASA Monitor ist eine Online-Umfrage zu wechselnden Themen wie Energie, Telekommunikation, Kauf- und Freizeitverhalten. Es werden p.a. rund 30.000 Personen bundesweit befragt.  Die Ergebnisse liegen mittels Small Area Methoden feinräumig regionalisiert vor oder werden dazu genutzt, Zielgruppensegmentierungen für Strategie & CRM zu ermitteln. 

Der aktuelle CASA Monitor Energie (07/18) wird so erstmals eine bedürfnisorientierte Zielgruppensegmentierung für energieautarke Haushalte liefern.

Kontakt und weitere Infos unter Consulting@infas360.de

 

Siehe dazu auch: http://www.allgemeine-zeitung.de/lokales/bad-kreuznach/stadt-bad-kreuznach/das-e-bike-startet-voll-durch_18968453.htm

 

Kostenlose Geocodierung in SAS©: Die Basis für räumliche Datenaggregationen und Small Area Methoden

Das amtlich-postalische Gliederungssystem PAGS beinhaltet alle amtlichen Raumstrukturen bis hin zur postalischen Anschrift in einem einzelnen Haus. PAGS dient als ’sinnvoller‘ Schlüssel, um nachgelagerte Datenaggregationen und Anonymisierungen von Einzeladressen zu ermöglichen. Ganz im Sinne der DSGVO §5 (Datenminimierung, Speicherbegrenzung).

Damit zukünftig auch SAS©Anwender postalische Adressen mit dem PAGS-Schlüssel anreichern können, stellt infas 360 nun eine kostenlose Schnittstelle zum PAGS Coder zur Verfügung. Der PAGS Coder validiert eingehende Adressen auf ihre Richtigkeit, korrigiert diese gegebenenfalls und reichert jede Adresse um die amtlich-postalische Struktur von der Gemeinde (AGS8) über den Stadt- und Postortsteil (AGS11/AGS16), amtlicher Siedlungsblock (AGS20) mit Straßenblockseite (AGS22) bis zum Einzelhaus (AGS25 und AGS27) an.

Der PAGS Coder für SAS© ist ein Plugin, das über den Add-In-Manager in SAS©Enterprise angesteuert werden kann (siehe Abbildung)

Geocodierung in SAS©

Sie sind SAS©Anwender und interessieren sich für das kostenlose Plugin oder möchten weitere Informationen zu den Vorteilen einer Geocodierung von Adressen erfahren, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

 

In Germany Open Data is on fire: Roof Types are now available for every building with an address. And without.

Big Data is growing. So Open Data does. Four of the German Federal States Berlin, Hamburg, North Rhine-Westphalia and Thuringia follow strictly an open data strategy. They offer public geodata for free.

This geodata contains i.a. 3D-data about buildings in LoD2 (Level of Detail 2). LoD2 reveals Roof structures and types such as Flat Roofs, Mansard Roofs, Open Gable Roofs, Box Gable Roofs etc.

Picture: 3D-Buildings in LoD2 in Bonn, Germany. Source: Open Data NRW.

The big data specialist infas 360 combines this data with addresses and all other open & public data, so that in result one of the biggest German databases describes 22 Million buildings by more than 700 variables. And 23 Million more without an address such as storage buildings.

For further questions feel free to contact one of our data Consultant Consulting@infas360.de

 

Dafür brauchen Sie keinem mehr aufs Dach zu steigen! Ob Flachdach, Sattel- oder Walmdach – alle Dachformen für alle Häuser verfügbar.

Angenommen Sie sind Dachdecker und möchten wissen, welche Form das Dach eines Gebäudes hat, ohne zu der Adresse hinfahren zu müssen – und angenommen Sie möchten jetzt auch noch wissen, wieviel Quadratmeter Fläche dieses Dach hat, ohne auf das Dach steigen zu müssen – dann, ja dann könnte der neue Datensatz der infas 360 genau das richtige sein:

Dank der Open Data Initiative der Länder Berlin, Hamburg, NRW und Thüringen (weitere werden folgen) sind amtliche Daten als 3D-Gebäudedaten im Leven-of-Detail 2 (LoD2) frei verfügbar. Das bedeutet, dass nicht nur Gebäudehöhe zu einem Gebäude bekannt ist (Klötzchenmodell), sondern auch die Dachstrukturen und damit die Dachtypen geometrisch angegeben werden.

Abbildung 1: LoD2 am Beispiel Bonn am Stadthaus, Quelle: Open Data NRW. 

infas 360 bereitet diese Daten nun so auf, dass zu jeder Adresse die Dachform (Flach, Sattel-, Walm-, Zeltdach usw.) und die dazugehörende Dachfläche angegeben werden kann. Beispielhaft wird der o.g. Ausschnitt nachfolgend in Google Maps 3D dargestellt. Hier sieht man graphisch die Verbindung aus 3D-Gebäudedaten und Straßen (Adressen)

Abbildung 2: 3D-Gebäudedaten mit Adressen am Beispiel Bonner Stadthaus, Quelle: Google Maps. 

Damit jedoch nicht genug. Als Spezialist für Small Area Methoden verfügt das Bonner Big Data Unternehmen über moderne statistische Schätzmethoden, um die frei verfügbaren LoD2-Daten der 4 Bundesländer auf die restlichen 12 und damit die gesamte Bundesrepublik zu übertragen.

Sie wollen so z.B. wissen, wieviel Solarfläche in einer bestimmten Adresse in Frankfurt a. M. (Hessen) oder Hannover (Niedersachsen) installierbar wäre? Das lässt sich nun berechnen. Insgesamt für ca. 22 Mio. Gebäude mit einer Adresse und auch für weitere rund 23 Mio. Gebäude ohne postalischer Adresse (z.B. für eine Werkshalle in einem Industriegebiet). Kombiniert man diese Informationen mit der mikrogeographischen Datenbank CASA, die rund 700 weitere Merkmale beinhaltet, ergibt sich ein beliebiges „Gebäude-Tiefenprofil“.

Sie interessieren sich für 3D-Gebäudeinformationen? Dann kontaktieren Sie uns unter Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

Energieeinsparende Maßnahmen dominieren Investitionsverhalten der Eigenheimbesitzer. Heizungsmodernisierung beliebteste Investition.

Der aktuelle CASA-Monitor „Finanzen“ hat im April 2018 rund 2.500 Personen u.a. nach dem Anlage-und Investitionsverhalten befragt. Eine Subgruppe von 671 selbst genutztem Immobilienbesitz wurde dabei gefragt: „Welche Investitionen haben Sie vorgenommen oder planen diese?

Mit 68% ist die Heizungsmodernisierung als entweder bereits durchgeführte Maßnahme (42%) oder geplante (26%) die beliebteste Investition ins Eigenheim – gefolgt von der Wärmedämmung mit 64% (bereits durchgeführt 51% / geplant 13%).

Auf Rang 3 kommt der Dachausbau mit 41% (bereits durchgeführt 32%, geplant 9%). Zu den weiteren, beliebten energie- bzw. kosteneinsparenden Veränderungen zählen zudem die Investitionen in eine Photovoltaikanlage mit 31% (Rang 4 insgesamt, davon 14% bereits umgesetzt und 17% geplant) sowie Smart Home mit 26,5% (7,5% bereits durchgeführt und 19% geplant).

Im Smart Research-Verfahren hat infas 360 das Investitionsverhalten der 2.500 Befragten inkl. o.g. Subgruppe mit rund 700 mikrogeographischen Merkmalen kombiniert. So lassen sich verschiedene Investitionstypen bestimmen. In dem nun anstehenden CASA Monitor „Energieautarkie“ werden zusätzlich 10.000 weitere Personen intensiv zu diesem Thema beleuchtet.

Sollten Sie eingehendere Informationen zu einer der Zielgruppen z.B. „Heizungsmodernisierer der nächsten 2 Jahre“ wünschen, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de