Geodaten sind in vielen Organisationen etabliert – von Bundes- und Landesbehörden über Versorgungsunternehmen bis hin zu Industrie und Handel. Klassische GIS-Lösungen konzentrieren sich vor allem auf die Erfassung und Darstellung räumlicher Informationen. Mit dem Ansatz Location Intelligence (LI) verbindet die Disy Informationssysteme GmbH Datenanalytik und Geoinformation auf innovative Weise. „LI bringt frischen Wind in die Welt der Geodaten. Sie geht weit über die klassische Geodatenanalyse hinaus und ist der Schlüssel, um Geodaten in der gesamten Organisation effektiv und gewinnbringend einzusetzen“, so David Riepl, LI-Experte bei Disy. Durch die Verknüpfung von Geodaten mit Fach- und Echtzeitinformationen werden so neue Perspektiven für Analyse, Planung und operative Entscheidungen geschaffen.

Filial-Performance auf einen Blick: Das Dashboard kombiniert Standortdaten mit betriebswirtschaftlichen Kennzahlen und zeigt Zusammenhänge zwischen Umsatz, Kosten und Online-Aktivitäten – interaktiv und raumbezogen.
Bild: Disy Informationssysteme

Mehr Kontext, mehr Erkenntnisse
LI bedeutet für Disy folglich auch, dass bewährte GIS-Technologie mit den interaktiven Analyse- und Visualisierungsfunktionen moderner Business Intelligence (BI) kombiniert wird. Räumliche Daten werden dabei nicht isoliert betrachtet, sondern als integraler Bestandteil eines umfassenden Datenkontexts – gemeinsam mit fachlichen, zeitlichen oder statistischen Informationen. „Dadurch entstehen multidimensionale Auswertungen, die weit über eine reine Kartenansicht hinausgehen und echte Entscheidungsgrundlagen liefern“, sagt Riepl.

Zielgruppen
Disy setzt LI überall dort ein, wo es auf fundierte räumliche Analysen ankommt: In der öffentlichen Verwaltung etwa, um regionale Versorgungslücken zu erkennen, Maßnahmen in Fördergebieten zu bewerten oder Infrastrukturen vorausschauend zu planen. In regulierten Sektoren wie Energie, Wasser oder Mobilität hilft LI Disy-Kunden dabei, Netz- und Anlagendaten mit Instandhaltungszyklen, Störmeldungen oder Klimarisiken zu verknüpfen, Investitionen zu priorisieren und Berichtspflichten effizient zu erfüllen. Und auch in der Wirtschaft ermöglicht LI datenbasierte Strategien – sei es durch die Analyse von Standorten, Lieferketten oder Kundenverhalten. „Echtzeitdaten, etwa aus Sensorik oder digitalen Services, lassen sich nahtlos einbinden und geografisch auswerten“, so David Riepl.

www.disy.net

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Dashboard der Business & Location Intelligence-Software disy Cadenza für Potenzialflächen der Windenergie: Es sind einfache Wechsel der Analysedisziplinen innerhalb einer Software möglich, was auch zu intelligenten Visualisierungen führt.
Quelle: Disy Informationssysteme GmbH

Mit Location Intelligence, kurz LI, werden Daten in ihrer Multidimensionalität analysier- und damit auch visualisierbar. So lautet die Definition des Softwareanbieters Disy Informationssysteme GmbH aus Karlsruhe zu dieser Anwendungsgattung aus dem Bereich der (Geo-)Informatik, die vor allem für Behörden auf Bundes- und Landesebene interessant sein dürfte. Denn diese stehen vor einer Reihe von komplexen Fragestellungen, die verschiedenste fachliche Dimensionen haben – etwa Umwelt, Wirtschaftlichkeit, Recht, Nachhaltigkeit und Akzeptanz der Bürger:innen. Und dafür ist LI geeignet, wie das Beispiel der Potenzialanalyse für die Windkraft zeigt. Dazu hat Disy interaktive detaillierte Karten mit fachbezogenen Datenlayern kombiniert, die neue Blickwinkel auf das Thema erlauben – innerhalb einer einzigen, einheitlichen Anwendung, die GIS-Know-how, Business Intelligence-Ansätze und Geo-Analyse verbindet. Diese besondere Kombination ermöglicht es, je nach eigener Fragestellung, einen besonderen Blickwinkel auf die Daten zu werfen und nach Belieben einen Wechsel der Perspektive und der Analysemöglichkeiten vorzunehmen. Die Software disy Cadenza bezeichnet das Unternehmen folglich auch als „Business & Location Intelligence-Software“.

Fragen nach geeigneten Flächen

Konkret hat sich Disy mit Potenzialflächen für Windenergie an Land auseinandergesetzt. Die deutsche Bundesregierung hat in dem „Windenergie-an-Land-Gesetz“ aus dem Juli 2022 festgelegt, dass die einzelnen Bundesländer bis Ende 2032 insgesamt zwei Prozent ihrer Fläche für Windenergie ausweisen müssen. Mit Hilfe der Business & Location-Intelligence-Software hat Disy im Rahmen einer umfassenden Analyse für ganz Deutschland nachgewiesen, dass sogar 3,82 Prozent der Fläche geeignet wäre.

Die Besonderheit des LI-Ansatzes ist es, dass Antworten auf viele wichtige Fragen auf Bundes- und Landesebene gefunden werden können: Wie sieht der Status quo von Windkraftanlagen aus? Unter welchen Voraussetzungen ist das Zwei-Prozent-Ziel realistisch? Kann es auf Basis der aktuellen Ausbaugeschwindigkeit erreicht werden? Um herausfinden, wie viel Fläche in Deutschland aktuell für Windenergie und Windräder genutzt wird, nutzte Disy verschiedene Datenquellen wie etwa das Marktstammdatenregister, eine Onlinedatenbank, die das zentrale Verzeichnis von energiewirtschaftlichen Daten darstellt. Dort sind Standorte und Eigenschaften zu den rund 30.000 aktuell in Deutschland betriebenen Windkraftanlagen enthalten.

In einer Heatmap-Darstellung macht disy Cadenza nicht nur deutlich, wie sich die Anlagen verteilen, man kann bei der Visualisierung auch eine zusätzliche Gewichtung in der Darstellung nach Netto-Nennleistung wählen, um so die Leistungsdichte kartenbasiert zu sehen. Dabei gibt die Software die Kennzahlen je nach Auswahl auf Landes- oder anderen Verwaltungsebenen aus – sowohl in Karten- als auch in Tabellenform.

Um den Flächenverbrauch eines einzelnen Windrads abzubilden, hat das Unternehmen in disy Cadenza ein Funktionsattribut erstellt. Dabei wird die kreisförmige Rotorfläche als Gesamtfläche angenommen, so dass der relative Gesamtflächenverbrauch einer Anlage berechnet werden kann. In dieser Modellrechnung sind weniger als 0,05 Prozent der Landfläche Deutschlands aktuell durch Windkraftanlagen verbaut.

Für die praktische Eignung einer Fläche für Windenergie greift Disy auf eine Studie der Leibniz Universität Hannover zurück, bei der zahlreiche physikalische, ökologische und gesetzliche Parameter berücksichtigt werden. Dazu wurden per Shapefiles ausgewiesene Flächen in die Anwendung importiert und kam so auf 3,82 % der Fläche Deutschlands, die für den Ausbau von Windkraftanlagen geeignet ist.

Innovatives Navigieren in Wissenswelten

Der LI-Ansatz bietet Nutzer:innen auch innovative Möglichkeiten, durch die Wissens- und Analysewelten zu navigieren. Das ermöglicht im Beispiel eine sogenannte Drill-through. Hier wechselt eine Kartedarstellung, die die Ausbaugeschwindigkeit der letzten Jahre visualisiert, in ein Säulendiagramm, das den Sachverhalt wieder in anderer Perspektive darstellt. Dies gibt intuitive Einsichten in die Einschätzung der Plausibilität der Planungen. So arbeitet disy Cadenza auch die Schwachstelle der zukünftigen Windenergie-Planungen heraus. Demnach müssten gemäß dem 2-Prozent-Ziel der Bundesregierung in den nächsten 10 Jahren 1.200.000 neue Windräder gebaut werden. Seit 2000 waren es im Schnitt 1.000 Windkraftanlagen pro Jahr. Ein unrealistisches Ziel also. LI sorgt in diesem Fall dafür, dass solche fachlichen Zusammenhänge überhaupt erarbeitet, neue Schlüsse gezogen und darüber hinaus intuitiv zugänglich dargestellt werden– und demnach viel schneller in der Tiefe und in ihrem Ausmaß verstanden werden können.

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Das Apothekensterben ist ein bundesweites Phänomen, denn in nur 29 Landkreisen ist die Versorgunglage seit 2012 auf dem gleichen Stand geblieben oder hat sich verbessert.
Quelle: Shutterstock/Rolf-G-Wackenberg

Apothekendichte
Mit Blick auf die Apothekendichte, d.h. wie viele Apotheken auf 100.000 Einwohner kommen, zeigt sich ein anderes Bild. 2012 gab es in Deutschland noch 26,8 – 2022 sind es nur 23. Diese negative Entwicklung zeigt sich besonders in Berlin und Hamburg, wo auf 100.000 Einwohner etwas mehr als 20 Arzneimittelversorger kommen. Den höchsten Verlust gab es in der Hauptstadt: Die Apothekendichte dort ist nämlich in den letzten 10 Jahren um 21,3 Prozent gesunken. Es folgt Hamburg mit einem Rückgang von 19,8 Prozent. An dritter Stelle steht Rheinland-Pfalz, wo nicht nur die absoluten Zahlen gesunken sind, sondern auch die Apothekendichte: Es gibt 23,6 Apotheken pro 100.000 Einwohner, also 17,2 Prozent weniger als 2012.
In Nordrhein-Westfalen und Baden-Württemberg ist die Apothekendichte um 17 bzw. 16,7 Prozent gesunken. Damit liegen diese Bundesländer, wie auch Schleswig-Holstein und Bremen, unter dem Bundesdurchschnitt. Einzig Sachsen-Anhalt bildet eine Ausnahme. Dort hat sich mit 27,6 Apotheken pro 100.000 Einwohner keine Veränderung ergeben. Dieses Bundesland hat nach dem Saarland (29,9) die zweithöchste Apothekendichte.
Das Apothekensterben ist ein bundesweites Phänomen, denn in nur 29 Landkreisen ist die Versorgunglage seit 2012 auf dem gleichen Stand geblieben oder hat sich verbessert. Heilbronn in Baden-Württemberg sowie Hagen und Remscheid in Nordrhein-Westfalen haben in den letzten Jahren ein Drittel ihrer Apotheken verloren. Die höchste Apothekendichte nach Landkreisen bzw. kreisfreien Städten findet sich in Bayern: Passau liegt mit 47,1 Apotheken pro 100.000 Einwohner weit über dem Durchschnitt, ebenso wie Weiden i.d. Oberpfalz (42,8) und Straubing (42,3).
Im Donnersbergkreis ist die Apothekendichte am geringsten. In diesem rheinland-pfälzischen Gebiet kommen 15,9 Apotheken auf 100.000 Einwohner. Die kreisfreien Städte Hagen (17,4) und Remscheid (17,8) zählen ebenfalls zu den Orten Deutschlands mit der niedrigsten Apothekendichte.
In Deutschland gibt es noch rund 18.000 Apotheken. Schon im Jahr 2019 hatte die Bundesvereinigung Deutscher Apothekerverbände ¬(ABDA) den Nachwuchsmangel angemahnt. Zu diesem Zeitpunkt waren bereits ein Drittel der Führungskräfte in Deutschland über 55 Jahre alt. Oft finden Apothekenbesitzer keine Nachfolger, die Anzahl ausgeschriebener Stellen ist hoch. Dabei steigt das Interesse am Pharmaziestudium. Nach den Zahlen des Statistischen Bundesamtes ist die Anzahl der Pharmaziestudierenden in Deutschland von 12.984 im Jahr 2002 auf 16.307 im Jahr 2022 gestiegen.
Acxiom ist ein Customer Intelligence Unternehmen, das People-Based Marketing über alle relevanten On- und Offlinekanäle und den Single Customer View anbietet. Sein breites Angebot an Data-Driven Marketing Solutions ermöglicht Marketern weltweit, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen, um für eine ansprechende und relevante Customer Experience zu sorgen.
www.acxiom.de

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Garagen-Kataster am Beispiel von Wolfsburg: Die Karte wird individuell von Nexiga erstellt, wobei Daten aus verschiedensten Datensätzen innerhalb eines intelligenten GIS-Prozesses verarbeitet werden. Abbildung: Nexiga GmbH

Es ist eine vermeintlich einfache Fragestellung für die Elektro­mobilität: Wie viele Garagen befinden sich in bestimmten Siedlungsgebieten? Eine solche Statistik könnte schon Auskunft über bestehende und neue Marktpotenziale geben. Für sogenannte Wallboxen, also Ladestationen auf privatem Grund, steigt das Potenzial im Markt, je mehr Garagen vorhanden sind. Hingegen für ein (teil-)öffentliches Ladenetz sinkt es in gleichem Maß. Derartige geographische Datensätze, wie ein solches feinräumliche Garagenkataster, waren bis vor wenigen Jahren am Markt nicht vorhanden. Doch in der Branche hat sich viel getan.

Anbieter wie die Nexiga GmbH aus Bonn haben neue Methoden und Anwendungen zur Datengenerierung entwickelt, die wesentlich mehr Anwendungsfälle hevorbringen als beispielsweise die klassische, als Geomarketinganwendung bezeichnete Standort- und Filialplanung. „Heute reden wir von Location Intelligence und wollen damit ausdrücken, dass der Begriff kein alter Wein in neuen Schläuchen ist, sondern wirkliche Innovationen bedeutet“, sagt Dirk Schneider, Geschäftsführer der Nexiga. Was genau also kann man unter Location Intelligence verstehen und was können Anwender davon erwarten?

Intelligent veredelte Daten machen den Unterschied

Das Garagenkataster ist, so Nexiga, aus mehreren Sichtweisen ein gutes Beispiel für den innovativen Ansatz von Location Intelligence. Ein Begriff, der sich zwar in den USA ausgeprägt hat, sich aber im deutschsprachigen Bereich mehr und mehr durchsetzt. „Es geht dabei nicht nur darum, dass wir Geodaten in die Business-Intelligence-Anwendungen integrieren, das kann, muss aber nicht typisch sein für eine zeitgemäße Nutzung von Geodaten in wirtschaftlichen Kontexten“, so Schneider.

Die Daten des Garagenkatasters werden zum Beispiel selbst mit Location Intelligence-Methoden erzeugt. „Als wir die ersten Anfragen hatten, gab es dies als Standard-Datensatz nicht, aber über intelligente Auswertungen von amtlichen Geobasisdaten konnten wir einen flächendeckenden Datensatz für Deutschland mit über 13 Millionen Garagen-Locations erzeugen“, so Schneider. Um diesen Datensatz überhaupt erst nutzbar zu machen, musste den Standorten jeweils ein Adressdatensatz zugeordnet werden, was bereits auf einer anspruchsvollen Verschneidung und Analyse von Daten beruht.

Zusammen mit anderen Datensätzen wird die Datenbank als sogenanntes „Fachkataster“ genutzt, um komplexe planerische, technische und marktstrategische Fragen rund um die Elektromobilität zu beantworten. Neben dem Garagenkataster nutzt Nexiga beispielsweise auch ein Ladesäulen-Kataster, Affinitäts-Werte für Elektromobilität und Umwelt-Themen, Frequenz- und Bewegungsdaten oder Parkplatz- und Flottendaten. Also Daten, die selbst erstellt oder veredelt beziehungsweise aus Fremddatenbeständen in eine homogene Struktur überführt wurden und somit die Basis für multidimensionale Analysen bilden.

Davon profitieren unterschiedlichste Nutzergruppen: etwa Netzbetreiber bei der Ausbauplanung, Betreiber von Ladeinfrastruktur oder Unternehmen, die für einen Markteintritt ihre Strategien schärfen. Daneben erfüllen sie eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe, denn Ladeinfrastruktur und E-Neuzulassungen laufen nicht synchron. Derzeit könnten gar nicht alle Fahrzeuge versorgt werden, die bereits bestellt sind.

Laut den Daten von Nexiga sind 268 von 401 Kreisen in Sachen Ladesäulen unterversorgt. Mittelgroße Städte wie Braunschweig, Wiesbaden, Weimar und Leverkusen liegen dabei im negativen Sinne an der Spitze. „Unser datengetriebener, systematischer Ansatz ermittelt die optimalen Standorte für Ladesäulen und sorgt so zumindest für eine maximale Marktnähe des Ausbaus“, so Schneider.

Location Intelligence – notwendiger Bestandteil fast jeder Branche

Der Energiebereich stellt heute einen der größten Kundenbereiche von Nexiga. Größter Umsatzträger ist immer noch die Telekommunikationsbranche, ebenfalls ein traditioneller Geomarketing-Markt, der zunehmend auch Location Intelligence-typische Fragestellungen habe. Gerade für den regionalen Ausbau von Breitbandnetzen werden spezielle Daten benötigt, die jenseits des soziodemographischen Spektrums liegen. „Unsere Potenzialanalysen liefern heute viel belastbarere Daten als noch vor zehn Jahren möglich war“, so Schneider.

Nexiga feiert dieses Jahr 40-jähriges Bestehen, ist seit vielen Jahren Esri-Partner (Gold-Status) und vertreibt neben den Esri-Produkten mit dem Marktanalyst eine Software, die auf Esri-Technologie basiert und sowohl in einer Desktop- als auch einer Online-Version verfügbar ist. Ihr vielschichtiges und lösungsorientiertes Datenportfolio wurde auf der diesjährigen Esri-Partnerkonferenz Anfang März mit dem Creative Content Award ausgezeichnet. Esri würdigt damit Unternehmen für innovative und kreative Wege der Datenbereitstellung, die mit GIS-Technologie komplexe Geschäftsprobleme lösen. (sg)

www.nexiga.com

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Der Wald ist Lebensraum für eine Vielzahl von Arten, säubert die Luft, filtert das Wasser, bindet Kohlenstoff, liefert nachhaltig Holz – und ermöglicht Erholung. Foto: Pixabay/MemoryCatcher

Wandern, Joggen, Rad- und Mountainbike fahren, alle diese Aktivitäten haben in den deutschen Wäldern während der Pandemie massiv zugenommen. Die Erholung in heimischen Gefilden ist als Ressource für Lebensqualität enorm wichtig. Andererseits sind damit auch alte Konflikte wieder stärker zum Vorschein gekommen. Der Wald ist schützenswerter Naturraum, wichtiger Produktionsfaktor für eine moderne, nachhaltige Wirtschaftsweise und wichtiger Erholungs- und Erlebnisort für Menschen.

Allen Belangen ausreichend Rechnung zu tragen, gehört zum Kern der Aufgaben von HessenForst. Die Aufgaben und Ziele des Landesbetriebes sind gleichermaßen die nachhaltige Pflege und Bewirtschaftung der Wälder, die Unterstützung von Biodiversität und Klimaschutz, aber auch die Gewährleistung der Erholungswirkung des Waldes. Vor diesem Hintergrund entstand im Jahr 2020 das Projekt „Erholung im Staatswald“, in dem die notwendigen Planungsgrundlagen geschaffen werden sollen, die bei vielfältigen Fragestellungen eine massive Rolle spielen. So sollten Möglichkeiten geschaffen werden, um die Wegepflege anzupassen, die Holzabfuhr zu optimieren und die Besucherlenkung weiterzuentwickeln. Dadurch sollen Konflikte vermieden und sensible Bereiche geschont werden.

„Wir benötigten dafür zunächst eine Bestandsaufnahme, also flächendeckende Informationen darüber, in welchem Umfang und wann der Wald überhaupt genutzt wird“, so Lena Götz, Projektleiterin bei HessenForst. Bisher lagen dazu keine objektiven Informationen vor.

Lösungsweg mit Small Area Methoden

Also machte sich der Landesbetrieb auf die Suche nach einem Weg, diese Daten zu bekommen. Nach einer Anfrage beim Geomarketing-Spezialisten infas360 GmbH, entwickelte das Bonner Unternehmen einen innovativen Lösungsweg. Dafür zog es zum einen smartphonebasierte Positionsdaten von Handynutzern heran. Diese „Rohdaten“ stammen von dem Berliner Unternehmen Targomo GmbH, die dafür anonymisierte, smartphonebasierte Positionsdaten aus verschiedenen Applikationen (etwa Navigations-, Karten-, Reise- und Wetter-Apps) aufbereitet hat.

Diese Daten versprachen zunächst einen erfolgversprechenden Ansatz. Es wurden nur Trackingdaten verwendet, bei denen eine Geschwindigkeit von unter 35 km/h herrschte, die Signalgenauigkeit entsprechend hoch und keine Mehrfachzählung möglich war, um so eine sinnvolle Vorselektion für die Fragestellungen zu erhalten. Als Zeitraum wurden Daten aus dem Sommerhalbjahr (April 2020 bis September 2020) und den Wintermonaten (Januar bis März und Oktober bis Dezember 2020) herangezogen. Die räumliche Analyse basierte auf einer Hexagon-Struktur mit einer Kantenlänge von 174 Metern. „Diese Struktur haben wir unter anderem auch gewählt, um datenschutztechnisch komplett auf der sicheren Seite zu sein, denn bei dieser Zellengröße lässt sich auch aus den anonymisierten Daten kein Personenbezug zurückrechnen“, so Christina Nelleßen, Senior Consultant Data Science bei infas360.

Doch dieser Datenbestand allein reichte nicht aus. Die Bewegungsdaten waren noch zu „dünn“, um valide Ergebnisse zu bekommen. Sprich: die Stichprobe war nicht groß genug, um ein einfaches Schätzverfahren anzuwenden.

Genau für solche Anwendungsfälle hat infas360 jedoch ein passendes Verfahren. Mit den Small Area Methoden (SAM) wendet das Unternehmen seit Jahren ein in der Markt- und Sozialforschung etabliertes Verfahren an. SAM ermöglichen es, dass auch bei kleinen Stichproben zuverlässige Schätzungen durchgeführt werden können – und damit eigneten sich die Methoden perfekt für das Projekt mit HessenForst.

Bei SAM werden benachbarte Gebiete oder ähnlichen Strukturen (Hilfsvariablen) für die Schätzungen berücksichtigt. Dahinter liegt also eine räumliche Modellierung von soziodemographischen und mikrogeographischen Daten. „Insgesamt haben wir bis zu 700 solcher Variablen herangezogen“, sagt Dr. Barbara Wawrzyniak, SAM-Spezialistin bei Infas360.

Flächendeckende, valide Daten

Allgemein beschäftigen sich SAM-Verfahren mit der Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Schätzung kleinräumiger Daten. „Der Vorteil der SAM gegenüber herkömmlichen Schätzmodellen besteht darin, dass durch die Verwendung der Hilfsvariablen der Bedarf an der Menge empirischer Daten geringer ist“, so Wawrzyniak. Im Fall der Bewegungsdaten entstanden so auch schlichte Kostenvorteile für den Auftraggeber. „Es werden zwar auch Bewegungsdaten durch die Mobilfunkbetreiber am Markt angeboten, diese sind aber sehr kostenintensiv und für den Anwendungsfall von HessenForst überdimensioniert“, sagt Nellessen.

Zunächst hatte infas360 einen SAM-Testlauf für ein Gebiet in der Nähe von Darmstadt durchgeführt, was zu sehr guten Ergebnissen führte. Daraufhin wurde das gesamte Waldgebiet von HessenForst modelliert. „Nun haben wir einen hervorragenden Datenbestand, der uns bei den Planungen rund um die multifunktionale Bewirtschaftung des Waldes auch in dicht besiedelten Gebieten weiterhilft“, so Lena Götz. (sg)

www.hessen-forst.de

www.infas360.de

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In disy Cadenza können Datensätze miteinander in Beziehung gesetzt und alle Datendimensionen flexibel beleuchtet werden. Foto: Disy Informationssysteme GmbH

Ob Leistungsüberblick zu Windkraftanlagen, Lärmschutzkartierung im Verkehrswesen oder Personalmanagement über mehrere Standorte hinweg: die moderne Welt ist voller Herausforderungen, die nach einer multidimensionalen Betrachtung verlangen. Die Kombination von Geoinformationssystem (GIS)- und Business Intelligence (BI)-Funktionen soll genau das möglich machen. Location Intelligence stellt die dafür notwendige Technologie zur Verfügung.

Denn LI bringt das Beste aus zwei Disziplinen zusammen, die bisher nur getrennt voneinander gedacht wurden: Geoinformation und Business Intelligence. Dabei liegt die Kombination eigentlich nahe, haben doch die meisten Daten sowohl einen Fach- als auch einen Raumbezug. Was in der Theorie simpel klingt, ist in der Praxis aber gar nicht so einfach umzusetzen. Denn jede Disziplin hat für sich ihre Besonderheiten.

Gewinnbringende Kombination

GIS sind darauf spezialisiert, die Raumdimension eines Datensatzes zu erfassen, zu pflegen und zu analysieren. Dabei steht die Arbeit mit der Karte im Vordergrund. Zur Analyse beschreibender Datendimensionen bieten GIS bisher jedoch lediglich rudimentäre Funktionen. An dieser Stelle liegen wiederum die Stärken von BI-Systemen. In der mehrdimensionalen Analyse können unterschiedliche Aspekte eines Datensatzes herausgearbeitet, Bezugsmengen geschaffen und so auch komplexe Daten für den Menschen zugänglich gemacht werden. Implizite Raumbezüge, die in den meisten Daten vorhanden sind, können BI-System darüber hinaus auch stemmen – danach ist allerdings Schluss. Getrennt voneinander können also weder GI- noch BI-Systeme das volle Potenzial heben, das in vielen Datensätzen schlummert. In Kombination miteinander jedoch ergänzen sich beide Verfahren.

Tiefes Verständnis und fundierte Entscheidungen

Die Disy Informationssysteme GmbH hat das erkannt und die Lücke mit der Datenanalyse-Software disy Cadenza geschlossen: die Softwarelösung kombiniert ein leistungsfähiges GI- mit einem BI-System. So können über den Raumbezug Datensätze miteinander in Beziehung gesetzt und entlang des Analyseprozesses mit unterschiedlichen Methoden alle Datendimensionen flexibel beleuchtet werden. Im Ergebnis sollen so Dashboards mit kombinierten Analysemöglichkeiten für neue Erkenntnisse, ein tieferes Verständnis und fundierte Entscheidungen entstehen. „Mehr sehen, besser verstehen, fundierter entscheiden“ – dieses Motto ist im Bereich Location Intelligence bei Disy Programm. (jr)

www.disy.net

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Datenintegration am Beispiel räumlicher Aggregation. Punktdaten etwa zu Kunden, Einwohnern oder Marktinformationen werden zu Flächen aggregiert, über einen ETL-Prozess im GIS zusammengeführt, wo die neu gewonnenen Erkenntnisse kartenbasiert und intuitiv visualisiert werden können. Foto: WiGeoGIS

Alle Theorie ist grau – mit dieser Botschaft ließ Goethe einst seinen Mephisto auf die Unzulänglichkeit rein theoretischen Wissens hinweisen. Sie lässt sich genauso auch auf Anwendungen rund um den BereichLocation Intelligence (LI) beziehen, denn die Methode besitzt enormes Potential – nicht nur für Datenanalyse und Visualisierung von Daten auf einer Landkarte, sondern generell für unternehmerische Fragestellungen. Aber anders als bei Anwendungen rund um Business Intelligence, wo vornehmlich standardisierte Geschäftsdaten zum Einsatz kommen, ist die LI in der Praxis anspruchsvoller. Unternehmenseigene Daten, Kundendaten, Marktdaten, mit Geodaten wollen kombiniert und analysiert werden. In der Praxis müssen die Daten in einem einheitlichen geografischen Raster strukturiert und generalisiert werden, um zu validen Ergebnissen zu kommen. „Analysen können nur so intelligent sein, wie die Daten, die Sie nutzen“, fasst Wolf Graf, Geschäftsführer der WiGeoGIS GmbH zusammen. Die Praxis ist also anspruchsvoll, weil Daten, Anwendungen und die mit LI avisierten Ziele eng aufeinander abgestimmt werden müssen. „Die Erfahrung zeigt, dass viele Unternehmen die Daten-Situation unterschätzen, manche haben die Situation überhaupt nicht im Griff“, so der Geschäftsführer.

Herausforderungen in der Praxis

Typische Probleme in der unternehmerischen Praxis seien verstreute Daten, mangelnde Qualität der eigenen Daten oder fehlendes Know-how in Bezug auf externe Daten. LI-Projekte, die Unternehmen in Eigenregie durchführen, sind, so Graf, oft durch unnötiger Zeitfresser charakterisiert. Allein die Suche nach externen Daten benötige für gesamte LI-Projekte 30 Prozent der Zeit. Und Evaluation sowie Beschaffung schlagen noch mal für weitere 30 Prozent des Zeitbudgets zu Buche.

„Die Besonderheit von LI-Projekten ist, dass die Ergebnisse immer nur so gut sind wie die Datengrundlage. Daher ist es wichtig für Unternehmen, bei der Wahl des Anbieters immer auch auf das Dienstleistungsangebot und die Projektbegleitung zu achten“, so Graf.

Neben dem Angebot an Software steht für WiGeoGIS daher die Beratung stark im Fokus. Das Unternehmen ist spezialisiert darauf, Daten in hoher Qualität, zu einem guten Preis-Leistungs-Verhältnis und in einem günstigen Lizenzmodell zu beschaffen. „Wir können auch bei Nischendaten Empfehlungen aussprechen“, so der Geschäftsführer.

Schlüssel im LI-spezifischen ETL

Die Datenintegration ist daher ein Schlüssel für LI in der Praxis. WiGeoGIS setzt dabei auf einen automatisierten ETL-Prozess (Extract – Transform – Load), der auf die Belange von GIS-Systemen spezialisiert ist. „Die Vorteile von ETL liegen ganz klar in der Zeitersparnis, geringer Fehleranfälligkeit, der Aufwertung der Daten und dem besseren Zusammenspiel von Unternehmensabteilungen, Software-Systemen und Daten“, so Graf. ETL-Prozesse laufen automatisiert ab, so dass Datenaktualisierungen in geplanten Routinen durchgeführt werden können: von Excel zur Karte und zu einem maßgeschneiderten Bericht innerhalb eines Workflows.#

Automatisierter ETL-Prozess: Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen lassen sich so automatisiert zusammenführen und „GIS-tauglich“ machen. Foto: WiGeoGIS

Kunden wie die Österreichische Post AG nutzen dies etwa für die Standortplanung, bei der alle internen und externen Datenquellen auf einer Plattform zusammengetragen werden. „Dabei werden im Hintergrund automatisierte Prozesse zur Datenaufbereitung und -analyse durchgeführt, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auch immer auf Basis der neuesten Daten und des aktuellen Wissensstandes passieren“, so Simone Ortner bei der Österreichischen Post AG.

WIGeoGIS hat dafür ein eigenes ETL-Tool entwickelt, das speziell auf LI-Anforderungen ausgerichtet ist. Beim ETL-Prozess werden Daten aus ihrer ursprünglichen Quelle, etwa einer Excel-Liste, extrahiert (E), dann in ein neues Format, welches auf einer Karte dargestellt werden kann, transformiert (T) und schließlich ins GIS – zum Beispiel ins WebGIS oder ins QGIS – geladen (L).

Generalisierung und Disaggregation

Darin eingeschlossen ist die Geocodierung sowie die Aggregation (beziehungsweise auch Disaggregation) und Generalisierung der Geodaten. „Die Qualität dieser Prozesse erfordert ein profundes Wissen an geospezifischen Daten-Know-how, der bei Kunden in der Regel überhaupt nicht vorliegen kann“, so Graf.

Eine Disaggregation kann zum Beispiel das Mittel der Wahl sein, wenn Daten in feinerer Granularität entweder nicht flächendeckend verfügbar oder sehr teuer sind. In der Praxis ist es also immer eine Ausbalancierung von Aufwand, Nutzen, Kosten und Zielvorstellungen, die individuell für jedes Projekt abgestimmt werden will.

Ein Beispiel für eine Disaggreation: Liegen Daten zu Kfz-Zulassungen auf regionaler Ebene vor, die Datenanalyse muss aber auf PLZ-Ebene berechnet werden, muss ein qualifiziertes Verfahren der Schätzung gefunden werden, um die Zahlen herunterzubrechen. Dazu verwendet WiGeoGIS verschiedene Schlüssel und Hilfsgrößen, zum Beispiel Einwohner-Zahl, bebaute Fläche oder die Anzahl der Wohnbauten in einzelnen PLZ-Gebieten. Erst dann werden die Daten per ETL-Prozess ins GIS überführt.

Viele WIGeoGIS-Kunden, etwa der Landmaschinenhersteller Claas GmbH, das Industrieunternehmen Stihl GmbH oder der Filialist Fressnapf GmbH nutzen die Disaggregation. „Wir nutzen sie bei Potenzialdaten in unterschiedlichen Ländern mit unterschiedlichen Datengenauigkeiten und berechnen kundenspezifische Potenziale auf einem 500×500-Meter-Raster. So erhalten wir länderübergreifend eine einheitliche Datenbasis und können unsere Analysen nach dem gleichen Schema, mit gleicher Datenqualität und über die Länder hinweg vergleichbar durchführen“, sagt Giuseppe Mustillo, Head of International Expansion Analytics and Controlling bei Fressnapf. So werden die theoretischen Vorteile in der Praxis umgesetzt.

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Heatmap auf Basis eines White Spot-Modells mit Einfärbungen der Potenzialgebiete für Ihre neuen Standorte. Foto: afo solutions ag

Angeheizt durch die Corona-Pandemie und die fortschreitende Digitalisierung hat sich der Konflikt zwischen stationärem Einzelhandel und Online-Marketing weiter verschärft. Auf Augenhöhe begegnen sich die beiden Kontrahenten jedoch schon lange nicht mehr. Denn der Online-Handel scheint ein schier übermächtiger Gegner zu sein – allein schon, weil die Vorzeichen grundsätzlich verschieden sind: Online-Händler brauchen keine teuren Standorte, keine großen Verkaufsflächen und oftmals nur einen Bruchteil des (Verkauf-)Personals. Klar also, dass die Unternehmen hier knapper kalkulieren und Preise günstiger anbieten können als ihre analogen Konkurrenten.

Das hat Folgen: der US-Konzern Amazon, Pionier und leuchtendes Vorbild für viele Online-Händler, konnte seinen Umsatz in Deutschland allein in der zweiten Jahreshälfte 2019 im Vergleich zum ersten Halbjahr um rund 35 Prozent auf 15,6 Milliarden Euro steigern. Das geht aus der Studie „E-Commerce Germany Report“ hervor, die 2020 erschienen ist. Der gesamte Einzelhandel in Deutschland hat im gleichen Zeitraum nur um knapp 10 Prozent zugelegt. Mit der Corona-Pandemie und den zugehörigen Lockdowns hat sich dieses ungleiche Rennen weiter verschärft.

Erfolgsfaktor: Standort

Und dennoch: auch der stationäre Einzelhandel kann immer noch erfolgreich sein – wenn die richtigen Faktoren beachtet werden. „Insbesondere die richtige Wahl des Unternehmensstandortes ist hier zu nennen“, weiß Peter Hartmann, Geschäftsführer der afo solutions ag aus dem schweizerischen Hünenberg. Das Unternehmen besteht bereits seit über 15 Jahren am Markt und ist Spezialist für Geodaten und räumliche Analysen. Dabei verfügt afo solutions über eine eigens entwickelte WebGIS-Lösung sowie eine eigene Geodatabase mit umfassenden Marktdaten. „Wir wollen unseren Kunden die besten Entscheidungen hinsichtlich eines möglichen Standortes ermöglichen. Dafür beziehen wir verschiedene Informationen in unsere Analysen ein, sodass wir das Potenzial eines potenziellen Standorts genau abschätzen können.“

Die wichtigsten Faktoren für die Standortbewertung sind dabei die Distanz zwischen dem Kunden und dem Standort sowie die Attraktivität des Standorts. „Muss ein Standort also zwangsläufig eine hohe Passantenfrequenz haben und dem Geschäftserfolg steht nichts mehr im Wege? Ganz so einfach ist es leider nicht“, so Hartmann, der ausführt: „Eine hohe Frequenz ist selbstverständlich sehr relevant, aber sie entscheidet nicht allein über die Rentabilität des Geschäfts. Vielmehr müssen die Bedürfnisse der Zielgruppe und die Lage zusammenpassen und sich bestenfalls ergänzen.“

Wie das aussehen kann, zeigt ein einfaches Beispiel: Ein Schuhgeschäft einer großen Kette hat direkt am Gleis eines Bahnhofs einer rund 30.000-Einwohner großen Stadt eine neue Filiale eröffnet. Das Gleis ist zwar hochfrequentiert und in der Folge ist der Passantenstrom an der Filiale groß gewesen, doch sind die Passagiere vornehmlich Pendler. „Der Standort ist also kein ‚Verweilstandort‘, sondern ein ‚Durchgangsstandort‘, an dem die Passanten nicht viel Zeit haben. Wenn sie etwas kaufen, muss es schnell gehen. Ein Schuhkauf ist für die meisten Menschen jedoch keine Sache von nur fünf Minuten“, erklärt der afo solutions-Geschäftsführer. Erfolgsversprechender wäre an diesem Standort also ein Ladenlokal, das den Zeitdruck der Pendler berücksichtigt, beispielsweise ein Schnell-Imbiss.

Analysen für die ganze Schweiz, Österreich und Deutschland

Wie aber kann die Standortattraktivität nun genau analysiert werden? Die afo solutions ag hat dafür mehrere Verfahren im Angebot, zum Beispiel die sogenannte Gravitationsanalyse. „Man berechnet hierbei die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden von ihrem Wohn- oder Arbeitsplatz aus an einen bestimmten Standort zum Einkaufen gehen“, erklärt Hartmann. Auch kann mit der Gravitationsanalyse berechnet werden, wie hoch Kannibalisierungseffekte sind und welche Auswirkungen Schließungen, Neueröffnungen und Umzüge eigener oder Konkurrenzstandorte haben. Dabei wird räumlich modelliert, wie sich die Umsätze und die Kaufkraft zwischen den Filialen verändern.

Die White Spot-Modelle können gemeinsam mit einem Szenariorechner auch in das WebGIS der afo solutions ag integriert werden. Foto: afo solutions ag

Besonderheit beim afo solutions-Ansatz ist, dass das Unternehmen solche Gravitationsanalysen für das gesamte Gebiet der Schweiz anbieten kann. Aber auch für Unternehmen in Deutschland und Österreich können die Hünenberger das Verfahren anbieten. „Je nach Land arbeiten wir dabei mit diversen Rastern. Für die Schweiz zum Beispiel mit einem länderüberspannenden Modell in einem kleinteiligen 100-mal-100-Raster, für Deutschland und Österreich mehr mit Mikrozellen“, berichtet der Standort-Experte. Mikrozellen sind länderspezifisch und variieren von der Adresse bis hin zum räumlich-inhaltlichen Aggregatslevel, der datenschutzbedingt die Anonymisierung personenbezogener Daten garantiert. Auch seien die Modelle, die afo solutions für ihre Kunden entwickelt, immer individuell und branchenspezifisch: „Tankstellenshops haben natürlich andere Anforderungen an einen Standort als Weingeschäfte oder Non-Food-Läden wie Optiker oder Akustiker. Eins haben aber alle Modelle gemein: wir benötigen vielfältige Informationen vom Kunden, um eine erfolgversprechende Analyse durchführen zu können.“ Dabei handelt es sich beispielsweise um die Kaufkraft der umliegenden Anwohnerschaft, naheliegende Points of Interest (POI) oder das Umsatzpotenzial des Kunden.

Rückschlüsse auf komplexe Szenarien dank White Spot

Außerdem bietet die afo solutions ag sogenannte White Spot-Modelle an. „Das sind Verallgemeinerungen von einfachen Gravitationsanalysen, die die Vernetzung aller Einflussfaktoren berücksichtigen“, berichtet Hartmann. Als White Spots werden dabei solche Gebiete bezeichnet, die gleichermaßen einen niedrigen Versorgungsstand und ein hohes Umsatz- bzw. Kundenpotenzial haben. „Dieser Ansatz erlaubt es uns, Rückschlüsse auf komplexe regionale Szenarien wie Filialschließungen oder -neueröffnungen zu ziehen.”

Grundlegend dafür ist die alte Marketing-Weisheit, dass Konkurrenz das Geschäft belebt: „Eine Imbissbude, die auf einer teuren Einkaufsmeile zwischen Luxus-Modeläden eröffnet, wird wohl kaum erfolgreich sein – obwohl die Passantenfrequenz hier hoch ist. Mikrolage des Imbisses und Branchenmix passen hier nicht zur Zielgruppe. Befindet sich der Imbiss aber auf einer Ausgangsmeile, auf der es weitere Imbissbuden gibt, wird das Unternehmen von der Konkurrenz profitieren können. Denn Besucher einer Ausgangsmeile suchen diese auf, um ihre Grundbedürfnisse ‚Essen, Trinken, Freizeit‘ zu befriedigen. Die Mitbewerber wirken hier also als Frequenzbringer: je mehr Alternativen die Passanten haben, desto beliebter wird die Ausgangsmeile sein.“

Der White Spot-Ansatz kann darüber hinaus zusammen mit dem Szenariorechner in das afo solutions-WebGIS integriert werden. Hier können diverse Szenarien berechnet werden, wie beispielsweise der zu erwartende Umsatz an einem potenziellen Standort sowie die Kannibalisierung eigener Standorte. Für den Kunden sieht die Kartenansicht dann aus wie eine Heatmap, auf der schnell ersichtlich wird, welches Gebiet für einen Standort interessant sein könnte. „Unsere Standortanalysen – egal ob per Gravitations- oder White Spot-Modell – basieren damit immer auf einer Mischung aus unserer langjährigen Erfahrung und dem Wissen, welches wir gesammelt haben“, resümiert der Standort-Experte. „Somit können Einzelhändler richtige Entscheidungen für ihr Unternehmen treffen – und den Abstand zum Online-Handel bestenfalls verringern.“ (jr)

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Das linke Bild zeigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Standort das Umsatzpotenzial dieser Region an sich binden kann. Je dunkler, desto höher ist die Potenzialabschöpfung. Das rechte Bild zeigt die wahrscheinliche Potenzialabschöpfung des Standorts, wenn sich ein zusätzlicher Wettbewerber ansiedelt. Die Standortattraktivität verringert sich im Nord-Osten durch den neuen Wettbewerber. Er wird Umsatzpotenziale dieser Region an sich binden. Foto: WIGeoGIS

Wie attraktiv ist ein Filialstandort für den (End-)Kunden? Wie stellt sich die lokale Wettbewerbssituation dar? Wie groß ist die Interaktionswahrscheinlichkeit an einem Standort? Diese und weitere Fragen können Filialisten mit einer sogenannten Gravitationsanalyse zur Standortbewertung beim Münchner Geomarketing-Unternehmen WIGeoGIS beantworten. Die Gravitationsanalyse berücksichtigt dabei die individuell definierten Attraktivitätsfaktoren, die für die Kundenentscheidung wichtig sind – und ermöglicht so eine professionelle Standortbewertung. Auch können Filialisten auf diese Weise prognostizieren, wie viele Kunden einen Standort besuchen und welcher Umsatz zu erwarten ist. „Die Qualität der Umsatzprognose kann mit diesem Verfahren deutlich verbessert werden“, erläutert Kai Barenscher, Key Account Manager bei WIGeoGIS.

Wie funktioniert die Gravitationsanalyse?

Die wichtigsten Faktoren für die Gravitationsanalyse sind die Distanz zwischen dem Kunden und dem Standort sowie die Attraktivität des Standorts. Das dem zugrunde liegende Prinzip der Gravitation wurde durch die Handelsforschung bereits in den 1960er Jahren genutzt. David L. Huff entwickelte in diesem Zusammenhang ein mathematisches Modell, um die Marktgebiete von Einkaufszentren oder Einzelhandelsbetrieben voneinander abzugrenzen. Dieses sogenannte Huff-Modell liegt auch der modernen Gravitationsanalyse zugrunde. Man berechnet dabei die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden von ihrem Wohn- und/oder Arbeitsort aus an einen bestimmten Standort zum Einkaufen gehen. Für die Standortbewertung mittels Gravitationsanalyse wurde dieses Prinzip darüber hinaus angepasst: Große, attraktive Standorte ziehen viele Kunden an, kleine, unattraktive Standorte wenige.

Wie das in der Praxis aussieht, wird mit Blick auf folgendes Beispiel klarer: „Stellen Sie sich vor, Ihr Kunde will frisches Brot für das Frühstück kaufen und hat drei Bäckereien in der Nähe. Seine Wahl wird davon abhängen, wie weit weg und wie attraktiv die Bäckereien sind“, erklärt Barenscher. In anderen Worten: Je schneller und einfacher der Kunde zur Bäckerei kommt, umso eher entscheidet er sich für diese.

Neben dieser auf Entfernung basierten Entscheidungsfindung beziehen viele Kunden jedoch auch das Paradigma Attraktivität in die Standortauswahl mit ein. Um beim Beispiel zu bleiben: Ist eine Bäckerei, die zwar weiter entfernt ist, attraktiver als die Wettbewerber, wird der Kunde den längeren Weg eher auf sich nehmen, um sein Produkt zu kaufen. „Im Beispiel der Bäckerei kann sich die Attraktivität etwa durch Qualität und die Frische der Waren auszeichnen. Aber auch die Verfügbarkeit von Parkplätzen direkt vor der Filiale oder längere Öffnungszeiten können in die Attraktivität mit hineinspielen“, erklärt der WIGeoGIS-Key Account Manager. „In eine Gravitationsanalyse fließen somit alle Faktoren ein, die Kunden bei der Wahl eines Standortes in Betracht ziehen könnten. Als Ergebnis kommt beispielsweise heraus, mit wie viel Umsatz eine neu geplante Filiale rechnen kann bzw. wie viel Umsatz die neue Filiale von bestehenden abziehen wird.“

Ist die Analyse verifizierbar?

Allgemein wird die Standortattraktivität durch harte Faktoren wie die Verkaufsfläche, die Verkehrsanbindung, die Breite und Tiefe des Sortiments sowie das Parkplatzangebot und weiche Faktoren wie das Ambiente, die Freundlichkeit der Mitarbeiter und die Marketingaktivität definiert. Es können dabei sowohl interne als auch externe Daten einfließen, zum Beispiel die Größe der eigenen Filialen, das Sortiment und die Umsätze (interne Daten) wie auch die Standorte inklusive der Verkaufsflächen der Mitbewerber (externe Daten). „Für Filialisten stellt sich darüber hinaus die Frage, welche Faktoren bezüglich der Standortattraktivität in ihre Gravitationsanalyse fließen sollten – etwa hinsichtlich weiterführender Produktangebote, der Produktqualität oder Frequenzbringern wie Bahnhöfen oder umliegenden Ladenlokalen. Wir bei WIGeoGIS unterstützen Filialisten bei der Auswahl der Kriterien, bei der Standortanalyse sowie bei der vollständig automatisierbaren Umsetzung in QGIS oder WebGIS“, führt Barenscher aus.

Bleibt die Frage, wie genau eine solche Gravitationsanalyse durchgeführt werden kann bzw. ob das Gravitationsmodell verifizierbar ist. „Ja“, sagt Barenscher und führt aus: „In der Regel entstehen neue Filialen und Standorte nicht auf der grünen Wiese, sondern es gibt bereits Erfahrungswerte durch bestehende Standorte. Um das Gravitationsmodell an der Realität zu eichen, vergleicht man die Ergebnisse aus der Umsatzprognose mit den Umsätzen bestehender Standorte. Dann macht man auch für bestehende Filialen Umsatzprognosen. Stellt man nun fest, dass das Ergebnis hier von der Realität abweicht und eine Filiale etwa nur 16 Millionen Euro Umsatz macht, während die Prognose von einem Umsatz von 18 Millionen Euro ausgeht, passt man den ein oder anderen Parameter im Gravitationsmodell an, bis das Resultat mit dem tatsächlichen Umsatz der bestehenden Filiale übereinstimmt. Die Kalibrierung wird im Modell Schritt für Schritt an die Realität herangeführt.“

Anwendungsgebiete

„Grundsätzlich eignet sich die Gravitationsanalyse für Branchen mit einem starken Anteil an stationärem Handel, aber auch Hersteller, die Produkte über den stationären Fachhandel anbieten, setzen häufig auf Gravitationsanalysen, um ihre Händlernetze zu optimieren“, erklärt Barenscher. Doch wie sieht es mit dem Online-Handel aus, der das Filialgeschäft negativ beeinflussen kann? „Auch diese Zahlen können in das Gravitationsmodell einfließen. Weiß man zum Beispiel, dass 30 Prozent des Umsatzes im Buchmarkt vom Online-Handel abgeschöpft werden, sinkt das gesamte Umsatzpotenzial der Filialen um diese 30 Prozent.“ Der potenzielle Anteil der eigenen Filiale am – dann reduzierten – Gesamtmarktvolumen wird durch die Gravitationsanalyse ermittelt. Damit kann die Gravitationsanalyse insbesondere in den Einsatzgebieten des stationären Handels, des Gesundheitswesens, der Händlernetzplanung und für Wettbewerbsanalysen eingesetzt werden. (jr)

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Mittels der Kombination von Location Intelligence und Blockchain könnten alle Unsicherheiten bezüglich der genauen Lokalisation einer einzelnen Ware auch beispielsweise bei großen und unübersichtlichen Containerschiffladungen überwunden werden. Foto: picture alliance / Jochen Tack | Jochen Tack

Vermeintlich einfache Dinge, wie ein bestelltes Paket an einen Kunden auszuliefern, sind nur das Ende einer langen Prozesskette, bestehend aus Materialbeschaffung, Herstellung und Vertrieb. Passiert entlang dieser komplexen und dementsprechend störanfälligen Kette ein Fehler, kann die Suche nach der Ursache lang und kostenintensiv sein. Aus diesem Grund bemühen sich weltweit Unternehmen darum, ihre gesamten Supply Chains transparenter und nachvollziehbarer zu gestalten. Ein neuer Weg dafür liegt in der Kombination aus Blockchain und Location Intelligence: Unter Berücksichtigung der beiden Technologien lässt sich der Weg von Waren leichter nachvollziehen, indem Standort und Zustand der Transportgüter mit allen beteiligten Parteien geteilt werden. Dazu zählen beispielsweise Hersteller, Spediteur und Endkunde.

Doch wie funktioniert dieses neuartige Prinzip? Da eine Blockchain schon aufgrund ihrer Architektur inhärent sicher ist, eignet sie sich gut dafür, Supply Chains abzusichern. Schließlich würde jede ungültige Änderungen eines Blocks beziehungsweise einer früheren Transaktion von allen anderen Blöcken erkannt werden. Durch Location Intelligence kann der Blockchain nun eine weitere Dimension hinzugefügt werden, die Lieferketten eine Reihe von Vorteilen bietet: Die zusätzliche Schicht zuverlässiger und ortsbezogener Daten, kombiniert mit der inhärenten Sicherheit des Distributed-Ledger-Funktionen der Blockchain ermöglicht eine nahezu hundertprozentige Sicherheit, dass die Waren zur richtigen Zeit am richtigen Ort bei der richtigen Person eintreffen.

Ein Beispiel: Bei einer großen Schiffslieferung werden Tausende Container mit Millionen einzelner Teile oder Pakete verladen. Mit einem System, das jedes einzelne Teil verlässlich erfasst, lassen sich alle Unsicherheiten bezüglich des Standorts einer einzelnen Ware, also wo sie sein sollte oder ob etwas fehlt, überwinden.

Die besondere Charakteristik der Blockchain, Daten immer nur hinzuzufügen und nicht zu verändern oder zu löschen, hilft darüber hinaus dabei, Vertrauen aufzubauen. So lässt sich eine bestimmte Ware oder Teillieferung der Aufzeichnung zuordnen, dass sie im Lager angekommen ist, in einem bestimmten Regal abgelegt wurde und später auf einen bestimmten Lkw mit einem bestimmten Fahrer verladen wurde.

Kartendaten mit einem zugrunde liegenden Schichtmodell und ortsbezogene Daten in der Blockchain mittels Location Intelligence helfen außerdem, möglichem Betrug auf die Spur zu kommen. Ohne Blockchain lässt sich nicht im gleichen Maße gewährleisten, dass Informationen zu einer Lieferung ausreichend geteilt werden. (jr)

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HERE WeGo Deliver ist für kleinere und mittlere Unternehmen bis 2021 kostenfrei nutzbar. Foto: HERE Technologies

Head of Fleet Applications bei HERE Technologies. „HERE WeGo Deliver vereinfacht diesen Prozess für Ladenbesitzer und Fahrer. Über ein webbasiertes Dashboard können sie beispielsweise Lieferdaten laden, Routen optimieren und darstellen sowie die Auslieferung koordinieren.“ Dazu geben Nutzer alle Ziele und die Anzahl der Fahrer in das Online-Dashboard ein. HERE WeGo Deliver berechnet anschließend die optimale Route und Liefersequenz. Die Fahrer erhalten ihren persönlichen Tourenplan dann per Mail. Die Lösung ist als kostenloser Download für Android und iOS verfügbar.

www.here.com

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Ob Einzelhandel, Hotel, Parkhaus, Industrie, Wohnquartier: Das Thema Elektrifizierung der Parkplätze bewegt alle Firmen, die an ihren Standorten eine große Anzahl Parkplätze bereitstellen. Für Einzelhändler und Filialisten gilt zudem die Direktive der Europäi- schen Union (Clean Energy Package), nach der diese an den vorhandenen Parkflächen sogar Ladestationen anbieten müssen. Der Ausbau der Ladeinfrastruktur im Handel wird damit weiter voranschreiten. Für den Einzelhandel ist die Rolle des Strom- bzw. Energieversorgers dementsprechend neu. Gleichzeitig müssen die klassischen Fragen für die Geschäftsrisiken neu gestellt werden: Wie hoch ist das Umsatzpotential, welche Kunden können an welchen Standorten erreicht werden, wie groß ist die Affinität der Kunden für das neue Produkt? Wie groß ist der Anreiz für einem Fili- albesuch, wenn ein gutes Ladeangebot zur Verfügung steht? Oder wer noch grundsätzlicher denkt: Wie kann die Ladeinfrastruktur und das Produkt Strom zu einem eigenen Business Case ausgebaut werden?

Geomarketing bietet spezielle Daten

Geomarketing ist ein geeignetes Tool, um solche Fragen rund um die Planung und Risikobewertung der Ladeinfrastruktur zu beantworten. „Da es technische, soziodemografische und Marktdaten kombiniert analysieren kann, ist es geradezu prädestiniert für dieses neue Geschäftsfeld“, so Renate Dumberger, Key Account Manager beim Geomarketing-Spezialisten WIGeoGIS.

Kaufland ist einer der Gewinner in der Kategorie „Innovative Energieeffizienztechnologien” des EHI Retail Institute. Foto: obs/Kaufland

Geomarketing kann durch raumbezogene Analysen aufzeigen, welches Marktpotenzial im Standortumfeld von Filialen für E-Ladestationen besteht. „Mit den Analyseergebnissen können Filialisten auch eine Ausbauplanung machen, da sie erkennen, welcher Standort das höchste Potenzial besitzt“, so Dumberger. Zumal Einzelhändler mit der Erschließung der Elektromobilität auch eine neue Kundenklientel für sich entdecken könnten.

„Die Integration des Aspekts Elektromobilität bringt auch neue Kompetenzen in bestehende Geomarketing-Abteilungen“, sagt Dumberger. Wichtig sei dies auch, weil es noch große Unsicherheit im Markt bezüglich der Marktrollen bei der Elektromobilität gibt. Ob Filialisten zukünftig selber Strom verkaufen oder dies externen Partnern überlassen, ist in langfristiger Perspektive noch nicht klar. Viele technische Randbedingungen sind zudem noch nicht abschließend abgeklärt – angefangen bei den Standards der Ladestecker bis zu den Abrechnungsver- fahren. Dementsprechend befindet sich der Markt noch im Pionier-Status. „Derzeit verschenken viele Filialisten den Ladestrom noch an ihre Kunden“ beschreibt Dumberger den aktuellen Status, der mehr aus Unsicherheit als aus Kalkül entstanden sei.

Sicher jedoch ist: Ladestrom berührt die Filialisten auf unterschiedlichster Ebene: Vom einfachen Bedienen der regulatorischen Rahmenbedingungen – sprich der schlichten Elektrifizierung der Parkplätze – bis hin zum strategischen Aspekt für die Expansionsplanung. „Denn wenn Ladestrom einmal zum festen Produktangebot gehören soll, schlägt sich dies auf Ebene gesamtstrate- gischer Überlegungen durch“, beschreibt die GIS-Spezialistin. Alleine aus diesem Grund werde es mehr und mehr zum Thema für die Mitarbeiter, die sich aktuell bereits mit Geomarketing befassen.

Flexibles Angebot

Dementsprechend flexibel ist auch das Angebot von WIGeoGIS. Kunden können im ersten Schritt ein einfaches Scoring der Filialstandorte als Dienstleistung bestellen, bei dem jede Filiale einzeln mit dem Aspekt E-Mobilität bewertet wird. Werden diese Scoring-Daten von den Auftraggebern zusätzlich lizensiert, können diese in die eigenen Systeme und Prozesse übernommen werden. Dafür bietet WIGeoGIS auch entsprechende Dienstleistungen – auch, wenn Kunden Geomarketing-Software von Drittanbietern einsetzen.

Die notwendigen Daten erhält WIGeoGIS von Partnern, etwa von AZ Direct. Das Unternehmen aus dem Bertelsmann-Konzern hat innerhalb einer speziellen Modellierung anonymisierte Marktdaten genommen, diese mit Umfrageergebnissen der Civey GmbH angereichert und mit der hauseigenen AZ DIAS-Datenwelt verknüpft. Daraus entstand ein spezieller Datensatz, der die Affinität von Haushalten für den Kauf eines Elektroautos beschreibt. Dabei wurden auch Geodaten verarbeitet, die Lebensphase, Einkommen, Wohnlage, Konsumverhalten oder Werte und Einstellungen (anonymisiert auf Haushaltsebene) berücksichtigen. Das Ergebnis der Modellierung bietet eine Bewertungsmöglichkeit aller deutschen Personen nach ihrer grundsätzlichen Affinität für die Nutzung eines E-PKW.

Wichtig für WIGeoGIS-Kunden ist auch, dass sie voll auf die Flexibilität der Standortanalyse zählen können. Sämtliche Softwarefunktionalität wird von dem Unternehmen nämlich auch webbasiert zur Verfügung gestellt. Unter dem Angebot WIGeoStandort kann vom einfachen Test bis zur komplexen Analyse jegliche Detailtiefe und Analysebandbreite ausgewählt (SaaS) werden, die ein webbasiertes GIS zur Standortanalyse und Standortbewertung bietet. Erste Versuche sind bereits mit einem Webdienst mit wenigen Clicks umsetzbar, allerdings bietet dieser noch nicht die speziellen Daten für die Elektromobilität. Ergänzend können Unternehmen bei WIGeoStandort auch ihre eigenen Daten, etwa weitere Standortdaten, Umsätze etc. eingeben und die Analysen so beliebig vertiefen.

Aktueller Umsetzungsstand

Auch das renommierte Forschungsinstitut EHI Retail Institute gewährt der Elektromobilität große Aufmerksamkeit und hatte dazu bereits letztes Jahr mit seinen über 800 Partnern aus dem Einzelhandel eine Initiative ins Leben gerufen. Im November 2019 lud es zu seinem bereits etablierten Energiekongress nach Köln und diskutierte darüber, wie der Einzelhandel vor dem Hintergrund der globalen Klimakrise seinen Teil zur Energieeffizienz und zur Schonung der Umwelt beitragen kann. Dabei zeigte das Kölner Institut auch seinen eigens erarbeiteten „Leitfaden für den Aufbau von Ladeinfrastruktur auf den Parkflächen von Handelsimmobilien“.

Potenzial für E-Mobilität in München und Umgebung: Eine intensive Flächenfärbung weist auf ein hohes Potenzial hin. In der Berechnung wird die Affinität zur E-Mobilität sowie die finanziellen Mittel berücksichtigt. Foto: WIGeoGIS GmbH

Zwar sind demnach neue Mobilitätsformen für viele Handelsunternehmen kein Teil ihres eigentlichen Kerngeschäfts. „Aber mehr als die Hälfte hat bereits mindestens eine Ladestation im Einsatz, zudem ist im Zuge der neuen Gebäudeeffizienzrichtlinie zu erwarten, dass der Handel zum Bau von Lademöglichkeiten verpflichtet wird – sowohl bei Neubauten als auch im Bestand“, so der EHI.

Die Elektromobilität schlug sich auch bei den Energiemanagement-Awards nieder, die in den letzten Jahren bereits auf der Veranstaltung vergeben wurden. Gewinner in der Kategorie „Innovative Energieeffizienztechnologien” waren Lidl und Kaufland mit ihrem flexiblen Car-Sharing-Konzept. Hierfür werden Ladestationen an den Supermarktparkplätzen zur Verfügung gestellt. Der Mobilitätspartner UMI befördert die Fahrzeuge in den nicht genutzten Zeiten zurück zu den Ladestationen.

Dieses E-Carsharing-Konzept basiert auf WeShare von Volkswagen. Die beiden Lebensmitteleinzelhändler stellen dem Unternehmen in Berlin 70 E-Ladesäulen – 60 an Lidl- und 10 an Kaufland-Filialen – auch außerhalb der Filialöffnungszeiten zur Verfügung. „Mit unserem unternehmensübergreifenden Konzept fördern wir nachhaltige Mobilität im urbanen Raum und erreichen eine bestmögliche Auslastung der Elektroladeinfrastruktur an Lidl- und Kaufland-Filialen”, sagt René Engel, Geschäftsleiter Zentralbereiche bei Lidl Deutschland. Aktuell prüft das Unternehmen, das Projekt auf zusätzliche Städte wie Hamburg auszuweiten.

Im Rahmen seiner Initiative empfiehlt das EHI dem Handel, die Anzahl der Ladesäulen bereits jetzt zu prognostizieren und zu planen. „Durch die richtige und langfristige Dimensionierung können sich gerade bei der Installation langfristig Kosten einsparen lassen“, so das EHI. Dafür bietet Geomarketing das nötige Rüstzeug. (sg)

www.ehi.org

www.wigeogis.de

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