DDS Data Grid

Der »Babelfish« unter den Bezugsgeometrien als ideale Grundlage zur Datenanreicherung


Wir wollen nicht direkt vom »Turmbau zu Babel« sprechen, aber wenn Sie mit der Auswertung und Analyse von Daten zu tun haben, die eine räumliche Komponente tragen, die also in ihrer Lage im Raum abgebildet werden, dann haben Sie oftmals ein Problem – die Vereinheit­lichung der Informationen für übergreifende Auswertungen.

Das Beispiel aus München (Anzahl Restaurants pro Gebietseinheit) verdeutlicht, wieviel präziser räumliche Aussagen auf der Basis eines Rasters dargestellt werden können im Vergleich zu PLZ-Gebieten.

Fast alle Daten sind immer auch mit einer räumlichen Lage oder Ausbreitung versehen – ob Einwohner, Altersstrukturen, Mobilität, Frequenzdaten, Kaufkraft, Zielgruppenmodelle- und Typologien, Kfz-Zulassung, Finanz- oder Potenzialdaten … um nur einige zu nennen.

Aber mit welcher Geometrie diese Daten dann verknüpft sind, das kann sehr unterschiedlich sein:

  • Flächen – Administrative Grenzen, PLZ5, PLZ8, KGS14, Einzugsgebiete, Verbreitungsgebiete …
  • Linien – Straßen, Gewässer, Schiene, …
  • Punkte – Points of Interest, Schulen, Kindergärten, Haltestellen, Hauskoordinaten …

Im Rahmen von Analyseprozessen werden Sie nicht darum herumkommen, Daten unterschiedlicher Geometrien zu homogenisieren. Doch wie bringen Sie sie in eine Form, die eine vergleichende Betrachtung zulässt? Die die räumliche Ausbreitung so aggregiert, dass sie übergreifend stimmige Aussagen zulässt – ohne viel Aufwand und flächendeckend plausibel?

DDS Data Grid und Babelfish

Wer »Per Anhalter durch die Galaxis« kennt, dem wird der Babelfish etwas sagen, ein Übersetzer, der – einmal ins Ohr gesetzt – alle Sprachen versteht und mühelos übersetzen kann. Mit dieser charmanten Idee lassen Sie uns das DDS Data Grid vergleichen: Durch den Übertrag der unterschiedlichen Datenquellen in ein einheitliches Raster schaffen Sie es, alle Informationen räumlich zu vereinheitlichen und damit mühelos für Ihre Analysen und Prozesse zu »verstehen«.

Flächendeckend erhalten Sie so feste, vergleichbare Bezugsgrößen. Durch ihre Eigenschaft, unveränderbar und eindeutig lokalisiert zu sein, stellen sie auch die ideale Grundlage für Zeitreihenbetrachtungen dar. Egal, wie sich andere Geometrien ändern mögen, Rasterdaten sind immer eindeutig.

Und, ein weiterer Vorteil, sie lassen sich extrem performant auch in Datenbanken verarbeiten. Und damit sprechen Rasterdaten auch in hohem Maße den Statistiker an oder Analysten, die keine GIS-Spezialisten sind: Wenn in einer Rasterzelle die PLZ5-ID mit angereichert ist, sind alle Informationen für die weitere Verarbeitung verfügbar, ohne aufwendige Verschneidungsprozesse.

Ideal zur Datenanreicherung

Für vertiefende Informationen rund um das DDS Data Grid haben wir Ihnen einige Aussagen aus früheren Ausgaben der Zoom! zusammengefasst. Vor dem Schwerpunkt dieser Ausgabe wird schnell klar, dass sich das Raster damit auch ideal eignet, um erst Daten zu homogenisieren und dann eigene Daten wie Adressen mit diesen Informationen anzureichern. Besonders interessant fanden wir den Ansatz von ioki (vgl. den Artikel »Mobilität der Zukunft«), die darüber hinaus die Rasterdaten genutzt haben, um hausgenaue Daten anzureichern und damit das Raster quasi noch zu verfeinern.

Wie auch immer Sie es betrachten, die Idee des Rasters vereint so viele Vorteile, dass es eigentlich nur sehr wenig Gründe gibt, die gegen einen Einsatz sprechen. Vor allem, da Sie das Raster von DDS bereits fertig angereichert mit sämtlichen gewünschten Daten beziehen können. •••

DDS vertreibt das DDS Data Grid mit umfangreichen Daten, unterstützt seine Kunden bei der Implementierung des Systems, der Auswertung von Daten und der individuellen Anreicherung mit weiteren Informationen.