Public Data vs. Open Data – Entwicklung und rechtlicher Rahmen (EU & Deutschland)

Der heutige Unterschied beider Begrifflichkeiten ist das Ergebnis einer mehrjährigen rechtlichen und nutzerbasierten Entwicklung auf europäischer und nationaler Ebene. Ausgangspunkt war die Frage, wie Daten des öffentlichen Sektors (Public) nicht nur verwaltet, sondern aktiv und am besten frei verfügbar (Open) genutzt werden können.

Bereits 2003 legte die EU mit der PSI-Richtlinie (Public Sector Information) den Grundstein. Sie verfolgte das Ziel, die Weiterverwendung öffentlicher Daten zu erleichtern und wirtschaftliche Potenziale zu erschließen. Der Fokus lag zunächst auf der Nutzbarkeit vorhandener Daten, nicht auf deren vollständiger Offenheit. Mit der Open Data Richtlinie (EU 2019/1024), die die PSI-Richtlinie aus 2003 ersetzte, verschob sich der Schwerpunkt deutlich. Neben der Weiterverwendung wurde nun auch die aktive Bereitstellung offener Daten in den Mittelpunkt gestellt. Insbesondere wurden sogenannte „High Value Datasets“ definiert – Datensätze, die aufgrund ihres wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Potenzials verpflichtend kostenfrei, maschinenlesbar und möglichst über APIs bereitgestellt werden sollen.

Deutschland setzte diese Richtlinie 2021 mit dem Datennutzungsgesetz (DNG) um. Dieses schafft den rechtlichen Rahmen für die Weiterverwendung öffentlicher Daten und konkretisiert die Anforderungen an deren Bereitstellung. Parallel dazu wurde das E-Government-Gesetz (EGovG) angepasst, um Open-Data-Prinzipien – insbesondere im Bund – stärker zu verankern. Doch die praktische Umsetzung erfolgte fragmentiert und unterschiedlich zwischen Bund und Ländern. Erst in jüngster Zeit zeigt sich ein operativer Durchbruch: Mit der Entscheidung der Vermessungsverwaltungen (AdV), Geobasisdaten ab 2024 bundesweit als Open Data bereitzustellen, wird deutlich, wie aus regulatorischen Vorgaben konkrete Open Data Strukturen entstehen. Da aber auch weiterhin große Public Data Bestände eben nicht frei, sondern unter strikteren Nutzungsbedingungen und Lizenz- und Aufwandsgebühren verfügbar sind, etablierten sich die Begrifflichkeiten Public Data und Open Data.

Die Bezeichnung Public Data beschreibt dabei mehr die Quelle (Amt) mit einer von mehreren unterschiedlichen Lizenzformen und Open Data nur die freie Nutzungsform und damit eine rechtliche Regelung bei offener Verfügbarkeit mit bewusster Freigabeentscheidung.

Was ist Open Data?

Open Data beschreibt ein Prinzip der freien Zugänglichkeit und Nutzung von Daten. Daten gelten als offen, wenn sie ohne Einschränkungen zugänglich sind, in maschinenlesbaren Formaten vorliegen und unter einer offenen Lizenz stehen, die Weiterverwendung, Veränderung und Verbreitung erlaubt. Entscheidend ist dabei: Nicht die Herkunft der Daten ist maßgeblich, sondern die Lizenz. Ein zentrales Beispiel ist die „Datenlizenz Deutschland – Zero 2.0“ (https://www.govdata.de/dl-de/zero-2-0). Diese erlaubt die uneingeschränkte Nutzung – auch kommerziell und ohne Namensnennung. Damit werden staatliche Daten erst durch die Lizenz zu Open Data. Weitere Beispiele sind OpenStreetMap oder offene APIs von Unternehmen, die Daten gezielt zur freien Nutzung bereitstellen. In all diesen Fällen gilt: Offenheit ist kein Zufall, sondern eine bewusste Entscheidung.

Open Data ist damit ein klar definierter Idealzustand: Daten sind vollständig frei nutzbar, ohne rechtliche, technische oder wirtschaftliche Hürden. In der Realität betrifft dies jedoch meist nur einen Teil der tatsächlich verfügbaren Datenbestände – insbesondere im öffentlichen Sektor.

Was ist Public Data?

Public Data bezeichnet Daten, die im öffentlichen Interesse stehen und typischerweise von staatlichen Institutionen erhoben oder bereitgestellt werden. Dazu zählen etwa Registerdaten, Geobasisdaten, Statistik- oder Umweltdaten. Im Gegensatz zu Open Data beschreibt Public Data nicht die Zugänglichkeit, sondern die gesellschaftliche Funktion und Herkunft der Daten. Ein zentrales Missverständnis ist, dass „öffentlich“ gleichbedeutend mit „frei“ sei. Tatsächlich sind viele Public Data bewusst reguliert. Ein Beispiel ist das Registerportal der Länder (https://www.handelsregister.de). Hier können Informationen zu Unternehmen und Organisationen eingesehen werden. Gleichzeitig gelten klare Einschränkungen: nur Einzelabfragen, keine systematischen Massenabrufe, Zugriffslimits und rechtliche Vorgaben. Die Daten sind öffentlich einsehbar – aber nicht frei nutzbar.

Ein weiteres Beispiel sind Geobasisdaten der Bayerischen Vermessungsverwaltung (https://www.ldbv.bayern.de/mam/ldbv/dateien/nutzungsbedingungen_daten.pdf). Diese Daten sind essenziell für Planung, Verwaltung und Wirtschaft. Ihre Nutzung ist jedoch lizenzbasiert, teilweise kostenpflichtig und unterscheidet klar zwischen interner und externer Nutzung. Externe Weitergabe ist stark eingeschränkt.

Public Data folgt damit nicht dem Prinzip der Offenheit, sondern der Zweckbindung. Die Daten sind öffentlich relevant, aber ihre Nutzung wird bewusst gesteuert – aus Gründen des Datenschutzes, der Qualitätssicherung und der Finanzierung staatlicher Dateninfrastrukturen.

Die Public Data Lizenz des Dateninstituts (dai)

Die Public Data Lizenz des data analytics institute (dai) positioniert sich zwischen Open Data und klassischem Public Data. Sie greift ein etabliertes Prinzip aus der öffentlichen Verwaltung auf: Die Nutzung von Daten ist frei, ihre Bereitstellung jedoch kostenpflichtig. Grundlage ist die dai-Lizenzvereinbarung: https://dai.institute/wp-content/uploads/2026/02/Lizenzvereinbarung_OGC_19122025-V1.pdf

Dieses Prinzip findet sich beispielsweise auch in den Gebührenmodellen der Vermessungsverwaltungen (AdV), etwa in den Bezugsbedingungen für Geodaten: https://www.adv-online.de/AdV-Produkte/Bezugsbedingungen/AdV-GR_4_0_1_f6f8a.pdf

Die dai-Lizenz orientiert sich an diesem Modell – ist jedoch deutlich einfacher und freier gestaltet. Sie reduziert komplexe Unterscheidungen (z. B. interne vs. externe Nutzung, verschiedene Gebührenarten) auf ein klares Prinzip: Zugang gegen Bereitstellungsgebühr, Nutzung weitgehend frei.

Der entscheidende Unterschied liegt in der ökonomischen Logik: Nicht die Nutzung wird bepreist, sondern die Bereitstellung eines nutzbaren Datenprodukts. Damit entsteht ein Modell, das sowohl wirtschaftlich tragfähig als auch praktisch nutzbar ist – und die Lücke zwischen Offenheit und Regulierung schließt.

Unterschied Public vs. Open Data – ein Fazit

Die Unterscheidung zwischen Open Data und Public Data ist mehr als semantisch – sie bestimmt, wie Daten tatsächlich genutzt werden können. Open Data steht für maximale Freiheit, ist jedoch in der Praxis oft nur für ausgewählte Datensätze realisierbar. Public Data hingegen bildet die Grundlage staatlicher Informationssysteme, ist aber häufig reguliert und eingeschränkt nutzbar. Die Beispiele machen das deutlich: GovData zeigt, wie Daten durch offene Lizenzen vollständig nutzbar werden (https://www.govdata.de/dl-de/zero-2-0). Das Registerportal zeigt, wie Public Data bewusst begrenzt zugänglich ist (https://www.handelsregister.de). Geodaten der Vermessungsverwaltungen zeigen, wie Nutzung über Lizenzen gesteuert wird (https://www.ldbv.bayern.de/mam/ldbv/dateien/nutzungsbedingungen_daten.pdf). Und die AdV verdeutlicht, dass Bereitstellungsgebühren ein etabliertes Modell sind (https://www.adv-online.de/AdV-Produkte/Bezugsbedingungen/AdV-GR_4_0_1_f6f8a.pdf). Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob Daten offen sind, sondern ob sie nutzbar sind. Die Public Data Lizenz bietet hier einen pragmatischen Ansatz: Sie verbindet die gesellschaftliche Relevanz von Public Data mit einer hohen praktischen Nutzbarkeit, ohne vollständige Offenheit vorauszusetzen.

Die Zukunft entscheidet sich nicht an „open oder nicht open“, sondern an nutzbar oder nicht nutzbar.

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Ausgangsquelle: Zensusdaten im 100x100m Gitter 

Die Zensusdaten disaggeriert für 19,4 Mio. Wohngebäude  

In einem mehrdimensionalen Schätzverfahren werden die 19,4 Mio. Adressen der Wohngebäude verschnitten mit den 100x100m Gitter und dann disaggregiert. Damit werden die Daten präziser und einfacher im Handling. Natürlich als Public Data. Es erfolgt nur eine Bereitstellungsgebühr wie auch beim Nationales Adress- und Gebäuderegister, was auch die Referenzbasis für die Zensusdaten darstellt. Nicht alle Merkmalsausprägungen lassen sich (u.a. aus Datenschutzgründen) je Adresse schätzen, werden aber mit dem Adress- und Gebäuderegister ausgeliefert: 

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Die Geobasisdaten Deutschlands als Public Data

Die Public Data Licence (PDL) des data analytics institute (dai) regelt die Nutzung aller Geobasisdaten. Sie erlaubt eine kostenlose Nutzung gegen Bereitstellungspauschale, unterscheidet lediglich zwischen interner (PDL intern) und externer Nutzung (PDL extern). Intern dürfen Daten uneingeschränkt innerhalb der Organisation verwendet werden, jedoch nicht an Dritte weitergegeben oder für externe Dienstleistungen genutzt werden. Mit PDL extern ist auch die Nutzung für Dienstleistungen erlaubt, nicht jedoch die Weitergabe der Daten selbst. In beiden Fällen bleiben die Daten geschützt, es besteht keine Gewähr für Richtigkeit oder Vollständigkeit, und Verstöße führen zur sofortigen Beendigung der Lizenz. Die Bereitstellungspauschale für 

• • 55 Mio. 3D-Gebäude
  • 57 Mio. Flurstücke
  • 23 Mio. Adressen mit Koordinaten
  • Rund 3 Mio. Siedlungsblöcke
  • Alle Verkehrsflächen und Grünflächen
  • Alle rund 60.000 Gemarkungen bzw. Ortsteile
  • Alle rund 8.200 Postleitzahlen und 10.800 Gemeinden

liegt bei NUR 8.750 EUR, einmalig bei zeitlich unbegrenzter Nutzung.  

TWIN Building: Wichtige Gebäudedaten auf Wunsch direkt integriert  

dai als Mitglied des Deutschen Dachverbands für Geoinformation (DDGI)

Die vom data analytics institute (dai) bereitgestellten Geobasis- und Gebäudedaten im TWIN-Modell schaffen erstmals eine einheitliche, standardisierte und deutschlandweit verfügbare Datenbasis. Für die Geoinformationsbranche sind sie entscheidend, da sie heterogene Datenquellen integrieren und interoperabel nutzbar machen. Dadurch entstehen konsistente Raumbezüge, die Analysen über Sektoren hinweg ermöglichen – etwa für Energie, Mobilität oder Stadtentwicklung. Insbesondere für datengetriebene Anwendungen wie digitale Zwillinge oder die Wärmewende bilden sie die notwendige Grundlage. Als Mitglied im Deutschen Dachverband für Geoinformation, kurz DDGI, trägt das dai damit aktiv zur Weiterentwicklung der Geodateninfrastruktur bei – ein Meilenstein für Skalierbarkeit, Vergleichbarkeit und Innovation in der gesamten Branche.

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Der Geo Data Space Germany – Nationaler Geodatenraum mit TRUST-Qualität

Mit dem Forschungs- und Entwicklungsprojekt Geo Data Space Germany entsteht eine neue nationale Infrastruktur für Geobasisdaten in Deutschland. Aufbauend auf den im Projekt InGeoDTM entwickelten Grundlagen wird erstmals ein bundesweit harmonisierter, souveräner Geodatenraum geschaffen. Die Umsetzung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISST, das bereits im Vorprojekt zentrale Konzepte zur Datentreuhand und Datenraum-Governance erarbeitet hat. Der Geo Data Space Germany wird die systematische Zusammenführung und Harmonisierung sämtlicher verfügbarer Public- und Open-Geodaten der Bundesländer und Kommunen beinhalten. Dazu gehören insbesondere 3D-Gebäudedaten, Adress- und Straßendaten, Verwaltungsgrenzen sowie Flurstücks- und Katasterinformationen. Diese bislang föderal fragmentierten Datenbestände werden in einem einheitlichen Datenmodell zusammengeführt und als GeoTWIN bereitgestellt – einem deutschlandweiten digitalen Zwilling der Geobasisinfrastruktur. Eine zentrale Innovation des Datenraums ist die erstmalige technische Implementierung des TRUST-Siegels direkt in einem Datenraum-Connector. TRUST steht für Transparency, Reliability, Uncertainty, Spacetime und Traceability.

Alle amtlichen Geo- und Gebäudedaten aus einer Hand – alles Public Data!

daia-x – Domänspezifisches Datenraumnetzwerk 

Datenräume sind interoperable, vertrauenswürdige Infrastrukturen, in denen unterschiedliche Akteure Daten souverän teilen und nutzen können. Sie verknüpfen verteilte Datensilos über gemeinsame Standards, Governance-Regeln und sichere Schnittstellen, ohne dass Daten ihre Herkunft verlieren. Zentrale Prinzipien sind Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Interoperabilität und kontrollierter Zugriff.

Besonders relevant sind domänspezifische Datenräume, die auf die Anforderungen einzelner Sektoren zugeschnitten sind. In der Energiewirtschaft integrieren sie Erzeugungs-, Netz-, Verbrauchs- und Wetterdaten für bessere Prognosen und Netzsteuerung. Im Gesundheitswesen (Health) ermöglichen sie die sichere Verknüpfung von Versorgungs-, Forschungs- und Patientendaten. In der Mobilität verbinden sie Verkehrs-, Infrastruktur- und Sensordaten, um Planung, Steuerung und Nachhaltigkeit datenbasiert zu optimieren. Das Dateninstitut baut in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer ISST nun daia-x auf – im nächsten Schritt für Energie.

Das Dateninstitut dai als Data Trustee 

Ein Data Trustee (Datentreuhänder) ist eine unabhängige Vertrauensinstanz in Datenräumen. Er vermittelt zwischen Datengebenden und Datennutzenden und stellt sicher, dass Daten unter klaren Regeln, transparent und souverän genutzt werden können. Dabei koordiniert er Zugriffsrechte, Nutzungsbedingungen und technische Prozesse des Datenaustauschs. Im Kontext des Geo Data Space Germany übernimmt diese Rolle das dai: Als wissenschaftlich orientierte, neutrale Institution werden die Daten aus Verwaltung und Wirtschaft integriert, ihre Nutzung transparent gestaltet und Vertrauen zwischen den Beteiligten schaffen. Damit wird das dai zum zentralen Vertrauensanker eines offenen Geodatenraums und ermöglicht eine souveräne, interoperable Datenökonomie.

dai als Mitglied der International Data Spaces Association

Das data analytics institute (dai) ist der International Data Spaces Association (IDSA) beigetreten. Mit diesem Schritt stärkt das dai seine Rolle im Aufbau souveräner Datenräume in Deutschland und Europa. Ziel ist es, die Entwicklung von domänenspezifischen Datenräumen im Rahmen von daia-x aktiv voranzutreiben. Während der Geo Data Space Germany die räumliche Grundlage einer interoperablen Dateninfrastruktur bildet, geht es bei dai-x darum, darauf aufbauend fachliche Datenräume – etwa für Energie, Mobilität oder Stadtentwicklung – zu entwickeln und miteinander zu verbinden. Durch die internationale Zusammenarbeit innerhalb der IDSA möchte das dai diese Ansätze nicht nur national, sondern auch europaweit weiterentwickeln und damit einen Beitrag zur Stärkung der europäischen Datenökonomie leisten.

Von gaia-x zu daia-x

gaia-x ist eine europäische Initiative zum Aufbau einer offenen, sicheren und souveränen Dateninfrastruktur. Ziel ist es, Datenräume zu schaffen, in denen Unternehmen, Verwaltung und Forschung Daten interoperabel teilen können, ohne die Kontrolle über ihre Daten zu verlieren. gaia-x definiert dafür Prinzipien wie Transparenz, Datensouveränität, Interoperabilität und Vertrauen sowie eine entsprechende technische und organisatorische Architektur für Datenökosysteme.

daia-x setzt diese Prinzipien konkret um. Es versteht sich als praktische Datenraumarchitektur, in der domänenspezifische Datenräume aufgebaut und miteinander verbunden werden. Damit wird die Vision von gaia-x operationalisiert: Daten aus unterschiedlichen Bereichen können strukturiert integriert, sicher geteilt und für innovative Anwendungen in Wirtschaft, Verwaltung und Wissenschaft nutzbar gemacht werden.

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MVZ-Monitor offenbart maximale Transparenz bei Inhabern

Auf die mehr als 5.000 Medizinischen Versorgungszentren kommen im Schnitt 6,3 Ärzte, in Summe sind das 31.872 (mit Stand 31.12.2024, siehe Statistik der Kassenärztlichen Bundesvereinigung). Durch eine einzigartige Kombination unterschiedlicher Datenbanken, kann der MVZ-Monitor auf

• die Rechtsform des jeweiligen MVZ
• alle bekannten Ärzte je MVZ
• den/die geschäftsführenden Arzt/Ärztinnen
• die Gesellschafteranteile und -verpflechtungen

zurückgreifen. Dies ermöglicht maximale Transparenz in den Inhaber-Strukturen und offenbart fachfremde Investoren.

Doch nicht nur das! Auch Neugründungen und Veränderungen der Gesellschafterstrukturen je Monat oder Quartal werden beobachtet. Dies erlaubt ein detailliertes Monitoring der Beteiligungsentwicklung je Gesellschaft.

TWIN-Datenmodell und daia-x machen es möglich

Das TWIN-Datenmodell der dai ermöglicht es, unterschiedliche Datenbanken miteinander zu kombinieren und harmonisieren. Verknüpft werden so über 31.000 Arztadressen mit allen MVZ sowie den Handelsregisterinformationen.

Sowohl das komplette Handelsregister- als auch die Ärztedatenbank (Quelle: ArztData AG) sind Teil der neuen daia-x Plattform.

Selbständig oder angestellt im MVZ?

Niedergelassene Ärzte sind selbständig alleine oder im Verbund tätig. Neben der Einzelpraxis existieren des Weiteren die Zweigpraxis sowie Gemeinschaftsformen, z.B. Gemeinschaftspraxen, Berufsausübungsgemeinschaften (BAG) und MVZ. Ein Arzt kann demnach mehreren Arztpraxen haben ggf. mit zusätzlich angestellten Ärzten (eher selten). Hier greift eher eine Gemeinschaftsform als juristische Person (zB GmbH), mit angestellten Ärzten, die aber durchaus als selbständig gelten können.

Komplexes Beispiel einer MVZ-Neugründung aus der Praxis

Dr. F. Müller, Dr. S. Müller sowie Dr. C. Meier sind im MVZ Müller & Kollegen GmbH in Bonn (HRB 265xx) angestellt. Gründung 2021. Dr. F. Müller ist seitdem einer von zwei eingetragenen Geschäftsführern. Besitz- (Gesellschafteranteile) oder Einflussverhältnisse bei der GmbH können dabei so liegen, dass die „angestellten“ Geschäftsführer als geschäftsführende Gesellschafter agieren und damit auch als selbständig gelten können. Angestellt sein bedeutet demnach, die GmbH gehört voll (oder zum größten Teil) einem Dritten: In diesem Echtfall (nur Namen geändert) einer privaten Klinik GmbH in Bad Münster, die wiederum einer GmbH in Hamburg gehört.

Handelsregisterdatenbank mit allen Verpflechtungen

Das data analytics institute hat Zugriff auf alle Handelsregisterdaten, aktuell wie historisch, und verknüpft diese mit allen Ärztedaten. Dies ermöglicht eine maximale Transparenz in den Eigentumsverhältnissen und gibt Aufschluss darüber, ob und welche Art von Investoren hinter einem MVZ stehen.

Kontakt

Sie haben Fragen zum MVZ-Monitor? presse@dai.institute

Bei uns erhalten Sie auf Wunsch auch kostenlos das MVZ-Neugründungsbeispiel mit allen zugehörigen Detail- und Tiefeninformationen.

Von gaia-x zu daia-x: Die Idee der europäischen Datenräume

gaia-x steht für die Vision eines europäischen Datenökosystems, das technologische Innovation mit digitaler Souveränität verbindet. Diese Vision wird nun inhaltlich umgesetzt. Hier setzt das Netzwerk daia-x an. Es stellt die praktische Brücke zwischen Infrastruktur und Anwendung für sektorübergreifende Datenräume auf Basis eines einheitlichen Datenmodells (TWIN) dar.

daia-x schafft Strukturen, in denen Daten nicht zentralisiert, sondern qualitativ vernetzt werden. Es soll so den Herausforderungen unserer gesellschaftlichen Transformation wie beispielsweise der Energie- und Mobilitätswende evidenzbasiert begegnet werden.

Die neue Infrastruktur für vertrauenswürdige Datenräume in Deutschland

Im Zentrum von daia-x steht ein Netzwerk spezialisierter Dateninstitute und ihren Datenräumen, die unterschiedliche Lebens- und Wirtschaftsbereiche abbilden:

1. daia-W – Datenraum für Wohnen und Soziales
   Daten über Gebäude, Wohn- und Lebenssituationen insbesondere Energie und Gesundheit.
2. daia-M – Datenraum für Mobilität
   Daten über Mobilitätsverhalten.
3. daia-A – Datenraum für Arbeit & Ökonomie
   Daten über Unternehmen, Arbeitsmarkt, Bildung und Beschäftigung.
4. daia-K – Datenraum für Kommunikation & Journalismus
   Geprüfte Daten für Journalismus, Diskurs und gesellschaftliche Teilhabe.
5. daia-S – Datenraum für Statistik & AI
   Methodische Brücke zur Wissenschaft, die die Standards für Qualität und Validität von Daten und Analysen definiert (TRUST).

Neues Forschungsdatenzentrum (FDZ) geplant

Im Rahmen der Initiative ist zudem geplant, ein Forschungsdatenzentrum (FDZ) zu etablieren. Ein FDZ ist eine wissenschaftliche Einrichtung, die den sicheren Zugang zu sensiblen, personen- oder unternehmensbezogenen Mikrodaten für Forschung und Politikberatung ermöglicht. Ziel ist es, hochwertige Datenbestände – z. B. aus amtlichen, wirtschaftlichen oder sozialwissenschaftlichen Quellen – unter klar definierten Datenschutz- und Qualitätsstandards bereitzustellen.

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Schaut man jedoch genauer hin, erkennt man regional wie lokal deutliche Unterschiede. Für entsprechende Versorgungsanalysen bietet nun das data analytics institute (dai) einen Daten-Service, bei dem jedes Quartal alle noch aktiven Apothekenadressen standortgenau zur Verfügung gestellt werden.

Regionale wie lokale Unterschiede beim Apothekensterben

Wie der WDR erst kürzlich in seinem Beitrag Apothekensterben? So geht es Apotheken in NRW aktuell berichtet liegt Düsseldorf beim Apothekensterben in NRW an der traurigen Spitze mit 4 Schließungen dagegen Hagen und Rhein-Sieg-Kreis mit keiner einzigen (vgl. Tabelle, Quelle WDR).

Für Versorgungsanalysen, d.h. Wegezeiten und Einzugsgebieten ist räumlich eine deutlich detailliertere Betrachtung notwendig.

Beispiel Apothekenstreben im Stadtteil Mörsenbroich (Düsseldorf)

Im Januar 2025 musste die Mörsenbroicher Apotheke schließen (siehe Screenshot, Quelle Google Maps). Dies folgt einem Trend im Stadtviertel Leerstand an der Münsterstraße in Düsseldorf: „Man fühlt sich abgehängt“. Hier traf es zuvor schon die Forum Apotheke, nur weniger hundert Meter entfernt.

Datendienst Apothekenadressen mit Standorten

Für allgemeine wie fortgeschrittene Versorgungsanalysen bietet das data analytics institute (dai) ab sofort einen Datendienst, der auf Wunsch quartalsweise alle aktiven Apotheken meldet.

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