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Open Geocoder: Freistaat Bayern und Niedersachsen sind alles andere als Open (Data)

Bonn, 22.10.2025. In Kürze veröffentlicht das data analytics institute (dai) den ersten Open Geocoder zur freien Verwendung mit rund 23 Mio. adressgenauen Koordinaten für alle Bundesländer. Für alle? Nein, denn Bayern und Niedersachen scheren aus. Nur durch die Verknüpfung mit anderen öffentlichen und privaten Datenbanken findet sich eine Lösung. Das ist alles andere als im Sinne der europäischen Open Data Initiative. Frei sein, heißt scheinbar nicht auch „offen“ sein.

Open Geocoder erscheint noch in diesem Quartal

Der Open Geocoder wird in den nächsten Wochen als Open Source Software im GIT-Hub kostenlos zur Verfügung gestellt. Er nutzt das TWIN-Datenmodell, was die Anonymisierung von Adressen durch räumliche Aggregation (zB pro Siedlungsblock oder Ortsteil) ermöglicht. Damit ist der Open Geocoder wesentlicher Baustein des DSGVO-Frameworks SAFeDY.

Adressen und Hauskoordinaten als Open Data in Baden-Würtemberg (Quelle: Geoportal BaWü)


Adressbasis mit Koordinaten offen und modular integrierbar

Alle Bundesländer außer Bayern und Niedersachsen stellen ihre Verzeichnisse als Open Data zur Verfügung. Um eine bundesweite Lösung zu ermöglichen, muss man Brücken zu weiteren Public & Private Datenquellen schlagen, was der dai nun gelungen ist. Die Datenbasis ist somit modular aufgebaut. Der Bereitstellung von Software und Daten steht also nichts mehr im Wege: Geocodierung für alle – und damit auch Anonymisierung für alle! So die Devise des Dateninstituts dai.

SAFeDY als grundlegender Bestandteil von daia-x

Das DSGVO-konforme Framework SAFeDY wird beim Austausch von Daten auf der neuen Datenplattform daia-x eine grundlegende Rolle spielen. daia-x wird spezielle Datenräume für Wissenschaft, Wirtschaft, Journalismus und Politik bereitstellen.

Use Case Kommunale Wärmeplanung

Seit die Energiewende operativ durch die kommunale Wärmeplanung bei den Gemeinden und örtlichen Energieversorgern angekommen ist, gilt es (spätestens mit dem Wärmeplanungsgesetz) Daten untereinander auszutauschen, damit Strategie und Planung auf einer möglichst evidenten Datenbasis erfolgt. Der Open Geocoder stellt dazu ein effektives und kostenloses Basistool dar.

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Kurt-Schumacher-Str. 2 – das Dateninstitut in neuen, ehrwürdigen Räumen mit klarer Wachstumsstrategie

01. Oktober 2025. Die data analytics institute AG verlegt ihren Hauptsitz in die ehrwürdigen Räume der Kurt-Schumacher-Str. 2 in Bonn und setzt damit ihre klare Wachstumsstrategie weiter um. Damit verbunden starten drei weitere Data Science Profis, um den inhaltlichen Aufbau des Dateninstituts voranzutreiben.

Neue Data Science Profis nehmen ihre Arbeit auf

Mit Beatrice Nolte (Mitte) gewinnt die dai eine der erfahrensten Spezialistinnen für Marktdaten und Mikrogeographie. Die gelernte Volkswirtin betreute zuletzt die Entwicklung entscheidender Kennziffern für Energiebranche und Bundespolitik. Sebastian Hugo (2. vr), ebenfalls Volkswirt, ist Datenbankspezialist und wird das neue Datenmodell TWIN gemeinsam mit Jens Gladis (Dipl. Geodät, 2. vl) zum Leben erwecken.

Das Team wird in den neuen Räumlichkeiten der Kurt-Schumacher-Str. 2 begrüßt vom Vorstandsvorsitzenden Björn Schmidt (Mitte) und Aufsichtsrätin Özlem Doger-Herter (links).

Die ehrwürdigen Räume der Kurt-Schumacher-Str. 2 und ihre (politische) Geschichte

„Dieser Konferenzraum hatte eine Live-Schalte in den Bundestag“, berichtet der Vermieter Dr. Schönborn. „Hier saßen die großen Tages- und Wochenzeitungen“. Die Villa liegt am Ende der Straße des Posttowers, stellt aber den Beginn dar, direkt gegenüber vom Platz der Vereinten Nationen (UN-Gebäude) und dem alten Bundestag bzw. dem heutigen World-Conference-Center.

Nachdem Bonn 1949 Regierungssitz der Bundesrepublik Deutschland wurde, befand sich die Villa inmitten des neuen Parlaments- und Regierungsviertels, unmittelbar südlich des Bundeshauses. Das Erdgeschoss der Halbvilla Heussallee 40 wurde spätestens im Dezember 1951 vom Bund übernommen, der dieses nun von der Bundesbaudirektion in zwei Wohnungen aufzuteilen beabsichtigte. Die Halbvilla Kurt-Schumacher-Straße 2, deren Dachgeschoss ab 1951 erneut eine eigene Wohnung bildete, diente später als Sitz eines Pressebüros. Im April 1969 richtete in der Heussallee 40 die Mittelstands- und Wirtschaftsvereinigung der CDU/CSU ihre erste Bundesgeschäftsstelle ein und blieb dort bis zur Verlegung des Regierungssitzes nach Berlin (1999) ansässig. Das Dachgeschoss dieser Haushälfte wurde mindestens bis 1972 durch den Deutschen Bundestag zu Bürozwecken genutzt. Heute dient die Halbvilla Kurt-Schumacher-Str. 2 unter dem Namen House of Consulting als Sitz verschiedener Organisationen (Quelle: Kurt-Schumacher-Str. 2 / Heussallee 40 – Wikipedia)

Platz der Vereinten Nationen (360-Grad-Blick): Im Zentrum steht die Doppelhaus-Villa der Kurt-Schumacher-Str. 2 und Heussallee 40.


Dateninstitut dai mit klarer Ausrichtung und Wachstumsstrategie

Nicht zuletzt das in Kraft treten des EU Data Acts am 12. September 2025 zeigt die Notwendigkeit eine nachhaltige Datenökonomie in Europa und damit Deutschland zu etablieren. Das data analytics institute (dai) fungiert dabei als Intermediate zwischen Wirtschaft, Wissenschaft und Öffentlichem Sektor, um Politik und damit Gesellschaft den Zugriff auf relevante Nutzen zu ermöglichen. Verwirklicht wird das mit dem neuartigen und mehrdimensionalen Datenbankmodell TWIN sowie der Datenplattform daia-x.

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Apotheken sterben, aber nicht überall

In Deutschland grassiert das Apothekensterben. Zur Jahresmitte 2025 gab es nur noch 16.803 Apotheken in Deutschland – das sind 238 Apotheken weniger als zum Jahresende 2024 (17.041), so meldet es die Bundesvereinigung Deutscher Apothekerverbände und betont über ihren Präsidenten „Die Zahl der Apotheken geht weiter zurück – und für viele Menschen werden deshalb die Wege zur nächsten Apotheke immer weiter“. Wo Apotheken verschwinden, kommen Probleme.

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).

Stadt/Landkreis2. Halbjahr 20241. Halbjahr 2025Neueröffnungen
Dortmund1131101
Düsseldorf1511470
Rhein-Erft-Kreis89901
Hagen28280
Münster79780
Rhein-Sieg-Kreis1271270

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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Neubauten und Neubaugebiete seit 2016

In 2024 entstanden laut Statistischem Bundesamt rund 75.000 Neubauten (neue Wohngebäude), davon alleine 58.450 Einzelhäuser. Diese verteilen sich auf ganz bestimmte Neubaugebiete, die das data analytics institute identifiziert und mit dem entsprechenden Baujahr ausweist. Der Energieträger hier ist überwiegend Umweltthermie.

Neubaugebiete sind Neubauten in einem Quartier

Neubaugebiete
Beispiel für ein Neubaugebiet in Bonn-Beuel (PLZ53225), Quelle: Google Maps 2025

Am Beispiel der beiden Straßen Fideliostraße und Freudestraße in Bonn-Villich (PLZ 53225) lässt sich die Bautätigkeit im Quartier in 2020 auf Google Maps sehr gut nachvollziehen und zeigt auch den zeitlichen Versatz der aktuellen Karten. Noch nicht alle Gebäude (mittlerweile insgesamt 27 Neubauten) sind datenseitig erfasst. Dennoch lässt dich das Neubaugebiet sehr gut erkennen, ist es doch ziemlich weit fortgeschritten (Hinweis: Wir blicken 4-5 Jahre zurück).

Wohngebäude nach 2016 je Baujahr

Für die letzten zehn Jahre (2016-2025) stellt das data analytics institute für Analysen und Auswertungen die Neubauten und deren Neubaugebiete als jährlichen Datensatz zur Verfügung. Es ergänzt damit ideal den Zensusdatensatz 2022 und bietet z.B. für die kommunale Wärmeplanung oder marketingrelevante Aspekte eine ideale Datenbasis. Für die rund 19,3 Mio. Wohngebäude ist das Gebäudealter bis 2016 standardmäßig gemäß Zensus in Dekaden verfügbar (auf Wunsch auch feingliedriger, da die Bautätigkeitsinformationen noch deutlich weiter zurückreichen).

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Gewiss kein Grüner Schwan? Plädoyer für ein Datengütesiegel in Zeiten Künstlicher Intelligenz.

Grüner Schwan bezeichnet eine neue Klasse systemischer Risiken, vor allem aus dem Kontext des Klimawandels, die ebenso unvorhersehbar wie unumkehrbar sind und dabei die Stabilität von Wirtschaft und Gesellschaft tiefgreifend gefährden können. Er baut auf dem Begriff des „Schwarzen Schwans“ von Taleb auf, der in seinem gleichnamigen Buch damit seltene Ereignisse mit enormer Wirkung, wie etwa die Finanzkrise 2008 beschreibt. Seinen Namen verdankt das Konzept der historischen Annahme, alle Schwäne seien weiß – bis 1697 in Australien zum ersten Mal ein schwarzer Schwan tatsächlich beobachtet wurde. Grüne Schwäne hingegen existieren (nach wie vor) nicht.

Die Datenwirtschaft teilt seit vielen Jahren ihre Daten auf Lizenzbasis. Die Nutzer bezahlen für die Erstellung, Bereitstellung und Art der Datennutzung. Lizenz- und Preisstandards dazu gibt es nicht. Doch nicht nur das. Es fehlt dem Markt an Qualitätsorientierung. Nehmen wir das Beispiel der Vollständigkeit. So lange alle Objekte unserer Welt nicht vollständig in Raum und Zeit digital erfasst sind, fehlt es an der objektiven Referenz. Was gibt es alles und wieviel davon? Über die sogenannten „unknown unknowns“ wissen wir nichts. Das ist gewiss. Mit welchem Maß an Gewissheit können wir also sagen, dass der fehlende „Grüne Schwan“ in unseren Daten wirklich fehlt oder ein möglich enthaltener schwarze Schwan wirklich stimmt? Übertragen in die Praxis: Was stellt beispielsweise die Referenz dar, ob eine am Datenmarkt verfügbare Liste aller Kindergärten, Kitas und privater „Tagesmütter“ für eine Versorgungsanalyse in Deutschland wirklich Vollständigkeit ist? Sie gibt es nicht.

Durch die fortschreitende Datafication, wie man auch die Digitalisierung unserer Welt nennt, mehren sich fortlaufend die Echtdaten. Schätzungen und Hochrechnungen werden entsprechend weniger notwendig. Doch die Ungewissheit (Uncertainty) darüber, ob Grundgesamtheit bzw. Teilpopulation in einem bestimmten Gebiet zu einem bestimmten Zeitpunkt (Aktualität) vollständig abgebildet ist, bleibt. Dazu zählen auch Präzision der Datenerfassung (Exaktheit) und Schätzung (Vorhersagegüte) bei nicht vorhandenen Echtdaten.

Den Käufern sowie Nutzern von Daten fehlt ein verlässliches Maß an „Certainty“. Der Datenmarkt setzt Lizenzbedingungen und Preise fest, ohne ein Maß an Gewissheit zu liefern. Man schenkt lieber einer aufbereitenden Information, dem Outcome auf Daten, seinen Glauben und sinniert höchstens noch über die angewendete Analyse, als dass die Qualität der eingehenden Daten, das Income selbst hinterfragt wird. Ganz in der Hoffnung „no garbage in, no garbage out“. Ob aber der grüne Schwan einfach nur vergessen wurde zu erfassen oder gewiss keiner vorhanden ist, weiß man nicht. Was jedoch gewiss fehlt: Ein Datengütesiegel.

Datengütesiegel der dai

Das data analytics institute hat es sich zur Aufgabe gemacht, die CERTAINTY als Qualitätsmaß für Daten zu entwickeln. Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie Fragen dazu haben oder Ihre Daten in ihrer Qualität in unserem Data Lab überprüfen lassen wollen.

Weiterführender Artikel zur Uncertainty & ML u.a. [2305.16703] Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning — A Statisticians‘ View

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Neue Partnerschaft für mehr Wertschöpfung aus Agrardaten

Q-Farm-Hub und Data Analytics Institute bündeln Kräfte zur Nutzung land- und forstwirtschaftlicher Daten für mehr Resilienz, Transparenz und Wirtschaftlichkeit. Dazu werden getrennt bestehende Datensilos im Agrarsektor miteinander verknüpft und so ein europäischer Datenraum für Agrardaten geschaffen.

Bonn, 2. Juni 2025 – Daten, Daten, Daten – sie entstehen auch fortlaufend in der Landwirtschaft. Sogenannte Agrardaten können konkret dabei helfen, Risiken zu minimieren, Wertschöpfung zu steigern und den gesellschaftlichen Nutzen zu erhöhen. Zwei Partner, die sich dieser Aufgabe verschrieben haben, bündeln ab sofort ihre Kräfte. Der Q-Farm-Hub der EQA und das Data Analytics Institute (dai) mit Sitz im Digital Hub agieren künftig gemeinsam vom Standort Bonn aus, um land- und forstwirtschaftliche Betriebe datenbasiert zu stärken.

Der Q-Farm-Hub – die neue Daten- und Informationsdrehscheibe für die Agrarwirtschaft

Initiiert von der Education and Qualification Alliance SCE (EQASce), ist der Q-Farm-Hub Europas erster webbasierten Agrar-Cloud-Hub. Ziel ist es, Daten aus der Landwirtschaft (sog. Agrardaten) als Vermögenswert zu erfassen, aufzubereiten und weiterzugeben. Nutzer der Agrardaten sind die Landwirt:innen, Marktpartner, Dienstleister und öffentliche Stellen. Der Hub erfüllt dabei auch eine neue Funktion im Sinne des Onlinezugangsgesetzes (OZG), indem er standardisierte digitale Schnittstellen zur Kommunikation mit Veterinär-, Gesundheits- und Umweltämtern sowie Forschungs- und Bildungseinrichtungen etabliert.

Das Data Analytics Institute – Daten zur Wertschöpfung bringen

Das Data Analytics Institute (dai) bietet ein breites Spektrum datenwissenschaftlicher und interdisziplinärer Expertise: Von der rechtlichen Einordnung der Daten über die Modellierung und Analyse bis zur auf den Punkt gebrachten Informationsbereitstellung. Ziel des Instituts ist es, Daten in greifbaren Mehrwert zu transformieren – und dabei auch organisationsübergreifende Kooperationen zu ermöglichen. Im Fokus steht dabei stets: Wissen generieren, Entscheidungen fundieren, Wirkung entfalten. Und das gilt selbstverständlich auch für Agrardaten.

Maul- und Klauenseuche zeigt Handlungsbedarf: Agrardaten als Frühwarnsystem

Ein aktuelles Beispiel für die Notwendigkeit intelligenter Datenlösungen ist der Ausbruch der Maul- und Klauenseuche (MKS) im Januar 2025 in Brandenburg. Die unmittelbaren Auswirkungen auf Fleisch- und Milchlieferketten waren gravierend. EU-Hilfen in Höhe von 15 Millionen Euro sollen jetzt nach Deutschland, Tschechien und Slowenien fließen. Doch der wirtschaftliche Schaden für die Betriebe bleibt.

„Ein schnellerer, transparenterer und zielgerichteter Daten- und Informationsfluss kann bei zukünftigen Krisen Schäden deutlich minimieren“, betont Prof. Dr. Brigitte Petersen, Vorstandsvorsitzende der EQASce. Dafür brauche es klare Regeln: „Welche Daten sind relevant, welche Betriebe und Lieferketten sind wie und vor allem wo betroffen – und in welcher Form gelangen die Informationen effizient zu den zuständigen Akteuren?“ ergänzt Michael Herter, CEO des Data Analytics Institute. Die Herausforderung liegt darin, diese Daten so zu strukturieren und bereitzustellen, dass sie grundsätzlich, vor allem aber im Krisenfall sofort handlungsleitend sind.

Gemeinsam für eine resiliente und datengetriebene Landwirtschaft

Der Schulterschluss von EQASce und dai zeigt: Datenräume im Agrarsektor können konkrete wirtschaftliche und gesellschaftliche Mehrwerte schaffen – wenn sie sinnvoll gestaltet, standardisiert und strategisch genutzt werden. Die Kooperation in Bonn ist ein klares Signal: Die Datenzukunft der Landwirtschaft ist digital, vernetzt – und resilient.


Kontakt:

Data Analytics Institute (dai)

Digital Hub Bonn

presse@dai.institute

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Erstes unabhängiges und interdisziplinäres Dateninstitut für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik in Deutschland gegründet.

Bonn [11.04.2025] – Mit der Gründung des data analytics institute (dai) entsteht das erste unabhängige, interdisziplinäre Dateninstitut für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik. Die Aktiengesellschaft mit Hauptsitz in Bonn und Niederlassungen in Berlin und Stuttgart setzt auf die innovative Kombination aus Data Science und Artificial Intelligence (AI), um datengetriebene Lösungen für gesellschaftsrelevante Fragestellungen zu entwickeln.

Daten als Mehrwert für unsere Gesellschaft

Die Pandemie hat deutlich gezeigt, wie wichtig Daten für ein objektives Verständnis aktueller und zukünftiger Herausforderungen sind. Nur qualitativ hochwertige, belastbare Daten fehlen oft. Nicht ohne Grund findet der Begriff Datenwüste Deutschland seinen Weg über Wissenschaft und Wirtschaft in die Medien. Das data analytics institute soll das als erstes unabhängiges und interdisziplinäre Dateninstitut ändern. Durch die gezielte Identifikation von Datenlücken, neuer Einsatzmöglichkeiten von AI und daraus resultierende datenwirtschaftsrechtliche Fragestellungen schafft die dai AG qualitatives Wissen, auf das man sich verlassen kann. So erst werden evidenzbasierte, richtige Entscheidungen in Wirtschaft und Politik möglich.

Das Dateninstitut und seine Ziele

Das data analytics institute versteht sich als unabhängiger Berater und Informationslieferant, um sektorübergreifend Institutionen beim strategischen Einsatz von Daten zu unterstützen. 

Im Fokus dabei stehen:

  • Evaluation, Qualifizierung und Entwicklung von Daten durch hochspezialisierte Data Scientisten in Kombination mit AI-gestützter Verfahren
  • Datenschutz- und lizenzrechtliche Fragestellungen, z.B. wem gehört ein Datum?
  • Verknüpfung von Daten aus Quellen der Public, Private und Science Data als bestmöglichen „Digitalen Zwilling“ sowie die dazu notwendige Beratung und bedarfsgerechte Bereitstellung von Daten
  • Schließen von Datenlücken und Fördern von Datenwissen in Deutschland
  • Beratung und Implementierung AI-gestützter Datenplattformen und Agenten

Bereits in der Gründungsphase startet das dai mit folgenden wegweisenden Forschungsprojekten:

  • Aufbau des Datenmodells TWIN als Digitales Abbild von Mensch & Erde
  • Implementierung AI-gestützter Datenimputation TERRAIN
  • Umsetzung einer datenspezifischen AI-Infrastruktur (DAII) für Organisationen
  • Entwicklung des agentenbasierten Data Scientist MAIK und einem neuen statistischen Vorhersagefaktor CERTAIN

Zum Gründungsteam

Die dai AG baut von Beginn an auf die Expertise führender Datenwissenschaftler Deutschlands. Gründer, Vorstand und Aufsichtsrat setzen sich aus einem einzigartigen, interdisziplinären Team zusammen

  • Björn Schmidt, CFO & Vorstandsvorsitzender ist Rechtsanwalt mit der Spezialisierung auf Datenschutz- und Datenwirtschaftsrecht, was u.a. auch das Urheber- und Lizenzrecht umfasst. Sein Wissen und Expertise beeinflusst seit Jahren die deutsche Datenlandschaft.
  • PD Dr. oec. publ. Ursula Berger, CSO, ist Biostatistikerin und Epidemiologin. Als Chief Science Officer ist sie im Vorstand zuständig für datenwissenschaftliche Forschungfragen – insbesondere für komplexe Datenmodelle im Bereich Health Care.
  • Michael Herter, CEO, übernimmt die operative Führung der dai AG und baut dabei auf mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung im Management und Marketing für Daten & Analysen.
  • Thomas Losse-Müller, Vorsitzender des Aufsichtsrats, ist einer der führenden Politiker für Digitalisierung und Klimaneutralität. Er ist u.a. Direktor der Stiftung Klimaneutralität sowie des Sozial-Klimarats.
  • Özlem Doger-Herter, Aufsichtsrätin, ist Gründungsgeschäftsführerin von ASK-A-WOMAN.COM und Vorständin der German Data Science Society sowie Ambassador für Women in Data Science der Stanford University mit dem Fokus „Diversity in Data Science“.
  • Prof. Dr. Göran Kauermann, Aufsichtsrat, ist Professor für Statistik an der LMU München, Vorstand der German Data Science Society (GDS) und Gründungsvorsitzender der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Statistik (DAGStat). Er ist ausgesprochener Fachexperte für statistische Methodik, u.a. in der Bestimmung von Uncertainty in AI-Modellen.
  • Jörn Bielfeldt, Gründungsgesellschafter und Geschäftsführer der Public Good GmbH, komplettiert das Team beratend.
Von links: Özlem Doger-Herter, Björn Schmidt, Göran Kauermann, Ursula Berger, Jörn Bielfeldt, Michael Herter

Pressekontakt

Für weitere Informationen steht Ihnen jederzeit Michael Herter (CEO) unter 0151 6767 6600 zur Verfügung.

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