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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presse@dai.institute

TWIN 2.5: Dem digitalen Zwilling noch näher.

Neue, präzisere Gebäudedaten erlauben bessere Analysen für Wohnen & Energie.

Die exklusive Zusammenarbeit zwischen enwarp und dem data analytics institute macht es möglich: Aus Laserscan-Daten wird erstmals der sogenannte Level-of-Detail (LOD) 2.5 ermittelt. Die für nahezu jedes Gebäude in Deutschland verfügbaren Daten liefern deutlich präzisere Informationen als die derzeitigen LOD2-Daten der Bundesländer. LOD2.5 ermöglicht eine bessere Berechnung zahlreicher, wichtiger Gebäudekennziffern für Wohnen & Energie wie beispielsweise deutlich genauere Gebäudevolumen, Wohnfläche, Etagenzahl, Energieverbrauch und Solarpotenzial.

Digitaler Zwilling: Bisher nur LOD2 verfügbar

Am Beispiel der Rheinallee 35b in Bonn (Quelle: Digitaler Zwilling NRW) ist gut erkennbar, dass die derzeitigen Gebäudedaten vereinfachte 3D-Modelle darstellen. Anbauten und Aufbauten sind nicht erfasst und fehlen damit in weiterführenden Auswertungen.

NEU: LOD2.5 setzt neue Maßstäbe in der Präzision

In der Zusammenarbeit mit enwarp und dai entsteht eine neue Gebäudedatenbank in Verbindung mit postalischen Adressen und amtlichen Strukturen von höchster Präzision (TWIN.Building). Im Ergebnis liegen bessere Gebäudemerkmale vor, die auf Basis der LOD2.5-Daten berechnet werden. Dazu gehören neben den bereits o.g. Gebäudemerkmalen für Wohnen & Energie auch zahlreiche sozio-demographische sowie ökonomische Merkmale dank Micro-Simulation und Machine Learning.

TWIN: Das neue Datenmodell der dai

Basis für die LOD2.5-Daten von enwarp ist das neu entwickelte Datenmodell der dai. Es ermöglicht Daten unterschiedlicher Quellen über Menschen & Objekte (z.B. Mobilitäten, Baumabschattung etc.) einheitlich zu kombinieren. Dank stetig wachsender Datenquellen, egal ob Public oder wie hier Private Data, entsteht so TWIN.

TWIN stellt – soweit möglich – das digitale Abbild der Realität, den digitalen Zwilling unsrer Welt dar und wird fortlaufend erweitert wie auch aktualisiert.

Digitaler Zwilling unserer Welt. Aus: Neue Dimensionen in Data Science (M. Herter, 2022)

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Sie haben Fragen zu den Daten oder ihren Nutzen? Wir beraten Sie gerne. Kurz und einfach eine eMail an info@dai.instiute.

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

  • 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?

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

  • Umsetzung einer datenspezifischen AI-Infrastruktur (DAII) für Organisationen
  • 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.
  • 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