34,2 Mio. reine Nicht-Wohngebäude

Bonn, 19. November 2025. Ein Gebäude zum Parken ist ein typisches Nicht-Wohngebäude. Davon kennt das data analytics institute (dai) über amtliche Quellen bundesweit über 300.000. Dies ist nur ein minimaler Teil, wenn man bedenkt, dass sich in der amtlichen Gebäudedatenbank der dai rund 57 Mio. Objekte befinden: 19,5 Mio. Wohngebäude mit postalischer Anschrift und weitere 3,3 Mio. ohne (Wohn-Nebengebäude). Alle anderen 34,2 Mio. Objekte sind reine Nicht-Wohngebäude: Park- und Gartenhäuser, Kirchen und Gemeindehäuser, Lagerhallen, Werkstätten und Schuppen. Sie alle spielen je nach Fragestellung eine wichtige Rolle für Planungen und weiterführende Analysen.

Bundesweit rund 34,2 Mio. Nicht-Wohngebäude

Kinopolis in Bonn-Bad Godesberg, Gebäudekomplex mit 3 Nicht-Wohngebäuden inkl. Parkdeck (Quelle: https://www.dz.nrw.de/ )

Spätestens seit dem breiten Einsatz von Karten-Apps auf dem Handy oder den Navigationsgeräten im Auto ist das Auffinden von Orten aller Art selbstverständlich geworden. Das Dateninstitut dai nutzt für weiterführende Analysen, beispielsweise dem Energiebedarf von Wohn-Nebengebäuden oder Nicht-Wohngebäuden, nun alle gesammelten amtlichen 3D-Gebäude inklusive ihrer Funktion und Nutzung. Dazu zählen u.a.

  • 11 Mio. Gebäude für Wirtschaft und Gewerbe
  • 6,7 Mio. Garagen
  • 1,5 Mio. Schuppen
  • fast 1 Mio. Gebäude zur Freizeitgestaltung
  • rund 600.000 Land- und forstwirtschaftliches Betriebsgebäude
  • rund 306.000 Gebäude zum Parken
  • Kirchen, Schulen, allg. öffentlichen Einrichtungen, Ärztehäuser u.v.m. (über 250 Typen)

Alles Open Data und alles inkl.

  • Gebäudegrundfläche absolute Zahl, in m²
  • Gebäudevolumen absolute Zahl, in m³
  • Gebäudehöhen absolute Zahl, in m
  • Gebäudedachform nach Typen (z.B. Flach-, Walm-, Pult-, Mansarden-, Kegeldach usw.)
  • Gebäudeausrichtung (N, NO, O, SO, S, SW, W, NW)
  • Gebäudedachfläche absolute Zahl, in m²


In der Mischnutzung noch viel mehr Nicht-Wohngebäude

Laut Gebäudeenergiegesetz (GEG) liegt bereits ein Nicht-Wohngebäude vor, wenn das Gebäude nicht überwiegend zum Wohnen genutzt wird. Das heißt: Wird weniger als 50 % der Nutzfläche zu Wohnzwecken genutzt, gilt das Gebäude als Nicht-Wohngebäude. Auf Basis aller bekannten 4,8 Mio. aktiven Firmen und 42 Mio. Haushalte je Adresse kann auch das Verhältnis in Wohngebäuden bezogen zur Nutzfläche gebildet werden. Es handelt sich hierbei dann nicht mehr um reine Nicht-Wohngebäude, jedoch um Wohngebäude in Mischnutzung mit überwiegendem gewerblichem Anteil.

Kontakt für alle Gebäudedaten – extrem günstig dank Public Data

Fragen Sie uns, der komplette bundesweite Datensatz mit 57 Mio. Gebäuden ist dank Public Data extrem günstig abzugeben. Ansprechpartner Sascha.Jablonski@dai.institute

Mobilitätsanalysen mit GPS-Daten

Woher kommen meine Kunden, Gäste oder Besucher an welchem Tag zu welcher Uhrzeit? Diese Fragen beantworten hochauflösende, anonymisierte GPS-Daten flächendeckend, egal ob für die Parkgarage in der Stadt oder einem Freizeit-Hotspot auf dem Land.

Anonymisierte GPS-Daten in einer Auflösung von ca. 75x75m am Beispiel von Köln.

Die Zusammenarbeit zwischen data analytics institute und Targomo macht es möglich: Millionenfach gesammelte GPS-Daten, jeden Tag zu jeder Uhrzeit. Die Daten, anonymisiert und aggregiert, stehen für unterschiedlichste Mobilitätsanalysen und Standortbewertungen zur Verfügung. Kaum zu glauben aber wahr: Da die Daten eine Ursprungzelle „Wohnen/zu Hause“ besitzen, können sogenannte Origin-Destination-Auswertungen erfolgen. Vereinfacht heißt das, dass zu jedem beliebigen Standort eine Einzugsgebietsanalyse möglich ist – wo kommen also meine Kunden, Gäste oder Besucher genau her – und das auf Wunsch unterschieden nach Tages- und Nachtzeit.

Bestimmung und Bewertung von Hot Spots

Die aggregierten GPS-Daten in Verbindung mit sogenannten Points-of-Interest zeigen eindrucksvoll, wo sich welche Hot Spots befinden. Aber nicht nur das: Es wird sichtbar wie gut oder schlecht diese frequentiert werden und woher die Besucher kommen. Ein Hot Spot kann prinzipiell beliebig sein. Darunter fallen u.a. Stadien, Konzerthallen, Schwimmbäder, Haltestationen, Fußgängerzonen, Sehenswürdigkeiten u.v.m.

Durch die flächendeckende Datenverfügbarkeit werden Hot Spots derselben Kategorie, beispielsweise Konzerthallen untereinander vergleichbar und damit bewertbar.

Kontakt

Sie interessieren sich für GPS-Daten bzw. Standortbewertungen oder Mobilitätsanalysen. Dann kontaktieren Sie uns einfach und unverbindlich unter info@dai.institute – wir beraten Sie gerne!