Herr der eigenen Daten werden

Herr Prof. Dr. Brylka, in Unternehmen liegen räumliche Informationen heute in ganz unterschiedlichen Systemen. Welche Rolle spielen dabei Geoinformationssysteme (GIS) und klassische ERP- oder CRM-Systeme – und warum ist es so schwierig, die darin vorhandenen Daten gemeinsam zu nutzen?

Prof. Dr. Roman Brylka: Grundsätzlich besteht folgendes Problem: Die Systemgattung, um räumliche Informationen zu sammeln und zu speichern, sind GIS-Systeme, also Geoinformationssysteme, die letztendlich auf Vektorobjekten basieren. Das heißt, alles kann in Punkten, Linien und Polygonen, aber letztendlich nicht logisch verknüpft, dort abgespeichert werden. 

Aber es gibt ja auch noch eine zweite Art von Systemen, in denen räumliche Informationen gehalten werden, die aber vernachlässigt werden: klassische ERP-Systeme wie SAP oder Oracle oder auch CRM-Systeme. Denn wenn man wirklich ehrlich ist, ist eine Postleitzahl ja auch eine Region, die eine Fläche beschreibt, oder eine Adresse ist ein Punkt auf einer Karte. 

Und da kommt genau das Dilemma her: Im Grunde wurden beide Systeme in den 1990er-Jahren parallel voneinander entwickelt, können aber nicht miteinander sprechen. Das sind die zwei großen Datentöpfe, dazu kommen vielleicht noch weitere Plattformen, etwa KI-Plattformen. Immer wieder ist das Thema: Daten sind genug da, mehr als genug da, nur nicht im richtigen Kontext und nicht agil und schnell genug. Wenn ich eine Entscheidung treffen will, habe ich keine Zeit für ein einjähriges IT-Projekt, bis ich Daten fusioniert bekomme. 

GIS und ERP: Immobiliendaten wirklich nutzbar machen

Wenn die Daten also vorhanden sind, aber in unterschiedlichen Systemen und Quellen liegen: Wie schafft Green Bridge die Verbindung zwischen diesen Welten, ohne die bestehenden Systeme ersetzen zu müssen?

Die Zukunft liegt darin, nicht mehr in Systemen zu denken, also in ERP oder GIS, sondern einen Layer unterhalb dieser Systeme zu haben. Das sind räumlich intelligente Datenräume. Die Systeme werden angeschlossen und die unterschiedlichen Informationen werden vollautomatisiert in eine Form gebracht, die ein Computer direkt lesen und verstehen kann, ohne sie immer wieder neu berechnen zu müssen.

Die neuen Technologien machen es möglich, dass man Herr der eigenen Daten wird. Man ist nicht mehr abhängig von irgendwelchen Plattformen. Ich kann beispielsweise aus meinen eigenen Portfoliomanagement-Systemen die Adressen meiner Immobilien in dieses Datenmodell, dieses räumliche Cluster, laden. 

Dann kann ich demografische Daten aus öffentlichen oder zugekauften Quellen auf das Rastermodell laden und weitere Informationen, etwa zu Krankenhäusern, Polizeiwachen oder Grünflächen, aus OpenStreetMap oder anderen Datenbanken ergänzen. Diese Informationen lassen sich für eine Region of Interest, beispielsweise fünf Kilometer im Umkreis einer Immobilie, automatisiert zusammenführen und räumlich-zeitlich in einen Kontext bringen. Anschließend kann ich etwa Microsoft Power BI auf diesen Datenraum anschließen und mein Portfolio so analysieren und auswerten, wie ich es möchte, ohne an spezielle Tools gebunden zu sein.

Asset- und Facility Management: Wie die Immobilienwirtschaft konkret profitiert

Wie sieht das konkret in der Immobilienwirtschaft aus? Was kann ein Asset Manager oder Facility Manager mit einem solchen räumlich strukturierten Datenraum anfangen – und wann wird die Technologie im Arbeitsalltag relevant?

Die Technologie muss man sich als einen räumlich strukturierten Datenraum vorstellen, der beliebige Datenquellen anschließen und automatisch in drei Kategorien sortieren kann: strukturelle Objekte, mobile Objekte und sogenannte Konditionen. Strukturelle Objekte sind beispielsweise das Grundstück, das Gebäude, Bereiche, Stockwerke oder einzelne Räume. Mobile Objekte können Assets oder Servicekräfte sein, also alles, was sich über eine Karte bewegt. Das dritte, ganz wichtige, sind sogenannte Konditionen. Das sind Informationen, die direkt am Raum hängen, wie zum Beispiel Überschwemmungsgebiete oder Risikozonen. 

Für einen Asset Manager bedeutet das beispielsweise, dass er die Adressen seiner Immobilien in das räumliche Cluster laden und diese mit demografischen Daten oder Lageinformationen aus öffentlichen Quellen ergänzen kann, um sein gesamtes Portfolio auszuwerten. 

Im Facility Management kann ich beispielsweise Servicekräfte über mobile Apps tracken und sehen, wo sie unterwegs sind, wie meine Assets verteilt sind und welche Relationen sich ergeben. Gerade bei größeren Portfolios kann ich sehen, wie Schadensmuster auftreten: Treten sie in gleichen Intervallen auf, bei den gleichen Assets oder bei den gleichen Servicekräften? Aus diesen Informationen wird Wissen, aus Wissen kann ich Verständnis generieren und dieses wiederum in meine Geschäftsprozesse integrieren.

Das ist ein redaktionell bearbeiteter Auszug aus dem L'Immo-Podcast mit Professor Dr. Roman Brylka.