Beispielhafte Lösungen & Projekte
Hier werden exemplarische Lösungen gezeigt, um Arbeitsweise und Ergebnisse greifbar zu machen.
Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen – überall dort, wo komplexe Fragen
durch Analyse, Struktur und passende Datenquellen verständlich beantwortet werden sollen.
Lösung · Standortanalyse / Location Intelligence
Datenbasiert gute Standorte finden
Beispielhaft gezeigt an Mobilitätsstationen und Lastenradsharing – methodisch aber auch auf andere Standortfragen übertragbar.
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Infrastruktur
Schritt für Schritt
Infrastruktur
Radnetz, Zonen, Mietstationen und erste Vorschläge werden zusammengeführt.
Standorte passen zur realen Nutzung.
Was diese Lösung zeigt
Mehrere sinnvolle Datenquellen werden übereinandergelegt, gewichtet und nachvollziehbar ausgewertet.
So entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen für Standortfragen – zum Beispiel für Mobilitätsstationen,
Sharing-Angebote oder andere räumliche Entscheidungen.
Das Modell ist nicht starr, sondern je nach Projekt, Zielsetzung und Datenlage individuell anpassbar.
Entscheidend ist, dass komplexe Entscheidungen einfach begründbar werden.
Output:
Potenzialkarte + Standortliste/Ranking + Kurzbericht (Datenbasis & Vorgehen).
Lösung · Nutzungsdaten / Visualisierung
Nutzungsdaten verständlich auswerten
Exemplarisch werden hier Nutzungsdaten eines Bikesharingsystems dargestellt. Methodisch lassen sich aber auch Daten aller Art so visualisieren und aufbereiten, dass daraus belastbare Entscheidungsgrundlagen entstehen.
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Rohdaten / Ausschnitt
Neue Zeilen laufen schrittweise ein.
UID
Tag
Start
Ziel
Räumliche Bewegung
Start- und Zielpunkte werden laufend verbunden.
Kumulierte Fahrten
Mit jeder Zeile steigt die Gesamtzahl.
Aktueller Stand
0
Fahrten im Ausschnitt
Wochentagsmuster
Jede neue Fahrt fällt in den passenden Tag.
Mo
0
Di
0
Mi
0
Do
0
Fr
0
Sa
0
So
0
Was diese Lösung zeigt
Am Beispiel eines Sharingsystems wird sichtbar, wie sich Nutzungsmuster aus vorhandenen Daten nachvollziehbar darstellen lassen – gerade dort, wo viele Auftraggeber oder Besteller solcher Systeme gar nicht im Detail wissen, was im Betrieb tatsächlich passiert.
Durch strukturierte Aufbereitung, Visualisierung und Filterung werden Muster sichtbar – räumlich, zeitlich und im Detail einzelner Fragestellungen.
So entstehen belastbare Grundlagen, um Systeme besser zu verstehen, Entwicklungen einzuordnen und Maßnahmen nachvollziehbar zu begründen.
Typische Outputs:
KPI-Dashboard, räumliche Visualisierungen, Zeitmuster, Filteransichten, Heatmaps, Berichte und konkrete Handlungshinweise.
