In vielen Unternehmen ist das Berichtswesen längst in einem BI-System zu Hause. Wenn dort eine Karte gebraucht wird, entsteht regelmäßig dieselbe Situation: Das Werkzeug kann Karten – aber nur mit den Gebieten, die es von Haus aus kennt. Und das sind meist Länder, Bundesländer und manchmal Kreise. Eine Auswertung nach fünfstelligen Postleitzahlen oder nach eigenen Vertriebsgebieten ist damit nicht möglich.
Die Lösung sind benutzerdefinierte Regionen: eigene Geometrien, die dem System als Kartenebene zur Verfügung gestellt werden.
Was BI-Systeme von GIS unterscheidet
Der wichtigste Unterschied ist die Toleranz gegenüber Datenmengen. Ein GIS ist dafür gebaut, hochaufgelöste Geometrien zu verarbeiten – ein BI-System nicht. Dort steht die Karte neben Tabellen und Diagrammen in einem Dashboard, das in Sekunden aufbauen soll, oft im Browser, oft auf einem Tablet.
Eine Postleitzahlengeometrie in voller GIS-Auflösung hat je nach Gebiet mehrere tausend Stützpunkte. Über achttausend Gebiete ergeben schnell Datenmengen, an denen ein Dashboard spürbar langsam wird oder schlicht nicht mehr lädt.
Deshalb liefern wir für BI-Systeme vereinfachte Geometrien: Die Stützpunktzahl wird so weit reduziert, dass die Gebietsform im Kartenbild erhalten bleibt, die Datenmenge aber um ein Vielfaches sinkt. Wichtig dabei – und der Grund, warum das nicht jede Vereinfachung leistet: Benachbarte Gebiete müssen weiterhin lückenlos aneinandergrenzen. Eine naive Vereinfachung erzeugt weiße Spalten zwischen den Flächen. Die Hintergründe erklärt der Beitrag Generalisierung.
Was wir liefern
- Postleitzahlgebiete in allen Stelligkeiten, von der Leitzone bis zur fünfstelligen Ebene
- Verwaltungsgrenzen mit amtlichem Gemeinde- und Kreisschlüssel
- eigene Gebietsstrukturen – Ihre Vertriebs- oder Betreuungsgebiete als eigene Kartenebene
- internationale Gliederungen für länderübergreifende Berichte
Als Format kommt je nach System GeoJSON, TopoJSON oder Shapefile zum Einsatz; welches passt, hängt vom Zielwerkzeug ab. Eine Übersicht der Formate gibt der Beitrag Datenformate.
Typische Zielsysteme
Unsere Geometrien werden unter anderem in Power BI, Qlik und Tableau eingesetzt sowie in webbasierten Dashboards, die auf Kartenbibliotheken aufsetzen. Die Anforderungen ähneln sich: eine Datei mit sauberen Geometrien, ein eindeutiger Schlüssel je Fläche und eine Datenmenge, die das System verkraftet.
Der Schlüssel entscheidet
Wie bei jeder digitalen Karte steht und fällt alles mit dem Verknüpfungsschlüssel. Zwei Punkte sind in BI-Umgebungen besonders häufig die Ursache für Probleme:
Datentyp. Postleitzahlen müssen auf beiden Seiten als Text vorliegen. Wenn das Datenmodell sie als Ganzzahl führt, verlieren alle Postleitzahlen mit führender Null ihre Zuordnung – und damit ein erheblicher Teil Ostdeutschlands.
Gebietsschlüssel-Stelligkeit. Amtliche Gemeindeschlüssel werden mal fünf-, mal achtstellig geführt, mal mit, mal ohne führende Null. Beide Seiten müssen dieselbe Konvention verwenden.
Nennen Sie uns am besten vorab, wie die Schlüssel in Ihrem Datenmodell aussehen. Wir attributieren die Geometrien passend dazu – das erspart Ihnen Transformationsschritte in der Datenaufbereitung.
Nicht zugeordnete Datensätze sind die wichtigste Kennzahl
Bauen Sie in jedes Karten-Dashboard eine Anzeige ein, die die nicht zugeordneten Datensätze ausweist. Eine Karte sieht auch dann vollständig aus, wenn zehn Prozent der Daten fehlen – die Flächen sind ja trotzdem gefärbt. Ohne diese Kontrollzahl fällt ein Zuordnungsproblem oft erst auf, wenn jemand die Summen vergleicht.
Wenn mehr als Darstellung gebraucht wird
BI-Systeme stellen Karten gut dar, aber ihre räumlichen Analysefunktionen sind begrenzt. Sobald es um Gebietsbildung, Einzugsgebiete nach Fahrzeit oder das Ausbalancieren von Vertriebsgebieten geht, ist eine Geomarketing-Anwendung wie RegioGraph oder easymap das passendere Werkzeug. Ein verbreiteter Weg: die Gebiete dort planen, das Ergebnis anschließend als Kartenebene ins BI-System zurückspielen.