Solar-Farmen Standortanalyse

Automatisierte GIS-Daten für schnellere Standortentscheide
DataHive × LUUCY Partnerschaft
Effiziente Analyse potenzieller Solarstandorte über mehrere GIS-Quellen.
Automatisierte Aggregation und Bereinigung fragmentierter öffentlicher Geodaten.
Laufend aktualisierte Standortdaten, um Fehlentscheide zu vermeiden.
Wichtige Herausforderungen

Fragmentierte GIS-Daten bremsen

Unser Kunde entwickelt Solar-Farmen in den USA und sammelt sowie analysiert Standortdaten manuell aus vielen Geoinformationsquellen.
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Zu viele Faktoren

Netzkapazitäten, Überflutungsgebiete, Geländeneigung, Distanz zu kritischer Netzinfrastruktur und mehr.
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Daten sind verstreut

Öffentliche Daten existieren, sind aber auf viele Systeme und Formate verteilt.
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Manuell ist ineffizient

Manuelle Datensammlung ist langsam und fehleranfällig.
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Daten werden schnell alt

Netzkapazitäten verändern sich laufend. Veraltete Daten führen zu Fehlinvestitionen.
Lösungsrahmen

Automatisiertes Screening mit DataHive

Wir automatisieren Datenextraktion, Filterung und GIS-Auslieferung.
Experte kontaktieren

Raster- und Vektordatenverarbeitung

Kombiniert Geländemodelle und Katasterdaten für Hangneigung, Exposition und Bodenbeschaffenheit.

Topologie-basierte Selektion

Distanz zu Feederleitungen/Umspannwerken sowie Parzellen bis zur Netzinfrastruktur zur Bewertung von Erschliessung und Risiken.

Dynamische Updates & GIS-Übergabe

Konsolidiert Daten aus Portalen, GIS-Plattformen und Datenbanken. Bereinigt, aktuell, direkt in ArcGIS, QGIS und mehr.

KPI-basierte Filterung

Selektion geeigneter Parzellen anhand Ihrer KPIs, bevor Zeit und Ressourcen investiert werden.
Wichtige Ergebnisse

Schnellere Standortentscheide

Investitionsentscheide basieren auf laufend aktualisierten Standortdaten. Ohne aufwendige manuelle Arbeit.

Weniger manuelle Datensammlung

Daten werden aggregiert und bereinigt, statt manuell kopiert.

Früher Ausschluss ungeeigneter Standorte

KPI-Filter schliessen ungeeignete Parzellen vor der Detailanalyse aus.

GIS-fertige Outputs

Daten können direkt in ArcGIS, QGIS und weiteren Plattformen analysiert werden.
Kartenbasiertes Solar-Standortscreening mit Parzellen, Terrain-Restriktionen und Distanz zur Netzinfrastruktur.
Vorher vs. Nachher bei DataHive
Durchgehende Linie: tatsächliche Leistung; gestrichelte Linie: Ziel oder Benchmark
Trends 2024 vs. 2025
Hebt Verbesserungen und Änderungen zwischen den beiden Jahren hervor.
Vorher-nachher-Vergleich

Was DataHive für Sie tut

Differenzierungsmerkmal

Vor DataHive

Nach DataHive

Datenerfassung
Manuell / fragmentiert
Automatisiert / vereinheitlicht
Datenverarbeitung
Zusätzliche Bereinigung nötig
KPI-basiert gefiltert
Aktualisierungszyklus
Selten oder verzögert
Kontinuierliche Updates
GIS-Nutzung
Viele Formate, manuell zu konsolidieren
ArcGIS/QGIS-ready
Diagramm eines automatisierten Solar-Standortscreenings von der Datenextraktion bis zur GIS-Visualisierung.
Konkrete Ergebnisse

Unser Ansatz in der Praxis

Workflow: Geodaten extrahieren, nach KPIs filtern, Raster-/Vektor- und Distanzanalysen ausführen, in GIS-Tools ausliefern.
Lass uns zusammenarbeiten

Interessieren Sie sich für Solar-Farm-Investments?

Oder möchten Sie Parzellen für andere Zwecke screenen?
Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Gespräch über unsere Datendienste und wie wir Sie unterstützen können.
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Häufig gestellte Fragen

Umfasst das nur unbebaute Flächen – oder auch Bestandsgebäude?

Die Partnerschaft fokussiert auch auf Entwicklungspotenziale von Bestandsgebäuden. Sie zeigt, wo Aufstockungen, Anbauten oder Ersatzneubauten zusätzliche Kapazitäten in bestehenden Gebieten schaffen können – und damit zusätzlichen Wohnraum, ohne Grünzonen zu opfern.

Wie werden Zonenplanrevisionen berücksichtigt und dargestellt?

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Auswirkungen von Zonenplanrevisionen flächendeckend sichtbar zu machen, damit Gemeinden und Stakeholder die Effekte transparent diskutieren können.

Wie liefert DataHive die Daten in unsere Arbeitsabläufe?

DataHive kann Daten in Formaten wie Excel/CSV/JSON liefern – sowie via API, Dashboards, FTP oder direkter Integration in bestehende Systeme (z. B. CRM). So können Teams in bestehenden Tools weiterarbeiten, ohne ihre Workflows zu ändern. Beim Onboarding bieten wir Beratungen an, um Ihnen und Ihrem Team die Möglichkeiten zu zeigen und das System so einzurichten, dass es für Sie funktioniert. Wenn zusätzliche Beratungen oder Schulungen nötig sind, organisieren wir diese mit unseren Datenexpert:innen basierend auf den Bedürfnissen unserer Kund:innen.

Wie sieht eine typische Zusammenarbeit aus?

DataHive startet typischerweise mit einem Gespräch zu den Anforderungen, liefert danach einen Proof-of-concept-Datensatz für den Use Case und skaliert anschliessend die Lieferung. Updates und Support erfolgen fortlaufend gemäss Vereinbarung.