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.
1

Daten sind verstreut

Öffentliche Daten existieren, sind aber auf viele Systeme und Formate verteilt.
1

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.
Kartenansicht mit potenziellen Parzellen. Orangefarbene Flächen zeigen Parzellen, blaue Bereiche Wetlands, grüne Linien markieren Feeders, eine markierte Parzelle ist rot umrandet.
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

DataHive verwandelt fragmentierte Geodaten in eine strukturierte, GIS-fertige Grundlage für Standortentscheide bei Solar-Farmen. Automatisierte Datenextraktion, Filterung und Analyse reduzieren manuelle Arbeit, schliessen ungeeignete Parzellen früher aus und liefern aktuelle Daten direkt in den bestehenden Analyseprozess des Kunden.
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

Welche Daten sind in LUUCY integriert?

Deckt dies nur unbebaute Flächen ab oder auch bestehende Gebäude?

Wie werden Änderungen von Zonenplänen verarbeitet und dargestellt?

Wie integriert DataHive die Daten in unsere bestehenden Arbeitsabläufe?

Wie sieht eine typische Zusammenarbeit aus?