INNOVATION SCOUT · IMPULSPROFIL

Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices

Datengetriebene Projektentwicklung verbindet Standort-, Markt-, Gebäude- und Projektdaten zu wiederholbaren Screening-, Szenario- und Beratungsservices. Aktualisierte Analysen bereiten fachliche Entscheidungen über Projekte und Portfolios vor.

Um was geht es bei Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices?

Der Servicegedanke reicht über eine einzelne Prognose hinaus: Daten werden wiederverwendbar aufbereitet, Objekte vergleichbar gemacht und neue Informationen in die nächste Prüfung übernommen. Ein Standortscore, eine geschätzte Baumasse und eine wirtschaftliche Szenariorechnung beantworten unterschiedliche Fragen. Gelerntes Verfahren, regelbasierte Berechnung und Fachurteil benötigen jeweils passende Kontrollen.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Zeitaufwendige Datenrecherche; Expertenanalyse; Standardtool Quelle 6: Was ist die KI-Prognose und wie wird das KI-Potenzial ermittelt?, Fundstelle(n): Schritte1–3 Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ failure modes

Einordnung im Impulsradar

Einzelne Organisationen nutzen Datenabfragen und ergänzende Fachanalysen regelmäßig für die frühe Projektbewertung. KI unterstützt Potenzialschätzung, Vergleichsobjektauswahl oder Dokumentextraktion. Der Nutzen hängt von lokaler Datenabdeckung, Zeitstand und fachlicher Kontrolle ab. Berichtete schnellere Abläufe sind noch kein unabhängiger Nachweis besserer Investitionsentscheidungen.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Abschnitte syte als umfassende Datenquelle; Expertenanalyse in zwei Tagen; Eine Software, die zur Arbeitsweise passt Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Von heterogenen Daten zu sofortiger Orientierung; syte als integraler Bestandteil des Workflows Quelle 6: Was ist die KI-Prognose und wie wird das KI-Potenzial ermittelt?, Fundstelle(n): Schritte1–3 Quelle 10: Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3 Method;4.1 Temporal retrieval;4.3;Tabelle2 Quelle 12: Enhancing Information Extraction with Large Language Models: A Comparison with Human Annotation and Rule-Based Methods in a Real Estate Case Study, Fundstelle(n): 4.3;5.1–5.8, S.247–251;Abb.3;Tabelle5

Von der Datenabfrage zur verantworteten Entscheidung

Ein Standortscreening grenzt Prüfobjekte ein; eine Machbarkeitsanalyse konkretisiert Nutzung und Flächen. Im Portfolio müssen Objekte mit vergleichbaren Kriterien und Zeitständen bewertet werden. Für Investitionsvorbereitung kommen Annahmen und Unsicherheiten hinzu. Die Verbindung dieser Schritte ist ein organisatorischer Arbeitsablauf, keine einzelne KI-Funktion.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Zeitaufwendige Datenrecherche; Expertenanalyse; Standardtool Quelle 13: LAND IT: A Decision Support System for Optimising Land Use Planning Strategies, Fundstelle(n): Abstract Quelle 14: Technologie – Geo AI Engine, App und API, Fundstelle(n): Dateninfrastruktur;App und API

Benannte Praxisfälle zeigen regelmäßige Vorprüfung mit anschließender Beratung. Kommunale Anwendungen verbinden etwa Bedarfs-, Gebäude- und Kapazitätsdaten. Die Forschung untersucht parallel Preisprognosen, Vergleichsobjekte und Extraktion. Diese Teilbefunde belegen noch keinen durchgängig automatisierten Service mit gemessener Gesamtwirkung.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Abschnitte syte als umfassende Datenquelle; Expertenanalyse in zwei Tagen; Eine Software, die zur Arbeitsweise passt Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Von heterogenen Daten zu sofortiger Orientierung; syte als integraler Bestandteil des Workflows Quelle 16: Connected Urban Twins – Project Report, Fundstelle(n): S.40 Kita-Netzplanung; S.46 Wohnungsmarktbeobachtung Quelle 9: When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models, Fundstelle(n): Abschnitte3.1–3.4, Tabelle1 S.7; Data and Software Availability S.10 Quelle 10: Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3 Method;4.1 Temporal retrieval;4.3;Tabelle2 Quelle 12: Enhancing Information Extraction with Large Language Models: A Comparison with Human Annotation and Rule-Based Methods in a Real Estate Case Study, Fundstelle(n): 4.3;5.1–5.8, S.247–251;Abb.3;Tabelle5

Vor jeder Entscheidung müssen fehlende Informationen, Schätzungen und bestätigte Angaben unterscheidbar sein. Datenquelle, Objektbezug und Gültigkeitszeitpunkt gehören zum Ergebnis. Fachliche Korrektur und endgültige Entscheidung brauchen benannte Verantwortliche; technische Verfügbarkeit allein sichert diese Qualität nicht.

Quelle 7: Neu bei syte: Informationen zu Bebauungsplänen in der Plattform, Fundstelle(n): Abdeckung und Datenqualität; aktueller Stand · Abdeckung und Datenqualität Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ: written decision;failure modes;effective date · Key topics;FAQ failure modes Quelle 14: Technologie – Geo AI Engine, App und API, Fundstelle(n): Dateninfrastruktur;App und API

Worauf es bei Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices fachlich ankommt

Regelmäßige Vorprüfung mit ergänzender Facharbeit

Studien-/Praxisbefund

DAL beschreibt im Oktober 2025 die tägliche Abfrage von Grundstücks- und Gebäudedaten sowie ergänzende Nutzungsvorschläge eines Architektenteams. DKM berichtet im Januar 2026, dass jedes Objekt zunächst durch die Plattform geprüft wird. Beide Fallberichte stammen vom Anbieter mit benannten Kundenstimmen; Projektzahlen und unabhängig gemessene Effekte fehlen.

Fachliche Einordnung

Die Fälle belegen wiederkehrende Abläufe und die Verbindung von Daten mit Beratung. Sie rechtfertigen keine Garantie für Machbarkeit, Rendite oder eine vollständig automatische Investitionsentscheidung. Für die Übertragung ist festzulegen, welche Informationen der Dienst liefert und welche Prüfung die eigene Organisation übernimmt.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Zeitaufwendige Datenrecherche; Expertenanalyse; Standardtool · Abschnitte syte als umfassende Datenquelle; Expertenanalyse in zwei Tagen; Eine Software, die zur Arbeitsweise passt Quelle 13: LAND IT: A Decision Support System for Optimising Land Use Planning Strategies, Fundstelle(n): Abstract Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Von heterogenen Daten zu sofortiger Orientierung; syte als integraler Bestandteil des Workflows

Gelernte Potenziale bleiben indikativ

Studien-/Praxisbefund

syte beschreibt eine gelernte Potenzialschätzung aus Umgebungs- und Gebäudemerkmalen. Hilfe- und Technologieseite nennen unterschiedliche Trainingsdatenumfänge ohne vergleichbare Modellversionen. Lokale Fehler, räumliche Holdouts und Kalibrierung sind nicht veröffentlicht. Die Größe der Trainingsbasis ist deshalb kein belastbarer Leistungs- oder Fortschrittsvergleich.

Fachliche Einordnung

Eine Potenzialschätzung kann Vertiefungsfälle markieren. Örtliche Randbedingungen und konkrete bauliche Eignung müssen anschließend geprüft werden. Eine größere Datensammlung ersetzt weder die Validierung am Zielort noch die Begründung, warum ein einzelnes Objekt als geeignet eingestuft wird.

Quelle 6: Was ist die KI-Prognose und wie wird das KI-Potenzial ermittelt?, Fundstelle(n): Schritte1–3 Quelle 14: Technologie – Geo AI Engine, App und API, Fundstelle(n): KI und Modelle / Einzigartige Trainingsdaten · Dateninfrastruktur;App und API Quelle 7: Neu bei syte: Informationen zu Bebauungsplänen in der Plattform, Fundstelle(n): Abdeckung und Datenqualität

Lokale Abdeckung setzt dem Screening Grenzen

Studien-/Praxisbefund

Für die Integration von Bebauungsplaninformationen meldete syte am 3. März 2026 rund 25 Prozent Flächen- und 50 Prozent Bevölkerungsabdeckung Deutschlands. Der Anbieter unterscheidet vorhandene Pläne, fehlende Pläne und unvollständige Abdeckung. Diese Angaben beschreiben den damaligen Release, keine allgemeine Vollständigkeit der heutigen lokalen Datenlage.

Quelle 7: Neu bei syte: Informationen zu Bebauungsplänen in der Plattform, Fundstelle(n): Abdeckung und Datenqualität; aktueller Stand

Fachliche Einordnung

Ein leeres Feld muss von einem tatsächlich nicht vorhandenen Merkmal unterscheidbar bleiben. Vor der Übernahme in ein Ranking sollten Quelle, Aktualität und räumlicher Geltungsbereich geprüft werden. Bei relevanten Lücken ist zusätzliche Fachrecherche erforderlich.

Szenarien werden durch korrigierbare Parameter brauchbarer

Studien-/Praxisbefund

Ein Release vom Oktober 2025 erlaubt zusätzliche Analysen individuell kombinierter Grundstücke und eigene Primärenergie- beziehungsweise CO₂-Faktoren für Fernwärme. Damit können lokale Annahmen an die Stelle pauschaler Durchschnittswerte treten. Der Anbieter beschreibt eine Funktionsänderung, jedoch keine gemessene Verbesserung der Prognosegüte oder tatsächliche Nutzungsquote.

Fachliche Einordnung

Szenarien sollten ihren Datenstand und veränderte Annahmen sichtbar halten. Eine fachlich begründete Parametervariante kann die Entscheidungsvorbereitung verbessern, ohne selbst eine lernende KI-Funktion zu sein. Vergleichbarkeit entsteht erst durch dokumentierte Randbedingungen.

Quelle 8: Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen, Fundstelle(n): Mehr Funktionen für individuelle Grundstückskonfigurationen; Anpassbare Primärenergie- und CO₂-Faktoren Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ failure modes

Prognosefehler wachsen mit dem Zeithorizont

Studien-/Praxisbefund

Eine Wiener Studie untersucht 44.498 Neubauwohnungstransaktionen von 2010 bis 2022 mit rollierenden vierjährigen Trainingsfenstern. Für EnsMLP steigt der mittlere absolute prozentuale Fehler von 15,4 Prozent bei einem Jahr auf 25,4 Prozent bei acht Jahren Prognosehorizont. Die Untersuchung betrifft einen Markt und ein Segment; Daten und Code sind nicht öffentlich.

Quelle 9: When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models, Fundstelle(n): Abschnitte3.1–3.4, Tabelle1 S.7; Data and Software Availability S.10

Fachliche Einordnung

Ein Prognosewert braucht einen klaren Horizont und passende Fehlerangaben. Teilweise statische räumliche Merkmale aus 2022 begrenzen die historische Realitätsnähe des Tests. Ergebnisse dürfen weder als ortsunabhängige Genauigkeit noch als Renditeprognose für ein konkretes Portfolio ausgegeben werden.

Quelle 9: When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models, Fundstelle(n): Abschnitte3.1–3.4, Tabelle1 S.7; Data and Software Availability S.10

Gelernte Auswahl vergleichbarer Verkäufe

Studien-/Praxisbefund

REA und EREA lernen, welche Vergleichsverkäufe für eine Immobilienschätzung hilfreich sind. Der Preprint vom März 2026 untersucht fünf Datensätze. Für den französischen Datensatz mit 45.554 Einträgen ist die Suche auf frühere Verkäufe begrenzt; EREA erreicht dort einen medianen absoluten Fehler von 354,26 Euro je Quadratmeter gegenüber 408 bei XGBoost.

Quelle 10: Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3 Method;4.1 Temporal retrieval;4.3;Tabelle2

Fachliche Einordnung

Der Vergleich gilt für dieses Protokoll. Andere Datensätze haben andere Gewinner, Zielgrößen und Währungen. Zeitliche Ausschlüsse müssen explizit geprüft werden; widersprüchliche Zeitspannen und Parameterangaben im Quellentext erlauben keinen pauschalen Spar- oder Überlegenheitsfaktor.

Quelle 10: Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3 Method;4.1 Temporal retrieval;4.3;Tabelle2

Plausible Preisintervalle können unzuverlässig sein

Studien-/Praxisbefund

Eine Studie von 2025 vergleicht drei Sprachmodelle mit kNN und LightGBM auf vier historischen Immobilienmärkten. Bei jeweils 1.000 ausgewählten Testfällen erreichen direkt erfragte 90-Prozent-Preisintervalle von GPT-4o-mini in Flandern nur 25,8 Prozent Abdeckung. Konform kalibrierte LightGBM-Intervalle erreichen dort 90,5 Prozent.

Quelle 11: On the Performance of LLMs for Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3.1–3.4;4.2 Price Intervals, Tabelle3

Fachliche Einordnung

Eine sprachlich überzeugende Bandbreite ist kein geprüfter Unsicherheitsnachweis. Kalibrierung muss an zurückgehaltenen Fällen zum Zielmarkt untersucht werden. Die Studie verwendet ältere Modellstände und Daten; sie bewertet weder heutige Produkte noch die tatsächliche Qualität einer Investitionsentscheidung.

Quelle 11: On the Performance of LLMs for Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3.1–3.4;4.2 Price Intervals, Tabelle3

Dokumentextraktion braucht Referenz und Nacharbeit

Studien-/Praxisbefund

Eine italienische Studie nutzt 96 Auktionsdokumente, davon 48 Testdokumente mit 148 Immobilien. Regelverfahren und mehrere Claude-Modelle erreichen bei der strukturierten Katasterextraktion F1-Werte von 0,93 bis 0,95. Promptkorrekturen und normalisierte, fachlich korrigierte Referenzdaten sind relevant. Die regelbasierte Ausführung ist im engen Versuch günstiger.

Quelle 12: Enhancing Information Extraction with Large Language Models: A Comparison with Human Annotation and Rule-Based Methods in a Real Estate Case Study, Fundstelle(n): 4.3;5.1–5.8, S.247–251;Abb.3;Tabelle5

Fachliche Einordnung

Der Befund unterstützt eine gezielte Vorauswahl des Verfahrens. Er bestätigt weder die Übertragbarkeit auf deutsche Unterlagen noch eine vollständige Due Diligence. Entwicklung, Wartung, Ausnahmen und fachliche Nachprüfung müssen in einen Gesamtaufwandsvergleich eingehen.

Kommunale Datenfunktionen und begrenzte Piloten

Studien-/Praxisbefund

Connected Urban Twins lief von 2021 bis 2025 in Hamburg, Leipzig und München. Der Abschlussbericht beschreibt Kita-Netzplanung in Leipzig und Wohnungsmarktbeobachtung in München. LAND IT nennt im Originalabstract einen Pilot für iterative Landnutzungsszenarien in Mação. Dessen Volltext war nicht zugänglich; ein spezifischer lernender KI-Anteil ist im Abstract nicht ausgewiesen.

Quelle 1: Connected Urban Twins – Projektabschluss und Wissensspeicher, Fundstelle(n): Einleitung und Hinweis CUT has come to an end Quelle 16: Connected Urban Twins – Project Report, Fundstelle(n): S.40 Kita-Netzplanung; S.46 Wohnungsmarktbeobachtung Quelle 13: LAND IT: A Decision Support System for Optimising Land Use Planning Strategies, Fundstelle(n): Abstract, Absätze2–4

Fachliche Einordnung

Die Beispiele ergänzen den breiten Zuschnitt räumlicher Entscheidungsabläufe. Sie belegen keine kommerzielle Investmentwirkung und keine Verstetigung aller Funktionen nach Förderende. Der angrenzende Landnutzungspilot darf nicht als umfassend validierter Hochbau-Service behandelt werden.

Europäische Objektanreicherung bleibt Entwicklungsaufgabe

Studien-/Praxisbefund

Belmap4EU wird von der ESA als laufendes Demonstrationsprojekt geführt, gestartet im Dezember 2025 und mit Statusupdate vom Mai 2026. Ziel sind harmonisierte Gebäude- und Flurstückdaten sowie Erdbeobachtung und KI zur Objektanreicherung. Die Seite beschreibt Dialoge und Geschäftsfälle mit potenziellen Nutzern, keine abgeschlossene europäische Kundenausweitung.

Quelle 2: Belmap4EU, Fundstelle(n): Objectives; Service/system concept; Current Status; Status Date

Fachliche Einordnung

Große geografische Abdeckung oder ein technisch beschriebenes System sind keine Nutzungsstatistik. Für einen Dienst müssen Aktualisierung, Genauigkeit, Kundenintegration und verantwortete Entscheidung im konkreten Einsatz nachgewiesen werden.

Quelle 2: Belmap4EU, Fundstelle(n): Objectives; Service/system concept; Current Status; Status Date Quelle 14: Technologie – Geo AI Engine, App und API, Fundstelle(n): Dateninfrastruktur;App und API Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ failure modes

Entscheidungsvorbereitung braucht nachvollziehbare Kontrolle

Studien-/Praxisbefund

RICS erläutert für Mitglieder und regulierte Firmen bei materiell relevanten KI-Ausgaben eine dokumentierte Zuverlässigkeitsentscheidung durch oder unter Aufsicht einer qualifizierten benannten Fachperson. Die offizielle FAQ behandelt auch Daten- und Systemgovernance sowie Kundentransparenz. Dieser Berufsrahmen ist keine allgemeine gesetzliche Produktzulassung.

Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ: written decision;failure modes;effective date

Fachliche Einordnung

Eine benannte Rolle sollte Annahmen und Korrekturen erklären können. Für den jeweiligen Einsatz sind Objektidentität, Rechte, Version und Prüfstatus festzuhalten. Die beschriebenen Praxisunternehmen wurden hier nicht auf Einhaltung des RICS-Rahmens auditiert.

Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ: written decision;failure modes;effective date · Key topics;FAQ failure modes Quelle 14: Technologie – Geo AI Engine, App und API, Fundstelle(n): Dateninfrastruktur;App und API

Branchenzahlen ersetzen keine Serviceevaluation

Studien-/Praxisbefund

RICS wertet für 2025 mehr als 2.200 Antworten auf sechs Zusatzfragen einer globalen Baubefragung aus. Rund 45 Prozent melden keine KI-Nutzung, 34 Prozent frühe Piloten; 48 Prozent der Antworten stammen aus dem Vereinigten Königreich. Die Selbstauskünfte erfassen weder die spezifische Verbreitung dieser Entscheidungsservices noch ihren Nettoeffekt.

Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 2 Survey and responses;3.1;3.4

Fachliche Einordnung

Eine Einführung sollte Beschaffung, Integration, laufende Pflege und Fachprüfung bis zum nutzbaren Ergebnis erfassen. Einzelne schnelle Abfragen oder berichtete Zeitgewinne reichen für diesen Vergleich nicht. Unabhängige Gesamtaufwands- und Wirkungsbelege bleiben in den untersuchten Fällen offen.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Abschnitte syte als umfassende Datenquelle; Expertenanalyse in zwei Tagen; Eine Software, die zur Arbeitsweise passt · Datenabfrage und Architektenteam Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Von heterogenen Daten zu sofortiger Orientierung; syte als integraler Bestandteil des Workflows Quelle 14: Technologie – Geo AI Engine, App und API, Fundstelle(n): Dateninfrastruktur;App und API Quelle 15: Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions, Fundstelle(n): Key topics;FAQ failure modes Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 3.4;Immediate action

Warum Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices relevant ist

ReifegradPilotierung bis wachsender Praxiseinsatz

MR-03–MR-05 wird im bestehenden breiten Servicezuschnitt fortgeführt. Regelmäßige Vorprüfung bei DAL und DKM ist belegt; eine eigenständige Ausbauchronologie bleibt offen. Der aktuelle Pilotanker LAND IT ist angrenzend und nur im Abstract zugänglich. Die Intervallgrenzen sind daher nicht umfassend neu bestätigt; vollständige Autonomie wird nicht als zusätzliches Kriterium eingeführt.

Quelle 13: LAND IT: A Decision Support System for Optimising Land Use Planning Strategies, Fundstelle(n): Abstract Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Workflow;Vorher/Nachher Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Standardtool

Evidenzwachsende Evidenz

EV-02 bleibt erhalten. Mehrere Originalarbeiten liefern nachvollziehbare Teilbefunde und benannte Kunden beschreiben wiederkehrende Abläufe. Begrenzte Ortsübertragbarkeit, teils proprietäre Daten und die Abhängigkeit von Anbieterberichten schränken die Aussagekraft ein. Unabhängig gemessene Gesamtaufwände und reale Entscheidungswirkungen fehlen.

Quelle 9: When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models, Fundstelle(n): Abschnitte3.1–3.4, Tabelle1 S.7; Data and Software Availability S.10 · Methodik und Datenverfügbarkeit Quelle 11: On the Performance of LLMs for Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): 3.1–3.4;4.2 Price Intervals, Tabelle3 Quelle 12: Enhancing Information Extraction with Large Language Models: A Comparison with Human Annotation and Rule-Based Methods in a Real Estate Case Study, Fundstelle(n): 4.3;5.1–5.8, S.247–251;Abb.3;Tabelle5 Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Workflow;Vorher/Nachher Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Standardtool

EntwicklungsdynamikAktive Weiterentwicklung

Zeitbewusste Prognosen, gelernte Vergleichsobjektauswahl und anpassbare Szenariodaten werden konkret weiterentwickelt.

ED-02 beruht auf aktuellen Methoden- und Integrationsarbeiten mit unterschiedlichen Aufgaben. Forschung prüft zeitliche Übertragbarkeit und geeignete Vergleichsobjekte; Produktänderungen erweitern korrigierbare Annahmen. Eine vergleichbar gemessene Beschleunigung über mehrere Linien ist damit nicht nachgewiesen.

Quelle 10: Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): Methodik und zeitliche Retrievalprüfung Quelle 9: When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models, Fundstelle(n): Rolling-origin Evaluation Quelle 8: Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen, Fundstelle(n): Grundstückskonfigurationen und lokale Faktoren

MarktdynamikBegrenzte Marktbewegung

Regelmäßige Nutzung in einzelnen Organisationen ist belegt; ein weiterer Ausbau des tatsächlichen Nutzungsumfangs bleibt offen.

MD-01 stützt sich auf die beschriebenen Einführungen und fortgesetzten Abläufe bei DAL und DKM. Der Vergleich mit vorheriger manueller Recherche belegt eine Umstellung, aber keine gesonderte Ausweitung nach Einführung. Neue verfügbare Funktionen und ein laufender Demonstrator werden nicht als abgeschlossener Nutzungsrollout gezählt.

Quelle 5: Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte, Fundstelle(n): Von heterogenen Daten zu sofortiger Orientierung; syte als integraler Bestandteil des Workflows · Von heterogenen Daten;Bankzusammenarbeit;Workflow Quelle 8: Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen, Fundstelle(n): Mehr Funktionen für individuelle Grundstückskonfigurationen; Anpassbare Primärenergie- und CO₂-Faktoren Quelle 2: Belmap4EU, Fundstelle(n): Objectives; Service/system concept; Current Status; Status Date Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Standardtool

Für welche Bauprozesse Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices relevant ist

Strategie & Projektentwicklung

Relevanz: 3 von 3 Punkten, Hohe oder strategische Relevanz

Standort-, Markt- und Objektdaten unterstützen wiederholtes Screening und priorisierte Vertiefungsprüfungen. Auftraggeber und Entwickler bestimmen Kriterien, prüfen Lücken und entscheiden über die nächsten Schritte. Der hohe Prozessbezug bezeichnet diese Kernaufgabe; er ist keine gemessene Adoptions- oder Erfolgsquote.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Kennwerte und Expertenanalyse Quelle 16: Connected Urban Twins – Project Report, Fundstelle(n): S.40 und46

Planung & Design

Relevanz: 2 von 3 Punkten, Mittlere Relevanz

Geprüfte Potenziale und Nutzungsanforderungen gehen an Planende, die daraus frühe Varianten entwickeln. Geometrische, örtliche und wirtschaftliche Annahmen müssen konkretisiert werden. Der dokumentierte Beratungsanteil zeigt, dass die Übergabe mehr umfasst als eine automatisch erzeugte Kennzahl.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Kennwerte und Expertenanalyse

Ausschreibung & Vergabe

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Der Anschluss ist indirekt: bestätigte Projektziele, Datenanforderungen und Kostenannahmen können Vergabe und Beschaffung vorbereiten. Die zuständigen Fachleute müssen sie in belastbare Leistungsanforderungen überführen. Der Service ersetzt keine geprüfte Ausschreibung.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Kennwerte und Expertenanalyse

Bauausführung & Baustellenmanagement

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Frühe Risiko- und Kostenannahmen können eine Ausgangsbasis für die spätere Projektsteuerung liefern. Bauleitung und Projektverantwortliche müssen sie mit dem tatsächlichen Verlauf abgleichen. Dieser indirekte Anschluss ist eine fachliche Ableitung, kein nachgewiesener automatisierter Baustellenprozess.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Kennwerte und Expertenanalyse

Betrieb & Instandhaltung

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Gebäude-, Nutzungs- und Energieinformationen helfen, Bestands- und Sanierungsoptionen vorzustrukturieren. Betreiber und Fachplanung prüfen die technischen Maßnahmen und aktualisieren die Annahmen. Der indirekte Beitrag ist kein Nachweis eines Instandhaltungs- oder Betriebsservices.

Quelle 8: Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen, Fundstelle(n): Sanierungspläne und Fernwärmefaktoren Quelle 16: Connected Urban Twins – Project Report, Fundstelle(n): S.40 und46

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Relevanz: 1 von 3 Punkten, Indirekte Relevanz

Bestands- und Nutzungsszenarien können die Vorentscheidung zwischen Erhalt, Umbau und Ersatz vorbereiten. Materialqualität, Schadstoffe und Rückbaubarkeit benötigen eigene Fachprüfungen. Die geringe indirekte Relevanz bleibt erhalten; konkrete lernende Rückbauverfahren werden hier nicht belegt.

Für wen Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices relevant ist

Bauherren und Auftraggeber

Auftraggeber erhalten strukturierte Optionen für die nächste Vertiefung. Sie legen Ziele, Kriterien und Entscheidungskompetenzen fest und tragen den Aufwand für Prüfung und Nachrecherche. Vergleichbarkeit ist ein plausibler Nutzenmechanismus; bessere Renditen oder Genehmigungserfolge sind nicht allgemein nachgewiesen.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Datenabfrage und Architektenteam Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 3.4;Immediate action

Projektentwickler und Investoren

Entwickler und Investoren können mehr Fälle nach einheitlichen Kriterien vorsortieren. Lokale Marktkenntnis, Datenrechte und belastbare Kostenannahmen bleiben erforderlich. Regelmäßige Abläufe sind berichtet; die endgültige Investitionsentscheidung und ihre Begründung bleiben fachlich verantwortet.

Architektur-, Ingenieur- und Planungsbüros

Planungsbüros konkretisieren Kennwerte und Nutzungsvorgaben zu Varianten. Sie prüfen örtliche Randbedingungen, Geometrie und Bestand und geben Korrekturen an die Analyse zurück. Diese Expertenarbeit ist im DAL-Fall Bestandteil des Services, keine durch KI bereits ersetzte Tätigkeit.

Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Datenabfrage und Architektenteam

Technologieanbieter und Systemintegratoren

Technologieanbieter und Integratoren verbinden Datenquellen, Modelle und Ausgabekanäle. Sie müssen Versionen, Schnittstellenfehler und Korrekturen beherrschbar machen. Eine angebotene API ist noch kein abgenommener Austausch im Kundensystem; Pflege- und Kontrollaufwand müssen vereinbart werden.

Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 3.4;Immediate action

Öffentliche Hand, Kommunen und Vergabestellen

Kommunen können Bedarfs-, Wohnungsmarkt- und Gebäudedaten gemeinsam auswerten. Zuständigkeit, nachvollziehbare Kriterien und zugelassene Datennutzung bleiben Teil der Aufgabe. Kleine Stellen benötigen einen tragfähigen Prüf- und Pflegeprozess; politische Entscheidungen werden nicht durch ein Ranking ersetzt.

Quelle 16: Connected Urban Twins – Project Report, Fundstelle(n): S.40 und46 Quelle 3: Artificial intelligence in construction report 2025, Fundstelle(n): 3.4;Immediate action

Mit welchen Technologie- und Anwendungsfeldern Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices verknüpft ist

Hauptbezug

Predictive Analytics & Entscheidungen

Prognosen, Vergleichsobjekte und Szenarien bereiten Entscheidungen unter Unsicherheit vor. Entscheidend sind geeignete Referenzen und der Zeithorizont. Ein guter interner Modellwert bestätigt weder lokale Übertragbarkeit noch eine erfolgreiche konkrete Investition.

Quelle 10: Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal, Fundstelle(n): Method

Verknüpftes Feld

Datenplattformen & KI-Infrastruktur

Harmonisierte Objektidentitäten, Datenzugriff und nachvollziehbare Versionen verbinden die Analysebausteine. Datenprodukte können wiederkehrende Abfragen unterstützen. Tatsächlicher Austausch und regelmäßige Aktualisierung müssen über das Architekturversprechen hinaus geprüft werden.

Quelle 2: Belmap4EU, Fundstelle(n): System concept

Verknüpftes Feld

BIM & Digitaler Zwilling

Objekt- und Geometriebezüge unterstützen die Verbindung von Kennwerten mit frühen Varianten und Bestandsinformationen. Die bestehende Schnittstelle bleibt erhalten; eine durchgängige BIM-Integration oder ein prädiktiver Zwilling ist durch eine PDF-Ausgabe oder 3D-Geometrie allein nicht belegt.

Quelle 2: Belmap4EU, Fundstelle(n): System concept Quelle 4: Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen, Fundstelle(n): Expertenanalyse

Verknüpftes Feld

Nachhaltigkeit & ESG

Energie- und Umweltparameter fließen in Sanierungs- und Nutzungsszenarien ein. Lokale Faktoren können Annahmen präzisieren. Das ersetzt weder eine vollständige Umweltbilanz noch den Nachweis einer tatsächlich realisierten Emissionsminderung.

Quelle 8: Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen, Fundstelle(n): Sanierungs-/CO₂-Faktoren

Fachbegriffe und Detailthemen

Quellen und Evidenz zu Datengetriebene Projektentwicklung und Entscheidungsservices

Die Quellenangaben dokumentieren die fachliche Grundlage des Impulsprofils. Öffnen Sie bei Bedarf die Verwendung im Profil, um zu den belegten Textstellen zurückzukehren.

Quelle 1
Connected Urban Twins – Projektabschluss und Wissensspeicher
Herausgeber
Hamburg, Leipzig, München
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Amtliche Projektprimärquelle
Geltungsbereich
Offizielle Projektseite vollständig zugänglich; belegt Projektzeitraum und Funktionsarten, keine unabhängige Nutzenmessung.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (2 Textstellen)
- Einleitung und Hinweis CUT has come to an endTextstelle 23 Textstelle 24
Quelle 2
Belmap4EU
Herausgeber
ESA Space Solutions / GIM
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Amtliche Projektprimärquelle
Geltungsbereich
Projektsteckbrief gelesen; Statusupdate 2026-05-07, Demonstrationsstart Dezember2025. Publikationsdatum unbekannt. Projektziele und erreichter Stand getrennt.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Objectives; Service/system concept; Current Status; Status DateTextstelle 25 Textstelle 26 Textstelle 34
- System conceptTextstelle 47 Textstelle 48
Quelle 3
Artificial intelligence in construction report 2025
Herausgeber
RICS
Publiziert
2025
Quellentyp
Verbandsbericht / offizielle Erläuterung
Geltungsbereich
Originalbericht HTML mit Methoden und Ergebnissen; subjektive globale Onlinebefragung, keine RT025-spezifische Wirkungsevaluation.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- 2 Survey and responses;3.1;3.4Textstelle 29
- 3.4;Immediate actionTextstelle 30 Textstelle 41 Textstelle 42 Textstelle 44 Textstelle 45
Quelle 4
Wie Expertenanalysen und eine präzise Datenbasis die Projektbewertung bei der DAL Real Estate Management GmbH beschleunigen
Herausgeber
syte / benannter Kunde DAL Real Estate Management
Publiziert
13.10.2025
Quellentyp
Anbieter- und Kundenbericht
Geltungsbereich
Vollständiger Anbieterfallbericht mit Finn Niesel; tatsächlicher Ablauf beschrieben, keine Stichprobe oder kontrollierte Wirkungsanalyse.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (20 Textstellen)
- Zeitaufwendige Datenrecherche; Expertenanalyse; StandardtoolTextstelle 1 Textstelle 2 Textstelle 4 Textstelle 8
- Abschnitte syte als umfassende Datenquelle; Expertenanalyse in zwei Tagen; Eine Software, die zur Arbeitsweise passtTextstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 30
- Datenabfrage und ArchitektenteamTextstelle 30 Textstelle 41 Textstelle 42 Textstelle 43
- StandardtoolTextstelle 31 Textstelle 32 Textstelle 34
- Kennwerte und ExpertenanalyseTextstelle 35 Textstelle 36 Textstelle 37 Textstelle 38 Textstelle 40
- ExpertenanalyseTextstelle 48
Quelle 5
Effiziente Immobilienprüfung und moderne Beratung bei DKM Immobilien GmbH mit syte
Herausgeber
syte / benannter Kunde DKM Immobilien
Publiziert
05.01.2026
Quellentyp
Anbieter- und Kundenbericht
Geltungsbereich
Volltext mit Ole Damer und Vorher/Nachher-Ablauf; qualitative Kundeneigenangabe über Anbieterkanal. Datum durch News-Index gegengeprüft.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (8 Textstellen)
- Von heterogenen Daten zu sofortiger Orientierung; syte als integraler Bestandteil des WorkflowsTextstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 7 Textstelle 8 Textstelle 30 Textstelle 34
- Workflow;Vorher/NachherTextstelle 31 Textstelle 32
- Von heterogenen Daten;Bankzusammenarbeit;WorkflowTextstelle 34
Quelle 6
Was ist die KI-Prognose und wie wird das KI-Potenzial ermittelt?
Herausgeber
syte
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Anbieter- und Kundenbericht
Geltungsbereich
Produktfunktion konkret beschrieben, keine unabhängigen Tests, Versions- und Testmetriken fehlen; undatiert, nur Funktionskontext.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (4 Textstellen)
- Schritte1–3Textstelle 2 Textstelle 3 Textstelle 9 Textstelle 10
Quelle 7
Neu bei syte: Informationen zu Bebauungsplänen in der Plattform
Herausgeber
syte
Publiziert
03.03.2026
Quellentyp
Anbieter- und Kundenbericht
Geltungsbereich
Datierte Produktbeschreibung mit expliziten regionalen Abdeckungslücken und Zustandsanzeigen; keine externe Abdeckungsprüfung.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Abdeckung und DatenqualitätTextstelle 1 Textstelle 6 Textstelle 10 Textstelle 12
- Abdeckung und Datenqualität; aktueller StandTextstelle 6 Textstelle 11 Textstelle 12
Quelle 8
Neu bei syte: Freiflächen-PV-Suche und erweiterte Grundstückskonfigurationen
Herausgeber
syte
Publiziert
20.10.2025
Quellentyp
Anbieter- und Kundenbericht
Geltungsbereich
Expliziter Funktionsvergleich vorher/nachher; Verfügbarkeit laut Anbieter, Nutzungsausweitung und Genauigkeit nicht gemessen.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- Mehr Funktionen für individuelle Grundstückskonfigurationen; Anpassbare Primärenergie- und CO₂-FaktorenTextstelle 13 Textstelle 14 Textstelle 34
- Grundstückskonfigurationen und lokale FaktorenTextstelle 33
- Sanierungspläne und FernwärmefaktorenTextstelle 39
- Sanierungs-/CO₂-FaktorenTextstelle 49
Quelle 9
When Today’s Accuracy Fails Tomorrow: Evaluating Spatially Driven Real Estate Prediction Models
Herausgeber
C. Kmen, G. Navratil, I. Giannopoulos / AGILE GIScience Series
Publiziert
2026
Quellentyp
Originalforschung
Geltungsbereich
Original-PDF Methoden, Tabellen1/2 und Diskussion gelesen; zeitlicher Vergleich, aber nur Wiener Neubauwohnungen, proprietäre Daten/Code und retrospektive räumliche Merkmale begrenzen Replikation.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- Abschnitte3.1–3.4, Tabelle1 S.7; Data and Software Availability S.10Textstelle 5 Textstelle 15 Textstelle 16 Textstelle 32
- Methodik und DatenverfügbarkeitTextstelle 32
- Rolling-origin EvaluationTextstelle 33
Quelle 10
Retrieval-Enhanced Real Estate Appraisal
Herausgeber
S. Popelier et al. / Homiwoo und École Polytechnique
Publiziert
13.03.2026
Quellentyp
Originalforschung
Geltungsbereich
Originalpreprint HTML mit Datensätzen, Splits und Vergleichen; Industrie-Koautoren, keine externe Serviceevaluation. Interne Textinkonsistenzen siehe Notizen.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- 3 Method;4.1 Temporal retrieval;4.3;Tabelle2Textstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 17 Textstelle 18
- Methodik und zeitliche RetrievalprüfungTextstelle 33
- MethodTextstelle 46
Quelle 11
On the Performance of LLMs for Real Estate Appraisal
Herausgeber
M. Geerts et al. / KU Leuven, Southampton, Ghent
Publiziert
13.06.2025
Quellentyp
Originalforschung
Geltungsbereich
Originalpreprint vollständig in relevanten Methoden-/Ergebnisabschnitten gelesen. Vier historische Datensätze, Unsicherheitsprüfung; kein aktueller Produktvergleich und keine kausale Evaluation.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (3 Textstellen)
- 3.1–3.4;4.2 Price Intervals, Tabelle3Textstelle 19 Textstelle 20 Textstelle 32
Quelle 12
Enhancing Information Extraction with Large Language Models: A Comparison with Human Annotation and Rule-Based Methods in a Real Estate Case Study
Herausgeber
R. Alva Principe, M. Viviani, N. Chiarini / Milano-Bicocca und Datasinc; LDK2025
Publiziert
September 2025
Quellentyp
Originalforschung
Geltungsbereich
Originalpublikation S.243–254 gelesen, kleiner domänenspezifischer Test; Anbieterbeteiligung, keine gemessenen Gesamtkosten. Tag nicht angegeben.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (5 Textstellen)
- 4.3;5.1–5.8, S.247–251;Abb.3;Tabelle5Textstelle 3 Textstelle 5 Textstelle 21 Textstelle 22 Textstelle 32
Quelle 13
LAND IT: A Decision Support System for Optimising Land Use Planning Strategies
Herausgeber
M. B. Matias et al. / NOVA und Universidade de Lisboa
Publiziert
09.06.2025
Quellentyp
Originalforschung
Geltungsbereich
Nur Originalabstract lesbar; PDF wiederholt Abruffehler. Belegt benannten kommunalen Pilot und Funktionsbeschreibung, keine geprüften Detailmetriken.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (6 Textstellen)
- AbstractTextstelle 1 Textstelle 4 Textstelle 8 Textstelle 31
- Abstract, Absätze2–4Textstelle 23 Textstelle 24
Quelle 14
Technologie – Geo AI Engine, App und API
Herausgeber
syte
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Anbieter- und Kundenbericht
Geltungsbereich
Substanzielle Originalfunktionsbeschreibung gelesen; genaue Modellversion, Testdesign und Fehler fehlen. Große Datenmengen kein Qualitäts-/Nutzungsnachweis.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (7 Textstellen)
- Dateninfrastruktur;App und APITextstelle 4 Textstelle 6 Textstelle 10 Textstelle 26 Textstelle 28 Textstelle 30
- KI und Modelle / Einzigartige TrainingsdatenTextstelle 9 Textstelle 10
Quelle 15
Responsible use of AI – Standardseite und Frequently Asked Questions
Herausgeber
RICS
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Verbandsbericht / offizielle Erläuterung
Geltungsbereich
Offizielle Erläuterung der eigenen Berufsstandards und Geltungsgrenzen; FAQ gelesen, Standard-PDF nicht erfolgreich abgerufen. Kein Beleg für tatsächliche Compliance einzelner Firmen.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (8 Textstellen)
- Key topics;FAQ failure modesTextstelle 2 Textstelle 6 Textstelle 12 Textstelle 14 Textstelle 26 Textstelle 28 Textstelle 30
- Key topics;FAQ: written decision;failure modes;effective dateTextstelle 6 Textstelle 27 Textstelle 28
Quelle 16
Connected Urban Twins – Project Report
Herausgeber
Freie und Hansestadt Hamburg, Senatskanzlei; Partnerstädte Leipzig und München
Publiziert
undatiert
Quellentyp
Amtliche Projektprimärquelle
Geltungsbereich
Offizieller Abschlussbericht, relevante Anwendungs-/Methodenseiten und Impressum gelesen; kommunale Eigenangaben, kein kontrollierter KI-Effekt. Berichtsgegenstand2021–2025; Ausgabezeitpunkt der englischen Datei nicht eindeutig.
Externe Quelle öffnen (öffnet in neuem Tab)
Verwendung im Profil (7 Textstellen)
- S.40 Kita-Netzplanung; S.46 WohnungsmarktbeobachtungTextstelle 5 Textstelle 23 Textstelle 24
- S.40 und46Textstelle 35 Textstelle 39 Textstelle 40 Textstelle 45

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