Durch die Entwicklung eines kartenbasierten Mietpreiskalkulators auf Basis einer interaktiven Web App, ist es in Paderborn gelungen die Beantwortung von stark individualisierbaren Mietpreisanfragen zu automatisieren. Die Client-Anwendung auf Basis von map.apps und FME-Server ermöglicht es Mieter*innen, Eigentümer*innen und der Immobilienwirtschaft ortsgebundene Mietspannen einzusehen. Die im Mietpreisspiegel berücksichtigten individuellen Wohnungsmerkmale können die Anwender*innen dabei eigenständig für die Berechnung einer individuellen Vergleichsmiete festlegen. Datengrundlage für die Prozesse sind vordefinierte Mietpreiszonen, die sich an den Bodenrichtwertzonen orientieren und durch Informationen aus Befragungen von Mieter*innen und Vermieter*innen angereichert wurden. Durch die Erweiterung der map.apps-Basistechnologie um die Extension map.apps ETL konnte der FME-Server als Berechnungs-Engine in das Karten-Frontend eingebunden werden. Die in der FME-Workbench definierten Published-Parameter werden dem/der Anwender*in in der Oberfläche zur Auswahl präsentiert und dienen der Festlegung der individuellen Wohnungsmerkmale. Das Berechnungsergebnis kann zusätzlich als PDF heruntergeladen werden. Viele positive Rückmeldungen aus dem Kreis der Anwender*innen, sowie die hohen Zugriffszahlen auf den Mietpreiskalkulator zeigen seinen Erfolg. Das Tool schafft es, das komplexe Thema Mietspiegel, einfach und anschaulich zugänglich zu machen. Gleichzeitig konnte die Stadt Paderborn ihren individuellen Beratungsaufwand stark reduzieren.

1. Mehr Transparenz am Wohnungsmarkt
durch die FME

2. Presenters
The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Steffen
Tschan-Surrey
GIS-Administrator
Stadt Paderborn
Amt für Vermessung und
Geoinformation
Jana
Nowak
GIS-Administratorin
Stadt Paderborn
Amt für Vermessung und
Geoinformation

3. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Agenda
1. Herausforderung Mietspiegel
2. Kartenanwendung in Map.Apps -
Mietpreiskalkulator
3. FME als ETL-Engine
4. Conclusion / Zusammenfassung

4. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Herausforderung Mietspiegel

5. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
„Ein Mietspiegel ist gemäß §§ 558c und 558d Bürgerliches
Gesetzbuch (BGB) eine Übersicht über die gezahlten Mieten für
nicht preisgebundenen Wohnraum vergleichbarer Art, Größe,
Ausstattung, Beschaffenheit und Lage einschließlich der
energetischen Ausstattung und Beschaffenheit (= ortsübliche
Vergleichsmiete). Die ortsübliche Vergleichsmiete setzt sich aus
Mieten zusammen, die in den letzten sechs Jahren neu vereinbart
oder, von Betriebskostenerhöhungen abgesehen, geändert worden
sind.“
Zitat aus der Mietpiegelbroschüre
der Stadt Paderborn:
https://www.paderborn.de/wohnen-soziales/bauen-wohnen/mietspiegel.php

6. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Herausforderungen
• Vergleichbarkeit
• Verständlichkeit (Transparenz)
• Anwendbarkeit (Usability)

7. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

8. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

9. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

10. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

11. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

12. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Kartenanwendung in Map.Apps
-
Mietpreiskalkulator

13. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

14. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

15. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

16. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

17. The
Peak
of
Data
Integration
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23

18. The
Peak
of
Data
Integration
20
23

19. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
FME als ETL-Engine

20. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Aufgaben der FME im Rahmen der
Mietpreiskalkulation
• Verschneidung von Geodaten und Sachdaten
• Entgegennahme der User-Parameter
• Durchführung der eigentlichen Mietpreis-Berechnung
• Ergebnisausgabe
E
T
L

21. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 1:
Über den Custom-Transformer "map.apps_Extend" wird die über einen Klick in die Karte definierte Koordinate
an den Published-Parameter "mapapps_etl_point" übergeben.

22. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 2:
Die Übergebene Koordinate wird mit den Mietpreiszonen Verschnitten, um so die Ausgangswerte für die
Mietpreiskalkulation aus den Attributen der entsprechenden Mietpreiszone abzugreifen.

23. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 3:
Die vom Anwender ausgewählten Wohnungsmerkmale werden mittels entsprechender Published-Parametern an die
Workbench übergeben und darüber die jeweiligen Zu- bzw. Abschläge ermittelt.
Für jeden Zu- und Abschlag wird jeweils ein Attribut über einen AttributeCreator erzeugt.
Zuletzt wird die Vergleichsmiete Berechnet und ebenfalls als Attribut erzeugt.

24. The
Peak
of
Data
Integration
20
23 Schritt 4/5/6 Parallel zu Schritt 3:
Parallel zur Berechnung des Vergleichmietwertes werden in einem Parallelstrang weitere Attribute für die Ausgabe der
Ergebnisdarstellung erzeugt.
Schritt 4:
Auf Basis der Übergebenen Koordinate wird zur Ermittlung der vom Endnutzer angefragten Adresse ein Reverse-Geocoding
über den GeocodeService auf dem ArcGIS-Server durchgeführt:

25. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 5
Anschließend wird für die Darstellung der Wohnungsgröße eine entsprechender Textstring in ein Attribut
übernommen und das Datum der Berechnung als Datumsstempel erzeugt.

26. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 6
Für den Download der PDF-Datei werden schließlich entsprechende Dateinamen und die Download-URL
geschrieben.
Für eine eindeutige Zuordnung von durchgeführter Berechnung zur jeweiligen Ergebnisdatei, enthält der
Dateiname neben dem Datumsstempel zusätzlich eine 6-stellige Zufalls-ID.

27. The
Peak
of
Data
Integration
20
23 Schritt 7:
Die Attribute aus den beiden parallelsträngen werden nun zusammengeführt und teilweise für die
Ergebnisdarstellung über das Popup in HTML und in der PDF final formatiert:

28. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 8:
Für die Ergebnisdarstellung über das Popup/IFrame und die PDF, wird jeweils separat
ein entsprechender HTML-Code in ein Text-Feld "html_content" geschrieben.

29. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 9:
Für den PDF-Download wird der "html_content" nach Umwandlung in PDF auf den FME-Server geschrieben

30. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Schritt 10 Parallel zu Schritt 9:
Parallel zur Erzeugung und Bereitstellung der PDF wird der "html_content" für die Darstellung über den
IFrame/Popup in einen EsriJSONLayer eingebunden und für den Streaming-Dienst des FME-Servers als text_line
ausgegeben.
Entscheidend ist dabei die Ergänzung im ROOT-Port des JSONTemplaters um folgenden Ausdruck:
"message":fme:get-attribute("html_content")

31. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Conclusion

32. The
Peak
of
Data
Integration
20
23
Zusammenfassung
● FME kann auch außerhalb der klassischen Geodatenverarbeitung sinnvoll
eingesetzt werden
● Durch gute Dokumentation des FME-Prozesses ergeben sich zwei wesentliche
Vorteile:
a. Technischer Support kann auf mehrere Schultern verteilt werden
b. Der Prozess kann schnell auf neue fachliche Anforderungen angepasst werden
● FME hilft hier das komplexe Thema Mietspiegel, einfach und anschaulich
zugänglich zu machen.
● Individueller Beratungsaufwand konnte stark reduziert werden.

33. The
Peak
of
Data
Integration
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23
Resources
● https://www.conterra.de/portfolio/con-terra-technologies/mapapps-etl
● https://paderapps.de/map-
apps/resources/apps/Mietpreiskalkulator/index.html?lang=de

34. Thank You!
s.tschan-surrey@paderborn.de