Standorte, Adressen und ergänzende Merkmale aus öffentlichen Quellen sammeln.
Data Collection · Location Intelligence
Standorte.
Im Kontext.
BrandenMart verbindet Webdaten, strukturierte Standortinformationen und Kartenvisualisierung zu einer Grundlage für lokale Wettbewerbsanalysen.
Fallstudie erkunden →StatusAbgeschlossenes Lernprojekt
RolleTeamprojekt · Full-Stack-Umsetzung
RepositoryÖffentlich auf GitHub ↗
Verifikation29 Standortdatensätze rekonstruiert
29Standorte
8Markengruppen
4,09Ø Bewertung
1interaktive Karte
Die Aufgabe
Aus verstreuten Quellen wird ein nutzbares Lagebild.
Für eine hypothetische neue Filiale sollten bestehende Supermarktstandorte in Brandenburg an der Havel erfasst und vergleichbar gemacht werden. Entscheidend war dabei nicht maximale Masse, sondern eine möglichst vollständige lokale Abdeckung mit brauchbarer Datenqualität.
Das Team kombinierte Recherche, Webscraping und API-basierte Ergänzungen. Die Ergebnisse wurden strukturiert, geprüft und in einer Weboberfläche mit Standortkarte zusammengeführt.
Datenfluss
Vier Schritte vom Webfund zur Standortübersicht.
Uneinheitliche Schreibweisen in ein gemeinsames Datenschema überführen.
Dubletten, Koordinaten und fehlende Angaben auf Plausibilität prüfen.
Standorte räumlich darstellen und nach Marktgruppe explorierbar machen.
Interaktive Rekonstruktion
Der Markt auf einen Blick.
Die öffentliche Demo arbeitet mit einer abstrahierten, schlüsselfreien Kartendarstellung. Wähle eine Marktgruppe, um ihre Verteilung im Datensatz zu sehen.
Mein Beitrag
Vom Datensatz bis zur Webansicht.
Mein Schwerpunkt lag in der Full-Stack-Umsetzung der Webanwendung und der Integration der aufbereiteten Daten. Dazu gehörten die Darstellung der Standorte, die Verbindung zwischen Datengrundlage und Frontend sowie die technische Abstimmung im Team.
Die heutige Fallstudie rekonstruiert die Projektidee mit einer eigenständigen, sicheren Visualisierung. Veraltete externe Zugänge, persönliche Kontaktdaten und eingebettete Schlüssel aus dem damaligen Lernprojekt werden nicht übernommen.
Daten integrieren
Strukturierte Standortdaten für die Webansicht nutzbar machen.
Frontend entwickeln
Standortliste, Navigation und Karte zu einer verständlichen Oberfläche verbinden.
Schnittstellen klären
Analyse, Bereinigung und technische Darstellung im Team zusammenführen.
Was ich mitgenommen habe
Datenqualität beginnt vor der Visualisierung.
Eine Karte wirkt schnell überzeugend. Ihr tatsächlicher Wert hängt jedoch davon ab, wie vollständig, konsistent und nachvollziehbar die zugrunde liegenden Daten sind. Gerade bei Webdaten werden Normalisierung, Quellenprüfung und saubere Zuständigkeiten zum Kern der Arbeit.
Das Projekt war damit mehr als eine Kartenübung: Es verband Datenerhebung, Datenmodellierung, Teamarbeit und Produktdarstellung in einem gemeinsamen Workflow.
Location-Intelligence-Pipeline
Koordinaten sind erst nach der Prüfung eine Aussage.
Eine Standortanalyse verbindet Quellen mit unterschiedlicher Aktualität, Genauigkeit und Schreibweise. Deshalb muss jeder Punkt neben seiner Position auch Herkunft, Erfassungszeit und Qualitätsstatus besitzen.
Dubletten trotz Namensvarianten erkennen
Marke, Adresse und Koordinaten müssen gemeinsam betrachtet werden, damit derselbe Markt nicht mehrfach in die Analyse eingeht.
Adresse und Position plausibilisieren
Koordinaten brauchen einen Ortsbezug. Ausreißer und vertauschte Werte können eine überzeugende Karte vollständig verfälschen.
Vollständigkeit sichtbar machen
29 Standorte sind ein lokaler Arbeitsstand. Ohne dokumentierte Suchstrategie wäre daraus keine belastbare Marktgesamtheit ableitbar.
Schlüssel gehören nicht ins Frontend
Die neue Rekonstruktion arbeitet bewusst ohne alten Kartenschlüssel. Externe Zugänge werden nicht aus historischem Lerncode weiterveröffentlicht.
Vom Lernprojekt zur belastbaren Pipeline
Für eine Fortsetzung würden Quellenregister, Änderungszeitpunkte, automatisierte Dublettenprüfung und ein serverseitiger Geocoding-Adapter die Datensammlung reproduzierbar machen.