June 30, 2026
Entwicklung
Wie viele Menschen erreichen eine Arztpraxis in einem 10-Minuten-Fußweg? Klingt einfach – aber in einem GIS bedeutet das meist: ein Werkzeug ausführen, einen Layer speichern, den Sie eigentlich gar nicht brauchen, ihn ins nächste Werkzeug geben und das Ganze bei jeder Datenaktualisierung wiederholen. Mit Workflows hören Sie auf, das von Hand zu tun.
Ein GIS-Workflow ist eine einzige Analyse-Pipeline, die mehrere räumliche Analysewerkzeuge miteinander verkettet, sodass das Ergebnis eines Schritts direkt in den nächsten fließt. Sie bauen die Kette einmal auf und führen alles in einem Durchgang aus – ohne Zwischen-Layer, die niemand braucht.
GOAT ist mehr als ein Web-Tool zur Datenverwaltung und Visualisierung: Räumliche Analyse ist eine seiner Säulen. Sie können Layer analysieren, vergleichen und umfassend auswerten. Die Werkzeuge sind in vier Bereiche gegliedert:
Zusammen liefern diese Werkzeuge ein umfassendes Ergebnis – zum Beispiel die Zahl der Menschen, die in einem 10-Minuten-Fußweg eine Hausarztpraxis erreichen. Normalerweise sind dafür zwei Schritte nötig:
1. Werkzeug „Einzugsgebiet" mit der Hausarztpraxis als Startpunkt → erzeugt einen Layer: das Einzugsgebiets-Polygon.
2. Werkzeug „Punkte aggregieren" mit den Bevölkerungsdaten und dem Einzugsgebiet → erzeugt einen Layer mit einer zusätzlichen Spalte: der erreichten Bevölkerung.
Das Polygon des Einzugsgebiets in der Mitte ist ein Layer, den Sie eigentlich nie wollten – Sie würden ihn danach ohnehin löschen. Ein Workflow überspringt ihn: Sie bauen die Pipeline einmal auf und kommen direkt zum Ergebnis.
Der Workflow ist ein Analysewerkzeug, das über die einzelnen Analysewerkzeuge hinausgeht. Er bringt verschiedene Analysewerkzeuge zu einer einzigen Analyse-Pipeline zusammen. Workflows in GOAT bieten außerdem zusätzliche Funktionen wie bedingte Analysen oder benutzerdefiniertes SQL (Custom SQL).
Der eigentliche Mehrwert liegt aber nicht nur in weniger Klicks oder weniger überflüssigen Layern. Es geht um Wiederverwendung – und die zeigt sich auf vier Arten:
Für eine umfangreiche Analyse, die mit aktualisierten Daten wiederholt wird, ist der Workflow das Mittel der Wahl. Alle Schritte einer Analyse im Bericht zu notieren und sechs Monate später zu wiederholen, ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig, wenn etwas nicht sauber dokumentiert wurde. Mit einem Workflow aktualisieren Sie einfach die Daten und führen ihn erneut aus. Genau dieselbe Pipeline läuft noch einmal.
Anwendungsbeispiel: Die ÖPNV-Daten (GTFS) ändern sich im Laufe des Jahres, sodass jede Qualitätsbewertung mit einem neuen Fahrplan erneut durchgeführt werden muss – etwa die Veränderung der ÖV-Güteklassen zwischen verschiedenen Jahren.
Wenn dieselbe Analyse für mehrere Untersuchungsgebiete laufen soll, ist der Workflow wieder das Mittel der Wahl. Statt jeden Schritt für jede Stadt manuell zu wiederholen, bauen Sie die Pipeline einmal auf und filtern die offenen Daten einfach auf Ihr Untersuchungsgebiet. Derselbe Prozess läuft in Sekunden für einen neuen Ort.
Anwendungsbeispiel: Ein 15-Minuten-Stadt-Score für München, Berlin oder Hamburg nutzt denselben Prozess – Sie schneiden die Daten nur auf einen anderen Ort zu. Die Abbildung unten zeigt, wie Sie, statt jeden Schritt manuell auszuführen, nur den Ort der Analyse ändern müssen.
Manchmal ändern sich weder die Daten noch der Ort, sondern die Einstellungen – ein Schwellenwert, eine Gewichtung, eine Reisezeit. Der Workflow in GOAT lässt Sie diese Werte als Variablen definieren, sodass Sie sie in Sekunden anpassen und erneut ausführen können. So lassen sich verschiedene Konfigurationen testen und prüfen, wie empfindlich Ihre Ergebnisse auf einzelne Parameter reagieren.
Anwendungsbeispiel: Um eine 15-, 20- oder 30-Minuten-Stadt zu testen, ändern Sie einfach eine Variable im Workflow – ohne den Workflow neu aufzubauen oder jedes Werkzeug einzeln anzupassen.
Über eine wiederverwendbare Analyse-Pipeline hinaus standardisieren Workflows auch Ihre Ergebnisse und Karten. Indem Sie den Ergebnis-Layer überschreiben, wird ein vorbereitetes Dashboard oder Layout automatisch mit den neuen Daten gespeist – so erzeugen Sie jedes Mal dieselben Karten und teilen vergleichbare Informationen.
Workflows können schnell komplex werden und erfordern manchmal etwas Programmierung mit dem Custom-SQL-Werkzeug. Ein praktischer Ansatz: Eine Person baut den Workflow, alle anderen führen ihn wie ein gewöhnliches Werkzeug aus – direkt in der Kartenansicht von GOAT – und passen nur die Parameter an.
Heute kann KI beim Schreiben von Custom SQL sehr hilfreich sein, wenn Sie nicht genau wissen, wie es geht. Mit Custom SQL lässt sich praktisch alles umsetzen.
Und wenn Sie ein Projekt im Kopf haben, aber nicht wissen, wo Sie anfangen sollen: Melden Sie sich bei uns – wir erstellen den Workflow gern für Sie.
Der Sinn eines Workflows ist nicht der Workflow selbst. Es geht um die Stunden, die Sie sonst mit dem Neuaufbau derselben Analyse verbringen – und um die Gewissheit, dass das Ergebnis bei jeder Ausführung identisch ist.
GOAT kostenlos testen und probieren Sie Workflows aus, um Ihre eigene Analyse jederzeit und überall zum Leben zu erwecken.
Ein GIS-Workflow ist eine einzige Pipeline, die mehrere räumliche Analysewerkzeuge verbindet, sodass jeder Schritt in den nächsten übergeht – Sie bauen ihn einmal auf und führen die ganze Kette in einem Durchgang aus, statt jedes Werkzeug einzeln zu bedienen.
Immer dann, wenn Sie eine Analyse wiederholen – mit aktualisierten Daten, für einen neuen Ort oder mit anderen Einstellungen – oder wenn Sie ein standardisiertes, teilbares Ergebnis brauchen.
Ein einzelnes Werkzeug führt eine Operation aus und speichert einen Layer. Ein Workflow verkettet viele Werkzeuge, überspringt die überflüssigen Zwischen-Layer und bietet Zusatzfunktionen wie bedingte Logik und Custom SQL.
Nein. Die meisten Schritte laufen per Klick. Das Custom-SQL-Werkzeug hilft bei fortgeschrittenen Fällen – und Sie können KI um Hilfe bitten oder sich den Workflow von Plan4Better erstellen lassen.
Ja. Bauen Sie die Pipeline einmal auf, filtern Sie dann die offenen Daten auf ein neues Untersuchungsgebiet und führen Sie sie erneut aus – derselbe Prozess läuft in Sekunden für den neuen Ort.
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