Vitor Fortunato, Senior GIS Analyst bei Homedaydigitale-leute.de

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Dieses Interview erschien zuerst in unserem Interview-Magazin Digitale Leute. Dort schauen wir mit einer neuen, frischen Perspektive auf die deutsche Digitalszene.

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Hi Vitor, um was geht es bei Homeday?

Bei Homeday geht es um den Verkauf und Kauf von Immobilien. Der Preis einer Immobilie hängt dabei sehr stark von ihrer Geolocation ab. Meine Aufgabe ist es, Geo-Daten zu sammeln, zu analysieren und Prozesse zu automatisieren, aufgrund deren wir genaue Preisberechnungen machen können. Ich arbeite also hauptsächlich mit Geolocation-Daten.

Wie sieht deine Arbeit damit genau aus?

Homeday hat mich nach Deutschland geholt, damit ich herausfinde, was der durchschnittliche Verkaufspreis eines Stadtteils ist. Nicht nur das. Ihr Ziel war es, noch eine Ebene tiefer zu gehen. Was ist der Durchschnittspreis in dieser Straße bzw. des Hauses? Ist er teuer oder preiswert? Dafür brauchten sie einen Data Scientist und einen Geo Developer, und weil die Aufgabe alles andere als einfach ist, sind wir da auch noch lange nicht fertig.

Die Datenbasis hierfür wird ständig erweitert und wir arbeiten jeden Tag daran, den Algorithmus kontinuierlich weiterzuentwickeln. Mich hat besonders überrascht, wie schwer es ist, an die Daten zu kommen. Besonders im Vergleich zu Brasilien.

Wie unterscheidet sich Deutschland diesbezüglich von Brasilien?

In Brasilien sind alle Bundesländer gleich strukturiert. Hier in Deutschland hat jedes Bundesland seine eigenen Regeln und seine eigenen Behörden. Dazu kommt, dass die Strukturen in den Städten unterschiedlich sind. In Brasilien gibt es Webseiten, von denen man die Geo-Daten kostenlos herunterladen kann. Ich hatte erwartet, dass es in Deutschland ähnlich sein würde. Aber an die Daten zu kommen, ist alles andere als einfach. Manchmal muss Tobias, der ein Experte darin ist, Geo-Daten zu bekommen, auch schon mal mit öffentlichen Behörden direkt telefonieren, um an die Daten zu kommen.

Das heißt, du bist für Homeday nach Deutschland gekommen?

Genau. Homeday hat mich über LinkedIn angefragt. Das kam zum richtigen Zeitpunkt, weil ich mich bereits darauf vorbereitet hatte, nach Übersee zu gehen.

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Was hast du vorher gemacht?

Vorher habe ich in Brasilien gearbeitet. Direkt nach dem Studium habe ich ein Praktikum bei INFLOR gemacht. INFLOR ist der Marktführer im Bereich Software zur Verwaltung von Forstbetrieben. Meine Hauptaufgabe war die Entwicklung von Anwendungen zur Verwaltung des Landes unserer Kunden. Für die Forstwirtschaft ist das eine wichtige Sache, besonders wenn man mit Farmen auf mehreren Millionen Hektar Land zu tun hat. Damals wusste ich wirklich noch gar nichts und ich lernte in der Firma viel über Geographie und Forstwirtschaft.

Bei dieser Firma war ich neun Jahre und dort habe ich mich vom Praktikanten zum Senior Developer und später noch zum Gebietsleiter hochgearbeitet. Sie hatten mir sogar angeboten, Partner der Firma zu werden. Es war eine schöne Zeit und tolle Erfahrung. Allerdings fehlte die Herausforderung und ich entschied mich, nach Übersee zu gehen. Im Nachhinein ein bisschen verrückt. Einige Monate vor der Anfrage von Homeday begann ich schon, mein Englisch zu verbessern. Mein Ziel war es, fließend sprechen zu können, was mir jetzt sehr hilft. Heute wohne ich mit meiner Frau in Berlin.

Seid ihr direkt nach Berlin gezogen oder wart ihr auch schon in Köln dabei?

Wir sind im Dezember letzten Jahres direkt nach Berlin gekommen. Das war schon ein sonderbares Gefühl. Wir sind wirklich hier, haben wir uns immer wieder gesagt. Wir leben in einem anderen Land, eine komplett neue Erfahrung. Man fängt noch mal komplett von vorne an.

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Lass uns etwas genauer auf deine Arbeit eingehen. Wie genau seid ihr bei der Erstellung der Map vorgegangen?

Das Erste, was wir getan haben, war Informationen von OpenStreetMap abzurufen und in eine Datenbank zu schreiben. Als Nächstes ging es um die Kerndaten einer Immobilie, also wie viele Räume hat das Gebäude, Quadratmeterzahl, Alter und so weiter. Dann kommen die soziodemographischen Daten. Diese sind uns besonders wichtig, weil sie einen großen Einfluss auf den Preis haben. Das sind Daten wie Schulen, Banken, Haltestationen und so weiter. Im nächsten Schritt kombiniert unsere Machine-Learning-Technologie die Daten, um auf diese Weise eine Beziehung der Daten untereinander zu identifizieren und eine Beurteilung der Lage und des Preises zu berechnen.

Welches Tool verwendest du, um die Daten in die Datenbank zu schreiben?

Ich verwende osm2pgsql, um PBF-Dateien zu laden, die ich von OpenStreetMap heruntergeladen habe. Als Nächstes lade ich diese in die Postgres-Datenbank. Das ist ein wunderbares Tool, mit dem man die ganzen Tabellen abfragen kann. Davon gibt es drei Arten: In einer Tabelle sind alle Punkte, also Restaurants, Schulen und Banken. Es gibt eine Tabelle mit Linien, da sind zum Beispiel Flüsse und Straßen drin. In der Tabelle für die Polygone befinden sich Parks, Strukturdaten wie Stadtgrenzen und Stadtteile, Flüsse und so weiter.

Zu Anfang haben wir in einer Experimentierphase mal Berlin importiert und eine der Aufgaben war es, zu schauen, wie viele Schulen sich in einem Stadtteil befinden.

Wie habt ihr das gemacht?

Das ist eine Funktion in Quantum QGIS. Zuerst habe ich QIS verwendet, um die Form zu bekommen und mit einer mathematischen Schnittmengenfunktion die Anzahl der Punkte zu bekommen. Um räumliche Informationen innerhalb von Postgres zu erhalten, habe ich eine Erweiterung namens PostGIS verwendet.

Eine weitere Methode, die wir verwenden, ist eine Heat Map. Angenommen, wir haben einen schlauchförmigen Stadtteil, und an beiden Enden befindet sich jeweils eine Schule, dann könnte man sagen, dass es gut ist, an den beiden Enden zu wohnen, aber eher weniger in der Mitte des Stadtteils. Wenn der Stadtteil jetzt sehr lang ist, dann ist der durchschnittliche Wert Fläche pro Anzahl Schulen schlecht. Anliegende Schulen anderer Stadtteile strahlen aber vielleicht auf die Mitte des Stadtteils ab. Und darum ist es wichtig, Heat Maps zu verwenden.

Lesen Sie das vollständige Interview hier: Vitor Fortunato, Senior GIS Analyst bei Homeday

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