Das ist das neue Data-driven styling Feature von Google Maps Platform

Karten sind eines der besten Mittel, um komplexe Informationen schnell zugänglich zu machen. Eine der Voraussetzungen für die ausdrucksstarke Datenvisualisierung ist die individuelle Gestaltung der Karte, so dass diese genau die Informationen auf einen Blick vermittelt, die Nutzer:innen suchen. Mit der neuen Data-driven styling Features von Google Maps Platform werden jetzt  lang ersehnte Features für Entwickler:innen zugänglich, wie das Hervorheben von geografische Grenzen und das Erstellen von Choroplethen-Karten. Wir entwickelten eine Demo für Google, die anhand von drei Länder-Beispielen zeigt, was mit den neuen Funktionen möglich wird.

Das neue Feature “Data-driven styling” ist jetzt in Preview für die Maps JavaScript API verfügbar. Es ermöglicht unter anderem die datenbasierte und individuelle Gestaltung von administrativen Grenzverläufen auf der Karte, sodass dieselben Grenzpolygone, die in Google Maps angezeigt werden, individuell gestaltet werden können. In unserer Demo für Google Maps Platform zeigen wir, was mit dem datenbasierten Kartendesign alles möglich ist.

Diese neuen Möglichkeiten bietet das Data-driven styling

Für die Entwicklung der Data-driven-styling-Demo für Google haben wir uns einen guten Überblick über die neuen Funktionen verschaffen können. Hier sind die wichtigsten Neuerungen zusammengefasst:

• Polygone von administrativen Grenzverläufen sind jetzt verfügbar: Verwaltungsbereiche können auf der Karte ausgewählt, eingefärbt und angeklickt werden. Das Data-driven-styling-Feature bietet Zugriff auf die gleichen Polygone für Grenzen, die in Google Maps angezeigt werden. 
• Detaillierte Grenzen von Verwaltungsbereichen: Ländergrenzen der ganzen Welt stehen zur Verfügung, in ausgewählten Ländern stehen zusätzliche administrative Grenztypen wie Stadtteile und PLZ-Gebiete zur Verfügung.
• Individuelle Gestaltung des Kartendesigns: Die geografischen Gebiete und Grenzverläufe lassen sich individuell anpassen - von der Strichstärke bis zur Transparenz. Die Labels auf der Karte werden dabei nie verdeckt, obwohl die administrativen Gebiete als zweite Datenebene über der Basemap liegen. 
• Ein besseres Nutzererlebnis: Durch die Zuordnung von Polygonen zur Places ID können Gebiete mit weiteren Daten kombiniert werden. Damit Nutzer:innen leicht erkennen, ob sich ein Eintrag (beispielsweise eine Wohnung) in einem bestimmten Gebiet befindet, liefern Polygone um den gesuchten Eintrag weiteren Kontext zur Orientierung.  
• Interaktive Elemente: Nutzer:innen können auf interaktive Bereiche auf der Karte klicken und die API bietet zusätzliche Informationen wie Name und PlaceID, die für die Anzeige verwendet werden können.
• Choroplethen-Darstellung: Verschiedene administrative Gebiete lassen sich basierend auf den eigenen Datensätzen einfärben. So lassen sich beispielsweise PLZ-Gebiete nach Umsatzzahlen einfärben oder Bundesländer nach Hauspreisen. 

Anwendungsfälle für Data-driven styling

Die Möglichkeit, geografische Grenzen auf einer Karte hervorzuheben, war eine lang erwartete Funktion unserer Kunden. Das Data Driven Maps Styling ermöglicht viele neue Anwendungsfälle, die bisher nur mit anspruchsvollen, technischen Aspekten und kostspieliger Datenerfassung möglich waren. Google Maps Platform ist eine großartige Quelle, da sie qualitativ hochwertige Polygone bereitstellt.

Das datenbasierte Kartendesign lässt sich in diversen Branchen sinnvoll einsetzen, dazu zählen Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Behörden, Non-Profit-Unternehmen, Bildung, Medien, Tourismus oder Immobilien. Jedes Unternehmen, das Daten auf Länder-, Stadt- oder sogar Stadtteilgrenze erfassen, analysieren, oder ausgeben will, hat dafür Verwendung. Egal ob es sich um Hotelgruppen oder Immobilienunternehmen handelt – die Datenvisualisierung anhand von verschiedenen geografischen Gebieten - vom Land bis zum Stadtteil – bietet viele Möglichkeiten für großartige Nutzererlebnisse.

Immobilienportale können auf der Karte direkt die Wohnungen ausspielen, die in den gesuchten Stadtteilen liegen und den Stadtteil entsprechend hervorheben. Für die Ergebnisse aus internen Analysen eignet sich die Choroplethen-Darstellung, wie die Einfärbung von PLZ-Gebieten nach Umsatzzahlen. Von der Logistik bis zum Tourismus – mit Data-driven styling lassen sich geobasierte Informationen schnell zugänglich visualisieren.

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