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    Leistungen.

    Software und Consulting-Services von der Datenintegration bis zur fertigen BI-Anwendung.

    Business Intelligence ist erfolgreich, wenn man aus Daten schnell die richtigen Schlüsse ziehen kann. Aus unserer über 25-jährigen Erfahrung wissen wir, welche Hürden dabei be­ste­hen und wie sie zu überwinden sind. Wir sind in allen Unter­neh­mens­be­rei­chen zu Hause, auch dort, wo es schwierig wird.

    Bissantz bietet standardisierte Lösungen für Analyse, Planung und Reporting, die sich an die individuellen An­for­derungen Ihres Unternehmens anpassen. Dabei unterstützen wir Sie in jeder Projektphase, vom Aufbau des Data Ware­house bis zum Full-Service-Betrieb Ihrer BI-Anwendungen.

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    Analyse.

    Bissantz-Software bietet für jede betriebs­­wirtschaftliche Fragestellung das richtige Analyseverfahren: Power User im Con­trol­ling arbeiten mit betriebs­wirt­schaft­lichen Methoden und Data Mining, die Fach­be­rei­che und das Management nutzen die integrierte Ad-hoc-Analyse.

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    Icon_Planung

    Planung.

    Bissantz-Software bringt alle Komponenten mit, um eine Planung effizient und komfortabel durchzuführen. Unsere Planungslösungen unterstützen Sie unter anderem beim Berech­tigungs­konzept, der Gestaltung Ihrer Planungs-Workflows und der Daten­eingabe.

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    Icon_Analyse

    Reporting.

    Bissantz-Software zeigt Abweichungen und Steuerungsinformationen im Reporting schneller und klarer als je zuvor. Unsere interaktiven Berichtsformate mit uni­versellen Standards machen Handlungs­signale leicht ver­ständlich und eindeutig – am Desktop und am Smartphone.

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    Full-Service.

    Bissantz kümmert sich um Ihr komplettes Reporting – von der Datenintegration bis zur Visualisierung in einer cloud-basierten Web-Oberfläche.

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    Datenintegration.

    Bissantz bietet KI-basierte Lösungen zur schnellen Anbindung verschiedener Datenquellen und zur Automatisierung von ETL-Prozessen.

    mehr erfahren Webinar Icon_Visualisierung

    Visualisierung.

    Bissantz-Software visualisiert Daten klar und unmissverständlich. So fallen Abweichungen und Trends sofort ins Auge.

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    Operations.

    Bissantz übernimmt den technischen Betrieb Ihrer BI-Anwendung in der Cloud, damit Sie sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren können.

    mehr erfahren Webinar Icon_Fullservice

    Applications.

    Bissantz automatisiert operative Prozesse im Unternehmen mit individuellen Anwendungen auf Basis bewährter Software-Komponenten.

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    Kostenlos für Sie.

    Quickguide Business Intelligence.

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    Bissantz bietet standardisierte Lösungen für Analyse, Planung und Reporting, die sich an die individuellen An­for­derungen Ihres Unternehmens anpassen. Dabei unterstützen wir Sie in jeder Projektphase, vom Aufbau des Data Ware­house bis zum Full-Service-Betrieb Ihrer BI-Anwendungen.

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    Analyse.

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    Planung.

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    Systeme.

    Modellierung und Automatisierung in Business-Intelligence-Projekten.

    Bissantz kann mit allen Datenquellen auf allen gängigen Datenplattformen umgehen. Wir bereiten Ihre Daten aus ERP, CRM, HR-, Finanz-, Produktions- und anderen Systemen auf und integrieren sie zu einem soliden Fundament für einheitliche Analysen, Planung und Reporting – in der Cloud oder on-premises, je nach Anforderung.

    „SAP-Landschaften können sperrig sein. Ich war skeptisch, ob man darauf wirklich so schnell etwas aufsetzen kann – aber Bissantz hat das Versprechen gehalten.“ Dr. Ulrike NeubauerzwissTEX „Ganze zwei Tage hat Bissantz für den Aufbau des initialen Datenmodells benötigt.“ Andreas WüstAlmatec „Abweichungen lassen sich sofort erkennen und ergründen – ad hoc und übergreifend aus verschiedenen Datenquellen.“ Matthias KrebsVoith „Wir standen einem regel­rechten Datenchaos ge­gen­über. Das ist jetzt vorbei.“ Johanna GärtnerWENCO „DeltaMaster liefert uns Ergebnisse in Sekundenschnelle, trotz Millionen von Daten­sätzen. Die Verbindung von Standard­berichten und Ad-hoc-Analysen ist genial!“ Carlo BearthWürth International „Mit DeltaMaster ist ein schnelles Aufsetzen auf Datenquellen wie Microsoft oder Oracle möglich.“ Thomas SchenkirschAebi Schmidt „Mit der DeltaApp sehe ich auf dem Smartphone auf einen Blick alles, um eigenständig ein Controlling durchzuführen.“ Carsten DeeckeDierkes Partner [dynamic_columns id='134501' title='Zusätzliche System Navigation']

    Vorsysteme.

    ERP, CRM, HR-Systeme und weitere Datenquellen integrieren und auswerten.

    Icon: SAP

    SAP.

    In kürzester Zeit zum einheitlichen, effizienten Controlling auf Basis Ihrer ERP-Daten: mit den Bissantz ERP Solutions für SAP R/3 und S/4HANA! mehr erfahren Whitepaper Icon: MS Dynamics

    Microsoft Dynamics.

    Die Bissantz ERP Solutions für Dynamics machen Ihre Dynamics-Daten für das Controlling nutzbar – mit fundierter betriebswirtschaftlicher Logik.

    mehr erfahren Webinar [rk_sc id="118537"] Icon: DATEV

    Datev.

    Mit den Bissantz Finance Solutions erschließen Sie Ihre Finanzdaten aus Datev-Anwendungen für professionelle Analysen, Planung und Reporting. mehr erfahren Webinar Icon: Salesforce

    Salesforce.

    Kundenbeziehungen besser pflegen – mit Analyse, Planung und Reporting für CRM-Daten aus der Salesforce-Cloud.

    mehr erfahren Webinar

    ... und viele mehr, zum Beispiel:

    Redshift, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, MySQL und Oracle

    Daten­plattformen.

    Performance und Datenqualität im Blick – in der Cloud und on-premises.

    Icon: MS SQL Server

    Microsoft SQL Server.

    Leistungsfähig und kosteneffizient: KI-gestützte Datenintegration und Business-Intelligence-Anwendungen mit Bissantz. mehr erfahren Webinar Icon: MS Azure

    Microsoft Azure.

    Analyse, Planung und Reporting auf höchstem Niveau – kosteneffizient und flexibel. DeltaMaster integriert Daten nahtlos aus Microsoft Azure und macht sie cloudbasiert nutzbar. mehr erfahren Webinar Icon: SAP HANA

    SAP HANA.

    Als strategische Datenplattform von SAP ist SAP HANA hoch performant und mächtig – so mächtig, dass es schnell komplex und aufwendig wird. Unsere Lösungen sorgen für Klarheit und Effizienz in Planung, Analyse und Reporting. mehr erfahren Whitepaper Icon: Snowflake

    Snowflake.

    Bissantz macht das Data Warehouse von Snowflake nutzbar für Analysten, Data Scientists und Fachanwender – ohne Programmieraufwand. mehr erfahren Webinar

    ... und viele mehr, zum Beispiel:

    Amazon Redshift, Cloudera Data Platform, Couchbase, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, Informatica Data Warehouse, MarkLogic, MemSQL, MongoDB, MySQL, Oracle Database, Rockset, Teradata, Yellowbrick Data Warehouse

    Analyse, Planung, Reporting.

    Mit einheitlichem Front-end für ein effizientes und wirksames Controlling.

    Icon: DeltaMaster

    DeltaMaster.

    Vielfach ausgezeichnete Business-Intelligence-Software für Controlling und datenbasiertes Management aller Fachbereiche. mehr erfahren Webinar Icon: DeltaApp

    DeltaApp.

    Ihr Unternehmen auf einen Blick: Mit der DeltaApp haben Sie die wichtigsten Unternehmenskennzahlen immer dabei – mobil, kompakt und verständlich. mehr erfahren Whitepaper Icon: Power BI

    Power BI.

    Ihr Upgrade für wirksamere Analysen und umfassende Planung: Mit DeltaMaster setzen Sie genau da an, wo Power BI an seine Grenzen stößt. mehr erfahren Webinar

    Weitere Systeme.

    Subheadline weitere Systeme.

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    Systeme.

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    Bissantz kann mit allen Datenquellen auf allen gängigen Datenplattformen umgehen. Wir bereiten Ihre Daten aus ERP, CRM, HR-, Finanz-, Produktions- und anderen Systemen auf und integrieren sie zu einem soliden Fundament für einheitliche Analysen, Planung und Reporting – in der Cloud oder on-premises, je nach Anforderung.

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    SAP.

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    Microsoft Dynamics.

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    Datev.

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    Redshift, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, MySQL und Oracle

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    Microsoft SQL Server.

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    Snowflake.

    Bissantz macht das Data Warehouse von Snowflake nutzbar für Analysten, Data Scientists und Fachanwender – ohne Programmieraufwand. mehr erfahren Webinar

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    Amazon Redshift, Cloudera Data Platform, Couchbase, Exasol, Google BigQuery, IBM DB2, Informatica Data Warehouse, MarkLogic, MemSQL, MongoDB, MySQL, Oracle Database, Rockset, Teradata, Yellowbrick Data Warehouse

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Personenverkehr mit Bussen und Bahnen in der DeltaApp

Für den Personenverkehr spielen Busse und Bahnen eine wichtige Rolle. Das Statistische Bundesamt stellt hierzu interessante Daten zur Verfügung. Mit Hilfe der DeltaApp analysieren wir den Personenverkehr und gehen Auffälligkeiten auf den Grund.

Personenverkehr – welche Daten liegen vor?

Busse, Bahnen und Straßenbahnen stellen die Grundpfeiler des öffentlichen Verkehrs dar und werden mehr oder weniger gern, aber zumindest häufig genutzt. Ob es hier in den letzten Jahren Trends und Auffälligkeiten gab, werden wir in diesem Beitrag untersuchen.

Entwicklung der Kennzahlen des Personenverkehrs in Bayern

Entwicklung der Kennzahlen des Personenverkehrs in Bayern

Das Statistische Bundesamt hält mit der Tabelle 46181-0010 Daten zum Personenverkehr bereit, die ausschnittsweise für Bayern in der obigen Grafischen Tabelle zu sehen sind. Einen Link und weitere Informationen zur Datenquelle finden Sie am Ende dieses Beitrags.

Aus den vorhandenen Jahren habe ich die Daten für die Jahre 2010 bis 2022 extrahiert. Daten für 2023 oder gar 2024 liegen leider noch nicht vor. Insgesamt werden 5 Kennzahlen für 7 Verkehrsarten und alle 16 Bundesländer angeboten.

Bei den Beförderungsarten liegen Omnibusse, Eisenbahnen und Straßenbahnen vor; dazu unterscheiden wir noch Nah- und Fernverkehr. Aus mir unbekannten Gründen ist die Kombination Eisenbahn und Fernverkehr nicht im Datensatz enthalten.

Weiterhin wird neben dem regelmäßigen Linienverkehr auch der Gelegenheitsverkehr betrachtet: Dazu gehören zum Beispiel Ausflugsfahrten – auch Kaffeefahrten – und Ferienzielreisen.

Kennzahlen im Personenverkehr

Werfen wir einen näheren Blick auf die verwendeten Kennzahlen:

  • Unternehmen Anzahl: Diese Zahl gibt an, wie viele Unternehmen in diesem Sektor ihre Dienste anbieten. Man beachte, dass diese Zahlen nur pro Bundesland definiert sind. Diese Kennzahl ist nicht additiv: Die Anzahl der Unternehmen, die in Deutschland aktiv sind, ergibt sich nicht als Summe der Werte der Bundesländer.
    Genausowenig ist die Anzahl der Unternehmen, die sich insgesamt im Nah- und Linienverkehr betätigen, identisch zur Summe der drei Einzelposten Omnibusse, Straßenbahn und Eisenbahn im Nah- und Linienverkehr. Dies liegt daran, dass ein Unternehmen mehrere Fortbewegungsmittel abdecken kann. In Bayern beispielsweise sind 757 Unternehmen im Nah- und Linienverkehr aktiv, aber die Summe aus Omnibus (751), Straßenbahn (4) und Eisenbahn (6) beträgt 761.

Für die anderen Kennzahlen betrachten wir die folgende Tabelle zu einem einfachen, fiktiven Beispiel mit drei Busfahrten. Die Unterscheidung nach Nah- und Fernverkehr ignorieren wir für einen Moment:

Die Kennzahlen für ein einfaches Beispiel

Die Kennzahlen für ein einfaches Beispiel

Eine Busfahrt etwa ist durch die Angabe von 3 Kennzahlen gegeben: Wie viele Personen benutzen den Bus, wie viele hätten den Bus maximal benutzen können und wie weit fährt der Bus? Bei Busfahrt A haben 21 Personen den Bus genutzt, 50 ist die maximale Kapazität und die Länge der Fahrt betrug 10 km.

Daraus ergeben sich die verwendeten Kennzahlen, hier erst einmal pro Busfahrt:

  • Fahrleistung in Fahrzg-km: Sie entspricht der Länge der Fahrt
  • Beförderungsleistung in Person-km: Die Fahrzg-km werden mit der tatsächlichen Anzahl der Personen multipliziert. In der Summe wurden z. B. die Passagiere der Fahrt A 210 km bewegt.
  • Beförderungsangebot in Platz-km: Die Fahrzg-km werden mit der maximal möglichen Anzahl der Personen multipliziert. In der Summe hätten bei Vollbesetzung die 50 Personen bei Fahrt A 500 km bewegt werden können.

Schließlich werden die Kennzahlen für alle stattgefundenen Fahrten aufaddiert.

Abgeleitete Kennzahlen im Personenverkehr

Zusätzlich habe ich mir weitere nützliche Kennzahldefinitionen ausgedacht, die in der erweiterten Beispieltabelle zu sehen sind:

Abgeleitete Kennzahlen für das einfache Beispiel zum Personenverkehr

Abgeleitete Kennzahlen für das einfache Beispiel zum Personenverkehr

Die neuen Kennzahlen haben nun die folgende Bedeutung:

  • Nutzungsgrad Platz: Wir nehmen einfach das Verhältnis von Person-km und Platz-km. Für eine einzelne Fahrt entspricht dieser Ausdruck der Auslastung, also dem Verhältnis der tatsächlichen Passagieranzahl zur Kapazität, da sich die Fahrzg-km herauskürzen. Im aggregierten Wert berücksichtigen wir mit dieser Formel längere Fahrten stärker.
  • Personen pro Fahrzeug: Die Person-km werden durch die Fahrzg-km dividiert. Für eine einzelne Fahrt ergibt dieser Quotient wieder die Anzahl der Personen. In der Aggregation geben wir dadurch längeren Fahrten wieder einen höheren Einfluss auf den Gesamtwert.
  • km pro Person: Die Person-km werden durch die Anzahl der Personen dividiert. Für die einzelne Fahrt ergibt sich die Fahrtlänge.

In dem herunterladbaren Datensatz des Statistischen Bundesamts stehen die Einzelfahrten (wohl allein aufgrund ihrer schieren Menge) nicht zur Verfügung.

Zahlen für Bayern

Für Bayerns Personenverkehr ergeben sich die folgenden Entwicklungen aller genannten Kennzahlen:

Originale und abgeleitete Kennzahlen für Bayern

Originale und abgeleitete Kennzahlen für Bayern

Der Wert von Insgesamt Nah(verkehr) Linie(nverkehr) ergibt sich bei den Originalkennzahlen Person-km und Fahrzg-km als Summe der beitragenden Werte von Omnibus, Straßenbahn und Eisenbahn, jedoch nicht bei den beförderten Personen. Hier ist der Gesamt-Wert kleiner als die Summe der beitragenden Komponenten. Da der Hintergrund der Datenerfassung nicht bekannt ist, kann an dieser Stelle über mögliche Gründe nur spekuliert werden.

Möglicherweise stammen alle Zahlen aus Fahrgastbefragungen und wurden dann hochgerechnet. Ich bin auch schon in der Eisenbahn befragt worden und der Interviewer erfasste auch Zubringer-Busfahrten. Vielleicht zähle ich damit als 1 Person für „Insgesamt Nah Linie“, die aber auch bei den Werten von Omnibussen und Eisenbahn jeweils als 1 Person eingeht.

Ein kurzer Blick zeigt hier bereits den Einbruch während der Corona-Pandemie in den Jahren 2020 und 2021 – besonders stark bei den Omnibussen im Fernverkehr zu sehen. Im Jahr 2022 hatte bei den meisten Rubriken eine Erholung eingesetzt; der Stand vor Corona wurde jedoch noch nicht wieder erreicht. Der Einfluss des 9-Euro-Tickets in 2023 und des Deutschlandtickets hätte mich schon interessiert; ich hoffe, dass diese Daten wenigstens den Entscheidungsträgern vorliegen.

Mobile Berichte

Die DeltaApp existiert in zwei Varianten – einmal für das Smartphone und einmal für den Web-Browser. Um die Daten in der DeltaApp zu sehen, legen wir in DeltaMaster ein paar Mobile Berichte an, zum Beispiel einen für die Original-Kennzahlen exklusive der Anzahl der Unternehmen:

Originale Kennzahlen im Mobilen Bericht

Originale Kennzahlen im Mobilen Bericht

Hierbei habe ich die Beförderungsart „Insgesamt Nah Linie“ weggelassen, da sie sicher zu Doppelzählungen führen würde. Es ist auch nicht klar, ob sich – wie hier angenommen – der aggregierte Wert für Deutschland bzgl. der Personenzahl einfach als Summe der Werte der Bundesländer ergibt.

Vermutlich ist die hier sichtbare Zahl der beförderten Personen zu groß, da Personen aus Omnibus, Straßenbahn und Eisenbahn mehrfach gezählt werden können. Nur wenn Bundesland und Beförderungsart festgelegt sind, entsprechen die sichtbaren Zahlen den veröffentlichten Werten.

Bei Aggregation verbleibt somit mangels konkreter Angaben in der Quelle ein Interpretationspielraum, wie die Personenanzahl für Deutschland festgelegt wird.

Wir haben weitere Mobile Berichte für die abgeleiteten Kennzahlen für alle Bundesländer und für die Anzahl der Unternehmen  in Bayern angelegt und schließlich per Bissantz Service geladen, sodass sie nun in der DeltaApp Web zur Verfügung stehen.

DeltaApp Web

Mit dem Zoom links unten lassen sich die Berichte vergrößern oder verkleinern. Für den Screenshot habe ich einmal eine bildschirmfüllende Zoomstufe von 140 % eingestellt und sämtliche Berichte auf ein einzelnes Bundesland – Bayern – gefiltert, um das Aggregationsproblem für Deutschland zu umgehen. Für einen Filter müssen Sie per rechtem Mausklick auf ein sichtbares Element Bayern das Kontextmenü öffnen und „Als Filter setzen“ auswählen. Im Blog-Beitrag Sportarten in Niedersachsen können Sie die Bedienung noch einmal genauer nachlesen.

Weiterhin habe ich über das 3-Säulen-Symbol die Sparklines aktiviert:

DeltaApp Web mit Zoom 140 %

DeltaApp Web mit Zoom 140 %

 

Mit den genannten Einschränkungen über die über den Beförderungstyp aggregierten Werte sieht man wieder den Einfluss der Corona-Pandemie. Im ersten Bericht ist der Einbruch vor allem bei der Anzahl der beförderten Personen und somit auch der Person-km zu sehen. Die Fahrzg-km sinken weniger stark. Die Platz-km berücksichtigen nicht die tatsächliche Besetzung durch Passagiere. Hier ist ein leichterer Rückgang zu sehen. D. h., es fahren zwar auch weniger Fahrzeuge und/oder sie fahren weniger weit, aber sie waren hauptsächlich spärlicher besetzt.

Die zweite Kachel zeigt dies auch komprimiert über die ersten beiden Kennzahlen. Die dritte Kennzahl km pro Person verrät zumindest, dass die durchgeführten Fahrten 2020 und 2021 kürzer wurden.

Weiter unten im Beitrag schauen wir auf die Details bei den Beförderungsangeboten.

In der dritten Kachel sehen wir die Anzahl der tätigen Unternehmen pro Sektor in Bayern. Im Laufe der Zeit sinkt die Anzahl der Unternehmen, die auf dem größten Sektor Linien-Omnibusse im Nahverkehr (ONL) aktiv sind. Einen besonderen Effekt der Corona-Jahre sehen wir dabei nicht.

Die Anzahl der Unternehmen mit Omnibussen im Nahverkehr aus dem Bereich Gefälligkeitsreisen (ONG) war vorher sogar leicht angestiegen, hatte aber durch Corona einen sichtbaren Rückschlag erlitten.

Beim Sektor Gefälligkeitsreisen mit Omnibussen im Fernverkehr hatte die Anzahl der Unternehmen stetig abgenommen, mit einem zusätzlichen Abfall während der Corona-Jahre 2020 und 2021. Im Jahr 2022 ist wieder eine leichte Erholung zu vermerken.

Beförderte Personen im Personenverkehr

Klappen wir einmal die Entwicklung der beförderten Personen nach Bundesländern auf und schauen auf auffällige Entwicklungen. Besonders gegenläufige Entwicklungen entdecken wir zwischen Berlin und dem Saarland:

Beförderte Personen im Saarland und in Berlin

Beförderte Personen im Saarland und in Berlin

Während das Saarland eine tendenziell abnehmende Entwicklung zu verzeichnen hat, geht es bei Berlin bis zum Beginn der Corona-Jahre stetig bergauf.

Wir legen mit dem Quadrate-Symbol zwei Kopien der Original-Kennzahlen an und stellen diese auf das Saarland bzw. Berlin ein. Ebenso verfahren wir mit den abgeleiteten Kennzahlen und setzen die Filter auch hier auf Saarland bzw. Berlin.

Für Saarland erkennt man, dass die Fahrzg-km sinken, also das Angebot an befahrenen Strecken und/oder die Länge der Strecken stetig abnahmen. In Berlin ist das Gegenteil zu beobachten: Das Angebot ist gestiegen, da mit Ausnahme der Corona-Jahre sowohl Fahrzg-km als auch Platz-km anwachsen. Dieses Angebot wird genutzt, da auch die Person-km bis 2019 zunahmen.

Abgeleitete Kennzahlen im Personenverkehr

Werfen wir einen näheren Blick auf die Kennzahlen von Berlin.

Bei den Person-km haben wir auf Berlin gefiltert und sehen, dass der Buckel hauptsächlich durch den Omnibus-Fernlinien-Verkehr erzeugt wurde, auch wenn man momentan (2022) mit 2,4 Mrd. nur auf dem 3. Platz liegt.

Berlin im Fokus

Berlin im Fokus

Um die historische Entwicklung im Vergleich zum aktuellen Stand besser einschätzen zu können, haben wir eine Kopie angelegt und mit der Maus die Sparksäule mit dem höchsten Wert bei Person-km im Jahr 2017 ausgewählt. Hier hat Berlin stattliche 6,3 Mrd. Kilometer im Linien-Fern-Omnibus verbracht.

Wir schauen auf die abgeleiteten Kennzahlen und gucken einmal, wie viele Personen sich so im Schnitt in den verschiedenen Fahrzeugtypen aufhalten. Hier führen die größeren Fahrzeuge Eisenbahn und Straßenbahn erwartungsgemäß die Rangliste an.

Auffällig ist noch, dass sich bei Omnibussen im Fernverkehr die Anzahl der Personen pro Fahrzeug während der Pandemie nicht besonders markant verändert hat. Bei „Omnibus Nah Gelegenheitsverkehr“ gab es 2020 sogar eine Spitze. Bei Straßenbahn und Eisenbahn sehen wir während der Pandemie bezüglich der Personen pro Fahrzeug einen merklichen Einbruch.

Schließlich schauen wir auf die km pro Person in Berlin. Naturgemäß liegen die Zahlen im Fernverkehr höher als im Nahverkehr.

Zwischenbemerkung: Nach einem kurzen Blick auf den Wikipedia-Artikel zum Nahverkehr in Deutschland komme ich zum Schluss, dass die korrekte Abgrenzung von Nah- und Fernverkehr einen eigenen Blogartikel nötig hätte! Im Wikipedia-Artikel wird eine Definition von Nahverkehr über die Strecke (weniger als 50 km) und die Fahrtdauer (< 1 Stunde) angedeutet.

Auffällig ist der Einbruch bei Omnibus Fern Gelegenheitsverkehr während der Coronazeit: Fern fällt von 462 km im Jahr 2018 auf 265 im Jahr 2021 und hat sich nun mit 442 im Jahr 2022 fast gänzlich erholt.

Nah steigt von 16.2 km in 2018 auf 70,5 km. Zumindest dieses Ergebnis widerspricht der Definition der Obergrenze des Nahverkehrs mit 50 km.

Nutzungsgrad Platz

Als letztes Beispiel zeige ich eine weitere Analyse über die noch nicht ausführlich behandelte Kennzahl „Nutzungsgrad Platz“.

Gut gefüllte Fernbusse im Gelegenheitsverkehr

Gut gefüllte Fernbusse im Gelegenheitsverkehr

Möchte man Zwischenstände in der Analyse ebenfalls anzeigen, bietet es sich an, Kopien zu erstellen und in diesen die Analyse fortzusetzen.

Hier schaue ich zunächst, welche Beförderungsarten hohe Belegungsquoten aufweisen können: Führend sind die Omnibusse im Gelegenheits-Fernverkehr mit 58,6 % im Jahr 2022. Ich erstelle eine Kopie und filtere die Werte über das Kontextmenü auf Omnibus Fern Gelegenheitsverkehr. Die Sortierung nach Bundesländern zeigt, dass die neuen Bundesländer tendenziell oben in der Rangliste auftauchen. An der Spitze befindet sich allerdings Schleswig-Holstein. Bei Schleswig-Holstein sind die Corona-Jahre auch viel weniger sichtbar als zum Beispiel im Saarland oder Niedersachsen. Wenn es bei den führenden Bundesländern – wie etwa in Sachsen-Anhalt oder Brandenburg – eine Delle gab, dann nur 2020; 2021 war dann wieder bereits auf höherem Niveau.

In einer weiteren Kopie schauen wir uns nun die Kennzahl „km pro Person“ an: Auch hier finden wir die östlichen Bundesländer eher in den vorderen Rängen. Wir lassen die Tabelle stehen und drehen über „Aufsteigend sortieren“ im Kontextmenü in der Kopie die Sortierung um. In Brandenburg erreichen wir im Schnitt erstaunliche 618 km, während am anderen Ende der Hamburger mit 153 km die Ferne eher in der Nähe sucht und findet.

Quellen

Datenquelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Genesis-Online, Abrufdatum am 5.11.2024; Datenlizenz by-2-0; eigene Berechnung/eigene Darstellung

Die Daten stammen aus der Position 46181-0010:
Unternehmen, Beförderte Personen, Beförderungsleistung, Fahrleistung, Beförderungsangebot (Personenverkehr mit Bussen und Bahnen): Bundesländer, Jahre, Verkehrsart

Diese Tabelle erreicht man über die Datenbank DESTATIS des Statistischen Bundesamts.

Für die Korrektheit der Werte der gezeigten Tabellen kann keine Gewähr übernommen werden.

Nicolas Bissantz

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