Datenmodelle

Dies ist die Schicht, die aus Daten Wissen macht, und sie wird von den meisten Projekten unterschätzt.

Ein Datenformat sagt, der Wert sei 21.6. Ein Datenmodell sagt, es handele sich um eine Temperatur in Celsius, beobachtet zu einem bestimmten Zeitpunkt, von einem Sensor, der zu Raum 101 gehört. Das eine können Sie in ein Diagramm setzen. Dem anderen können Sie Fragen stellen: Welche Räume auf der Nordseite laufen kalt, welche Zähler gehören zu welchem Mieter, was kostet dieses Gebäude tatsächlich an Wärme.

Was ein Modell hinzufügt

Drei Dinge, die eine nackte Payload nicht hat:

Identität. Eine stabile, eindeutige Referenz auf das Objekt, damit zwei Systeme sich einig sind, dass sie denselben Sensor meinen.
Bedeutung. Was der Wert ist, in welcher Einheit, wann gemessen.
Beziehungen. Wozu das Objekt gehört, was es enthält oder bedient, damit sich Daten navigieren und nicht nur auflisten lassen.

Die drei, denen Sie begegnen werden

	NGSI-LD	RealEstateCore	Open BIM (IFC)
Fokus	IoT-Daten und semantische Integration	Digitaler Zwilling mit Semantik	Gebäudestruktur und Komponenten
Format	JSON-LD, RDF	DTDL, JSON-LD	IFC/EXPRESS, BCF
Echtzeitdaten	Ja, vorrangig Sensordaten	Ja, kann Sensoren enthalten	Nein, statisch
Beziehungen	Entitäten, Eigenschaften, Beziehungen	Entitäten und Beziehungen	Objektbasierte Hierarchien
Verwendet für	IoT-Plattformen, Smart Buildings	Gebäudedigitalisierung und Analyse	Planung, Bau, Zusammenarbeit

Open BIM ist das statische digitale Modell des Gebäudes. RealEstateCore und NGSI-LD tragen dynamische semantische Daten und Sensormesswerte. Smart Buildings nutzen häufig Open BIM als Grundlage und darüber NGSI-LD oder RealEstateCore für die Echtzeitdaten.

NGSI-LD

NGSI-LD ist das Modell, das für IoT-Daten gebaut wurde. Alles ist eine Entität mit einer id, einem type, Eigenschaften und Beziehungen.

Es gibt zwei Formen, die dieselbe Information tragen.

Die Schlüssel-Wert-Form, auch flache Form, ist kompakt und leicht zu lesen:

{
  "id": "urn:ngsi-ld:TemperatureSensor:001",
  "type": "TemperatureSensor",
  "temperature": 21.6,
  "unitCode": "CEL",
  "observedAt": "2025-09-16T13:00:00Z",
  "isPointOf": "urn:ngsi-ld:Room:101"
}

Die normalisierte Form macht jede Eigenschaft zu einem Objekt mit eigenen Metadaten, was ausführlicher und genauer ist:

{
  "id": "urn:ngsi-ld:TemperatureSensor:001",
  "type": "TemperatureSensor",
  "temperature": {
    "type": "Property",
    "value": 21.6,
    "unitCode": "CEL",
    "observedAt": "2025-09-16T13:00:00Z"
  },
  "isPointOf": {
    "type": "Relationship",
    "object": "urn:ngsi-ld:Room:101"
  }
}

So lesen Sie die Felder:

id identifiziert die Entität eindeutig. Das Präfix urn:ngsi-ld: ist eine Konvention, die Kennungen systemübergreifend eindeutig hält.
type ist die Art der Entität, hier ein Temperatursensor.
value ist der Messwert.
unitCode ist die Einheit, nach der Standard-Codeliste, wobei CEL Grad Celsius bedeutet.
observedAt ist der Zeitpunkt der Messung, was nicht dasselbe ist wie der Zeitpunkt des Eingangs.
isPointOf ist eine Beziehung, die den Sensor mit dem Raum verknüpft, den er misst.

Der Unterschied zwischen einer Eigenschaft und einer Beziehung ist der Kern des Modells. Eine Eigenschaft hat einen Wert; eine Beziehung zeigt auf eine andere Entität. Folgen Sie genügend Beziehungen, gelangen Sie von einem Messwert zum Raum, zum Stockwerk, zum Gebäude, zum Eigentümer.

Yggio verwendet die flache NGSI-LD-Form, mit Attributen in den Translator Attributes. Diese Entscheidung ist wichtig: Sie bedeutet, dass Yggio nicht an ein Vokabular gebunden ist und beliebige Datenmodelle tragen kann, statt jedes Projekt durch ein einziges festes Modell zu zwingen.

RealEstateCore

RealEstateCore ist ein Digital-Twin-Modell für Gebäude, ausgedrückt in DTDL oder JSON-LD. Es beschreibt das Gebäude und seine Technik ebenso wie die Messwerte und ist in der Immobilienbewirtschaftung weit verbreitet.

{
  "@context": [
    "https://w3id.org/rec/v1.0",
    "https://www.w3.org/2019/10/td/v1",
    "https://w3id.org/rec/rec-vocab"
  ],
  "@type": "Temperature_Sensor",
  "id": "urn:rec:TemperatureSensor:001",
  "lastKnownValue": {
    "@type": "TemperatureObservation",
    "value": 21.6,
    "unitCode": "CEL",
    "observedAt": "2025-09-16T13:00:00Z"
  },
  "isPointOf": {
    "@type": "Room",
    "id": "urn:rec:Room:101"
  }
}

@context nennt die Vokabulare, auf die sich das Dokument stützt, und genau das gibt den Typnamen eine bestimmte Bedeutung, statt bloß lokale Bezeichnungen zu sein.

Ein Großteil der Umwandlung zwischen RealEstateCore und NGSI-LD lässt sich automatisieren. Grundlegende Sensor- und Raumdaten bilden sich direkt ab; komplexere Gebäudestrukturen erfordern Anpassung.

Yggio verfügt über Connectors, die NGSI-LD in RealEstateCore überführen, sodass dieselben Messwerte ein IoT-Team und ein Immobilienteam jeweils in der erwarteten Form bedienen können.

Open BIM

Open BIM ist etwas anderes, und die Verwechslung mit den beiden übrigen richtet in Projekten tatsächlichen Schaden an. Es modelliert Gebäude statisch, für dateibasierte Interoperabilität, statt lebende Daten zu tragen.

Fokus: eine standardisierte Darstellung von Gebäuden, ihren Komponenten und deren Eigenschaften.
Formate: IFC (Industry Foundation Classes), das am weitesten verbreitete, auf dem EXPRESS-Schema aufbauend; und BCF (BIM Collaboration Format), um Probleme und Änderungen zwischen BIM-Anwendungen zu kommunizieren.
Inhalt: Architektur, Tragwerk und Installationen wie HLK, Rohrleitungen und Elektrik, dazu Metadaten zu den Komponenten einschließlich Abmessungen, Materialien und Verortung.

Sein Bezug zum IoT: Open BIM beschreibt das Gebäude, und IoT-Daten werden über Verweise auf Sensoren damit verknüpft. Die Open-BIM-Datei selbst enthält keine lebenden Werte, sodass eine Frage wie "wie warm ist es jetzt in diesem Raum" von der IoT-Plattform beantwortet wird, die das Open-BIM-Modell nutzt, um zu wissen, welcher Raum welcher ist.

Wählen und kombinieren

Sie werden sich in der Regel nicht für eines entscheiden. Ein funktionierendes Smart Building hat das statische Modell aus Planung und Bau, das semantische Gebäudemodell für den Betrieb und das IoT-Modell für Echtzeitdaten, verbunden über Kennungen.

Was in der Praxis zählt:

Einigen Sie sich zuerst auf die Kennungen. Alles andere lässt sich konvertieren; Identität lässt sich nachträglich nicht rekonstruieren.
Erfassen Sie Einheit und Beobachtungszeitpunkt zu jedem Wert, immer.
Bewahren Sie die Beziehungen, auch wenn die erste Anwendung sie nicht nutzt. Sie sind es, die die zweite und dritte Anwendung günstig machen.

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Die drei, denen Sie begegnen werden​

NGSI-LD​

RealEstateCore​

Open BIM​

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