IMMOBILIE
Der Mittelpunkt im Graphen. Jede Immobilie mit Bezeichnung, Adresse, Flächen und Koordinaten.
Quelle: Lantmäteriet / MML
Immobiliengraph
Kliva basiert auf einer Graphdatenbank, in der jeder Datenpunkt ein Knoten mit echten Beziehungen ist — keine Tabellen, die zufällig eine ID teilen. So verbinden Sie Käufer mit Verkäufer, Gesellschaft mit Organen und Bebauungspläne mit künftigen Transaktionen.
So sind die Daten tatsächlich verknüpft. Klicken Sie auf einen Knoten, um den Graphen darauf zu zentrieren und seine Relationen anzuzeigen. Klicken Sie in den Leerraum zum Zurücksetzen.
Zugang zum Graphen
Dieselben Daten, weniger Schritte. Die Schnellsuche indexiert alle Objekte im Immobiliengraphen — Immobilien, Eigentümer, Konzerne, Mieter, Transaktionen und Kommunen — und gleicht Bezeichnung, Name, Registernummer und Adresse in derselben Abfrage ab.
Schnellsuche entdeckenStockholm · Hjorthagen–Värtahamnen
6.165 m² · Heba Fastighets AB
Härjedalen · Sveg
620 m² · Einheitswert 1.889 Tkr
2015-06-23 · Skanska Mark och Exploatering → Bostads AB
332.100.000 SEK · 36.454 SEK/m²
556845-6601
1 Immobilie · Eigenkapitalquote 41 %
Darstellung der Schnellsuche. Die Zahlen sind Beispieldaten.
Graphdatenbank
Eine traditionelle relationale Datenbank zwingt Immobilien, Eigentümer, Bebauungspläne und Transaktionen in separate Tabellen, die bei jeder Abfrage zusammengeführt werden müssen. Je mehr Ebenen – von der Immobilie zum Eigentümer zum Konzern zu weiteren Beständen – desto langsamer und fehleranfälliger wird das Ergebnis.
Kliva basiert auf einer Graphdatenbank. Jede Immobilie, jedes Unternehmen, jeder Bebauungsplan und jede Transaktion ist ein Knoten, und die Relationen dazwischen sind Kanten mit eigener Bedeutung –EIGENTÜMER, VERKAUFT IN, UMFASST VON. Das Traversieren über mehrere Ebenen ist eine Basisoperation, keine zu optimierende Abfrage.
Deshalb ist das Modell auch die ideale Ergänzung für AI. Große Sprachmodelle denken in Entitäten und Beziehungen — dieselbe Struktur wie der Graph. Wenn ein Agent über unseren MCP-Server anfragt, erhält er Knoten und Kanten statt Tabellenzeilen, die erst zusammengesetzt werden müssen. Der Kontext wird präziser, Antworten nachvollziehbarer und das Halluzinationsrisiko sinkt.
Komplexe Abfragen
Verfolgen Sie eine Eigentümerkette bis zur obersten Muttergesellschaft — dieselbe Frage, die Sie sonst in der Ankaufsprüfung manuell klären. Beliebig viele Sprünge, ohne dass die Abfrage langsamer wird.
Rückverfolgbarkeit
Jede Kante trägt Quelle und Datum. Eine Bewertungsannahme lässt sich auf das Register zurückführen, aus dem sie stammt — durch Ihr Team wie durch einen Agenten.
Optimiert für AI
Der Graph wird Ihren KI-Agenten direkt über MCP bereitgestellt – als Entitäten und Relationen, nicht als rohes SQL.
Konfidenzniveaus
Jeder Datenpunkt in Kliva ist mit Gold, Silber oder Bronze gekennzeichnet — so wissen Sie, was Registerdatum und was modelliert ist, bevor es in eine Kalkulation eingeht.
Direkt aus der Primärquelle — Registerdaten, verbriefte Transaktionen, geltende Bebauungspläne. Verifiziert und mit Quellenangabe.
Aus mehreren Quellen abgeleitet oder mit bekannter Verzögerung — deutlich gekennzeichnet mit den zugrunde liegenden Daten.
Modelliert oder geschätzt — mit offengelegten Annahmen, niemals als Fakten dargestellt.
Transparente Unsicherheit ist keine Schwäche. Sie ist die Grundlage verlässlicher Entscheidungsdaten.
Knotenindex
Der Mittelpunkt im Graphen. Jede Immobilie mit Bezeichnung, Adresse, Flächen und Koordinaten.
Quelle: Lantmäteriet / MML
Eingetragener Eigentümer mit der gesamten Eigentümerkette aufwärts durch Konzernstrukturen.
Quelle: Lantmäteriet, Bolagsverket
Sehen Sie, welche Immobilien die Tochtergesellschaft besitzt und zu welcher Konzernmutter sie gehören.
Quelle: Bolagsverket, PRH
Verwaltungsratsmitglieder und Zeichnungsberechtigte pro Unternehmen – um Entscheidungsträger durch die gesamte Eigentümerkette zu verfolgen.
Quelle: Bolagsverket, PRH
Eingetragene Transaktionen und Unternehmensgeschäfte mit Preis, Datum, Käufer, Verkäufer, Berater u. a.
Quelle: Lantmäteriet, MML, öffentliche Nachrichtenartikel und Pressemitteilungen
Erwerbende Partei einer Transaktion – verknüpft mit der Unternehmensstruktur.
Quelle: Lantmäteriet, Bolagsverket
Veräußernde Partei einer Transaktion.
Quelle: Lantmäteriet, Bolagsverket
Steuerliche Bewertungsdaten bis auf Bewertungseinheitsebene.
Quelle: Skatteverket
Gebäude auf dem Grundstück mit Flächen, Baujahr, Nutzung und Stockwerksanzahl – mehrere Gebäude pro Immobilie.
Quelle: Lantmäteriet, Ryhti
Energieeffizienz, Klasse und Maßnahmenvorschläge pro Gebäude – Grundlage für Nachhaltigkeitsberichte und CRREM-Analysen.
Quelle: Boverket
Von Kliva indexierte Mieten für eine Mietschätzung des laufenden Jahres. Mietinformationen bis auf Objektebene oder aggregiert einsehbar.
Quelle: Kliva, öffentliche Mietverträge
Gültige Bebauungspläne mit KI-Zusammenfassung des Planinhalts sowie Direktlink zum Plan.
Quelle: Kommunale Planarchive, Lantmäteriet
Zulässiges Bauvolumen pro Bebauungsplan – BTA, Höhe und Stockwerksanzahl als strukturierte Attribute.
Quelle: Kommunale Planarchive
Nicht bebaubares Land – als eigene geografische Ebene extrahiert, um die verbleibende bebaubare Fläche zu berechnen.
Quelle: Kommunale Planarchive
Kommunale Grundstückszuweisungen mit Akteur, Projekt und Zeitplan – verknüpft mit Immobilie und Bebauungsplan.
Quelle: Kommunale Zuweisungsregister
Baugenehmigungen, Bodeneingriffs- und Abbruchgenehmigungen sowie Vorbescheide, die seit 2019 erteilt wurden.
Quelle: Kommunale Baugenehmigungsregister, Hubexo
Aktive und geplante Bauprojekte mit Bauherr, Auftragnehmer, Volumen und Zeitplan.
Quelle: Hubexo · Byggfakta
Physisches Klimarisiko pro Immobilie: Überschwemmung, Starkregen, Erdrutsch/Hangrutsch und Hitzestress – modellierte Layer über Koordinaten.
Quelle: SMHI, MSB, Klimamodelle
Administrative Einheit, in der sich die Immobilie befindet – Brücke zu Planarchiven, Steuerzonen und Marktstatistiken.
Quelle: SCB, Lantmäteriet
Mietniveaus, Rendite und Leerstand je Kommune, Teilmarkt, Objektart und Wertjahr.
Quelle: Newsec, Forum Fastighetsekonomi
Der Typcode der schwedischen Steuerbehörde klassifiziert Immobilien (Mehrfamilienhaus, Industrie, Einfamilienhaus etc.) – Grundlage für die Segmentierung.
Quelle: Skatteverket
Öffentliche Mietverträge, erhoben bei den Kommunen des Landes sowie der ESV und nach Tätigkeitsbereich kategorisiert.
Quelle: Kommunen und ESV (Ekonomistyrningsverket)
Suchen Sie nach Akteuren und Rollen in verschiedenen Bauprojekten.
Quelle: Hubexo · Byggfakta
Starkregen- und Meeresspiegel-Szenarien, modelliert über den Koordinaten der Immobilie – Retentions- und Schadenspotenzial.
Quelle: SMHI, MSB
Zukünftige Wärmebelastung für das Gebäude, basierend auf Klimaszenarien — Grundlage für Kühlbedarf und Komfortrisiko.
Quelle: SMHI Klimaszenarien
Umsatz und Eigenkapitalquote des Unternehmens.
Quelle: Bolagsverket
Sozialindex pro DeSO-Gebiet mit fünf Dimensionen — Service, Sicherheit, Zusammenhalt, Wohlbefinden und Lebenschancen.
Quelle: SCB, BRÅ, Polisen, Boverket
Umweltbezogene Risiken und Beschränkungen auf und um die Immobilie — kontaminierter Boden, Radon, Lärm, geschütztes Natur- und Kulturmilieu.
Quelle: Länsstyrelsen, SGU, Naturvårdsverket, Riksantikvarieämbetet
Kontrahentenrisiko für Mieter — Kreditwürdigkeit, Zahlungsausfälle und Konkursrisiko im Zusammenhang mit Verträgen und Cashflow.
Quelle: Ebie
Pluviale Überschwemmung bei intensiven Niederschlägen — modellierte Wassertiefe und Fließwege auf der Oberfläche der Immobilie.
Quelle: MSB skyfallskartering, kommunala karteringar
Küstenüberschwemmung bei erhöhtem mittleren Wasserstand und Sturmflut — Szenarien bis 2050 und 2100.
Quelle: SMHI, Lantmäteriet höjddata
Fluviale Überschwemmungen durch Seen und Wasserläufe — 50-, 100- und 200-Jahresfluten sowie berechneter höchster Abfluss.
Quelle: MSB översvämningskarteringar
Veränderte Grundwasserstände — Risiko des Eindringens von Feuchtigkeit in Keller bzw. Senkungen bei sinkenden Pegeln.
Quelle: SGU
Chronische Dürre gemäß Klimaszenarien — beeinflusst Fundament, Grünflächen und lokale Wasserversorgung.
Quelle: SMHI klimatscenarier
Wasserstress in der Region — Verfügbarkeit im Verhältnis zur Entnahme, relevant für Betrieb und Taxonomieanforderungen.
Quelle: SGU, SMHI
Akutes Risiko: Anzahl der Tage über der Schwellentemperatur pro Jahr im heutigen und zukünftigen Klima.
Quelle: SMHI klimatscenarier
Kälteperioden, Frostzyklen und Permafrost — beeinflussen Konstruktion, Energiebedarf und Wartungsintervalle.
Quelle: SMHI
Chronische Veränderung der Mitteltemperatur und Temperaturvariabilität gemäß RCP 4.5 und 8.5.
Quelle: SMHI klimatscenarier
Akutes Windrisiko — Böen und Sturmfrequenz am Standort der Immobilie.
Quelle: SMHI
Chronische Veränderung der Windmuster gemäß Klimaszenarien — Bemessungslast und Fassadenabnutzung.
Quelle: SMHI klimatscenarier
Stabilitätsrisiko in Hängen und feinkörnigen Böden — modelliert nach Geotechnik und Neigung der Immobilie.
Quelle: SGI, SGU
Küsten- und Bodenerosion im Zeitverlauf — insbesondere entlang von Küsten und Wasserläufen.
Quelle: SGI, SGU
Bodensetzung und Subsidenz — Bodenart, Gründungstiefe und historische Bewegung.
Quelle: SGU, SGI
Lawinenrisiko in alpinen Lagen — Teil der fixen Massenrisiken gemäß Anhang A.
Quelle: Naturvårdsverket, MSB
RCP 4.5 und 8.5 mit Zeithorizonten 2030, 2050 und 2100 — die Szenariogrundlage, auf der jede Klimaschicht berechnet wird.
Quelle: IPCC, SMHI
Entfernung zu Lebensmitteln, Apotheken, Gesundheitsversorgung, Schulen und öffentlichen Verkehrsmitteln — berechnet anhand der Koordinaten der Immobilie.
Quelle: OpenStreetMap, Trafiklab
Gemeldete Wohnungseinbrüche und Körperverletzungen pro 100.000 Einwohner sowie das empfundene Sicherheitsgefühl laut NTU.
Quelle: BRÅ, Polisen
Vereinsbeteiligung (LOK-stöd) und Wahlbeteiligung bei Kommunalwahlen — Indikatoren für lokalen sozialen Zusammenhalt.
Quelle: Riksidrottsförbundet, Valmyndigheten
Verfügbares Medianeinkommen und beengte Wohnverhältnisse gemäß Norm 2, pro DeSO-Gebiet.
Quelle: SCB
Bildungsniveau und Langzeitarbeitslosigkeit in der Region — strukturelle Voraussetzungen im Zeitverlauf.
Quelle: SCB, Arbetsförmedlingen
Potenziell kontaminierte Flächen mit Risikoklasse und früherer Nutzung — verknüpft mit dem Polygon der Immobilie.
Quelle: Länsstyrelsen EBH-stödet
Klassifizierung von Bodenradon basierend auf Bodenart und Grundgestein — Hoch-, Normal- oder Niedrigrisikoboden.
Quelle: SGU
Straßen-, Schienen- und Fluglärm im Tagesäquivalentpegel — beeinflusst Baurecht und Bebauungsplanprüfung für Wohngebäude.
Quelle: Trafikverket, kommunala bullerkarteringar
Konzentrationen von NO₂ und Partikeln im Verhältnis zu Umweltqualitätsnormen.
Quelle: Naturvårdsverket, SLB-analys
Brandrisiko in Wald und Flur rund um die Immobilie — modelliert basierend auf Vegetation, Topographie und Klima.
Quelle: MSB, SMHI
Geschützte Uferzonen, die Baurechte einschränken — 100 oder 300 Meter, mit kommunalen Ausnahmen.
Quelle: Länsstyrelsen, Naturvårdsverket
Naturschutzgebiete, Natura 2000 und Biotopschutz, die das Grundstück betreffen oder angrenzen.
Quelle: Naturvårdsverket
Vorkommen geschützter Arten in der näheren Umgebung — häufiger Grund für verzögerte Planprüfungen.
Quelle: Artdatabanken (SLU)
Wasserschutzgebiete und Gewässer mit Vorschriften, die die Landnutzung steuern.
Quelle: Länsstyrelsen, VISS
Nationale Interessen des Kulturgüterschutzes, Baudenkmäler und Schutzbestimmungen im Plan.
Quelle: Riksantikvarieämbetet
Registrierte archäologische Stätten auf dem Grundstück — erfordert Genehmigungsprüfung vor Erdarbeiten.
Quelle: Riksantikvarieämbetet Fornsök
Kreditrating und finanzielle Kennzahlen für Unternehmen und Mieter.
Quelle: Ebie
Pauschale Betriebskosten pro qm - Strom, Heizung, Wasser/Abwasser, Pflege und Verwaltung.
Quelle: Newsec
Prozentuale Leerstandsquote nach Kommune, Teilmarkt und Immobilientyp.
Quelle: Newsec, Forum Fastighetsekonomi
Synchronisierung von Verträgen, Mieten und Objektdaten aus Hogia Fastighet.
Quelle: Hogia
Synchronisierung von Verträgen, Mietern und Objektdaten aus Pigello.
Quelle: Pigello
FDS-API für Immobilien- und Grundbuchdaten direkt in den Immobiliengraphen.
Quelle: Lantmäteriet / MML
Abdeckung
So validieren wir
Wir beziehen Daten direkt aus den Registern, nicht von Aggregatoren. Kein Datenpunkt ohne Quellenangabe.
Transaktionen werden verifiziert, Unternehmensstrukturen mit Immobilien verknüpft und Abweichungen markiert, bevor die Daten die Plattform erreichen.
Änderungen in den Quellregistern sind innerhalb von 24 Stunden in Kliva sichtbar. Einzelne Quellen aktualisieren im Rhythmus der Behörde — wir weisen das Datum je Datenpunkt aus.
Dieselben Daten in der Plattform und über MCP
Ein Großteil der Daten in Kliva steht über die Plattform und über unseren MCP-Server zur Verfügung — Ihre eigenen KI-Agenten arbeiten mit denselben verifizierten Daten wie Ihr Team.
MCP & KI-AgentenKliva-Support
Wir antworten meist innerhalb weniger Minuten
Hallo, wie können wir helfen?
Stellen Sie eine Frage oder wählen Sie unten eine Verknüpfung.
Cookies & Datenschutz
Wir verwenden technisch notwendige Cookies, damit die Website ordnungsgemäß funktioniert. Andere Kategorien sind deaktiviert, bis Sie diese aktiv zustimmen. Mehr erfahren.