数据分析在设施管理和维护运营中的作用

　　从历史上看，设施管理一直是一个被动过程，其中指标基于响应或解决时间。然而，现代设施变得越来越复杂，产生了大量数据。大数据分析有利于设施管理，因为其可以了解设施中正在发生的事情、发生的方式以及将发生的事情。

　　什么是数据分析，为什么其在设施管理和维护中很重要?

　　数据分析是一门分析和处理原始数据以获得有意义且可操作的见解的科学，这些见解可用于为业务决策提供信息。在分析这些原始数据之前，需要对其进行收集、组织和清理。

　　设施管理软件旨在帮助管理人员和维护团队控制设施的日常手动操作。日常操作可能包括管理建筑物、资产以及负责操作和维护的员工。

　　因此，数据分析在设施管理软件中很重要，因为其有助于通过识别更有效的业务方法和降低成本来优化设施性能。企业可以使用数据分析来帮助改善沟通和透明度，并最大限度地减少停机时间。

　　数据分析的类型

　　数据分析有四种类型：

　　描述性分析

　　描述性分析是数据洞察力的基础。其是企业中使用的最简单和最常见的数据分析形式。这种数据分析类型使用过去的数据来回答“发生了什么?”的问题。描述性数据通常以仪表板的形式呈现，例如KPI仪表板、销售线索概览和月度收入报告。

　　诊断分析

　　诊断分析是下一步，找到问题的答案，“为什么会发生?”为了理解发生的原因，诊断分析需要在描述性分析步骤中找到的见解，并更深入地寻找这些结果的原因。

　　这种类型的数据分析对组织很有帮助，因为其在数据之间建立了更多联系，并识别了行为模式。

　　预测分析

　　预测分析使用以前的数据来回答“接下来可能发生什么?”的问题。使用描述性和诊断性分析中总结的数据有助于从逻辑上预测事件结果。逻辑预测依赖于统计建模，这需要额外的人力资源和技术来进行预测。

　　企业可以将预测分析用于销售预测、客户成功团队、风险评估和客户细分，以确定哪些潜在客户最有可能转化。重要的是要明白预测只是一种估计，而这种估计的准确性取决于所分析数据的质量。

　　规范性分析

　　这是最后一种类型，也是数据分析的前沿。规范性分析着眼于发生了什么、为什么发生以及可能发生什么，以确定接下来会发生什么。规范性分析使用最先进的数据实践和技术，需要企业做出大量的组织承诺。

　　虽然这种类型的数据分析最受欢迎，但也是最复杂的分析类型，只有一些组织有能力来执行。

　　规范性分析涉及算法、计算建模技术、统计方法和机器学习。考虑所有可能的决策路径或模式及其可能的结果。

　　数据分析技术和工具

　　数据分析师使用不同的方法和技术来处理数据和提取相关信息。最常见的分析方法和技术包括：

　　因子分析

　　回归分析

　　时间序列分析

　　队列分析

　　蒙特卡洛模拟

　　聚类分析

　　离散分析

　　判别分析

　　数据分析工具的一些示例包括Microsoft Excel、Tableau、SAS和Power BI。在处理敏感的企业数据时，企业可以选择定期渗透测试。这些工具检查系统中的漏洞，有助于防止数据泄露和其他网络攻击。

　　应追踪哪些类型的设施数据?

　　可以分析两种类型的数据，定性和定量。定性数据是以数字表示的价值度量，定量数据是分类变量的度量。

　　企业可以考虑追踪无限多的数据点，以下五个是最常被追踪的数据点:

　　空间占用率

　　工单响应时间

　　计划维护与被动维护

　　每次维修费用

　　能源使用和审计

　　追踪来自工作场所技术的任何数据也很重要。集成使企业能够连接团队、设施和软件，并提供数据洞察力，以帮助提高效率。

　　数据分析在设施管理软件中的作用

　　数据分析在设施管理软件中发挥着重要作用，可帮助企业实现以下目标：

　　创造可持续设施

　　在当今世界，每家企业都有责任确保设施运营的可持续性和绿色环保。数据分析是提高效率和设施资源利用率的绝佳方式。

　　其可以识别高耗能资产，降低能源审计成本，从而有助于企业减少碳足迹。

　　提高卓越运营水平

　　数据分析可以实时洞察设施如何利用其资产。例如，这些洞察力可以告诉设施管理人员如何使用以及使用哪些资源，是否存在浪费，流程运行效率如何，以及员工在优化资产利用方面是否面临任何挑战。

　　改善资产管理

　　设施拥有各种资产，例如基础设施和与员工相关的资产。资产管理是一项需要精确性的重要任务，因为效率低下或不准确会导致支出增加或不利结果。

　　通过数据分析，设施管理人员可以跟踪资产的状况、利用率、投资组合和有效性。

　　降低成本

　　及早发现问题并及时解决问题的能力通常比在后期这样做成本更低。在整个过程和设备范围内都是如此。数据分析工具可以帮助预测维修，并允许对整个设施进行主动维护。

　　通过数据分析，设施管理人员可以确定任何流程中的瓶颈和资金泄漏。这使其能够实施减少浪费和成本的解决方案。

　　提高设施的可见度

　　通常，设施管理人员根据人均成本计算设施占用率，计算在指定设施内容纳员工的成本。如果没有足够的测量和工具，计算是不准确的，而且也不知道设施是否得到充分利用或以最佳水平运行。

　　数据分析对于让设施管理人员了解设施占用情况、提高空间利用率和降低浪费成本至关重要。

　　自动化

　　将数据分析与设施管理软件相结合，可确保设施在整个运营过程中高效且适应性强。

　　总结

　　数据分析在设施管理软件中发挥着至关重要的作用，其提供了有价值的见解，并使企业能够优化设施性能、提高运营卓越性、加强资产管理和降低成本。

　　通过利用描述性、诊断、预测和规范性等数据分析技术，设施管理人员可以做出明智的决策、简化流程，并推动可持续实践。