設施管理一直是一個被動過程，其中指標基于響應或解決時間。現代設施變得越來越復雜，產生了大量數據。大數據分析有利于設施管理，因為其可以了解設施中正在發生的事情、發生的方式以及將發生的事情。

什么是數據分析，為什么其在設施管理和維護中很重要？

數據分析是一門分析和處理原始數據以獲得有意義且可操作的見解的科學，這些見解可用于為業務決策提供信息。在分析這些原始數據之前，需要對其進行收集、組織和清理。

易云系統的設施管理功能旨在幫助管理人員和維護團隊控制設施的日常手動操作。日常操作可能包括管理建筑物、資產以及負責操作和維護的員工。

因此，數據分析在設施管理功能中很重要，因為其有助于通過識別更有效的業務方法和降低成本來優化設施性能。企業可以使用數據分析來幫助改善溝通和透明度，并最大限度地減少停機時間。

數據分析的類型

1·描述性分析

描述性分析是數據洞察力的基礎。其是企業中使用的最簡單和最常見的數據分析形式。這種數據分析類型使用過去的數據來回答“發生了什么？”的問題。描述性數據通常以儀表板的形式呈現，例如KPI儀表板、銷售線索概覽和月度收入報告。

2·診斷分析

診斷分析是下一步，找到問題的答案，“為什么會發生？”為了理解發生的原因，診斷分析需要在描述性分析步驟中找到的見解，并更深入地尋找這些結果的原因。

這種類型的數據分析對組織很有幫助，因為其在數據之間建立了更多聯系，并識別了行為模式。

3·預測分析

預測分析使用以前的數據來回答“接下來可能發生什么？”的問題。使用描述性和診斷性分析中總結的數據有助于從邏輯上預測事件結果。邏輯預測依賴于統計建模，這需要額外的人力資源和技術來進行預測。

企業可以將預測分析用于銷售預測、客戶成功團隊、風險評估和客戶細分，以確定哪些潛在客戶最有可能轉化。重要的是要明白預測只是一種估計，而這種估計的準確性取決于所分析數據的質量。

4·規范性分析

這是最后一種類型，也是數據分析的前沿。規范性分析著眼于發生了什么、為什么發生以及可能發生什么，以確定接下來會發生什么。規范性分析使用最先進的數據實踐和技術，需要企業做出大量的組織承諾。

雖然這種類型的數據分析最受歡迎，但也是最復雜的分析類型，只有一些組織有能力來執行。

規范性分析涉及算法、計算建模技術、統計方法和機器學習。考慮所有可能的決策路徑或模式及其可能的結果。

應追蹤哪些類型的設施數據？

可以分析兩種類型的數據，定性和定量。定性數據是以數字表示的價值度量，定量數據是分類變量的度量。

企業可以考慮追蹤無限多的數據點，以下五個是最常被追蹤的數據點：

√空間占用率

√工單響應時間

√計劃維護與被動維護

√每次維修費用

√能源使用和審計

追蹤來自工作場所技術的任何數據也很重要。集成使企業能夠連接團隊、設施和軟件，并提供數據洞察力，以幫助提高效率。

數據分析在物聯網云平臺中的作用

數據分析在設施管理功能中發揮著重要作用，可幫助企業實現以下目標：

1·創造可持續設施

在當今世界，每家企業都有責任確保設施運營的可持續性和綠色環保。數據分析是提高效率和設施資源利用率的絕佳方式。

其可以識別高耗能資產，降低能源審計成本，從而有助于企業減少碳足跡。

2·提高卓越運營水平

數據分析可以實時洞察設施如何利用其資產。例如，這些洞察力可以告訴設施管理人員如何使用以及使用哪些資源，是否存在浪費，流程運行效率如何，以及員工在優化資產利用方面是否面臨任何挑戰。

3·改善資產管理

設施擁有各種資產，例如基礎設施和與員工相關的資產。資產管理是一項需要精確性的重要任務，因為效率低下或不準確會導致支出增加或不利結果。

通過數據分析，設施管理人員可以跟蹤資產的狀況、利用率、投資組合和有效性。

4·降低成本

及早發現問題并及時解決問題的能力通常比在后期這樣做成本更低。在整個過程和設備范圍內都是如此。數據分析工具可以幫助預測維修，并允許對整個設施進行主動維護。

通過數據分析，設施管理人員可以確定任何流程中的瓶頸和資金泄漏。這使其能夠實施減少浪費和成本的解決方案。

5·提高設施的可見度

通常，設施管理人員根據人均成本計算設施占用率，計算在指定設施內容納員工的成本。如果沒有足夠的測量和工具，計算是不準確的，而且也不知道設施是否得到充分利用或以最佳水平運行。

數據分析對于讓設施管理人員了解設施占用情況、提高空間利用率和降低浪費成本至關重要。

6·自動化

將數據分析與易云系統的設施管理功能相結合，可確保設施在整個運營過程中高效且適應性強。

數據分析在設施管理中發揮著至關重要的作用，其提供了有價值的見解，并使企業能夠優化設施性能、提高運營卓越性、加強資產管理和降低成本。

通過利用描述性、診斷、預測和規范性等數據分析技術，設施管理人員可以做出明智的決策、簡化流程，并推動可持續實踐。

審核編輯：彭菁