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Módulo III – Control y gestión de la comunicación
El papel del análisis de datos en el facility management y las operaciones de mantenimiento
Históricamente, el facility management era un proceso reactivo en el que las métricas se basaban en el tiempo de respuesta o resolución. Sin embargo, las instalaciones modernas son cada vez más complejas y generan una gran cantidad de datos. El análisis de big data es beneficioso en facility management, ya que puede ofrecer una comprensión de lo que está ocurriendo, cómo está ocurriendo y qué ocurrirá en las instalaciones.
¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante en el FM y el mantenimiento?
El análisis de datos es la ciencia que consiste en analizar y procesar datos “en bruto” para obtener información relevante y procesable que luego se pueda utilizar para la toma de decisiones empresariales. Estos datos en bruto deben recopilarse, organizarse y limpiarse antes de poder ser analizados.
El software de facility management está diseñado para ayudar a los gestores y equipos de mantenimiento a controlar las operaciones manuales diarias de las instalaciones. Las operaciones diarias pueden incluir la gestión de edificios, activos y el personal responsable de las operaciones y el mantenimiento
Por lo tanto, el análisis de datos es importante en el software de facility management, puesto que ayuda a optimizar el rendimiento de las instalaciones mediante la identificación de enfoques de negocio más eficientes y la reducción de costes. Las empresas pueden utilizar el análisis de datos para mejorar la comunicación y la transparencia y reducir al mínimo el downtime.
Tipos de análisis de datos
Descriptivo
El análisis descriptivo es la base de la percepción de los datos. Es la forma más sencilla y común de análisis de datos utilizada en las empresas. Este tipo de análisis de datos utiliza datos pasados para responder a la pregunta: “¿Qué ha ocurrido?”. Los datos descriptivos suelen presentarse en forma de dashboards, como los dashboards de KPI, las descripciones generales de los potenciales clientes y los informes mensuales de ingresos.
Diagnóstico
El análisis de diagnóstico es el siguiente paso, la búsqueda de la respuesta a la pregunta: “¿Por qué ha ocurrido?”. Para entender por qué ha ocurrido, el análisis de diagnóstico utiliza la información obtenida en el paso de análisis descriptivo y profundiza en la búsqueda de la causa de esos resultados. Este tipo de análisis de datos es útil para las organizaciones, dado que crea más conexiones entre los datos e identifica los patrones de comportamiento.
Predictivo
El análisis predictivo utiliza datos anteriores para responder a la pregunta: “¿Qué es probable que ocurra después?”. La utilización de los datos resumidos en los análisis descriptivos y de diagnóstico ayuda a predecir lógicamente los resultados de los acontecimientos. Las predicciones lógicas se basan en la modelización estadística, que requiere más recursos humanos y tecnología para predecir. Las empresas pueden utilizar el análisis predictivo para la previsión de ventas, los equipos de éxito de clientes, la evaluación de riesgos y la segmentación de clientes para establecer qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en reales. Es fundamental comprender que la previsión es sólo una estimación, y la precisión de esta estimación dependerá de la calidad de los datos analizados.
Prescriptivo
Es el último tipo y la frontera del análisis de datos. El análisis prescriptivo de datos analiza lo que ha ocurrido, por qué ha ocurrido y lo que podría ocurrir para establecer lo que ocurrirá a continuación. El análisis prescriptivo utiliza prácticas y tecnología de datos de última generación que requieren un amplio compromiso organizativo por parte de las empresas. Aunque este tipo de análisis de datos es el más buscado, es el más complejo y sólo algunas organizaciones están preparadas para realizarlo. El análisis prescriptivo implica algoritmos, técnicas de modelización computacional, métodos estadísticos y aprendizaje automático. Se consideran todas las posibles opciones o patrones de decisión con sus resultados probables.
Técnicas y herramientas de análisis de datos
Hay diferentes métodos y técnicas que los analistas de datos utilizan para procesar los datos y extraer información relevante. Entre los métodos y técnicas analíticos más comunes se incluyen:
- Análisis factorial
- Análisis de regresión
- Análisis de series temporales
- Análisis de cohortes
- Simulaciones Monte Carlo
- Análisis de conglomerados
- Análisis de dispersión
- Análisis discriminante
Algunos ejemplos de herramientas de análisis de datos incluyen Microsoft Excel, Tableau, SAS y Power BI. Al trabajar con datos sensibles de la empresa, las empresas pueden optar por pruebas de penetración periódicas. Estas herramientas verifican la existencia de vulnerabilidades en el sistema, ayudando a prevenir fugas de datos y otros ciberataques.
¿Qué tipos de datos de las instalaciones deben ser rastreados?
Se pueden analizar dos tipos de datos, cualitativos y cuantitativos. Los datos cuantitativos son medidas de valor expresadas como números, y los cualitativos son medidas de variables categóricas.
Hay una cantidad infinita de puntos de datos que las empresas pueden plantearse rastrear; sin embargo, presentamos a continuación cinco de los puntos de datos más frecuentemente rastreados:
- Niveles de ocupación del espacio
- Tiempos de respuesta de las órdenes de trabajo
- Mantenimiento planificado frente a mantenimiento reactivo
- Coste por reparación
- Uso de energía y auditorías
También es fundamental hacer un seguimiento de los datos procedentes de la tecnología del lugar de trabajo. Las integraciones permiten a las empresas conectar equipos, instalaciones y software, y proporcionan información que ayuda a aumentar la eficiencia.
Funciones del análisis de datos en el software de facility management
El análisis de datos desempeña un papel importante en el software de facility management, ayudando a las empresas en lo siguiente:
Crear instalaciones sostenibles
En los días que corren, todas las empresas son responsables de garantizar que las operaciones de sus instalaciones son sostenibles y ecológicas. El análisis de datos es una forma excelente de mejorar la eficiencia y la utilización de los recursos de las instalaciones.
Puede identificar activos de alto consumo energético y reducir los costes de las auditorías energéticas. Esto ayuda a las empresas a reducir su huella de carbono, lo que se valora en países como el Reino Unido.
Mejorar la gestión de activos
Una instalación posee diversos activos, como infraestructuras y activos relacionados con los trabajadores. La gestión de activos es una tarea muy importante que requiere precisión, ya que la ineficacia o la imprecisión pueden traducirse en un aumento de los gastos o en resultados perjudiciales.
Con el análisis de datos, los facility managers pueden hacer un seguimiento de la condición, la utilización, la cartera y la eficacia de los activos. Infraspeak ayuda a simplificar la gestión de edificios con su propia integración BSYS. Convierte los datos en acciones reales sincronizando los datos y creando alertas cuando un activo no funciona correctamente.
Mejorar la visibilidad de las instalaciones
Normalmente, los facility managers calculan la ocupación de las instalaciones en función del coste por persona, calculando el coste de alojar a los trabajadores en unas instalaciones determinadas. Sin las mediciones y herramientas adecuadas, los cálculos resultan inexactos y se desconoce si las instalaciones están infrautilizadas o si están funcionando a niveles óptimos.
El análisis de datos es vital para proporcionar a los facility managers visibilidad sobre la ocupación de las instalaciones, mejorar la utilización del espacio y reducir los costes del desperdicio. Infraspeak ofrece un análisis económico completo que ofrece una visión financiera y operativa de tu inventario. Esto también puede ayudar a abordar la expansión de forma más eficiente.
En resumen:
El análisis de datos desempeña un papel crucial en el software de facility management, ya que proporciona información valiosa y permite a las empresas optimizar el rendimiento de las instalaciones, mejorar la excelencia operativa, mejorar la gestión de activos y reducir costes.
Aprovechando técnicas de análisis de datos descriptivas, de diagnóstico, predictivas y prescriptivas, los facility managers pueden tomar decisiones informadas, agilizar procesos e incentivar prácticas sostenibles.
Mejorar la excelencia operativa
El análisis de datos proporciona información en tiempo real de cómo las instalaciones utilizan sus activos. Por ejemplo, esta información puede indicar a los facility managers cómo y qué recursos se están utilizando, si hay algún despilfarro, con qué eficiencia se están ejecutando los procesos y si los trabajadores se están enfrentando a algún reto a la hora de optimizar la utilización de los activos.
Reduce los costes
La capacidad de detectar problemas en una fase temprana y solucionarlos a tiempo suele ser más económica que hacerlo en una fase posterior. Esto es válido para cualquier tipo de proceso y equipo. Las herramientas de análisis de datos pueden ayudar a predecir las reparaciones y permitir un mantenimiento proactivo en toda la instalación.
Con el análisis de datos, los facility managers pueden determinar los obstáculos y las pérdidas de dinero en cualquier proceso. Esto les permite aplicar soluciones que reducen el despilfarro y los costes.
Reduce tus costes optimizando tus gastos con Infraspeak. Sus informes analíticos te permitirán seguir y gestionar todos los costes generados gracias a una visión dinámica de tus gastos.
Automatización
La combinación del análisis de datos con el software de facility management garantiza la eficiencia y adaptabilidad de las instalaciones en todas las operaciones. Una integración de Power BI, por ejemplo, te permite cruzar datos como información de operaciones, órdenes de trabajo e información de gestión de activos, proporcionando la integración perfecta para mejorar la toma de decisiones.