El papel del análisis de datos en el facility management y el mantenimiento

Históricamente, el facility management ha sido 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 beneficia el facility management, ya que puede proporcionar una comprensión de lo que está sucediendo, cómo está sucediendo y qué sucederá 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 “crudos” para obtener información significativa y procesable que pueda utilizarse para tomar decisiones empresariales. Estos datos 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, ya que ayuda a optimizar el rendimiento de las instalaciones mediante la identificación de métodos 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 minimizar el downtime.  

Tipos de análisis de datos 

Existen cuatro tipos de análisis de datos: 

Descriptivo

El análisis descriptivo es la base del conocimiento 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 pasado?”. Los datos descriptivos suelen presentarse en forma de dashboards, como dashboards de KPI, resúmenes de clientes potenciales e informes mensuales de ingresos.

Diagnóstico

El análisis de diagnóstico es el siguiente paso, encontrar la respuesta a la pregunta: “¿Por qué ha ocurrido?”. Para entender por qué sucedió, el análisis de diagnóstico toma los conocimientos encontrados 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, ya 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 a continuación?”. El uso de los datos resumidos en los análisis descriptivo y de diagnóstico ayuda a predecir lógicamente los resultados de los acontecimientos. Las predicciones lógicas se basan en la modelización estadística, que requiere recursos humanos y tecnología adicionales 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 esencial entender que la previsión es sólo una estimación, y la exactitud de esta estimación depende de la calidad de los datos que se analizan.

Prescriptivo

Es el último tipo y la frontera del análisis de datos. El análisis prescriptivo de datos examina lo que ha ocurrido, por qué ha ocurrido y lo que podría ocurrir para determinar lo que ocurrirá a continuación. El análisis prescriptivo utiliza prácticas y tecnología de datos de última generación que requieren un gran compromiso organizativo por parte de las empresas.

Aunque este tipo de análisis de datos es el más solicitado, es el más complejo y sólo algunas organizaciones están equipadas para llevarlo a cabo.

El análisis prescriptivo implica algoritmos, técnicas de modelización computacional, métodos estadísticos y aprendizaje automático. Se consideran todas las posibles vías de decisión o patrones con sus resultados probables.

Técnicas y herramientas de análisis de datos

Existen distintos 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 son 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 comprueban las vulnerabilidades del sistema, ayudando a prevenir fugas de datos y otros ciberataques.

¿Qué tipos de datos de las instalaciones deben rastrearse? 

Se pueden analizar dos tipos de datos, cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos son medidas de valor expresadas como números, y los cuantitativos son medidas de variables categóricas.

Hay una suma infinita de puntos de datos que las empresas pueden considerar rastrear; sin embargo, aquí hay cinco de los puntos de datos más comúnmente 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 la energía y auditorías

También es vital 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, ya que ayuda a las empresas en lo siguiente:

Crea instalaciones sostenibles 

En el mundo actual, todas las empresas son responsables de garantizar que las operaciones de las instalaciones sean 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 premia en países como el Reino Unido. 

La PIM de Infraspeak proporciona a los facility managers previsiones basadas en datos, utilizando datos en bruto para identificar variaciones y picos en el gasto de los servicios públicos. Puedes utilizar la previsión basada en datos para optimizar el gasto energético y hacer que tus operaciones sean más sostenibles.

Mejora la excelencia operativa 

El análisis de datos proporciona información en tiempo real sobre la forma en que 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 empleados se enfrentan a algún reto a la hora de optimizar la utilización de los activos.

Infraspeak cree que los datos son poder. Por eso, la plataforma te permite crear dashboards personalizados, realizar un seguimiento de los KPI fundamentales y acceder a docenas de informes que ofrecen información sobre todos los aspectos de tus operaciones. A partir de esta información, puedes identificar obstáculos en los procesos y abordarlos para mejorar las operaciones.

Mejora la gestión de activos 

Unas instalaciones poseen diversos activos, como infraestructuras y activos relacionados con los empleados. La gestión de activos es una tarea importante que requiere precisión, ya que la ineficacia o la imprecisión pueden provocar un aumento del gasto o resultados perjudiciales.

Con el análisis de datos, los facility managers pueden hacer un seguimiento de la condición, la utilización 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 estableciendo alertas cuando un activo no funciona correctamente. 

Reduce costes 

La capacidad de identificar problemas en una fase temprana y solucionarlos a tiempo suele ser menos costosa que hacerlo en una fase posterior. Esto es cierto en todo el espectro de procesos y equipos. 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 fugas 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 permiten realizar un seguimiento y gestionar todos los costes incurridos mediante una visión dinámica de tus gastos.

Mejora la visibilidad de las instalaciones 

Normalmente, los facility managers calculan la ocupación de las instalaciones en función del coste per cápita, calculando el coste de alojar a los empleados dentro de una instalación designada. Sin las mediciones y herramientas adecuadas, los cálculos son imprecisos y se desconoce si las instalaciones están infrautilizadas o funcionan 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 despilfarro. Infraspeak ofrece un análisis económico completo que proporciona una visión financiera y operativa de tu inventario. Esto también puede ayudar a abordar la expansión de forma más eficiente.

Automatización 

La combinación del análisis de datos con el software de facility management garantiza la eficiencia y la adaptación de las instalaciones a todas las operaciones. La integración de Power BI de Infraspeak 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. 

Reflexiones finales

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.

Al aprovechar las técnicas de análisis de datos descriptivas, de diagnóstico, predictivas y prescriptivas, los facility managers pueden tomar decisiones informadas, agilizar los procesos e impulsar prácticas sostenibles.

Libera todo el potencial del análisis de datos y toma el control de tu facility management con Infraspeak. Experimenta la exclusiva y avanzada plataforma inteligente de mantenimiento que centraliza todas tus operaciones, ayudándote a planificar con antelación, generar datos exhaustivos, optimizar las conexiones y mucho más.