{"id":23431,"date":"2023-05-23T14:33:43","date_gmt":"2023-05-23T14:33:43","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.infraspeak.com\/?p=23431"},"modified":"2026-04-02T18:41:44","modified_gmt":"2026-04-02T18:41:44","slug":"analise-de-dados-facility-management-manutencao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.infraspeak.com\/pt-pt\/analise-de-dados-facility-management-manutencao\/","title":{"rendered":"A an\u00e1lise de dados em facility management e manuten\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"
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Historicamente, o facility management<\/a> tem sido sin\u00f3nimo de um processo reativo em que os principais KPIs s\u00e3o o tempo de resposta e de resolu\u00e7\u00e3o. No entanto, as infraestruturas atuais s\u00e3o cada vez mais complexas, produzindo uma grande quantidade de dados e indicadores de desempenho. A an\u00e1lise de big data \u00e9 ben\u00e9fica para o facility management, pois fornece uma compreens\u00e3o do que est\u00e1 a acontecer, como est\u00e1 a acontecer e do que ir\u00e1 acontecer nas instala\u00e7\u00f5es e nos equipamentos.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 a an\u00e1lise de dados e porque \u00e9 importante para o FM e para a manuten\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n\n\n\n

A an\u00e1lise de dados \u00e9 a ci\u00eancia de estudar e processar dados em bruto para gerar conclus\u00f5es e insights significativos e acion\u00e1veis, que podem ser usados pelas empresas para tomar decis\u00f5es informadas. Esses dados precisam de ser recolhidos, organizados e \u2018peneirados\u2019 antes de serem analisados.<\/p>\n\n\n\n

O software gest\u00e3o de facilities<\/a> foi projetado para ajudar os gestores e as equipas de manuten\u00e7\u00e3o a controlar as opera\u00e7\u00f5es di\u00e1rias. As interven\u00e7\u00f5es do dia a dia podem incluir a gest\u00e3o de edif\u00edcios<\/a>, gest\u00e3o de ativos<\/a> e ainda o apoio \u00e0 equipa respons\u00e1vel pelas opera\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o. (software de facility management<\/a>)\n\n\n\n

Assim, a an\u00e1lise de dados \u00e9 uma funcionalidade importante no software CMMS<\/a> e software de facility management, pois ajuda a otimizar o desempenho das instala\u00e7\u00f5es, identificando m\u00e9todos de trabalho mais eficientes e reduzindo custos<\/a>. As empresas podem usar a an\u00e1lise de dados para ajudar a melhorar as comunica\u00e7\u00f5es, aumentar a transpar\u00eancia e minimizar os per\u00edodos de downtime<\/a>.\n\n\n\n

Tipos de an\u00e1lise de dados<\/h2>\n\n\n\n

Existem quatro tipos, que correspondem a quatro etapas, de an\u00e1lise de dados:<\/p>\n\n\n\n

Descritivo<\/h3>\n\n\n\n

A an\u00e1lise descritiva \u00e9 a base da interpreta\u00e7\u00e3o de dados. \u00c9 a forma mais simples e comum de an\u00e1lise de dados feita pelas empresas. Este tipo de an\u00e1lise de dados recorre aos mesmos para responder \u00e0 pergunta \u201cO que aconteceu?\u201d<\/em>. Os dados descritivos s\u00e3o normalmente apresentados sob a forma de dashboards, ou pain\u00e9is, como pain\u00e9is de KPI, vis\u00e3o geral dos contactos comerciais e relat\u00f3rios mensais sobre as receitas financeiras.<\/p>\n\n\n\n

Diagn\u00f3stico<\/h3>\n\n\n\n

A an\u00e1lise diagn\u00f3stica \u00e9 o pr\u00f3ximo passo, que pretende encontrar a resposta para a pergunta \u201cPor que raz\u00e3o isto aconteceu?\u201d<\/em>. Para chegar \u00e0 resposta, a an\u00e1lise diagn\u00f3stica foca-se nos insights encontrados na etapa de an\u00e1lise descritiva e aprofunda o seu estudo, para descobrir a causa dos resultados.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de an\u00e1lise de dados \u00e9 \u00fatil para as organiza\u00e7\u00f5es, pois cria mais conex\u00f5es entre os dados e identifica os padr\u00f5es de comportamento.<\/p>\n\n\n\n

Preditivo<\/h3>\n\n\n\n

A an\u00e1lise preditiva usa os dados recolhidos para responder \u00e0 pergunta: \u201cO que \u00e9 prov\u00e1vel que aconte\u00e7a a seguir?\u201d<\/em> O uso das s\u00ednteses de dados obtidas nas an\u00e1lises descritiva e de diagn\u00f3stico ajuda a prever, com l\u00f3gica, os resultados futuros de um evento. As previs\u00f5es l\u00f3gicas dependem de modelos estat\u00edsticos, o que requer recursos humanos e tecnologia espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

As empresas podem usar a an\u00e1lise preditiva para previs\u00e3o de vendas, refor\u00e7o das compet\u00eancias das equipas de customer success, avalia\u00e7\u00e3o de risco e segmenta\u00e7\u00e3o de clientes para estabelecer quais os leads com maior probabilidade de convers\u00e3o. \u00c9 essencial ter em conta de que a previs\u00e3o \u00e9 apenas uma estimativa e a precis\u00e3o dessa estimativa depende da qualidade dos dados que est\u00e3o a ser analisados.<\/p>\n\n\n\n

Prescritivo<\/h3>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, existe a an\u00e1lise prescritiva, que marca a fronteira da an\u00e1lise de dados. Este tipo de an\u00e1lise de dados debru\u00e7a-se sobre o que aconteceu, por que raz\u00f5es aconteceu e o que pode acontecer, para estabelecer o que acontecer\u00e1 a seguir. A an\u00e1lise prescritiva utiliza pr\u00e1ticas e tecnologia avan\u00e7ada de dados que exigem um grande compromisso organizacional das empresas.<\/p>\n\n\n\n

Embora este tipo de an\u00e1lise de dados seja o mais procurado, \u00e9 o tipo de an\u00e1lise mais complexo, com apenas algumas empresas preparadas para faz\u00ea-lo.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise prescritiva envolve algoritmos, t\u00e9cnicas de modelos computacionais, m\u00e9todos estat\u00edsticos e machine learning. Todos os caminhos ou padr\u00f5es de decis\u00e3o poss\u00edveis s\u00e3o considerados resultados prov\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

T\u00e9cnicas e ferramentas de an\u00e1lise de dados<\/h2>\n\n\n\n

Existem diferentes m\u00e9todos e t\u00e9cnicas que os analistas de dados utilizam para processar dados e extrair informa\u00e7\u00f5es relevantes. Estes s\u00e3o os m\u00e9todos e t\u00e9cnicas de an\u00e1lise mais comuns:<\/p>\n\n\n\n