易云系统的设施管理功能有助于企业减少碳足迹-电子发烧友网

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。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。

易云系统的设施管理功能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功能中很重要，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

1·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。

2·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。

3·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。

4·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。

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。

数据分析在物联网云平台中的作用

数据分析在设施管理功能中发挥着重要作用，可帮助企业实现以下目标：

1·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。