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4 phases au sein de FM Data Driven

4 phases au sein de FM Data Driven

Toutes les organisations génèrent des données. Une grande partie de ces données provient de la chaîne des installations. Cependant, les avantages que les entreprises tirent de ces données varient considérablement. Quelles sont les opportunités d’utilisation de ces données? Et comment utilisez-vous pleinement ces opportunités en tant qu’entreprise spécialisée dans les installations?

Toutes les entreprises génèrent des données, mais toutes ne font pas quoi que ce soit avec les données disponibles. Avec ces données, la gestion des contrats telle que nous la connaissons aujourd’hui peut changer beaucoup. Au lieu de vous fier à une estimation vague ou à un instinct, vous pouvez prendre des décisions en vous basant sur des données fiables. c’est là que se trouvent les opportunités pour les clients, les fournisseurs et les intermédiaires.

Lorsque nous parlons de l’utilisation des données, je vois quatre phases dans lesquelles une entreprise peut se retrouver. D’un côté du spectre, je place les organisations qui n’ont aucune donnée numérique. Les entreprises qui fondent leurs décisions entièrement sur des données et ont mis en place une structure de données stricte se situent à l’autre bout du spectre. Je décris ci-dessous ces quatre phases.

DONNÉES DE PHASE 1 AUCUNES (NUMÉRIQUES) DISPONIBLES

Dans cette phase, aucune donnée numérique utile n’est collectée. Des données sur support papier peuvent être disponibles, donc des données sur papier, mais cette forme de données est beaucoup moins utile et efficace lorsqu’elle est utilisée. & Nbsp;

Aucune structure de données n’a donc été définie pour cette phase. Pour le responsable des installations, il est avant tout important de répondre aux questions suivantes: quel type de données puis-je collecter, quel type de données puis-je collecter et comment y aller? faire ça?

Prenons l’exemple suivant: un travailleur effectue un contrôle de nettoyage tous les mois. plancher de travail. Le préposé au nettoyage le fait avec un formulaire qu’il remplit étape par étape. Donc, un résultat sur papier est disponible. L’auditeur numérise ensuite ce document et l’envoie au client.

Dans cette situation, la numérisation a transformé une vérification sur papier en une vérification numérique. Cependant, rien ne peut être fait avec les données, car elles ne sont pas structurées. Dans ce cas, des données non structurées signifient qu’une bonne comparaison ne peut pas être faite avec des mesures antérieures. Par exemple, un client ne peut rechercher manuellement que les problèmes de nettoyage (tels que les zones de trafic) et leur traduction dans les mesures précédentes.

Voulez-vous passer à l’étape suivante? Puis numérisez l’ensemble de la mesure et travaillez autant que possible avec des données structurées (pas de questions ouvertes, mais des réponses fermées). Vous devez ensuite être en mesure d’exporter ces données numériques structurées pour en tirer toutes sortes d’informations. Ces données détaillées peuvent être utiles dans le futur, car vous pouvez comparer les différentes mesures entre elles.

PHASE 2 – DONNÉES DISPONIBLES, STRUCTURE MANQUÉE

Dans la deuxième phase, nous voyons des entreprises qui génèrent déjà des données, mais qui n’en ont parfois même pas conscience. En tout état de cause, toute la structure fait défaut et les opportunités sont donc manquées. Les données peuvent être générées par la société elle-même, mais d’autres parties peuvent également le faire. & Nbsp;

Pensez à une école dont le nettoyage est effectué par un fournisseur. Le service des installations fait procéder à un contrôle externe quatre fois par an pour vérifier si le contrat de nettoyage est en vigueur. Le fournisseur peut fournir des rapports DKS et un auditeur externe effectue une vérification avec une méthode de mesure certifiée différente. & Nbsp;

Il existe donc différents types de rapports, mais en réalité, il s’agit de la qualité du nettoyage technique. Cela implique d’examiner différentes catégories de chambres (installations sanitaires, zones de circulation, etc.) et