Byggbranschens största utmaningar med datahantering

Genom att spåra data om framstegen i bygget, efterlevnad av tidsplaner och materialanvändning kan byggföretag identifiera ineffektivitet och korrigera dem innan de orsakar förseningar.

Genom att utnyttja kraften i data kan byggföretag förbättra sina prestationer och leverera projekt mer effektivt men tyvärr fortsätter datahantering att vara en stor utmaning för byggbranschen.

Det fem största utmaningarna med datahantering för byggbranschen

1. Kraftig ökning av datavolymer

Data är livsnerven för byggföretag. Den används för att spåra projekt, schemalägga resurser och fakturera kunder. Byggbranschen står under enorm press att göra mer med mindre, och data ses som en nyckelfaktor för denna effektivitet. Den ständigt ökande mängden data som genereras av byggföretag är dock en stor utmaning i branschen.

Tidigare var data relativt statisk, företag förlitade sig på manuella processer för att uppdatera och underhålla sina register. Men under de senaste åren har datavolymerna ökat exponentiellt, eftersom företag har börjat ta till sig ny teknik som sensorer, drönare och mobila enheter. Denna data är ofta ostrukturerad och svår att hantera, vilket gör det till en utmaning för byggföretag att få ut det mesta av den.

Denna ström av data har gjort det svårt för företag att hänga med i efterfrågan på information. Som ett resultat av detta kämpar många byggföretag att hitta vägar att effektivt hantera data.

2. Förberedande uppgifter för tidskrävande data

Byggdata är ofta ostrukturerad och spridd över flera programvaruplattformar, vilket gör det tidskrävande att samla in, rengöra och förbereda data.

Datavetare rapporterar fortfarande att de spenderar cirka 45 % av sin tid på uppgifter för att förbereda uppgifter. Dataförberedelse är en extremt tråkig och tidskrävande och kostsam process som ofta involverar:

• Dataupptäckt för att identifiera datakällor
• Dataprofilering för att fastställa dataattribut och datakvalitet
• Dataintag i datalager eller data lakes med hjälp av komplexa ETL-processer
• Datarensning för att hantera datafel som saknade data, felaktiga data eller ologiska data
• Databerikning för att fylla i saknad information som plats eller datum
• Datatransformation för att konvertera data från ett format till ett annat

Databeredande uppgifter är arbetskrävande och benägna att bli fel, vilket leder till problem med säkerhet och kvalitet. Datanoggrannheten kan äventyras, datalinje är ofta otillgänglig och data återspeglar ofta inte verksamhetens verkliga status.

Ökande datavolymer kommer bara att förvärra utmaningarna med beredningen av data, eftersom datavetare kommer tvingas att gå igenom mer data än någonsin tidigare bara för att extrahera de mest användbara insikterna.

3. Kunskapsbrist

Detta förutsätter att du redan har ett stort datateam av högt specialiserade proffs som kan göra allt detta arbete. Med den ökande användningen av dataanalys i byggbranschen finns det en växande efterfrågan på att anställ kompetens med dessa färdigheter. Byggföretagen har dock svårt att hitta personer med nödvändig utbildning och erfarenhet.

Denna brist på datatalanger har en negativ inverkan på byggföretag, eftersom de inte kan dra nytta av ny teknik och innovationer. Som ett resultat släpar byggföretagen efter andra branscher när det kommer till datahantering och analys.

Klyftan inom datavetenskap och ingenjörskompetens ökar på grund av flera faktorer:

• Datakunskaper är mycket efterfrågade och dataproffs kan få allt högre löner
• Datavetenskap och datateknik är relativt nya kunskapsområden, så antalet personer med kunskap inom området är fortfarande förhållandevis  få
• Datavetare och dataingenjörer kräver en mångfald av tekniska färdigheter som inte alltid är lätta att hitta hos en individ
• Själva beredningsprocessen för data är arbetsintensiv och kräver mycket tålamod och uppmärksamhet på detaljer, färdigheter som kan ta år att utveckla
• Kunskapsbristen i byggbranschen förvärras ytterligare av att många av de mest kvalificerade datavetarna och ingenjörerna arbetar inom andra branscher, som finans och sjukvård.

4. Dataåtkomst och säkerhet

Byggdata är ofta utspridda över flera programvaruplattformar och teammedlemmar, vilket gör det svårt att komma åt och hantera data. Byggdata är dessutom mycket känslig, eftersom den kan avslöja kritisk information om ett projekts byggplan eller budget.

Som ett resultat måste byggföretag vara noga med att skydda sina uppgifter från obehörig åtkomst och stöld. Dataintrång kan leda till förlust av intäkter, förlust av kundernas förtroende och juridiska påföljder.

Utmaningen för byggföretag är att hitta rätt balans mellan datasäkerhet och datatillgänglighet. Data måste säkras mot obehörig åtkomst, men de måste också vara tillgängliga för de människor som behöver dem för att utföra sina jobb.

Dessa utmaningar förvärras av det faktum att data måste delas över ett komplext nätverk av kunder, anställda och partners. Som ett resultat är att hantera data i byggbranschen en komplex och krävande uppgift.

Tyvärr kanske många organisationer inte ens vet var all deras data är lagrad eller om den är säker från obehörig åtkomst. Med så mycket data som ständigt förändras – blir mer komplex, mångsidig och spridd över flera enheter – behöver byggföretag en datahanteringsstrategi som är utformad för att hålla data säker, korrekt och lättillgänglig.

5. Datastyrning och regelefterlevnad

Byggbranschen är föremål för strikta säkerhetsföreskrifter, vilket kräver noggrann hantering av data relaterade till olyckor, tillbud och fordonsunderhåll. Dessutom står branschen inför stränga miljöbestämmelser, vilket kräver detaljerad spårning av utsläppsdata.

Utöver dessa specifika myndighetskrav måste byggföretag även följa allmänna dataskyddsförordningen, såsom EU:s allmänna dataskyddsförordning (GDPR). Byggföretag som inte följer reglerna för datasekretess kan få höga böter och deras rykte kan skadas.

Målet med datastyrning är att säkerställa att data är av hög kvalitet och används på ett konsekvent och kontrollerat sätt, i enlighet med alla relevanta lagar och förordningar. För att nå detta mål behöver byggföretag definiera roller och ansvar för datahantering, etablera processer för datainsamling och lagring samt skapa system för dataanalys och rapportering.

Även om detta kan verka som en skrämmande uppgift, är fördelarna med förbättrad datastyrning tydliga. Byggföretag som implementerar effektiva metoder för datastyrning kommer att ha bättre förutsättningar att fatta välgrundade beslut, förbättra projektledningen och i slutändan leverera bättre resultat för sina kunder.

Med datavolymer som fortsätter att explodera och reglering av landskapet som gör det mer komplext, kommer datateam att behöva hitta datahanteringsverktyg som inte bara är skalbara utan också tillräckligt flexibla för att anpassa sig till datastyrning och efterlevnadskrav.

Alternativ att tillgå är: Stack, Plattform eller bygg

Tillvägagångssätt #1: Stacken

Traditionellt har dataförberedelseprocessen förlitat sig på en mycket komplex stapel av verktyg, en växande lista av datakällor och system, och månader som ägnats åt att handkoda varje del för att bilda ömtåliga data ”pipelines”.

Tillvägagångssätt #2: Plattformen

Sedan kom datahanteringsplattformar som lovade att minska komplexiteten genom att kombinera allt till en enda, enhetlig, end-to-end-lösning. I verkligheten inför dessa plattformar strikta kontroller och låser in dig i ett proprietärt ekosystem som inte tillåter dig att verkligen äga, lagra eller flytta din egen data.

Det är tydligt att dessa gamla metoder för datahantering helt enkelt inte kan möta behoven hos datateam i maskinekonomin.

Dataproffs är i desperat behov av ett snabbare, smartare och mer flexibelt sätt att ta in och förbereda sin data för analys, AI och maskininlärning.

Lyckligtvis finns det ett tredje tillvägagångssätt!

Tillvägagångssätt #3: Byggaren

För att övervinna datahanteringsutmaningarna som anges ovan behöver dataproffs en lösning som uppfyller alla tre av dessa kriterier:

Lågkod: Det måste vara smart nog att bygga hela ditt dataområde åt dig genom att automatiskt generera all underliggande kod och dokumentation, från början till slut.

Agilt: Det måste ge både tekniska- och affärsanvändare ett enkelt, dra-och-släpp-användargränssnitt för att snabbt kunna ta in, förbereda och leverera företagsdata för analys och AI/maskininlärning.

Integrerad: Den måste sömlöst överlägga din datalagringsinfrastruktur, utan leverantörslåsning, samtidigt som den integrerar alla dataintag, förberedelser, kvalitet, säkerhet och styrningsmöjligheter du behöver i en enkel, enhetlig, metadatadriven lösning.

Möt TimeXtender – enkelhet med Low-code eller ingen kod

TimeXtender ger dig möjlighet att bygga ett modernt dataområde 10 gånger snabbare genom att eliminera manuell kodning och komplexa verktygsstaplar.

Med vår lågkodsbyggare för data estate kan du snabbt integrera dina datasilos i en datasjö, modellera ditt datalager och definiera datamarts för flera BI-verktyg och slutpunkter – allt i ett enkelt, dra-och-släpp användargränssnitt.

TimeXtender lägger sömlöst över din datalagringsinfrastruktur, ansluter till vilken datakälla som helst och integrerar alla kraftfulla databeredningsmöjligheter du behöver i en enda, enhetlig lösning.

Eftersom all kod och dokumentation genereras automatiskt kan du minska byggkostnaderna med 70 %, befria datateam från manuella, repetitiva uppgifter och ge BI- och analysexperter möjlighet att enkelt skapa sina egna dataprodukter – inga fler flaskhalsar.

Vi gör detta av en enkel anledning: för att tiden spelar roll. Lär dig hur du blir dataförmögen med TimeXtender.