Dataanalys ökar byggföretagens kapacitet

Denna ökade tillgång till data och förbättrad förmåga att analysera den har gjort det möjligt för byggföretag att få en mycket djupare förståelse för sin verksamhet. Detta har i sin tur gjort det möjligt för dem att identifiera ineffektivitet och utveckla strategier för att ta itu med dem.

I dagens byggbransch är dataanalys avgörande för att maximera prestanda och ligga före konkurrenterna. Genom att samla in och analysera data om allt från byggkostnader och tidslinjer till vädermönster och trafikförhållanden kan byggföretag få djupa insikter i varje steg i byggprocessen.

6 tillvägagångssätt där dataanalys maximerar ledande byggföretags kapacitet

1. Kostnadsanalys

I takt med att byggprojekt blir allt mer komplexa vänder sig byggföretagen till dataanalys för att förbättra kostnadsanalys och kontroll.

Tidigare har byggföretag förlitat sig på manuella metoder för att analysera kostnader. Detta leder ofta till fel och bristande transparens. Genom att använda dataanalys kan byggföretag automatisera kostnadsanalysprocessen och få mer exakta resultat.

Dataanalys kan användas för att spåra byggkostnader i nästan realtid, vilket gör att företag kan identifiera och åtgärda problem när de uppstår. Detta förhindrar byggprojekt från att gå över budget och gör det möjligt för företag att spara pengar.

2. Projektledning

Byggföretag befinner sig under konstant press att slutföra projekt i tid och inom budget. Alla förseningar kan resultera i kostsamma straffavgifter, så byggföretag letar alltid efter sätt att optimera sina processer och förbättra schemats effektivitet.

Dataanalys kan hjälpa byggföretag på flera sätt. För det första kan data hjälpa byggföretag att bättre förstå sina tidigare projekt. Genom att studera tidigare projekt kan byggföretag identifiera mönster och trender som kan hjälpa dem att bättre uppskatta den tid och de resurser som krävs för framtida projekt.

Dataanalys kan också hjälpa byggföretag att förbättra kommunikationen och samarbetet mellan projektledare, ingenjörer och andra teammedlemmar. Genom att dela data och insikter i hela organisationen kan byggföretag fatta mer välgrundade beslut om schemaläggning, bemanning och andra projektrelaterade frågor.

3. Väder- och trafikanalys

Genom att använda dataanalys kan byggföretag nu spåra väder- och trafikförhållanden i nära realtid. Denna information kan användas för att justera byggplaner och dirigera byggfordon för att undvika förseningar.

Tidigare var byggföretag ofta tvungna att vänta tills ett projekt slutförts för att ta reda på om väder- eller trafikförhållanden hade orsakat förseningar. Genom att förstå tidigare vädermönster och trender kan byggföretag nu förbereda sig på väderförhållandena i förväg. Detta gör att de kan anpassa sina scheman och processer för att minska påverkan av dåligt väder i sina projekt.

Dataanalys hjälper också byggföretag att undvika trafikstörningar. Genom att analysera trafikdata kan byggföretag planera sin verksamhet runt områden med höga eller låga trafikvolymer. Detta hjälper till att säkerställa att byggprojekt inte orsakar onödiga störningar för lokala invånare och företag.

4. Säkerhet

Byggföretag står inför en rad utmaningar när det gäller säkerhet. Med så många rörliga delar och potentiella faror är byggarbetsplatser ständigt i riskzonen för olyckor. Dataanalys kan hjälpa byggföretag att förbättra säkerheten genom att ge dem möjlighet att identifiera och spåra potentiella risker.

För det första kan dataanalys användas för att identifiera mönster av olyckor och skador. Genom att analysera data om tidigare olyckor kan byggföretag utveckla strategier för att förhindra att liknande olyckor inträffar i framtiden.

För det andra kan dataanalys användas för att spåra säkerhetsefterlevnad. Genom att övervaka efterlevnaden av säkerhetsföreskrifter kan byggföretag säkerställa att deras arbetare följer bästa praxis.

Slutligen kan dataanalys användas för att övervaka underhåll av utrustning. Genom att hålla reda på underhållsscheman kan byggföretag identifiera potentiella problem innan de orsakar olyckor.

5. Avfallsminskning och hållbarhet

Byggföretagen är under press att förbättra hållbarheten och minska miljöpåverkan.

Ett sätt att göra detta är att använda dataanalys för att förbättra resurshanteringen. Genom att spåra byggmaterial och avfall kan byggföretag identifiera områden där de använder mer resurser än nödvändigt.

Dessutom kan dataanalys användas för att spåra miljöpåverkan från byggprojekt. Genom att övervaka utsläpp och energianvändning kan byggföretag fatta välgrundade beslut om hur de ska minska sin miljöpåverkan.

6. Kundnöjdhet

Byggföretag kan använda dataanalys för att förbättra kundnöjdheten på ett antal sätt. För det första kan byggföretag använda dataanalys för att spåra nivån av kundnöjdhet i varje steg av byggprocessen. Denna data kan sedan användas för att identifiera områden där kunderna är mest sannolikt att vara missnöjda och göra ändringar i enlighet med detta.

För det andra kan byggföretag använda dataanalys för att spåra kundfeedback och ta itu med eventuella problem som tas upp.

Slutligen kan byggföretag använda dataanalys för att skapa en databas med nöjda kunder som kan användas i marknadsföringssyfte.

Utmaningar med datahantering som hotar byggbranschen

Byggföretag är entusiastiska över potentialen med dataanalys och påskyndar implementeringen av dessa nya tekniker med tanke på det nuvarande konkurrensläget. Tyvärr fortsätter datateam inom alla branscher att möta stora utmaningar i processen att konsolidera, förbereda och leverera tillförlitlig data till intressenter.

Datavetare rapporterar fortfarande att de spenderar cirka 45 % av sin tid bara 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

Vad byggföretagen behöver är ett smart, snabbt och flexibelt verktyg som snabbt och enkelt hjälper till att bygga den data- och analysgrund som behövs för att fatta datadrivna beslut, förbättra operativ effektivitet och leverera överlägsna kundupplevelser.

TimeXtender gör det möjligt att bygga ett modernt datalager genom att eliminera manuell kodning och komplexa verktygsstaplar.

Med Low-code-byggare kan man snabbt integrera datasilos i en data lake, modellera datalager och definiera datamarts för flera BI-verktyg och mål – allt i ett enkelt, dra-och-släpp användargränssnitt.