{"id":64439,"date":"2022-02-08T16:04:00","date_gmt":"2022-02-08T15:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/spacewell.com\/senza-categoria\/dati-dei-sensori-analisi-sul-posto-di-lavoro-e-trasformazione-delle-informazioni-in-azioni-concrete-serie-dal-sensore-allintuizione-parte-9\/"},"modified":"2026-11-05T13:23:54","modified_gmt":"2026-11-05T12:23:54","slug":"dati-dei-sensori-analisi-sul-posto-di-lavoro-e-trasformazione-delle-informazioni-in-azioni-concrete-serie-dal-sensore-allintuizione-parte-9","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spacewell.com\/it\/risorse\/blog\/dati-dei-sensori-analisi-sul-posto-di-lavoro-e-trasformazione-delle-informazioni-in-azioni-concrete-serie-dal-sensore-allintuizione-parte-9\/","title":{"rendered":"Dati dei sensori, analisi dei luoghi di lavoro e come rendere operativi gli approfondimenti"},"content":{"rendered":"
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Per avere successo nel mondo del lavoro ibrido, i team del settore immobiliare e del Facility Management hanno bisogno di dati dettagliati e aggiornati. \u00c8 qui che entrano in gioco i sensori IoT e i software per la gestione degli ambienti di lavoro come Spacewell. Perch\u00e9 i sensori sono molto pi\u00f9 veloci degli esseri umani nel raccogliere dati granulari, su larga scala e in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Analisi dei luoghi di lavoro e dati in tempo reale<\/h2>\n\n\n\n

Oggi i software per la gestione degli ambienti di lavoro si basano su flussi di dati in tempo reale. Questi dati \u2013 e gli approfondimenti che ne derivano \u2013 consentono ai facility manager di capire meglio come gli occupanti utilizzano i vari spazi. E quali sono le condizioni ambientali in questi spazi, inclusa la qualit\u00e0 dell’aria interna<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Big data, grandi differenze<\/h2>\n\n\n\n

Ma lavorare con i big data provenienti dai sensori \u2013 in combinazione con varie altre fonti di dati \u2013 \u00e8 fondamentalmente diverso dal tradizionale trattamento dei dati FM. Richiede un software in grado di gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, che arrivano in grandi volumi e ad alta velocit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Nel data mining FM tradizionale, i set di dati sono solitamente piccoli e statici. Il formato dei dati \u00e8 semplice e si adatta a un database relazionale o a un data warehouse.<\/p>\n\n\n\n

Quando si analizzano i dati su scala pi\u00f9 ampia, invece, i dati provengono spesso da fonti multiple ed eterogenee. I formati dei dati sono pi\u00f9 diversi e probabilmente non si adatteranno a un database relazionale. I dati possono essere fortemente interconnessi, dinamici e in evoluzione. Le informazioni rilevanti possono essere nascoste tra una grande quantit\u00e0 di dati inutili. E le tecniche di visualizzazione tradizionali potrebbero non funzionare bene.<\/p>\n\n\n\n

Ci\u00f2 significa che se utilizzi un software FM tradizionale e poi aggiungi alcuni dati dei sensori “a parte”, ti stai preparando al fallimento. Perch\u00e9 i sensori sono solo una parte della soluzione. E perch\u00e9 i software FM tradizionali (IWMS) non sono mai stati costruiti per elaborare e analizzare grandi quantit\u00e0 di dati volatili.<\/p>\n\n\n\n

In questo articolo puoi scoprire se i sensori sono la soluzione giusta per la tua organizzazione<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Le capacit\u00e0 della tua piattaforma IoT e la qualit\u00e0 degli strumenti analitici determinano il valore che ottieni dal Building IoT. La giusta analisi dei luoghi di lavoro IoT, come Spacewell, trasformer\u00e0 i dati grezzi in approfondimenti utili. Inoltre, ti permetter\u00e0 di comprendere veramente le dinamiche di ci\u00f2 che accade all’interno dei tuoi edifici. Pertanto, scegliere la giusta piattaforma di analisi \u00e8 importante quanto scegliere i sensori giusti.<\/p>\n\n\n\n

La connettivit\u00e0 \u00e8 fondamentale<\/h2>\n\n\n\n

Per ottimizzare l’accesso e la disponibilit\u00e0 dei dati, una moderna piattaforma Building IoT dovr\u00e0 connettersi con i sistemi legacy come i sistemi di gestione degli edifici (BMS), il controllo degli accessi e i sensori cablati\/wireless. Ci\u00f2 \u00e8 possibile grazie alle interfacce di programmazione delle applicazioni (API). Con una piattaforma di analisi IoT che sia <\/strong>neutrale rispetto ai sensori e al BMS \u2013 e che disponga di un solido ecosistema di partner software e hardware \u2013 potrai beneficiare del meglio in termini di sensori.<\/p>\n\n\n\n

Analisi dei dati del luogo di lavoro: statico vs dinamico<\/h2>\n\n\n\n

Le dashboard tradizionali mostrano i dati aggregati in modo statico, come informazioni in “sola lettura”. Queste dashboard statiche non consentono ai responsabili dei luoghi di lavoro di estrarre i dati e comprenderne le correlazioni. Tali dashboard possono sembrare accattivanti a prima vista, ma offrono solo approfondimenti limitati.<\/p>\n\n\n\n

Affinch\u00e9 i dati servano a uno scopo reale, \u00e8 necessario un tipo diverso di strumento analitico, che offra una visione dinamica di tutti i dati. Le dashboard di analisi dei luoghi di lavoro Advanced si adattano dinamicamente quando si cambia uno qualsiasi dei parametri. Puoi iniziare da un livello generale, cliccare sui dati e zoomare fino a ottenere il livello di dettaglio richiesto.<\/p>\n\n<\/div>

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\"Computer<\/figure>\n\n<\/div>
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Rendere operativi gli approfondimenti<\/h2>\n\n\n\n

Nella gestione di edifici e strutture, una piattaforma di analisi IoT ha molto da guadagnare dall’integrazione con software operativi, come l’IWMS<\/a>. Perch\u00e9? Perch\u00e9 entrambi i tipi di piattaforme software prosperano grazie a dati di qualit\u00e0, che si tratti di dati dei sensori IoT, ricchi dati sugli asset e spaziali provenienti dal BIM, pianificazione e cronologia della manutenzione o dati di presenza attuali e prenotazioni di sale.<\/p>\n\n\n\n

L’IWMS tradizionale automatizza i processi con alberi decisionali, flussi di lavoro, stati e notifiche, ma per lo pi\u00f9 ha ancora bisogno di una persona per avviare il processo. Ad esempio, aprendo un ticket o una richiesta di servizio quando qualcosa non funziona. Utilizzando le automazioni, la piattaforma IoT pu\u00f2 attivare processi quali:<\/strong><\/p>\n\n\n\n