{"id":5566,"date":"2022-02-08T16:04:00","date_gmt":"2022-02-08T15:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/spacewell.com\/geen-onderdeel-van-een-categorie\/sensorgegevens-werkplekanalyses-en-actiegerichte-inzichten-blogreeks-van-sensor-tot-inzicht-deel-9\/"},"modified":"2026-11-05T13:24:27","modified_gmt":"2026-11-05T12:24:27","slug":"sensorgegevens-werkplekanalyses-en-actiegerichte-inzichten-blogreeks-van-sensor-tot-inzicht-deel-9","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spacewell.com\/nl\/resources\/blog\/sensorgegevens-werkplekanalyses-en-actiegerichte-inzichten-blogreeks-van-sensor-tot-inzicht-deel-9\/","title":{"rendered":"Sensorgegevens, werkplekanalyses en actiegerichte inzichten"},"content":{"rendered":"
\n\n

Om succesvol te zijn in de wereld van hybride werken, hebben vastgoed- en FM-teams gedetailleerde, actuele gegevens nodig. Dat is waar IoT-sensoren en werkplekbeheer software zoals Spacewell om de hoek komen kijken. Sensoren zijn namelijk veel sneller dan mensen in het verzamelen van granulaire gegevens, op schaal en in real time. <\/p>\n\n\n\n

Werkplekanalyse en real-time gegevens<\/h2>\n\n\n\n

Werkplekbeheer software wordt tegenwoordig uitgebreid met gegevensstromen in real time. Deze gegevens \u2013 en de inzichten die daaruit voortkomen \u2013 helpen facility managers meer inzicht te krijgen in hoe gebruikers de verschillende werkplekken gebruiken. En wat de omgevingscondities in deze ruimtes zijn, met inbegrip van de binnenluchtkwaliteit<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Big data, groot verschil<\/h2>\n\n\n\n

Maar werken met big data van sensoren \u2013 in combinatie met diverse andere gegevensbronnen \u2013 is fundamenteel anders dan traditionele FM-gegevensverwerking. Het vereist software die gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde gegevens kan verwerken, die in grote volumes en met hoge snelheid binnenkomen. <\/p>\n\n\n\n

Bij traditionele datamining in facilitair beheer zijn de datasets meestal beperkt en statisch. Het gegevensformaat is eenvoudig en past in een relationele database of datawarehouse. <\/p>\n\n\n\n

Bij de analyse van gegevens op grotere schaal daarentegen zijn de gegevens vaak afkomstig van meerdere, heterogene bronnen. De gegevensformaten zijn diverser en passen waarschijnlijk niet in een relationele database. De gegevens kunnen onderling sterk verweven, dynamisch en evoluerend zijn. Relevante informatie kan verborgen zijn tussen een hoop onbruikbare gegevens. Bovendien zullen traditionele visualisatietechnieken niet altijd goed werken. <\/p>\n\n\n\n

Dit betekent dat als u traditionele FM-software implementeert en daar vervolgens wat sensorgegevens ‘bij’ doet, u afstevent op een mislukking. Sensoren zijn namelijk slechts een deel van de oplossing. En traditionele FM-software (IWMS) is nooit gebouwd om grote hoeveelheden vluchtige gegevens te verwerken en te analyseren. <\/p>\n\n\n\n

In dit artikel kunt u zien of sensoren de juiste oplossing zijn voor uw organisatie<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

De mogelijkheden van uw IoT-platform en de kwaliteit van de analytische tools bepalen de waarde die u uit het gebouw-IoT haalt. De juiste IoT-werkplekanalyse, zoals Spacewell, zet ruwe gegevens om in bruikbare inzichten. Bovendien stelt het u in staat om de dynamiek binnen uw gebouwen echt te begrijpen. Daarom is het kiezen van het juiste analyseplatform net zo belangrijk als de juiste sensorkeuze. <\/p>\n\n\n\n

Connectiviteit is de sleutel<\/h2>\n\n\n\n

Om de gegevens optimaal toegankelijk en beschikbaar te kunnen maken, moet een modern platform voor gebouw-IoT verbinding maken met oudere systemen, zoals gebouwbeheersystemen (GBS), toegangscontrole en bedrade\/draadloze sensoren. Dit wordt mogelijk gemaakt door API\u2019s (Application Programming Interfaces). Met een IoT-analyseplatform dat sensor- en GBS- <\/strong>neutraal is, en een sterk ecosysteem van software- en hardwarepartners heeft, zult u kunnen profiteren van het nieuwste en het beste op het gebied van sensoren.<\/p>\n\n\n\n

Werkplekanalyse: statisch vs. dynamisch<\/h2>\n\n\n\n

Traditionele dashboards tonen geaggregeerde gegevens op een statische manier, als informatie die alleen gelezen kan worden. Deze statische dashboards stellen de werkplekmanagers niet in staat om de data te analyseren en correlaties te begrijpen. Dergelijke dashboards lijken op het eerste gezicht misschien informatief, maar ze bieden slechts een beperkt inzicht. <\/p>\n\n\n\n

Om de gegevens een werkelijk doel te laten dienen, heeft men een ander soort analyse-instrument nodig: een tool die een dynamische weergave van de volledige gegevens mogelijk maakt. Geavanceerde analytische dashboards passen zich dynamisch aan wanneer u een van de parameters wijzigt. U kunt op hoog niveau beginnen, dan door de gegevens heen klikken en inzoomen tot u het gewenste detailniveau hebt bereikt. <\/p>\n\n<\/div>

\n\n
\"Laptop<\/figure>\n\n<\/div>
\n\n

Inzichten actiegericht maken<\/h2>\n\n\n\n

In gebouw- en facilitair beheer heeft een IoT-analyseplatform er veel bij te winnen als het ge\u00efntegreerd is met operationele software, zoals IWMS<\/a>. Waarom is dat? Omdat beide soorten softwareplatforms gedijen op kwaliteitsgegevens, of dat nu IoT-sensorgegevens zijn, rijke asset- en ruimtelijke gegevens uit BIM, onderhoudsplanning en -geschiedenis, of de huidige bezetting en kamerreserveringen. <\/p>\n\n\n\n

Traditioneel IWMS automatiseert processen met beslissingsbomen, workflows, statussen en meldingen, maar meestal is er nog steeds een persoon nodig om het proces in gang te zetten. Bijvoorbeeld door een ticket of serviceverzoek in te dienen wanneer er iets defect is. Door automatiseringen te gebruiken, kan het IoT-platform processen triggeren zoals:<\/strong><\/p>\n\n\n\n