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雷达卡
能源使用基准测试
对于大多数企业，尤其是大型企业或涉及制造业的企业而言，能源是每月成本较高的支出项目之一。没有分析帮助，很难确定企业是否在浪费能源。通过适当的大数据实施，公司可以收集有关不同流程、建筑物和其他设施的能源使用的多个数据点。通过分析，这些可以与其他过程和建筑物如何利用其能源进行比较。从中获得的见解可以使企业更好地规划其能源消耗并减少任何浪费，从而节省公司的运营支出。
预测设备故障
资源： 不飞溅
灾难性故障，尤其是涉及机械过程的故障，很少在没有警告信号的情况下发生。在隐喻的火灾发生之前，通常会有一些烟雾。大数据使用每个可用的可收集变量和深入分析来识别趋势和模式。它为组织提供了确定表明某台设备处于故障边缘的数据的最佳机会。预测设备故障的重要性怎么强调都不为过。对于初学者来说，支付预防性维护费用比支付灾难性故障后的维修费用要便宜得多。此外，当关键设备出现故障时，整个流程可能会长时间停顿，从而影响企业的生产力和盈利能力。
确定最佳技术解决方案
大数据就是从每个可用来源收集数据。在一个组织中，这可以包括竞争对手的表现和员工的反馈。在确定现有技术基础设施的适用性时，这两个数据来源很重要。设施管理不仅仅是维护现有设施，还包括将人员和流程与最好的设备相匹配，以支持其有效性。大数据非常适合进行需求分析，通过 数据分析，并将其与现有的技术基础设施进行比较。通过寻找最佳技术解决方案，企业可以确保其所有流程都得到有效支持。这自然会提高生产力，甚至提高员工满意度。升级现有技术的资本成本通常很容易通过提高生产力实现的长期盈利能力提升来收回。
实现可持续性
资源： 不飞溅
可持续性是每个组织使用的企业流行语之一，无论其理解和实现该术语所包含的所有承诺水平如何。在环保意识日益增强的世界中，所有公司都希望将其标识为“可持续”以吸引其目标市场。可持续性最好被定义为负责任地使用资源的承诺，这样子孙后代仍然可以满足他们的需求。对于大多数组织而言，这涉及消除浪费、提高环保意识以及改用可再生能源。如果没有大数据提供的分析能力，所有这些都很难实现。在了解资源和能源需求以减少浪费时，大数据特别有能力。
支持生产力
支持生产力可以被认为是所有设施经理的主要职能，而大数据使他们能够实现这一目标。正如我们已经提到的，设施经理的任务是创造合适的环境来促进组织的人员和流程。决定生产力的变量太多了。它们包括空间、设备、人员、投入、财务和能源。这些变量中的每一个都有自己的一组影响。例如，在设备方面，组织需要拥有足够数量的设备、适合其任务的设备，以及根据企业财务状况负担得起的设备。有很多数据点需要考虑，以确定将导致组织最佳生产力的理想环境。大数据，即服务，
改善协作
大多数企业面临的挑战之一是有太多的部门或流程自主运行。当组织内的所有部门协同工作时，企业更有可能实现其战略目标。大企业通过收集各种数据“迫使”所有部门相互了解。它使组织能够确定不同的部门和流程如何影响业务的其他部分。通过促进互联互通，组织将采用协作精神，这将带来长期的绩效优势。
外卖
大数据作为一个概念可以对组织的设施管理产生积极影响。由于它收集所有数据点进行分析，因此可用于确定能源使用、促进预测、将流程与正确的技术更好地匹配，并实现可持续性。生产力和协作是其他设施管理要素，可以从组织中实施大数据中受益。
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