Facility analytics: geen product, maar een werkwijze die waarde creëert

In deze blog lees je hoe je data in facility management kunt omzetten naar échte waarde. Je ontdekt de vier vormen van analyse, krijgt een praktisch 4-stappenplan om zelf aan de slag te gaan én leest hoe wij bij HEYDAY organisaties ondersteunen om van losse cijfers een verhaal met richting te maken.

Wat is facility analytics?

Facility analytics is een werkwijze waarbij data uit verschillende facilitaire bronnen wordt geanalyseerd, geïnterpreteerd en gevisualiseerd om de juiste beslissingen te nemen. Het gaat verder dan het maken van mooie dashboards of losse rapportages: het is een werkwijze waarin context, kwaliteit en relevantie centraal staat. Het gaat er niet om dat er zoveel mogelijk wordt gemeten, maar dat je bewust kiest wat je meet, waarom je het meet en hoe die informatie écht bijdraagt aan je doel. Alleen dan maak je van losse cijfers een verhaal dat richting geeft.

De vier vormen van analyse

Om grip te krijgen op data en ze van waarde te laten zijn, wordt er onderscheid gemaakt in vier vormen van analyse. Samen vormen ze een logische opbouw van inzicht naar actie.

• 1. Beschrijvende analyse, wat is er gebeurd?

Een beschrijvende analyse geeft inzicht in de huidige of historische situatie. Het beschrijft feiten en patronen op basis van data, zonder oorzaken te analyseren. Deze vorm legt de basis voor rapportages en dashboards die tonen hoe processen presteren. Een voorbeeld is een overzicht van de gemiddelde bezettingsgraad per dag of per verdieping, gebaseerd op sensordata en/of toegangsregistraties.

• 2. Diagnostische analyse, waarom is het gebeurd?

Diagnostische analyse gaat een stap verder, het onderzoekt oorzaken en verbanden. Het analyseert waarom bepaalde trends of afwijkingen zich voordoen. Dit helpt om knelpunten te identificeren. Deze vorm is cruciaal om verbetermogelijkheden te kunnen onderbouwen. Een voorbeeld: is onderzoeken waarom schoonmaakkosten hoger zijn dan gebruikelijk, door data over bezetting, meldingen en schoonmaakfrequenties te combineren.

• 3. Voorspellende analyse, wat gaat er waarschijnlijk gebeuren?

Met voorspellende analyse worden historische data en patronen gebruikt om toekomstige situaties te voorspellen. Het ondersteunt de organisatie om proactief te sturen en zodoende risico’s te beperken. Ondanks dat voorspellingen nooit 100% zekerheid bieden, geven ze waardevolle input voor planning en resource allocatie. Een voorbeeld is voorspellen op welke dagen de bezettingsgraad het hoogst zal zijn, zodat catering en schoonmaak hierop kunnen worden afgestemd.

• 4. Adviesgerichte analyse, welke actie moeten we nemen?

Adviesgerichte analyse gaat nog een stap verder: het adviseert welke maatregelen het beste resultaat opleveren. Door inzichten uit de andere vormen van analyse te combineren met scenario’s en benchmarks kom je tot concrete aanbevelingen. Een voorbeeld is een advies om schoonmaakrondes dynamisch aan te passen op basis van actuele bezettingsdata en afvalvolumes, zodat middelen efficiënter worden ingezet.

Zelf aan de slag: de mini route 4 stappen

Hierbij geven we je een laagdrempelig en direct toepasbaar stappenplan om in korte tijd alle analyses te doorlopen. Afhankelijk van je doel of vraagstuk wordt bepaald of het uitvoeren van alle stappen nodig is of dat je met minder stappen uit de voeten komt.

• Stap 1: Beschrijvende analyse, maak het zichtbaar (dag 1 tot 3)

Kies één thema waar je een vraagstuk of een knelpunt hebt. Verzamel bestaande data rondom dit thema, denk aan een export van meldingen uit het FMIS, data uit sensortellingen of rapportages van de leverancier. Maak één pagina met drie grafieken op basis van de data die beschrijft wat er gebeurt: trend (bewegingen gedurende de week), dagpatroon (bewegingen gedurende de dag, per uur) en top drie locaties/zones met hoogste activiteit.

Resultaat: een helder inzicht in de huidige situatie, zonder duiding.

• Stap 2: Diagnostische analyse, verklaar de trend (dag 4 tot 7)

Koppel één extra bron aan je analyse. Bij luchtkwaliteit voeg je bijvoorbeeld je bezettingsgraad toe, bij bezetting je schoonmaakfrequentie. Zoek een verklaring voor pieken en dalen of inconsistenties. Beschrijf daarnaast de definities die je gebruikt en leg deze vast op je pagina.

Resultaat: een korte verklaring in drie bullet points: we zien (vul zelf in), mogelijk door (vul zelf in), dit doet ertoe omdat (vul zelf in).

• Stap 3: Voorspellende analyse, kijk vooruit (dag 8 tot 12)

Gebruik de patronen uit de drie grafieken (stap 1) en beschrijf wat je verwacht dat er de komende 2 tot 4 weken gebeurt rondom de pieken en dalen of inconsistenties (stap 2). Maak een voorstel planning (druk, normaal, rustig) en durf grof te schatten.

Resultaat: een eenvoudige kalender met verwachte drukte per dag en consequenties voor de inzet.

• Stap 4: Adviesgerichte analyse, kies en test 1 maatregel (dag 13 tot 20)

Formuleer één concrete actie, bijvoorbeeld schoonmaakrondes verschuiven op drukke dagen. Maak het meetbaar door een KPI op te stellen. Voer twee weken uit, evalueer en besluit: doorzetten, bijsturen of terugdraaien.

Resultaat: een voor- en na-rapport (van ongeveer één pagina) met effect en vervolgkeuze.

Tip: blijf streng op eenvoud. Eén thema, twee bronnen, drie grafieken, één maatregel. Herhaal het rondje maandelijks. Na elke cyclus wordt je scherper en maak je snellere stappen.

Wat wij als HEYDAY voor jou kunnen betekenen?

Facility analytics is geen product, het is een werkwijze die waarde creëert. Ons doel? Organisaties voorzien van data gedreven inzichten die hun besluitvorming verbetert. Of je nu klein wilt beginnen of een strategische route wilt uitstippelen: wij helpen je om data te vertalen naar slimme, duurzame en mensgerichte keuzes.

Ben je geïnspireerd geraakt door de mogelijkheden van de facility analytics en wil je ontdekken hoe dit jouw organisatie kan helpen? Onze consultants staan klaar om je te begeleiden en je specifieke behoeften te bespreken. Neem contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek. Samen kunnen we de eerste stappen zetten naar een data-gedreven FM-aanpak die past bij jouw organisatie en doelen.