Aan de slag met datagedreven werken in facility management
Steeds meer facility management-organisaties hebben de ambitie om datagedreven te werken. Amber Klaassen, Consultant bij HEYDAY, neemt ons mee in de voordelen die datagedreven werken kan opleveren en welke stappen gezet moeten worden om er concreet mee aan de slag te gaan.
Datagedreven werken krijgt de laatste jaren steeds meer aandacht vanuit organisaties en wordt door steeds meer sectoren omarmd. Hoe zit dat eigenlijk voor het facility management-werkveld?
“Datagedreven werken houdt in dat besluitvorming binnen de facilitaire organisatie of huisvesting wordt gebaseerd op feitelijke, kwantitatieve en kwalitatieve data op zowel operationeel, tactisch als strategisch niveau”, trapt Klaassen af.
“Hierbij kun je denken aan het gebruik van objectieve data, zoals data omtrent de bezettingsgraad, het binnenklimaat of de onderhoudsplanning, maar ook subjectieve data, zoals de werknemerstevredenheid”, legt de adviseur van HEYDAY uit. “Het doel is om beter onderbouwde en meetbare beslissingen te maken die bijdragen aan bijvoorbeeld efficiëntie, duurzaamheid of kostenbesparing.”
Voordelen van datagedreven werken
Volgens Klaassen kun je tal van voordelen realiseren door data voor je aan het werk te zetten. Een van de grootste ligt op het vlak van zogeheten fact-based besluitvorming. “Het analyseren van data – historische data maar ook realtime of toekomstgerichte data – leidt tot betere besluitvorming.”
“Daarbij biedt objectieve data een basis voor analyse en het nemen van geïnformeerde beslissingen, terwijl subjectieve data de menselijke factor toevoegt, waardoor er rekening wordt gehouden met de gevoelens en emoties van mensen”, voegt ze toe.
Een praktijkvoorbeeld: data ophalen en analyseren maakt het voor facility managers eenvoudiger om hun dienstverlening af te stemmen op wat de gebruiker echt wil. Ook kunnen met behulp van data bepaalde diensten gemakkelijk op- of afgeschaald worden, wat zorgt voor meer efficiëntie en kosteneffectiviteit.
“Data levert facilitaire afdelingen meer inzicht op, het kan helpen om patronen en trends te identificeren en geeft organisaties een completer beeld van het heden en de toekomst”, aldus Klaassen.
Ook de kantoorbezetting vormt een mogelijk toepassingsgebied voor data-analyse. Hoeveel kantoorruimte hebben bedrijven nodig? En wat is de vraag naar facilitaire diensten op welke dagen? “Door het effectief inzetten van data kunnen dit soort vraagstukken veel beter in kaart worden gebracht”, legt Klaassen uit.
Ze noemt een derde voorbeeld: data kan de communicatie en afstemming tussen afdelingen verbeteren. “Het gebruik van data-inzichten op procesniveau kan leiden tot betere communicatie tussen verschillende belanghebbenden. Hierdoor kan een gemeenschappelijk begrip worden ontwikkeld en kunnen organisaties effectiever omgaan met middelen.”
Aan de slag met datagedreven werken
Wanneer leiders binnen hun organisatie aan de slag willen gaan met datagedreven werken, dan moeten ze waken voor de valkuil om alles te snel en tegelijkertijd te willen doen. In de praktijk gebeurt dat volgens Klaassen maar al te vaak.
“Vaak is er meer data beschikbaar dan je denkt.”
Daarom raadt ze bedrijven aan om bij datagedreven werken-trajecten “klein te beginnen”, om zo eerst vast te stellen of de aanpak daadwerkelijk toegevoegde waarde biedt. “Begin met het herkennen van kansen om data te benutten (de zogeheten use cases) en zet daarna de juiste stappen om deze use cases te toetsen.”
Als leidraad kunnen hierbij de volgende stappen worden gevolgd:
Stap 1: Formuleer het doel
Een eerste stap is het formuleren van een duidelijk gedefinieerd doel, waaruit naar voren komt hoe data kan helpen dat doel te realiseren. “Data moet geen doel op zich zijn, maar juist een middel om het doel te bereiken”, adviseert Klaassen.
Ze geeft een voorbeeld: “Stel dat het doel is om het gezondste kantoor van Nederland te creëren. In dit geval kan het verzamelen van data dienen om aan te tonen dat het kantoor een gezonde werkomgeving biedt.” Data is in dit geval een instrument om tot bewijsvoering te kunnen komen.
Stap 2: Selecteer de benodigde data
“Als je een doel hebt vastgesteld, bepaal je welke gegevens relevant zijn om dat doel te bereiken”, legt Klaassen uit. “Dit kunnen zowel objectieve gegevens zijn, zoals gegevens over het binnenklimaat, als subjectieve gegevens, zoals feedback van medewerkers.”
Stap 3: Verzamel en experimenteer
“Nadat je hebt vastgesteld welke data je nodig hebt, kijk je eerst of deze data al beschikbaar is”, adviseert Klaassen. “Vaak is er meer data beschikbaar dan je denkt, zoals het energieverbruik van je kantoor of het gebruik van toegangscontrolesystemen.”
Als de data nog niet beschikbaar is, kan op een laagdrempelige manier begonnen worden met het verzamelen van de benodigde gegevens. Klaassen: “Bijvoorbeeld door het uitvoeren van een bezettingsgraadmeting of simpelweg gebruikers te ondervragen over bepaalde onderwerpen op de werkvloer. Experimenteer dus met verschillende mogelijkheden.”
Stap 4: Implementeer en monitor
Na het experimenteren in stap 3 implementeer je de gekozen dataverzamelingsoplossing. “Monitor vervolgens de verzamelde data om te bepalen of je je doel zult bereiken”, geeft Klaassen aan. “Beoordeel eerst of de verzamelde data waardevolle inzichten oplevert. Als de data na monitoring niet de juiste inzichten biedt, keer dan terug naar stap 3.”
Stap 5: Schaal op en verbeter
Biedt de data wél de gewenste inzichten, dan volgt de laatste stap. “Schaal dan de gekozen oplossing op en breid deze uit naar een breder toepassingsgebied of andere locaties binnen je organisatie. Blijf de kwaliteit van de data bewaken en blijf groeien. Innovatie kan hier een rol spelen, maar dit is dus niet noodzakelijk.”
