保持清洁:分析可以使承包商受益 - 只要他们保持良好的“数据卫生”

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 建筑数据卫生

建筑公司洪水收到了洪水 这些日子的信息 - 从销售投资的所有电子邮件收件箱中的所有内容 覆盖行业杂志的故事 - 关于数据分析的潜力 彻底改变他们的所作所为。

这是正确的 情节从静默电子表格转移到高级数据仓库和 分析发动机可以产生变革性见解。

但是,对这些福利的讨论 经常留下一个关键的事实:漂亮的图表,图形和动画是 如果用于创建它们的数据充满孔,毫无意义。

对于许多承包商来说,可能被认为是什么 由于“数据卫生”差是一种紧迫的关注。数据的缺陷方法 进入 - 特别是需要不同利益相关者手动输入数据 多次进入不同的系统 - 往往是问题的根源。

随着不准确的记录的体积增长 时间,看似小的错误变成了扭曲故事的主要异常 通过数据告诉。例如,项目经理可以进入“SMITHCO钢” 即使控制器指的是“史密斯公司钢铁”,也进入了电子表格 文档。没有清楚地进入这种不一致,以后的分析将歪斜 the results.

在最坏的情况下,错误或 包括供应商,分包商,员工,设备等类别的不完整数据, 材料或项目成本破坏了承包商的善意努力,以获得其基础 事实策略。

然而,尽管数据的重要性很高 诚信,一些承包商不愿意解决这个问题。

这可能是因为他们认为它是一个 耗时,落后的锻炼,涉及艰苦的困扰 现有档案以削减不完整,不一致,复制或缺乏 of timeliness.

但是,提高数据准确性 - 特别是 当它包括支撑数据集合时 流程 -Sharpens你 了解当今趋势。它也让您利用 面向未来的数据分析,一种预测方法,可以更好地腾出 随着机器学习和AI的持续演变。

Bolstering数据完整性并不难 因为它看起来可能。一些简单的步骤可以将您的组织放在正确的路径上。

第1步:在下拉队进

系统是否是sage,观点, 基金会或微软Excel,承包商经常犯错误 数据收集流程以要求员工反复输入的方式 公司名称,项目数字和其他关键标记用手。这 提高产生重复或发散记录的风险,如 上面的Smithco Steel例(或者应该是Smith Co. Steel?)。

更好的方法是利用 软件生成下拉菜单的能力。所有用户都应该是 培训以利用此功能,并在可能的情况下避免手动避免 entering data.

但是,应该指出的是,微软 Excel用户需要为下拉的应用程序构建一个应用程序。问你的IT部门或 外部顾问为关键文件构建应用程序。 (项目经理 和会计师很少有时间或专业知识来做这本身;剩下 到自己的设备,他们可能会坚持手动条目。) 

第2步:获得数据卫生测试

弄清楚你的公司是否有一个 数据清洁问题不需要您的团队向工作夜班和 周末在旧电子表格中狩猎错误。

它可以通过软件完成。

寻找可以为您提供分数的工具 关于数据完整性,准确性,一致性和及时性等因素。 粒度很重要。如果承包商正在运行涉及的分析 职位描述作为关键组件,它有助于知道30%的百分之一 记录实际上无法包含任何职位描述。

当涉及重复条目时,数据卫生测试可以揭示您是否有一个主要或次要问题。反过来,这使您能够了解对合规性,收入或支出的任何溢出效应。顾问还可以告诉承包商流程缺陷是否有助于或创建数据质量问题。

第3步:利用现有的最佳实践

对建筑承包商的数据清洁需求几乎是独一无二的。结果,无需重新发明轮子:现有的实践 主数据管理(MDM) 提供相对无痛的途径来解决可能似乎是难以应变的难题。

采取一个区域的例子 美国建筑承包商。公司,船上 一款新的企业数据仓库,已长期跟踪其更改订单 Prolog项目管理软件。管理层希望合并此数据流 从承包商的圣人会计系统中流动。但是,有一个 问题:作业编号系统不同。 Prolog中的“工作1-2-3”, 在圣人,“工作A-B-C”。

对于拥有硕士数据管理专业知识的人来说,这是一个熟悉的现状解决方案。在这种情况下,我们的团队使用了 数据仓库中的映射工具 要同步作业数据,允许我们合并数据流并准备好它们进行分析。

承包商通常使用一个系统 他们的出价和另一个会计。让我们说承包商旨在赢得一个 用skanska ab竞标。作为该过程的一部分,它会有所帮助 Skanska AB的会计和出价系统数据流均。为什么?因为它 将易于分析先前出价以及过去的项目成本, 时间灵和结果。映射使这种东西很容易完成,而且 有许多其他高实用方法是部分和包裹 MDM.

施工数据分析的实心基础

数据清洁是一个先决条件 有效利用施工数据分析。

除了改善分析, 在这一领域实现进展,也加快了主要的数据过渡,如 从一个会计系统移动到另一个会计系统或获取另一家公司 并使用自己的数据流合并其数据流。

施工数据分析平台和 数据仓库可能是该过程不可或缺的一部分,这解释了原因 这是一种快速生长的领域。总而言之,有增长的意识 在行业中有可能使承包商赋予承包商 跟踪和管理投标,船员,设备,打击列表,蓝图,请求 信息等更易于使用的接口。向前迈进,AI也能够提高风险 预测,求职质量控制和路线规划/运输。好的 数据卫生允许承包商以这种量级飞跃击中地面运行 进一步改变行业。

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