打破数据孤岛揭示能源绩效的洞察

对管理建筑物所需的所有数据和信息进行了多少深思熟虑？很多时候，答案是很少的深思熟虑和很多事后的想法。整个行业已经意识到建筑数据和数据分析的使用是改善建筑运营的主要工具。能源管理、故障检测和诊断等数据应用可能是管理和分析数据有效性的最佳例子。然而，许多建筑业主获取和管理设施数据的努力要么是临时的，要么狭隘地集中于建筑的特定方面，例如能源和 HVAC 系统。



目前建筑物中使用了许多数据“存储库”来提供大量数据。它们包括楼宇管理系统、独立控制系统、设施管理系统和业务系统。此外，还有建筑信息模型的“保护伞”，它涉及设计和施工图纸、设备和产品数据，以及 电话号码清单 安装、维修和维护建筑设备的第三方承包商手中的数据。其中一些数据存储在 Excel 电子表格、Access 数据库以及各种电子和纸质格式中。典型的建筑有多个分散在整个组织中的数据“孤岛”，没有一致的数据管理策略，而且协调很少。另请注意，孤岛中的数据不仅包括数据，还包括数据管理的底层技术系统、不同的数据管理流程，甚至涉及的人员。



将所有设施数据纳入统一的数据库架构并将标准方法和流程付诸实践来管理数据似乎是一个很好的案例。这种方法有几个好处：



建筑数据将更广泛地可用和共享。抛开机密数据不谈，更多的数据将允许进行额外的分析，可能会产生新的相关性和指标，以及对建筑性能的新见解。

建筑数据将更容易访问。您是否曾经在寻找竣工图纸或设备规格表时，却发现它们不在应有的位置？如果没有结构化的数据管理方法，您会因为数据和文档的混乱而在内部浪费时间；很多时候，建筑运营商需要联系原来的建筑师、工程师或承包商获取数据，从而浪费更多的时间和金钱。我们需要的是一个有序的索引作为更大的数据管理系统的一部分。随着设施数据的增长，结构化的索引方法至关重要，这显然是很有可能的。

结构化方法可以改善数据的长期归档、保存和保留。您需要一些关于建筑物生命周期的数据和信息，并且您需要长期数据中的分析机会来进行比较和趋势分析。







全面的数据管理计划将提高数据的完整性。坏数据就是没有数据。您需要准确、可靠、一致和完整的数据。结构化方法首先验证数据，然后实施一个流程，未经授权不得更改或销毁数据。

当今世界大约有 6,500 种语言；对于数据管理，您只需要一种标准命名约定、格式、索引和数据描述符的“语言”。它使访问和理解数据变得更加容易。

我们不仅仅是为了组织而组织数据，而是为了最大限度地提高运营建筑物的有效性和效率。结构化方法可以为数据之间更大的关联性、改进的数据分析以及开发或识别新的建筑数据指标的可能性提供额外的机会。