洞察力可以连接我们的数据集显示什么?

我们收集的数据集成和分析项目詹斯勒的活动分析,工作性能指标(WPI)和4-1-Where数据集。他们代表数百万数据点相关工作效率,经验,和性能;观察工作空间使用;以及房地产空置率、入住率和空间分配。

我们标记这些数据集来确定项目的位置和行业信息,允许我们专有的数据集分析与市场经济数据在项目接近的范围。然后,我们用统计软件测试工作性能之间的相关性,入住率,空间使用,市场项目驻留。通过挖掘这些数据,我们的目标是发现隐藏的关系,可以交付价值和项目决策支持我们的客户通过更好的理解这些因素影响设计效率。

“大数据”通常指的是大量来自多个来源的数据。核心任务是链接,匹配,清洁,和转换数据跨数据库和系统连接和关联关系,层次结构和多个数据失控前联系。通过以这种方式管理数据,可以集成结构化和非结构化数据资产来生产高质量的信息和见解,有用的和及时的。从理论上讲,企业可以提取数据的价值在他们的处置将有更大的洞察力的力量影响他们的业务和客户的业务。

我们的探索性分析的初步结果显示,世代和地理差异是显著的。平均而言,今天的设计解决方案似乎更有吸引力,詹斯勒的批发价格指数来衡量,在位置更大的年轻人口,城市专业人士。另一方面,分析空间利用率Gensler活动收集的数据分析表明,年龄的增长,富裕,或更多的“经验丰富的专业人士倾向于花更多的时间在他们的办公室/部门比平均水平。研究结果还表明,内部元素可以用来增强,或替代属性或物理环境存在的缺陷。

数据提供预测的见解。结合数据从詹斯勒的活动分析,批发价格指数,并与当地人口数据4-1-Where提供预测结果,增强我们的能力来衡量工作满意度跨地域和代与工作场所的策略。

位置关系到工作场所的性能。地理分析使用詹斯勒的内部数据代表一个健壮的诊断工具来评估选址。我们的结果表明,位置对员工的经验和性能有重要影响。这些知识是一个机会通知房地产决策公司搬迁吸引或留住顶尖人才。

设计是一个机会来减轻方差的位置,人口统计数据。大数据分析揭示了更丰富的、综合的了解设计对员工满意度的影响,生产力,文化和地理,和一个额外的好处的future-forward见解。

这仅仅是冰山的一角。我们最初的努力只作为起点,我们正在建设的项目和具体地点的分析能力支持客户的决策需求。我们继续发展我们的能力来捕获和管理项目相关数据更有利于大数据分析。我们看到探索性分析的数据作为一个持续的机会发现有趣的见解或问题,将推动进一步的研究调查。