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数据转换从C级开始

编辑注意: 以下是访客帖子 吉特 克e. Chin,首席数据官和执行副总裁 对于萨福克建筑。

有效地对准技术进步的运作和人才是今天最突出的挑战之一。 集体形成“数字融合”的大数据,人工智能,机器人和其他新兴技术都在每个行业的首席执行官和董事会董事议程上。 

然而,会议室缺乏有效讨论和实施这些新技术所必需的专业知识。 通常,挑战包括了解“可能的艺术”,发现如何转化为业务环境,并严格执行到企业级转换的驱动器。一个内部的C-Suite Executive,具有技术和数据的背景,可以将高管和员工引导到这一点,这主要是难以提诱的 领土。

吉特 Kee Chin.
 

2017年,一项研究 麦肯锡 由于行业犹豫纳入新技术,在建筑业潜在盈利中发现了1.6万亿美元的差距。虽然零售和制造等其他部门在数字化和自动化中大写,但建设已经减少了较少的进步,使其成为业务中最少的数字化部门之一。建筑业利用数据的复杂性也可以改善 - 项目经常以独立的基础运作,并且很少有组织在整个项目组合中聚合见解。 

为什么建设速度缓慢

在我被雇用作为萨福克的第一个首席数据官员之后 - 建设中的罕见地位 - 我很快发现了新技术采用缓慢的潜在理由。 该行业的不情愿 源于领导力缺乏信心,大数据和先进的分析技术可以改善业务运营。我认为这是一个机会。 

尚未为该行业定义价值使用案例,并且是在可能为运营的价值产生价值的不同用例进行实验的正确时间,最终加强我们的核心业务。 数字化和技术以一种使他们与进步密不可分的方式赋予商业指标 - 数字化和新技术的应用实际生成数据,然后可以进行分析。因此,我设置了利用所有这些技术来帮助推动业务价值。 

我的第一个主要任务是组装一个跨职能的数据科学家群体 管理者,由内部资源和外部雇用组成的运营和战略专家。思想的交叉施肥产生通过新应用思考所需的数据的洞察力。我还开始了数据诊断研究,以全面了解公司在数据质量,治理,建筑和管理方面的位置。 

采用的挑战

建筑业目前面临的一个挑战是它无法缝合不同的数据集并提取有用的信息。建筑公司生成大量数据,例如现场报告,检查记录和求职计划,但信息在整个不同的部门和计划中分散。通过时间变化的数据结构令人恼火,使得该信息难以有效地分析。毋庸置疑,数据集成成为我们团队的巨大优先事项。 

下一步是定义萨福克的愿景和战略。建筑是一个环绕项目的行业,所以我们的团队在员工在整个项目生命周期内进行了可搜索的,相关数据的实时视图,我们的团队传达了一个“360次项目”的愿景。

建设也是一个需要有效管理风险的行业 - 安全,时间,成本和质量 - 所以我们专注于利用数据建立预测和领导指标进入我们业务的各个方面,这使得能够更好的风险管理。我们依赖于适当的新测量和分析技术,例如在项目网站上捕获的图像上使用图像识别,传感器信息进行环境危害和更多。 

与首席信息官Doug Myers一起,我们的团队改进了Suffolk的底层数据架构,以确保来自不同应用程序的信息可以流动。为了提高透明度,我们建立了近实时混搭仪表板,显示来自不同系统的信息,显着提高了性能的透明度和信息速度的流动。 

调整

萨福克始于其运营团队,目前正在通过公司的所有业务领域和职能工作。目标是从原始数据和简单的报告到清洁数据和全面的统计预测,使整个公司“提出分析到期曲线”。

为了展示如何在萨福克寻找结束的“数据之旅”,我们决定在一个特定的商业领域试用我们的数据方法:求职安全。据2017年劳工统计报告局报道,乔布捷安全是我们行业的最大,最重要的挑战 - 所有工作场所死亡的21%发生了施工部门。有许多影响工作场所安全,包括天气,工作范围,现场监督,项目类型等因素。 

与卫生和安全亚历克斯大厅执行副总裁合作,该团队通过实施基于移动的观察和活动跟踪系统来帮助改变萨福克的安全管理平台。自该系统实施以来,我们的事件率已经下降了40%以上,我们已经返回了该领域的时间,因此安全专业人士可以更有效地完成工作,我们引发了关于公司网站上最普遍的危害的重要讨论 - 可以制定课程来解决这些问题。

随着我们继续推进我们的数字议程并向未来展望未来,我们实现人工智能可以极大地帮助我们密切地监控有源建筑场地的各种组成部分。萨福克与SmartVid.io是一家位于马萨诸塞州剑桥的建筑专用AI公司合作,拥有计算机视觉和数据分析的专业。萨福克和SmartVid.io研究和开发了一种可以将超过10年的历史项目数据(来自360个项目的70万图像)与其他现有数据(如天气)组合,并应用预测算法“教导”系统的风险和可能导致项目现场发生事故的因素。

如果研究继续证明,未来的系统可以提醒人员提高风险情况和潜在的安全事件,因此在安全事件甚至发生之前,团队可以立即采取行动并中和风险。到目前为止,结果一直令人鼓舞 - 我们的预测分析模型已经能够识别五种事故中的一个,最精度为80%,如果接受了更大的误报,则具有更高的识别率。这种概念证明演示了人工智能可以在保障工人和建筑工地中发挥的关键榜样。 

更透明

除了改进现场安全的情况下,我们的数据透明度增加了公司遍及我们公司文化的积极变化。员工现在更为开放的是我们的数据努力,我们在士气中看到了一个上涨,因为我们加强了员工对整个组织的数据和数字驱动的转型以及如何使转型会使它们受益。 

鉴于数据和资源要求的数量,一家公司不太可能通过使用人工智能来改造整个建筑行业。因此,我们转向伙伴关系,以进一步的工作。 2019年,我们与SmartVID.IO共同组建了预测分析战略理事会,这是一个数据联盟,包括10名一般承包商和保险组织(和成长)致力于共同努力,了解我们如何利用预测分析如何改善施工结果。我们理解人工智能的人不会改变结果,但建设专业人员必须利用洞察力和决策助手A.I。可以提供实际改变工人行为和公司文化。只有这样的安全结果才会显着改善。

许多公司未能参加数字和数据转型,因为他们的领导人无法清楚地定义它的意义,让他们的劳动力混淆和不愿意改变。如果该行业真正想要参加这一转型,企业必须克服各种人才群体之间沟通的挑战。该通信必须在C-Suite级别开始。虽然公司可能拥有创新董事和技术负责人,但在那些专家被邀请到会议室和C级领导致力于改变他们的人民查看数字化和数据的方式,建筑业将继续落后落后。 

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