Risker med felaktig data
Att vara datadriven är vår tids melodi. Därför behöver vi prata om dålig data och hur det skadar fastighetsbranschen.
Enligt Forbes International är vi i början av den fjärde industriella revolutionen – en revolution som karaktäriseras av att ny teknik med oanad kraft och potential förändrar marknaden. Forbes rapporterar i sin årliga undersökning från 2018 att majoriteten av VD:ar i USA är trygga i sin förmåga att leda sina företag genom denna tekniska förändring, trots att de själva inte är uppvuxna i en digital tidsålder.
Det är mer än 50 år sedan människan först satte sin fot på månen. Inför återinträde i jordens atmosfär beräknade Nasas toppmatematiker ut den optimala kursen för rymdfärjan. Några futtiga grader fel kunde ha enorma konsekvenser vid återinträde – farkosten kunde rentav missa jorden.
Detsamma gäller data. En decimal hit eller dit kan verka futtigt, men ett till synes litet fel kan ha enorma konsekvenser. Tre allvarliga fel som kan uppstå med data är:
- det saknas data
- datan är utdaterad
- datan är helt enkelt felaktig
Många datakällor gör det svårare att kvalitetssäkra data
Det finns många orsaker till att felaktig data smyger sig in i rapporter och system. Inom fastighetsbranschen är det vanligt att data tas från flera olika källor, då ett byggnadsbestånd består av flertalet vitt skilda delar. Data rörande temperatur kommer in från ett håll, manuell avläsning kommer in från ett annat och företaget som levererar laddstolparna till parkeringen utanför tar in sin data på ett tredje sätt. Data kommer in från flera olika källor och analyseras tidvis var för sig – i sina egna silos. Resultaten av de olika analyserna används sedan som beslutsunderlag, men är svåra att jämföra och sätta ihop till en aggregerad bild.
Svårigheten att samla data på ett och samma sätt kan i sig bidra till att data inte kritiseras och i förlängningen blir det svårare att upptäcka mindre fel. För att göra en lång historia kort: Silobaserade processer möjliggör för felaktig data att gå obemärkt förbi.
Konsekvenser av felaktig data (varför fastighetsbranschen har samma problem som Nasa)
Oavsett om felaktig data används för att beräkna framtida energikostnader, eller för att effektivisera uppvärmningen i byggnader resulterar felaktigheterna i att det är svårt, eller rent av omöjligt, att använda berörd data som beslutsunderlag. Om felaktig data introduceras tidigt i en beslutsprocess (ledningscentralen på Nasa beräknar banan för återinträde i jordens atmosfär några grader fel) kommer samma data att hänga med hela vägen från beslutsunderlag (beräkning) till implementation (inträde i atmosfären) och potentiellt ha enorma konsekvenser (rymdfärjan missar jorden).
För att strö salt i såren rapporterade Saxony partners nyligen att de flesta kommersiella fastighetsbolagen i USA fortfarande använder Excel för att hantera kritisk data. Multipla spreadsheet utspridda på flera olika ställen för flera olika projekt gör det närmare omöjligt att säkerställa att data som rapporteras är korrekt. I Sverige är situationen lite bättre, men troligtvis finns det fortfarande fastighetsbolag där ute som skulle känna igen sig i de amerikanska fastighetsföretagens Excelhelveten.
Kvalitetschecka din data
Insamling av data inom fastighetsbranschen är ingen enkel affär. På Metry tacklar vi problemen genom att samla in värden från alla sorters datakällor och strukturera samt kvalitetssäkra insamlad data i vår portal – vi skippar silos helt enkelt. Ett fastighetsbolag kan sedan koppla på sitt eget uppföljningssystem eller sin egen AI-lösning på vår portal och använda den färdigt strukturerade datan precis så som det passar sig. Fördelen blir såklart att all data redan är kvalitetssäkrad och tar bort behovet av manuella Excelark.
Vi minskar, bildligt talat, risken för att rymdfärjan missar jorden på sin färd tillbaka in i atmosfären.