Modul 1: Intelligente Datennutzung in Immobilienprojekten

Nach Abschluss des ersten Moduls kannst du jedes Projekt durch den intelligenten Einsatz von Daten noch zuverlässiger und effizienter steuern. Treffe bessere Entscheidungen aufgrund von datenbasierten Kennzahlen und lerne Tools kennen, die dich dabei unterstützen.

Die Themen in Kapitel 2: Daten im Projektalltag

  • Wo fallen Daten im Projektalltag an?
  • Wie schafft man eine einheitliche Datengrundlage?
  • Wie verbessern digitale Lösungen die Datenverfügbarkeit?
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Kapitel 2

Daten und der Projektalltag: Herausforderungen und Potenziale

Den größten Infrastrukturprojekten Deutschlands sind durchschnittlich jeweils 130 Millionen E-Mails, 55 Millionen Dokumente und 12 Millionen Workflows zuzuordnen. Ob mit oder ohne Datenraum, mit oder ohne BIM – schon jetzt produziert jedes Bauprojekt gigantische Datenmengen. 

Die darin enthaltenen Informationen bleiben ungenutzt, wenn sie nicht strukturiert erfasst und ausgewertet werden. In diesem Kapitel dreht sich alles um Daten in deinem Projektalltag: 

  • Wo entstehen Daten? 

  • Wie macht man Daten verfügbar?

  • Welche Herausforderungen bestehen aktuell?

  • Wo bestehen Optimierungspotenziale durch den Einsatz digitaler Lösungen?

An welchen Stellen entstehen Daten im Projektalltag?

Kommunikation

Die Anzahl an E-Mails, Anrufen und Meetings steigt häufig ins Unermessliche: 130 Millionen E-Mails werden in größeren deutschen Infrastrukturprojekten im Durchschnitt verschickt.

Dokumente

Dazu kommt eine große Anzahl an Dokumenten, beispielsweise Angebote, Rechnungen, Protokolle und Verträge. 55 Mio. Dokumente sind es z.B. durchschnittlich bei deutschen Infrastrukturprojekten.

Plandaten

Die Plandaten sind das Ergebnis von Konzeption und Planung eines Objekts und enthalten wertvolle  Information für den Bauablauf und die korrekte Bauausführung. 

Kostendaten

Parallel zu den Objektplandaten fallen in der Kosten- und Erlösplanung Daten an. Im Controlling werden diese vorrangig in Tabellenkalkulationen erfasst und strukturiert. 

Geschäftsdaten

Auch intern werden beispielsweise durch die Personalplanung, Buchhaltung und  das Vergabemanagement eine Vielzahl an Daten generiert.

Objektnutzungsdaten

In jedem Objekt entstehen Daten, die Aussagen über die Art und Gewohnheit der Nutzung zulassen. Dazu zählen beispielsweise die Anzahl an Türöffnungen sowie der Heiz- und Stromverbrauch.

“Die PropTech Germany Studie 2020 zeigt: Die Datenverfügbarkeit von immobilienbezogenen Daten ist immer noch schlecht. Es gibt wenig Daten von Immobilien, die wirklich flächendeckend beispielsweise über ein ganzes Portfolio erhoben werden. Und es gibt immer noch eine relativ geringe Transparenz, was Immobilienmarktdaten betrifft.”

Prof. Dr. Verena Rock MRICS, Digitales Immobilienmanagement – TH Aschaffenburg

Aktuelle Herausforderungen im Projektalltag

Kapitel 1 beantwortete die Frage, warum Daten Voraussetzung für die Digitalisierung der Bau- und Immobilienbranche sind. Jetzt nehmen wir den Projektalltag unter die Lupe. Die Übersicht zeigt: In Projekten werden täglich Unmengen an Daten generiert. Die Erzeugung stellt kein Problem dar. Die größere Herausforderung ist, diese Daten verfügbar und nutzbar zu machen. Bestimmt sind dir aktuell folgenden Probleme bekannt, die sich aus der Kombination von analogen Arbeitsschritten und unstrukturierter Arbeit mit Daten ergeben:

  • Datenzugriff: Daten liegen auf unterschiedlichen Servern/in unterschiedlichen Ordnern/unterschiedlichen Tabellen ab

  • Medienbrüche: Die Daten eines Projekts liegen digital und analog vor

  • Aktualität: Es existieren unterschiedliche Versionen von einzelnen Dokumenten

  • Kollaboration: Dokumente werden als Anhänge in E-Mails verschickt und sind nicht für alle Projektbeteiligten zugänglich

  • Datenfehler: Die Übertragung von Daten von einem Dokument in ein anderes führt zu Flüchtigkeitsfehlern

Der Status Quo: Datennutzung in deinen Immobilienprojekten

Die Umfrage in diesem Kapitel eröffnet dir die Möglichkeit, deinen Status Quo zu reflektieren. Wenn du möchtest, erhältst du die gesammelten Ergebnisse nach Abschluss von Modul 1 zugeschickt.

Datenverfügbarkeit: Wie gelingt das?

The power of now: Datensammlung

Mit der strukturierten Datenerfassung kann zu jeder Zeit und mit jeder vorhandenen Datenmenge im Unternehmen begonnen werden. Je früher aussagekräftige Daten gesammelt werden und je mehr Daten strukturiert  vorliegen, desto stärker profitiert ein Unternehmen von der eigenen Datenintelligenz. 

Fragen, die diesen Prozessschritt begleiten: 

  • An welchen Stellen im Unternehmen werden Daten erzeugt?
  • In welchem Format, z.B. in digitalen Excel-Dokumenten, auf Papier oder als CAD-Datei, liegen die Daten vor?

The future in mind: Datenauswahl und -analyse

Nachdem alle Datenquellen und der Status Quo der Datenverfügbarkeit im Unternehmen analysiert wurden, beginnt die detaillierte Analyse. Hierbei hilft es, sich die aktuellen Herausforderungen im Projekt und Unternehmen vor Augen zu führen. Soll die Fehlerquote im Kostencontrolling reduziert werden, sollen Prognosen realitätsnaher aufgestellt werden, soll der Datenzugriff oder der Abruf von aktuellen Informationen erleichtert werden? Indem man Probleme identifiziert, Ziele und Anforderungen bewusst formuliert, kann die richtige Auswahl an benötigten Daten und gegebenenfalls benötigten Tools getroffen werden.

Fragen, die diesen Prozessschritt begleiten: 

  • Welche Entscheidungen und Prognosen können durch Informationen aus Daten zuverlässiger getroffen werden?
  • Welche Daten besitzen den größten Mehrwert für das Unternehmen?
  • Wie erhalte ich Zugriff auf die benötigten Daten?
  • Welche aktuell genutzten Tools fördern die strukturierte Erfassung dieser Daten? 

Decode information: Datenstrukturierung

Der größte Mehrwert entsteht, wenn langsam eine signifikante Datenbasis aufgebaut wird, aus Daten, die im gleichen Format und in der gleichen Struktur vorliegen. Der Einsatz moderner Software ist das wichtigste Element beim Aufbau dieser signifikanten und zuverlässigen Datenbasis. Digitale Tools fördern die einheitliche Erfassung, den Zugriff und die Verarbeitung und Analyse von Projektdaten. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie strukturierte Daten beispielsweise zu schnelleren und sicheren Entscheidungen im Kostencontrolling beitragen. 

Fragen, die diesen Prozessschritt begleiten: 

  • Was hemmt den Datenerhebungsprozesse und die Verknüpfung der Daten?
  • Wo ist neue Software für eine bessere Strukturierung und Datenverarbeitung notwendig?
  • Mit welchen Tools lassen sich unterschiedliche Datenformate in ein System übertragen und einzelne Prozesse verknüpfen?

Wie profitieren Sie in Ihren Projekten: Beispiel Kostencontrolling

Auch gängige Datenverarbeitungsprogramme wie Excel sind als Datenverarbeitungssoftware bekannt. Sie können jedoch nur einen Bruchteil der verfügbaren Daten strukturieren und verarbeiten. Moderne Tools zeichnen sich durch intelligente Automatisierung und Datenverarbeitung aus. Folgen Vorteile ergeben sich beispielsweise im Kostencontrolling durch eine digitale Kostenmanagement-Lösung wie Alasco:

  • Automatische Prognosenerstellung für schnelle und zuverlässige Entscheidungen

  • Frühzeitige Information über Budgetabweichungen im laufenden Projekt

  • Automatische Erstellung einer Kostenüberwachungstabelle unter Berücksichtigung aller Finanzdaten

  • Automatische und fehlerfreie Datenübertragung

  • Automatische Mittelabflussplanung

  • Projektstatusabfrage über intelligente Dashboards

Zusammenfassung

In jedem Arbeitsschritt, in jeder Leistungsphase fallen in Immobilienprojekten Unmengen an Daten an. Beispielsweise in der E-Mail-Kommunikation, Dokumentenablage, Objektplanung, Kostencontrolling und Personalmanagement, ebenso wie in der Gebäudenutzung.

#1 Datensammlung: Wo und in welchem Format treten die Daten im eigenen Unternehmen auf?
#2 Datenauswahl und -analyse: Welche Daten bieten den größten Mehrwert, um Transparenz über Arbeitsprozesse und deren Optimierung zu erhalten?
#3 Datenstrukturierung: Welche Tools unterstützen die Übertragung und Verknüpfung einzelner Daten in einem System?

Gängige Datenverarbeitungsprogramme wie Excel können nur einen Bruchteil der verfügbaren Daten strukturieren und verarbeiten. Moderne Tools zeichnen sich unter anderem durch die fehlerfreie Datenverarbeitung, die intelligente Automatisierung von Aufgaben und die Verknüpfung von Einzelinformationen in einer Plattform aus.

Ausblick: Kapitel 3

KPIs und Benchmarking – Datenbasierte Kennzahlen in Immobilienprojekten

  • Wie lässt sich Projekterfolg durch Kennzahlen sichern?
  • Wie erfolgt die Auswahl geeigneter KPIs in deinem Projekt?
  • Wie unterstützen Daten die Erstellung aussagekräftiger KPIs?