行调整，以预测未来情况。“BUILDER 为 [NNSA] 设施维护计划中基于风险的决策提供了独特的机会，”Pang 说道。他列举了 NNSA 希望通过 Gordian 解决的四个挑战：不完整且不一致的库存、被动的设施维护实践（而非预防性维护）、缺乏基于风险的决策流程以及数据库之间缺乏集成。Gordian 联邦解决方案团队成员 Mike Bartoli 解释。
数据 以外的应用程序中实施
“您可以在任何其他应用程序中真正利用这些数据，只要这些系统需要获得更准确的成本，”他说道。在 Gordian，Lewek 解释说，该公司使用四种类型的数据来提高基于建筑的预测分析的有效性。经济指标，如标准普尔股票价格指数、新车销售和商业房地产价格指数。
建筑行业指标如原油价格建筑业
的职位空缺和新独栋住宅的建筑价格。材料组指标，如钢铁出口和初级金属的未完成订单。分析信息，如表明成本在过去如何变化的趋势。Lewek 以锅炉 WhatsApp 号码数据 维修为例。RSMeans 数据库显示维修或更换之间应间隔多少年，以及在维修或更换场景中可能发生的多达 15 项不同任务。这些项目包括工时、人工成本和材料成本。Lewek 说，建筑成本数据在理论上很简单，但在应用上却很复杂。
原因是有太多市场因素影响结果
制定自己的战略，Gordian 研究了 公司学生的财务决策 医疗保健、金融和技术行业如何使用预测数据分析。 “现在，我们正向外部寻求帮助，为我们自己和我们的客户提供更多启示，”Lewek 说道。“希望我们能够支持预测性维护，告知项目时间和地点，并最终提供更好的预算。这就是我们在这里的目的。”他给出了使用预测技术和成本数据的三个原因：向决策者传达令人信服的预算需求。
这对于政府机构员工尤其重要
他们的经理将寻求可靠的成本效益。提高不动产资产风险的 adb 目录 见性。机构可以更严格、更数据驱动地控制其基础设施的状态。部署有限的资源以获得最大的影响。充分利用你所拥有的东西很重要。我们大多数人都熟悉以成功为导向的理想，即获得角落办公室。当一个人在其机构或公司中实现个人目标的这一方面时，人们认为他已经成功了。
