Digitales Facility Management - Mit datengetriebenen Servicemodellen zum strategischen Partner - ASW Nord
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Lünendonk®-Whitepaper 2020
Digitales Facility Management
Mit datengetriebenen Servicemodellen
zum strategischen Partner
Eine Publikation der Lünendonk & Hossenfelder GmbH mit freundlicher Unterstützung von
FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Inhaltsverzeichnis
VORWORT....................................................................................................................................................................................5
DATEN ALS ENABLER DER DIGITALISIERUNG.....................................................................................................................6
DATA-DRIVEN BUSINESS – WAS BEDEUTET DAS?.............................................................................................................7
Wachstum durch Datennutzung.............................................................................................................................................................. 7
Praxisbeispiel: Geschäftsprozessoptimierung mittels Process Analytics......................................................................................8
Das Reifegradmodell: Wettbewerbsvorteile durch Data Analytics................................................................................................8
Verortung des Facility Managements im Reifegradmodell............................................................................................................ 10
DATA-DRIVEN FACILITY MANAGEMENT – WAS RESULTIERT DARAUS?.................................................................... 12
Anwendungsfälle einer Datenanalyse................................................................................................................................................... 12
Digitaler Workflow...................................................................................................................................................................................... 12
Services entlang des Reifegradmodells............................................................................................................................................... 14
Voraussetzungen für datengetriebene Services................................................................................................................................ 15
CHANCEN UND RISIKEN........................................................................................................................................................ 16
Akzeptanz der Technologie und Datensammlung........................................................................................................................... 17
Skalierung im heterogenen Immobilienumfeld................................................................................................................................. 18
Monetarisierung bei bestehendem Dienstleistervertrag................................................................................................................ 18
Orientierung in der Datenflut.................................................................................................................................................................. 19
Exkurs: Proptechs: Identifikation nutzenstiftender Produkte........................................................................................................ 20
EFFEKTE DER DATENORIENTIERUNG.................................................................................................................................. 22
Handlungsempfehlung............................................................................................................................................................................. 22
Neue Unternehmenskultur...................................................................................................................................................................... 22
INTERVIEW: LÜNENDONK IM GESPRÄCH MIT GEGENBAUER..................................................................................... 25
UNTERNEHMENSPROFILE..................................................................................................................................................... 28
Unternehmensgruppe Gegenbauer..................................................................................................................................................... 28
Lünendonk & Hossenfelder GmbH...................................................................................................................................................... 29
Fußnoten....................................................................................................................................................................................................... 30
3FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S 4
FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Vorwort
Dienstleister – zu Mehrwerten in Form von gesteiger-
ter Effizienz und Transparenz, höherer Geschwindigkeit
und niedrigerer Kosten. Im Zentrum der damit verbun-
denen strategischen Überlegungen steht zu jeder Zeit
der Kunde: Seine Bedarfe sind im Hinblick auf Daten-
verfügbarkeit und -verwendung der wichtigste Input.
Fritz-Klaus Lange
Co-Vorstandsvorsitzender
Unternehmensgruppe Die steigende Datenverfügbarkeit liefert enorme Po-
Gegenbauer tentiale, die die FM-Branche im Vergleich zu ande-
ren, stärker datengetriebenen Branchen noch nicht im
vollen Umfang abgerufen hat. Strategisch kluges Vor-
Sehr geehrte Leserinnen und Leser, gehen und Weitsicht sind die Voraussetzungen, um
die bestehenden technischen und organisatorischen
bereits seit einigen Jahren folgt die Immobilienwirtschaft Herausforderungen zu meistern. Dabei sind auch
und insbesondere die Facility-Management-Branche gezielte Kooperationen mit unterschiedlichen quali-
dem Trend der Digitalisierung. Die Entwicklungen der fizierten Partnern hilfreich, um digitale Innovationen
COVID-19-Pandemie sowie deren Auswirkungen auf schneller in die Leistungserbringung zu integrieren.
Unternehmen generell und FM-Dienstleister im Spezi-
ellen bestätigen in diesem Jahr einmal mehr: Eine konti- Da im Rahmen der Digitalen Transformation keine
nuierliche Weiterentwicklung der internen und externen Entwicklungsschritte übersprungen werden können, ist
Prozesse mit Blick auf die voranschreitende Digitale ein stufenweises, radikal nutzenorientiertes Vorgehen
Transformation der Geschäftsmodelle ist zwingend er- geboten: Think big – start small – move quickly. Und
forderlich. um zu skizzieren, wie groß wir als FM-Dienstleister
bereits denken sollten, haben wir es uns gemeinsam mit
Die Unternehmensgruppe Gegenbauer widmet sich als dem Marktforschungs- und Beratungsunternehmen
innovativer Dienstleister bereits seit langem in ihren unter- Lünendonk & Hossenfelder zur Aufgabe gemacht, den
schiedlichen Unternehmensbereichen den Zukunftsthe- aktuellen Stand des Data-driven Facility Managements
men der Branche. So haben wir uns in unserem letzten zu untersuchen und einen Ausblick auf zukünftige
Whitepaper mit der Rolle der Sensorik im Gebäude- Entwicklungen in der datengetriebenen Leistungs-
betrieb auseinandergesetzt. In der Ihnen vorliegenden erbringung zu geben.
Ausgabe möchten wir nun mit der Datenverwendung
daran anschließen und einen kritischen Blick auf daten- Ich wünsche Ihnen viel Freude bei der Lektüre!
basierte Produkte und Dienstleistungen hinsichtlich de-
ren Relevanz im Facility Management werfen. Ihr
Datengetriebene Servicemodelle sind die Grundlage
einer optimierten, transparenten Leistungserbringung. Fritz-Klaus Lange
Umfassende Datenverfügbarkeit vereinfacht Prozess-
analysen und datenbasierte Kommunikation und führt
so – sowohl für den Kunden als auch für den FM-
5FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Daten als Enabler
der Digitalisierung
Technologie verändert das Business fast aller Branchen – Unstrukturierte Datensammlung endet häufig in hete-
auch das der Immobilienwirtschaft. Die Erkenntnis, dass rogenen Datensilos, mit denen effizientes Arbeiten nur
Immobilien zu Datenlieferanten werden, wird zu einer schwer möglich ist. Das Analystenhaus IDC schätzt die
Chance für Architekten, Planer, Bauausführende, Mieter, globale Datenmenge für 2018 auf 33 Zettabyte und prog-
Asset Manager, Property Manager, Facility Manager, Ver- nostiziert, dass sie bis 2025 auf 175 Zettabyte anwachsen
sicherungen und Versorgungsunternehmen. All diese am wird.3 Fast 30 Prozent der weltweiten Daten werden in
Lebenszyklus beteiligten Stakeholder pflegen momen- Echtzeit verarbeitet. Der Trend geht hin zu einem fokus-
tan jeweils eigene Systeme, wodurch wertvolles Wissen sierten und datengetriebenen Immobilienmanagement,
verloren geht. Mit Building Information Modeling (BIM) das Prozesse mit Blick auf den Business Value vereinfacht.
hat die Branche ein gemeinsames Datenmodell über Ohne Cloud-Technologien und Analytics-Lösungen sind
den gesamten Lebezyklus einer Immobile entwickelt. Die die exponentiell wachsenden Datenmengen kaum zu
Nutzung von BIM nahm im Jahr 2019 zu, jedoch über-
1
verarbeiten.
wiegend bei Neubauten. Die nachträgliche Modellierung
bei Bestandsgebäuden ist aufwendig und in der Praxis
bisher kaum wirtschaftlich umsetzbar. Definitionen
Ein Zettabyte ist eine Maßeinheit für
Für das Gebäudemanagement interessant sind aber Speicherkapazität und steht für 10 21 Bytes.
nicht nur bauliche Daten, sondern vor allem Fakten zur Das sind eine Trilliarde Bytes oder in Zahlen
Nutzung der Immobilie. Mit intelligenten Zählern, Sen- 1.000.000.000.000.000.000.000 Bytes.
soren, Gebäudesystemen und Geräten lässt sich das Ver-
halten der Nutzer messen. Sensoren erfassen beispiels-
weise Informationen zum Status der Klimaanlagen, der Die Nutzung von Daten lockt nicht nur PropTechs, son-
Restmenge in Seifenspendern oder der Belegung von dern zunehmend auch große Technologieunternehmen
Besprechungsräumen. Was im täglichen Ablauf bereits als neue Wettbewerber auf den Markt für Immobili-
sehr nützlich ist, bietet auf lange Sicht noch mehr Vor- endienstleistung. Unternehmen wie Google oder SAP
teile. Die Zusammenfassung und Analyse dieser Daten haben die Branche bereits im Blickfeld. Im Gegensatz zu
liefert Vorhersagen darüber, wie sich Nutzer und Anla- Facility-Service-Unternehmen sind ihre Kenntnisse über
gen verhalten werden. Durch das Internet of Things (IoT) die branchenspezifischen Prozesse vergleichsweise ge-
kommunizieren und interagieren die unterschiedlichen ring. Wer seine Daten richtig analysiert, erhält wichtige
Systeme miteinander. Das ermöglicht zahlreiche Anwen- Erkenntnisse und Vorhersagen für Entscheidungsprozes-
dungsmöglichkeiten im Facility-Service-Betrieb, die im se. Daher befasst sich dieses Whitepaper mit der Erhe-
separaten Lünendonk -Whitepaper „Digitales Facility
®
bung, der Analyse und der Verwendung von Daten zum
Management – Sensorik in Immobilie, Industrie und Inf- Nutzen von Anwendern, Eigentümern und Investoren.
rastruktur als Basis für das digitale Facility Management“
bereits genau erörtert wurden.2
6FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Data-driven Business –
was bedeutet das?
WACHSTUM DURCH DATENNUTZUNG Schafft es ein Unternehmen, relevante Daten in geeig-
Laut einer aktuellen Umfrage des Instituts der deutschen neter Qualität, Aktualität und Konsistenz zu sammeln,
Wirtschaft (IW) bieten knapp 72 Prozent der deutschen dann kann ein Data-driven Business drei Funktionen
Unternehmen klassische Produkte beziehungsweise haben: Die Datenbasis ermöglicht eine fundierte Ent-
Dienstleistungen an, bei denen Daten keine Rolle spie- scheidungsfindung und die Optimierung von eigenen
len. Knapp 9 Prozent der Unternehmen verkaufen Da- Prozessen. Datenbasierte Geschäftsmodelle tragen zu
ten als Produkt und 40 Prozent bieten computerisierte einem besseren Kundenerlebnis bei, denn die dem
Produkte an. Datengetriebene Dienstleistungen oder Kunden zentral zur Verfügung gestellten Daten lassen
Produkte werden von circa 29 Prozent der Unterneh- ihn besser und effizienter arbeiten. Zuletzt ermöglicht
men angeboten. Doch was genau versteht man unter
4
ein datengetriebenes Geschäft neue Geschäftsmodelle.
datengetriebenen Geschäftsmodellen? Diese können bestehende Geschäftsmodelle erweitern
oder auch disruptiv alte Modelle verdrängen. Und vor
Im Data-driven Business (DDB) werden Daten zum diesem Hintergrund müssen sich Eigentümer, Nutzer
zentralen Unternehmenswert und als kritische Res- und Dienstleister intensiv mit dieser Thematik befassen.
source in jede strategische Überlegung mit einbezo-
gen.5 Vom datengetriebenen Ansatz und den daraus Die Treiber für die Implementierung datengetriebener
gewonnenen Informationen erwarten Unternehmen Geschäftsmodelle sind vielfältig; Beispiele sind die Si-
eine steigende Transparenz, reduzierte Kosten und cherung der eigenen Wettbewerbsfähigkeit, die Nach-
einen stärkeren Kundenfokus. Diese Mehrwerte sollen frage der eigenen Kunden nach solchen Angeboten,
nicht nur dem eigenen Unternehmen, sondern auch eine Portfolioerweiterung oder die Schließung einer
dem Kunden dienen. Marktlücke.
1
Daten
4
Wachstum
Optimierung
Automatisierung
Neue Geschäftsmodelle 2
Data-driven Insights
3 Business
Relevanz
Effizienz
Abbildung 1: Merkmale eines Data-driven Business 6
7FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
PRAXISBEISPIEL: GESCHÄFTSPROZESSOPTIMIERUNG Komplexität der Kreditprozesse in einer End-to-End-
MITTELS PROCESS ANALYTICS Betrachtung transparent gemacht und parallel dazu
An dieser Stelle sollen nicht die gängigen Beispiele der Prozessdurchlaufzeiten signifikant reduziert werden.
disruptiven Kraft von Uber, Airbnb oder Amazon be- Als Basis werden geeignete Prozessdaten durch eine
müht werden. Am Beispiel der B2B-Service-Branche Analyse der Systemwelt der Kreditprozesse aufgebaut.
Managementberatung wird deutlich, welchen Hebel die Dabei werden Nachverfolgbarkeitskriterien (z. B. Kredit-
Digitalisierung besitzt und welche Geschwindigkeit er- vorgangsnummern) für Kreditvorgänge sowie Faktoren,
zielt werden kann. welche die Prozesskomplexität und -geschwindigkeit
beeinflussen, analysiert. Im Ergebnis entsteht ein durch-
Banken und Versicherungen müssen aufgrund von wirt- gängiges Datenmodell als Grundlage für Process Ana-
schaftlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen lytics. Ein Cockpit visualisiert den Verlauf des Kreditpro-
auf Prozesseffizienz setzen. Eine zentrale Bedeutung zesses mit allen Prozessschritten und deren zeitlicher
kommt hier der intelligenten Analyse von Prozessdaten Dauer auf der Basis der Daten zu den Kreditanträgen
zu. Warum? Durch das Monitoring aller direkten und und mithilfe von Process Analytics. Das ermöglicht ein
indirekten Bereiche in den Unternehmen können heute unmittelbares Benchmarking der verschiedenen Pro-
in kürzester Zeit Verbesserungspotenziale identifiziert zesse. Schwachstellen können identifiziert und gezielt
und umgesetzt werden. verbessert werden, wodurch Process Analytics langwie-
rige Workshops unnötig macht.7
Ziel der intelligenten Datenauswertung sind umfassen-
de Effizienzsteigerungen, Wachstum, eine Verringerung Finanzinstitute und Versicherer, die ihre Daten sinnvoll
der Kosten, schnellere und agilere Prozesse sowie eine kombinieren und für Analysen schnell und zielgerichtet
Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Hinzu kommt, präparieren, sind in der Lage, Prozesse zu optimieren,
dauerhaft eine bessere Sichtbarkeit und Beherrsch- Kosten einzusparen, Geschäftsfelder auszubauen oder
barkeit aller betriebsinternen Abläufe sicherzustellen. ganz neue Geschäftsmodelle aus ihrer Datenbasis heraus
Mithilfe von Process Analytics können zum Beispiel die zu entwickeln. So können beispielsweise durch exaktere
Vorhersagen von Kundenbedarfen die Kapazitäten auf
einen personalisierten Service angepasst werden.
Jeff Bezos, Amazon
„Nur wenn wir die Ergebnisse betrachten, wissen Um den anspruchsvollen Vorgaben gerecht zu werden
wir, ob wir den Prozess richtig ausführen. Deshalb und in den gesättigten Märkten bestehen zu können, ist
lohnt es sich immer zu fragen, ob wir den Prozess die ständige Optimierung sowohl der Schnittstellen zu
besitzen oder ob der Prozess uns besitzt.“ Kunden als auch der Prozesse eine Grundvoraussetzung.
DAS REIFEGRADMODELL: WETTBEWERBSVORTEILE Analyseprozessen. Infolgedessen steigt die Unterneh-
DURCH DATA ANALYTICS menseffizienz.
Datengetriebene Geschäftsmodelle schöpfen die Per-
spektiven von Big Data aus. Sie erfordern den Einsatz Zur Klassifizierung von Initiativen im Analytics-Bereich
neuer Analyse- und Optimierungsmethoden. Diese wer- haben die amerikanischen Forscher Thomas H. Daven-
den unter dem Begriff „Business Analytics“ zusammen- port und Jeanne G. Harris schon im Jahr 2007 ein Rei-
gefasst und ermöglichen es Unternehmen, unter ande- fegradmodell entwickelt. Das Schema zeigt vier Evolu-
rem Ursachen- oder Szenarioanalysen durchzuführen. tionsstufen der Analyse, die mit steigendem Grad der
Ziel von Business Analytics ist die Automatisierung von Intelligenz auch höhere Wettbewerbsvorteile schaffen.
8FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Autonome Analyse Maschinelles Lernen
„Was können wir
von den Daten lernen?“
Präskriptive Analyse Optimierung
„Was ist das Beste, das
passieren kann?“
Versuchsplanung
„Was passiert, wenn wir
das probieren?“
Wettbewerbsvorteil
Prädiktive Analyse Prognosemodelle
„Was wird als nächstes passieren?“
Vorhersage/Extrapolation
„Was ist, wenn sich diese Trends fortsetzen?
Statistische Analyse
„Warum passiert das?“
Deskriptive Analyse Alarme
„Welche Maßnahmen sind nötig?“
Abfragen/Drilldown
„Was genau ist das Problem?“
Ad-hoc-Berichte
„Wie viel, wie oft, wo?“
Standardberichte
„Was ist passiert?“
Grad der Intelligenz
Abbildung 2: Reifegradmodell von Thomas H. Davenport und Jeanne G. Harris 8
Die erste Stufe ist die deskriptive Analyse. Sie stellt die Die präskriptive Analyse stellt die dritte Stufe dar und
unterste Stufe der Erkenntnisgewinnung dar, wobei sie geht noch einen Schritt weiter, indem die prädiktive
sich mit der Vergangenheit beschäftigt und auf dieser Untersuchung um Szenarioanalysen ergänzt wird. Da-
Grundlage die Gegenwart zu verstehen versucht (Busi- tenbasiert werden Alternativen erörtert, deren Eintritts-
ness Intelligence). wahrscheinlichkeiten und Implikationen untersucht und
Erkenntnisse über die Einflussgrößen gewonnen. Resul-
Die zweite Stufe ermöglicht es Unternehmen, Prob- tat ist ein Handlungsvorschlag mit dem Ziel, zukünftige
leme zu erkennen, bevor sie auftreten. Diese prädiktive Ereignisse entweder zu vermeiden oder herbeizuführen.
Analyse stellt den Blick in die Zukunft dar und liefert
auf der Basis von Data Mining und anderen statistischen Die höchste, vierte Stufe ist die autonome Analyse.
Methoden Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit zu- Sie trifft, aufbauend auf der in der dritten Stufe be-
künftiger Ereignisse. Das hat insbesondere für Wartun- schriebenen Szenarioanalyse, Entscheidungen ohne
gen große Vorteile: Ungeplante Anlagenausfälle werden menschliche Interaktion. Dadurch wird die Produktivität
vermieden und Wartungsintervalle effizient eingeplant erhöht und Organisationen konzentrieren sich auf In-
(Predictive Maintenance). novationen, statt sich mit manuellen Prozessen zu be-
schäftigen. Der Mehrwert liegt auf der Hand.
9FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
VERORTUNG DES FACILITY MANAGEMENTS Transparenz und Standardlösungen ist die Branche da-
IM REIFEGRADMODELL bei noch weit entfernt.
Die Facility-Management-Branche steht im Reifegrad-
modell in der Gesamtbetrachtung derzeit mehrheitlich Moderne Gebäude sind inzwischen in vielen Bereichen
noch auf der ersten Evolutionsstufe und ist laut Beratern automatisiert. Eine Gebäudeautomation funktioniert
von PwC in Bezug auf Digitalisierung im Vergleich zu beispielsweise durch IP-basierte Steuerung von Hei-
anderen Branchen abgeschlagen.9 Warum ist das so? zung oder Klimaanlage oder das selbstständige Herab-
fahren von Sonnenschutzrollos. Es handelt sich dabei
Die aktuelle Medienlandschaft ist von diversen Tech- um mehr oder weniger vernetzte Anwendungen, die
nologien geprägt. Viele Themen stehen zur Diskussi- automatisch bei bestimmten Voraussetzungen ausge-
on und dahinter zahlreiche unterschiedliche Anbieter. löst werden. Wenn beispielsweise die Sonne scheint,
Deren Tools sind meist Insellösungen, die für sich ste- soll das Sonnenschutzsystem ausgefahren werden.
hen, aber keine holistischen Ansätze beinhalten. Hinzu Herrscht starker Wind, dann fahren sich alle Markisen
kommt, dass oft Lösungen aus anderen Sektoren für automatisch ein. Diese Art von regelbasierter Steuerung
die Branche adaptiert wurden. FM-Dienstleister stehen der Technischen Gebäudeausstattung (TGA) basiert auf
also vor der Herausforderung, unterschiedliche Techno- deskriptiver Analyse, bewegt sich also auf der untersten
logien in unterschiedlichen Gewerken zu steuern. Von Stufe des Reifegradmodells.
Augmented & Blockchain
Sensorik Virtual Reality
API-Kooperationen Digital Twin
Optical Character
Recognition (OCR) Open Banking 3D-Druck
Digital Ecosystem Data Analytics Drohnen
Internet of Things
Automatisierung (RPA) Tokenisierung Künstliche Intelligenz (AI)
Abbildung 3: Technologietrends prägen die aktuelle Medienlandschaft
10FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Ferner: Seit über 20 Jahren befasst sich die Branche mit ein, allerdings trifft dies oft nur auf vereinzelte Kunden
Computer Aided Facility Management (CAFM). Durch und Anwendungsbereiche zu. 38 Prozent der Auftrag-
die zentrale Datensammlung und den Austausch der geber nutzen keine Predictive-Maintenance-Anwen-
Objektdaten zwischen dienstleistenden Unternehmen dung, während die automatisierte Verfolgung und An-
und Kunden entsteht ein Wissensaustausch der beiden zeige der Fälligkeit von regelmäßigen Wartungsarbeiten
Parteien auf der Basis der deskriptiven Analyse. Laut mit 37 Prozent der häufigste Anwendungsfall ist.11 In der
dem CAFM-Trendreport 2019, den Lünendonk gemein- prädiktiven Analyse bewegen sich derzeit nur wenige
sam mit dem Branchenverband GEFMA veröffentlicht Dienstleister. Diese könnte durch die Corona-Pandemie
hat, nutzen derzeit 88 Prozent der 291 antwortenden aber vorangetrieben werden, da Szenarienplanung als
Anwender ein CAFM-System. 10
Es besteht jedoch die Teil des Risikomanagements an Bedeutung gewinnen
Herausforderung, dass es über hundert verschiedene kann. Virtual beziehungsweise Augmented Reality (VR/
CAFM-Lösungen am Markt gibt. Zwar ist nur ein kleiner AR) sind laut Lünendonk®-360-Grad-Studie nur bei 19
Teil davon weit verbreitet, dennoch bedeutet dies für Prozent der befragten Auftraggebe im Einsatz. Lediglich
größere Facility-Management-Unternehmen, Daten zu 10 weitere Prozent planen deren Einsatz.12 Durch VR/AR
den erbrachten Services für Einzelkunden transformie- können Anlageninformationen direkt in das Sichtfeld
ren zu müssen, wenn diese auf eigene Lösungen setzen eingeblendet werden und beim Rundgang durch das
oder – im Fall von Portfolio-Betreibern – Daten ihrer un- Gebäude standortbezogene Daten mitliefern.13 So nut-
terschiedlichen Dienstleister konsolidieren wollen. zen die Auftraggeber die Technologie größtenteils zur
Instandhaltung und um hoch qualifizierte Fachkräfte ef-
Laut einer Befragung von Statista und Staufen setzen fektiver einzusetzen (Downskilling).
zwar bereits einige Dienstleister Predictive Maintenance
In welchem Umfang nutzt die Immobilienbranche Data Analytics?
Der Zentrale Immobilien Ausschuss (ZIA) und das Beratungshaus Ernst & Young (EY) zeigen in ihrer
Digitalisierungsstudie aus dem Jahr 2019 die Verbreitung und den Einsatz von Data-Analytics-Verfahren in
der Immobilienbranche. Ein zentrales Ergebnis: Insgesamt bestehen die wichtigsten Einsatzgebiete für Data-
Analytics-Verfahren vor allem in den Bereichen, in denen das Unternehmen finanziell direkt davon profitiert,
zum Beispiel durch die Analyse der Betriebskosten oder die Reduzierung des Energie- und Ressourcenein-
satzes. 32 Prozent der Befragten nutzen Data Analytics gar nicht zur Automatisierung von End-to-End-Ge-
schäftsprozessen und 36 Prozent lassen die Möglichkeit der Erhöhung der Nutzerzufriedenheit ungenutzt.14
11FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Data-driven Facility Management –
was resultiert daraus?
ANWENDUNGSFÄLLE EINER DATENANALYSE angepasst werden können. Bei einer hohen Raumbe-
Die Nutzung von Daten eröffnet neue Geschäftsmodelle legung fährt die Lüftung automatisch hoch, um für
oder ermöglicht eine Erweiterung des bestehenden Ge- ausreichend Frischluft zu sorgen. Verlassen die meisten
schäftsmodells. Das hat auch die Immobilienbranche er- Personen um 17 Uhr ein Gebäude, können die Aufzüge
kannt.15 Auf das Facility Management bezogen bedeutet so gesteuert werden, dass sie direkt bereitstehen. Das
Digitalisierung nicht nur die Übertragung zuvor analog verkürzt Wartezeiten und steigert die Zufriedenheit der
ausgeführter Prozesse auf eine digitale Basis. Hier ist der Mitarbeiter. Durch eine effiziente Nutzung ist der Ver-
„datengetriebene“ Ansatz (Data-driven Business FM) in schleiß der Anlagen geringer, was sich positiv auf die
der Regel der intelligente Betrieb von Gebäuden und Wartungskosten auswirkt. Weitere Möglichkeiten zum
Prozessen. 16
Der dafür benötigte Vernetzungsprozess Einsatz von Datenanalyse im Facility Management sind
liefert fundierte Entscheidungsgrundlagen und verbindet Raumbuchungen, flexible Reinigungspläne, effiziente
alle Projektparteien rund um den Immobilienbetrieb Routenplanung oder ein effizientes, kundenfreundli-
in Echtzeit. Baut ein Dienstleister einen Datenpool auf, ches Ersatzteilmanagement.
hat das positive Effekte auf die Kundenbeziehung:
Facility-Management-Dienstleister werden zum lang- DIGITALER WORKFLOW
fristigen strategischen Partner. Die Digitalisierung und Zusammenführung von Daten er-
möglicht einen digitalen Workflow von der Schraube bis
Im Facility Management gibt es unterschiedliche zur Rechnung. Das funktioniert nur in Zusammenarbeit
Potenziale für Datenanalysen: mit den Immobilienbesitzern und -nutzern. Wie solch ein
1. Immobilienmanagement, Prozess im Anlagen- und Instandhaltungsmanagement
2. Flächen- und Workplace-Management, mithilfe von Business Intelligence ablaufen kann, zeigt
3. Anlagen- und Instandhaltungsmanagement, ein Beispiel anhand einer tropfenden Heizung.
4. Services-Management und
5. Nachhaltigkeitsmanagement.17 Tropft eine Heizung, so erkennt ein Sensor das atypische
Verhalten und meldet es an den Objektmanager. Dieser
Mithilfe von Daten kann die Gebäudenutzung verstan- und alle weiteren Beteiligten sehen im Dashboard alle
den werden. Sie zeigen auf, wie viele Personen sich zu gesammelten Daten zu dem Heizkörper (Gebäude, An-
welcher Zeit im Gebäude befinden, was die beliebtes- lagennummer, Typ, Foto, Datum der Inbetriebnahme,
ten Arbeitsplätze und Meeting-Räume sind und wel- Inbetriebnehmer, letzte Störung etc.). Per Knopfdruck
che eher gemieden werden. Auch ob die Kapazität der können Maßnahmen beim Servicetechniker oder beim
Besprechungsräume und des Betriebsrestaurants aus- externen Gebäudedienstleister beauftragt werden, der
reicht, kann anhand der Daten ausgewertet werden. einen direkten Überblick über die Anlagen- und Nut-
Das Wissen über die meist frequentierten Bürotage, zungsdaten hat. Mithilfe der Datenanalyse und künstli-
übliche Arbeitszeiten und die Personenzahl im Gebäu- cher Intelligenz schlägt das System dem Techniker vor
de zu bestimmten Uhrzeiten ist zur Flächen- und War- dem Termin die beim Kunden benötigten Ersatzteile
tungsplanung von Wert. Diese Nutzungsdaten können vor. Somit wird die Störung schnell und ohne zusätzli-
mit der Gebäudetechnik verknüpft werden, womit Be- che Wege behoben. Der Servicetechniker erfasst seine
leuchtung, Heizung oder Kühlung an die Belegungsrate Tätigkeit mit Arbeitszeit, Arbeitsschritten und Foto der
12FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Überwachung der vertragsgemäßen Abwicklung von Maßnahmen
inklusive Transparenz für Kunden/Mieter in Echtzeit
1 Bauliche bzw. anlagentechnische Zustandsaufnahme und -bewertung
Störung Sensor erkennt untypisches Sensoren melden Objektmanager
trifft auf Verhalten der Anlage Störung bewertet die Störung
2 Beauftragung konkreter Maßnahmen
Objektmanager legt Leistungsabruf wird an
Leistungsabruf an Servicetechniker oder externen
Dienstleister weitergeleitet
3 Auftragsbearbeitung und Dokumentation
Manager plant Aufgabe und
weist sie einem Techniker zu
Servicetechnik oder Ersatzteile werden sofort Durchführung der Störungsbehebung Digitale
Dienstleister bekommt bestellt und bereitgestellt in Eigenleistung oder durch Tätigkeitserfassung
Leistungsabruf gemeldet beauftragten Nachunternehmer
4 Abrechnung der Instandsetzungsmaßnahmen
Nutzer/Objektmanager Dienstleister generiert Digitale Rechnung wird per Schnitt- Objektmanager generiert
bestätigt Störungsbehebung Rechnungsdaten stelle in das System übernommen Zahlungsanweisung
Abbildung 4: Digitaler Workflow im Facility Management
Vorteile eines digitalen Workflows
Sofortige Problemmeldung Transparenz in Echtzeit
Zeitersparnis durch Vermeidung zusätzlicher Wege Alle Daten auf einen Blick
Nutzer hat keinen Aufwand mit der Störung Automatische Rechnungserstellung
Digitale Protokolle in einem System
13FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
erbrachten Leistung direkt in der digitalen Aufgabe. Alle SERVICES ENTLANG DES REIFEGRADMODELLS
Vorgänge sind transparent und in Echtzeit für alle Akteu-
re im Dashboard einsehbar. Nach Freigabe der Störungs- Deskriptive Analyse: Effizienzsteigerung anhand
behebung übermittelt der Dienstleister die Rechnung von Raumbelegungsdaten
elektronisch, die der Auftraggeber mittels Schnittstelle Die Analyse der Raumbelegungsdaten trägt zur effizi-
automatisch in sein System übernimmt. Auch die Zah- enteren Gestaltung des Reinigungsprozesses bei und
lungsanweisung wird direkt ausgelöst. Sämtliche Daten hilft damit Kosten zu senken. So müssen beispielsweise
des Störungsvorfalls – also die Störung an sich wie auch Tagungs- und Besprechungsräume nicht mehr in fes-
die Lösung – werden gespeichert und können für die Zu- ten Zyklen gereinigt werden, sondern bedarfsorientiert.
kunft effizienzsteigernd genutzt werden. Reinigungskräfte sehen durch Standard- und Ad-hoc-
Berichte auf einen Blick welche Räume benutzt wurden
und können dementsprechend effizienter vorgehen.
Im Februar 2020 wurde das
„schlaueste Gebäude Europas“ am Prädiktive Analyse:
Berliner Hauptbahnhof eröffnet vorhersagende Analyse und Instandhaltung
Wie sehen konkrete Produkte und Services in den weite-
Der Projektentwickler CA Immo hat das Büroge- ren drei Evolutionsstufen aus? Ein Beispiel für die zweite
bäude Cube Berlin als voll digitalisiertes Gebäude Stufe ist Predictive Maintenance. Der Service umfasst
errichtet. Mieter profitieren von einem effizienten die vorausschauende Wartung sämtlicher technischer
Gebäudebetrieb und zahlreichen smarten Service- Komponenten eines Gebäudes beziehungsweise einer
angeboten. Sämtliche Funktionen werden zentral Anlage.18 Durch die Vernetzung von Maschinen und
über eine Gebäude-App auf dem eigenen Smart- Anlagen werden per Sensor erfasste Zustandsdaten
phone bedient. Die App ermöglicht unter anderem während des Betriebs überwacht, um etwa den Inspek-
einen berührungsfreien und schlüssellosen Zutritt tions- oder Wartungszeitpunkt einer Maschine präzise
zum Gebäude, eine effiziente Aufzugssteuerung, zu prognostizieren. Bei Beförderungsanlagen wie zum
die Steuerung von Licht- und Raumklima sowie der Beispiel Aufzügen ist dies bereits etabliert.
Jalousien oder die Buchung von Besprechungsräu-
men und Arbeitsplätzen. Auch auf externe Services Präskriptive Analyse:
wie Essenslieferungen oder Reinigungsdienstleis- Optimierung des Energieverbrauchs
tungen können die Nutzer so zugreifen. Durch mathematische Algorithmen, die Versuche simu-
lieren und Ergebnisse liefern, sind Gebäudedienstleis-
Wie hoch ist der Grad an Intelligenz im Gebäu- ter in der Lage, den Energieverbrauch einer Immobilie
debetrieb? Der Gebäudebetrieb wird durch ein zu optimieren. Mithilfe von präskriptiver Analyse wird
selbstlernendes System effizient, das sämtliche ein Modell erstellt, das die Auswirkungen des HKLS-
Nutzungsdaten der Mieter und Informationen Systems (Heizung, Klimatechnik, Lüftung, Sanitär) und
aus der Umwelt von Sensoren geliefert bekommt. der Umgebungsbedingungen auf die Innentemperatu-
Dadurch lernt das System die Gewohnheiten und ren und auf den Gesamtstromverbrauch des Gebäudes
Bedürfnisse der einzelnen Mieter, optimiert den erfasst. Damit wird die Energieeffizienz in Echtzeit kon-
Betrieb dementsprechend automatisch und stellt tinuierlich optimiert.19
für Nutzer individuelle und relevante Informatio-
nen und Angebote bereit. Autonome Analyse:
Künstliche Intelligenz handelt selbst
Bei autonomen und selbstlernenden Assistenzsystemen
und Service-Robotik vermuten Experten die größten
14FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Mehrwerte und Produktivitätssprünge für Facility-Ma- schäftsmodelle nur gewinnbringend, wenn sie auch
nagement-Unternehmen und -Kunden. PropTechs ent- einen Mehrwert für den Kunden darstellen und das
wickeln zunehmend Systeme, die Gebäudeleitsysteme eigene Personal im Umgang geschult ist.
auf Basis von künstlicher Intelligenz effizienter verwal-
ten als der Mensch. Neben der autonomen Kontrolle Daten sind der Rohstoff, aus dem digitale Geschäfts-
von Temperatur, Lüftung und Licht ist die Software mit modelle aufgebaut sind. Um sie gewinnbringend ein-
einer selbst-lernenden Komponente ausgestattet. Um zusetzen, sind eine zukunftsfähige Erstellung und eine
autonome Entscheidungen zu treffen, entwirft das Sys- sinnvolle Stammdatenpflege notwendig. Die Daten
tem minütlich ein Modell vom Gebäude inklusive aller müssen relevant, von hoher Qualität, aktuell und kon-
Informationen in Echtzeit. 20
sistent sein. Heutzutage stehen ganz unterschiedliche
Arten von Daten zur Verfügung: Kundendaten, Mess-
VORAUSSETZUNGEN FÜR daten aus Sensoren, Analysedaten, Monitoring- und
DATENGETRIEBENE SERVICES Log-Daten aus IT-Systemen, Daten aus bestehenden
Zentrale Voraussetzungen für Data-driven Business Datawarehouse-Lösungen oder gar externe Daten aus
sind neben einer geeigneten Datenbasis optimierte den sozialen Netzen oder von Geschäftspartnern. Zu
Prozesse, Personal mit Know-how sowie selbstver- den wichtigsten Datenquellen im Facility Management
ständlich Kundenorientierung. gehören CAFM-, ERP- und CRM-Systeme sowie Sen-
soren und Kommunikationsdaten aus Dritt-Systemen.21
Ein Unternehmen kann keine datenorientierten Ge- Zusätzlich benötigt ein datengetriebenes Unternehmen
schäftsmodelle auf veralteten, manuellen Prozessen eine passende Strategie. Das funktioniert am besten,
aufbauen. Deshalb müssen diese überdacht und an- indem gemeinsam mit dem Kunden wertstiftende Use
gepasst werden. Außerdem sind datengetriebene Ge- Cases definiert werden.
Optimierte
Unternehmensprozesse Know-how und
Kundenorientierung
Erfolgreiches
Data-driven Business
Abbildung 5: Voraussetzungen für ein erfolgreiches Data-driven Business
15FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Chancen und Risiken
Technologien werden kontinuierlich weiterentwickelt nehmen vor unterschiedlichen Herausforderungen wie
und zur Marktreife gebracht. Mit Robotik, Virtual Reality/ unklarem Nutzen, fehlenden Fachexperten, Datensicher-
Augmented Reality (VR/AR), Sensorik, Internet of Things heit, fehlender Strategie oder auch dem fehlenden Da-
(IoT) und Building Information Modelling (BIM) gibt es tenzugang.22 Facility-Management-Dienstleister müssen
Technologien, die den Bau, die Nutzung und die Be- sich aber auch mit speziellen Problemstellungen in dem
wirtschaftung von Immobilien verändern können und heterogenen Marktumfeld beschäftigen. So sollte die
werden. Bei der digitalen Transformation und Entwick- Digital-Strategie und somit die datenbasierten Produkte
lung datengetriebener Geschäftsmodelle stehen Unter- und Services sechs Perspektiven bestmöglich abdecken:
Business-Perspektive
▪ Speicherung von Daten
▪ Erweiterung funktionsübergreifender Prozesse
Digital-Strategie im RE und FM
Sechs Perspektiven der
Entstehung neuer
Endnutzer-Perspektive
Technologien
▪ Verwendung spezialisierter Benutzeroberflächen
▪ Umfang der Ausbildung und Unterstützung
IT-Architektur-Perspektive
▪ Einfaches Ersetzen von Lösungen
▪ Nachhaltigkeit auf Portfolioebene
Steigerung der
Investment-Perspektive
Portfoliodiversität
▪ Senkung der Gesamtbetriebskosten
▪ Maximierung der Kapitalrendite
Abbildung 6: Sechs Perspektiven der Digital-Strategie im Real Estate Management und im Facility Management 23
16FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
AKZEPTANZ DER TECHNOLOGIE UND wicklung wahr. Das spricht für eine große Akzeptanz
DATENSAMMLUNG von digitalen Services. Des Weiteren erwarten Auftrag-
Bei den vielen technischen Möglichkeiten darf eines geber zukünftig, dass diejenigen Anbieter den Markt
nicht vergessen werden: Der Kunde entscheidet, wel- dominieren werden, die Intelligenz in die Services und
che digital gestalteten Schnittstellen und neuen tech- Produkte bringen.
nischen Lösungen er annimmt und welche nicht. Die
Akzeptanz von Lösungen ist stets von den jeweiligen Doch welche Technologien sehen sie dafür? Mit 42
Bedürfnissen des einzelnen Kunden abhängig. Prozent nennen die Auftraggeber gemeinsame Daten-
plattformen als wichtigsten Aspekt der Digitalisierung:
In der Lünendonk -Studie 2019 „Facility Management
®
Gebäudeeigentümer, Real Estate Management, Berater,
in Deutschland. Eine Analyse des Facility-Management- Endnutzer, Kunden, Mieter und Service-Anbieter ha-
Marktes aus Nutzersicht“ 24
war die Digitalisierung ein ben zeitgleich Zugriff auf den Facility-Management-
Schwerpunktthema. Auftraggeber nehmen die vor- Prozess. Zu den häufig genannten Aspekten zählen das
anschreitende Digitalisierung als positivste Marktent- Internet of Things (36 %) und Sensoren (34 %).
Aspekte der Digitalisierung
IT-Zusammenarbeit 42%
(z.B. Gemeinsame
Datenplattform) Neben Kostensenkung
auch Fortschritt und
Internet of Things 36% Marktanforderungen
als Treiber
Sensoren 34%
Service-Roboter 26%
E-Commerce 24%
Robotergesteuerte Prozess- 24%
automatisierung (RPA)
Augmented Reality 23% Gesetzliche Sicherheits-
Hemmnisse aspekte
Machine Learning 22%
Künstliche Intelligenz (KI) 21%
Mangelnde
Self-Service 16%
Kompetenz Hemmnisse Kosten
Blockchain 10%
Mangelnde Fehlende
Veränderungs- Management-
bereitschaft strategie
Abbildung 7: Wichtigste Aspekte und Hemmnisse der Digitalisierung aus Auftraggebersicht 25
17FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Der Blockchain (10 %) werden derzeit weniger An- Die Diversität der Gebäude und die unterschiedlichen
wendungsmöglichkeiten zugerechnet. Auftraggeber Kundenbedürfnisse stellen Facility Manager besonders
erhoffen sich von den digitalen Gebäudeservices ins- bei großen Liegenschaften vor Herausforderungen,
besondere Einsparungen durch Effizienzsteigerungen. selbst wenn das Immobilienvermögen regional kon-
Die vermuteten hohen Investitionskosten sind zugleich zentriert ist. Allein das Betriebsgelände des Chemie-
auch das größte genannte Hemmnis für die Anwender. konzerns BASF am Hauptsitz in Ludwigshafen umfasst
Außerdem gibt es Bedenken in Bezug auf mangelnde beispielsweise rund 2.000 Gebäude, die unterschied-
Kompetenzen, Veränderungsbereitschaft, Regulatorik, liche Zwecke erfüllen und damit unterschiedliche An-
Datensicherheit und eine fehlende Strategie. Können forderungen an den Betrieb stellen. Mit 200 Produk-
Facility-Management-Dienstleister all diese Bedenken tionsanlagen, 230 Kilometern Schienen und nahezu
aufgreifen und in ihrem Servicekonzept berücksichti- 3.000 Rohrleitungen kommt dem Immobilienmanage-
gen, ist von einer hohen Akzeptanz digitaler Konzepte ment eine wichtige Bedeutung zu.26 Das heterogene
auszugehen. Immobilienumfeld beinhaltet sowohl Kraftwerke als
auch einfache Bürogebäude. Diese Heterogenität und
SKALIERUNG IM HETEROGENEN Komplexität der Prozesse erschwert die Produkt- und
IMMOBILIENUMFELD Serviceentwicklung.
Kaum ein Gebäude gleicht hinsichtlich Bau, Eigen-
schaften, Beschaffenheit oder Funktion dem anderen. MONETARISIERUNG BEI BESTEHENDEM
Immobilien haben bereits aufgrund ihres Baujahres DIENSTLEISTERVERTRAG
unterschiedliche Bewirtschaftungsanforderungen und Die Investitionen in Digitalisierung und die Entwicklung
technologische Möglichkeiten. Bei Neubauten werden digitaler Geschäftsmodelle sind häufig beträchtlich.
Facility Manager inzwischen bereits in den Planungs- Facility-Management-Dienstleister sehen genauso wie
prozess mit einbezogen, was eine anschließende ef- Auftraggeber die hohen Investitionskosten als großes
fiziente Bewirtschaftung ermöglicht. Bei Bestandsge- Hemmnis der Digitalisierung. Jeder dritte Facility-Ma-
bäuden sieht das anders aus: Liegenschaften müssen nagement-Anbieter nennt in der Lünendonk®-Studie
nachträglich mit Sensoren ausgestattet werden und 2020 „Facility-Service-Unternehmen in Deutschland“
Gebäudedaten werden oft nur digital erfasst, wenn Sa- die fehlende Investitionsbereitschaft der Kunden
nierungen oder Reparaturen anfallen. als größtes Hindernis. Inzwischen sind Servicepro-
Gegenstand der Monetarisierung Erlösstrom Erlösbeziehung
Physisches Produkt einmalig direkt
Traditioneller Service pro Zeit indirekt
Digitaler Service pro Nutzung
Kundenzugang pro Erfolg
zukünftig deutlich wichtiger
zukünftig deutlich weniger wichtig
Daten
unverändert
Abbildung 8: Erlösmodellveränderungen durch das IoT am Beispiel von Industrieunternehmen 27
18FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
dukte etabliert, die die Investitionskosten über den spiel ihre Predictive-Maintenance-Anwendung anhand
mehrjährigen Dienstleistungsvertrag refinanzieren. der jeweiligen Anlagenverfügbarkeit. Eine Vergütung
Das Erlösmodell besteht aus drei Dimensionen: ist dabei nur fällig, wenn ein bestimmter Mindestwert
Gegenstand der Monetarisierung, Erlösstrom und Erlös- erreicht wird.28 Die Monetarisierung digitaler Services
beziehung. kann bei der Gestaltung des Facility-Management-
Vertrags berücksichtigt werden. Möchte der Kunde
Abbildung 8 zeigt ein Erlösmodell am Beispiel von In- während eines laufenden Dienstleistungsvertrags neu
dustrieunternehmen. Facility Services können in dem entwickelte digitale Services nutzen, muss eine passen-
Modell dennoch verortet werden. Anhand der Dienst- de individuelle Lösung zwischen den Vertragspartnern
leisterverträge (Werkverträge) werden traditionelle Ser- gefunden werden.
vices als Gegenstand der Monetarisierung marktüblich
erfolgsbezogen berechnet. Auftraggeber und Auftrag- ORIENTIERUNG IN DER DATENFLUT
nehmer stehen dabei in einer direkten Erlösbeziehung. Im Jahr 2019 gingen in Deutschland rund 18 Millionen
Digitale Geschäftsmodelle verändern die Ausgestal- Maschinen, Sensoren und Autos zusätzlich ins Netz.29
tung der Monetarisierung. Die Schätzung des weltweiten Datenvolumens von 33
Zettabyte im Jahr 2018 von IDC lässt annehmen, dass
Digitale Services werden überwiegend in Form von Li- sich in der Masse an Daten auch viel „digitaler Müll“
zenzmodellen angeboten. veräußert; diese kann unbe- befindet. Laut einer älteren Studie von EMC waren 2013
fristet, benutzer- oder rechenleistungsgebunden sein. nur 22 Prozent aller Daten nutzbar. Von diesem Anteil
Die Abrechnung erfolgt in Form eines Abonnements wiederum wurden nur 5 Prozent ausgewertet.
oder nach Benutzung. Ein Beispiel hierfür sind selbst-
lernende Systeme zur automatisierten Steuerung der Letzterer Anteil liegt heutzutage zwar höher, dennoch
Gebäudeleittechnik, die über eine monatliche Gebühr gibt es Unmengen an ungenutzten und nicht nutzba-
abgerechnet werden. Erfolgsabhängige Erlösströme ren Daten. Gerade in der Anfangsphase der Sammlung
bekommen in Zuge der Digitalisierung eine weitere möchten Unternehmen so viele Daten wie möglich
Bedeutung: Im B2B-Umfeld beginnen erste Unterneh- speichern und keine wertvollen Informationen unge-
men, die Vergütungshöhe für ihre Produkte variabel an nutzt lassen. Doch wie generiert man aus diesen Da-
vorher vereinbarte Kennzahlen zu knüpfen. Diese kor- tenmengen noch Mehrwerte? Daten erweisen sich als
relieren direkt mit dem Mehrwert für den Kunden. Eini- qualitativ, wenn sie vollständig, konsistent und zeitlich
ge Maschinen- und Anlagenbauer bepreisen zum Bei- relevant sind.
Gesetzliche und rechtliche Anforderungen
Mit der seit 2018 gültigen EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) ist der Schutz der personenbezo-
genen Daten zentrales Thema bei der Digitalisierung. Unternehmen sind verpflichtet, mit jedem Kunden und
mit jedem Lieferanten, der mit Unternehmensdaten umgeht, Datenschutzvereinbarungen zu treffen. Das ist
auch im Umgang mit Gebäudenutzungsdaten der Fall.
Deshalb schrecken häufig Unternehmen vor datengetriebenen Geschäftsmodellen zurück. Beim Austausch
von Daten ist vor allem die Frage des Eigentums oder des Herrschaftsrechts entscheidend. Hinzu kommen
weitere Aspekte wie die Sicherheit vor Hackerangriffen und die Betreiberhaftung. All diese Anforderungen
müssen bei der Datenstrategie berücksichtigt werden.
19FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
EXKURS (von Property Technology). Proptechs sind Unterneh-
PROPTECHS: IDENTIFIKATION men, die durch innovative Entwicklungen in der Im-
NUTZENSTIFTENDER PRODUKTE mobilienbranche bestehende analoge Prozesse oder
ganze Geschäftsmodelle optimieren und in die digitale
Digitale Geschäftsmodelle verbindet man oft direkt mit Welt übertragen.30 Laut der branchenübergreifenden
Start-ups. In der Immobilienbranche sind das Proptechs IW-Analyse entstehen datengetriebene Geschäftsmo-
Digital Real Estate Digital Real Estate & Construction
& Construction PropTec
Deutschland Deutschland ConTec
April 2020
Immobilienportale Immobilienportale
Immobilien Temporäre
Immobilien Temporäre
3D
#42 #42 #27 #29 #27
und Marktplätze und Marktplätze
Vermietung / Verkauf Vermietung
Vermietung / Verkauf Vermietun
AR / VR
Daten- Daten- Daten- Daten-
Immobilien Smart Building
Immobilien Immobilien
Smart Building
banken #14
räume #14
banken #14
räume #22 #14 IoT #22 #43 Managemen
IoT
Finanzierung Finanzierung
Abbildung 9: ProTechs in Deutschland 32
20FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
delle mit 24 Prozent relativ selten als Ergebnis einer Ko- mit Proptechs erweisen sich oft dann als sinnvoll, wenn
operation von etablierten Unternehmen mit Start-ups. 31
die Lösungen passgenau auf einen Kunden zugeschnit-
Die meisten Proptech-Unternehmen sind schwerpunkt- ten sind. Dienstleister müssen für sich identifizieren
mäßig auf Vermietung, Planen und Bauen und Smart können, welche Leistungen und Produkte wirklich nut-
Buildings ausgerichtet. Einige davon sind für das Facility zenstiftend, in der Praxis anwendbar und skalierbar sind.
Management von größerer Bedeutung. Kooperationen
PropTech
PropTech PropTech
#211
#211 #211
ConTech
ConTech ConTech
#45
#45 #45
ee Temporäre 3D
3D 3D Planen
Planen Planen
7 #29
#29 #29 #38
#38 #38 #45
#45 #45
ng
ng Vermietung AR
AR//VRVR AR / VR Bauen
Bauen Bauen
Accelerator
Accelerator Accelerator
Venture
VentureCapital
CapitalVenture Capital
gSmart Building Immobilien
Immobilien Immobilien Services
Services Services
#17
#17 #17 Erstellt
Erstelltvon
von Erstellt von
#43
#43 #43 #34
#34 #34
IoT Management
Management Management
21FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Effekte der Datenorientierung
HANDLUNGSEMPFEHLUNG Unternehmen dann auf monatlicher Basis flexibel und je
Klar ist: Die Analyse von Daten zeigt Verhaltens- nach Bedarf Arbeitsfläche mieten können.
muster auf, wodurch zuverlässige Vorhersagen getroffen
werden können. Außerdem liefert sie wertvolle Einblicke NEUE UNTERNEHMENSKULTUR
in Beziehungen zwischen Geschäftstätigkeit, Mitarbei- Letztendlich ist die Einführung eines Data-driven Busi-
tern und Anlagen. Facility-Management-Dienstleister ness die Einführung einer neuen Unternehmenskultur.
sind durch dieses Wissen in der Lage, ihre Services zu Alte Prozesse und Verhaltensweisen werden aufge-
verbessern und einfacher mit Kunden und Drittdienst- brochen und Entscheidungen auf Datenbasis getrof-
leistern zu kooperieren. Damit unterstützen sie ihre fen. Alle Mitarbeiter müssen die Potentiale von Daten,
Kunden dabei, Kosten und Risiken zu reduzieren. Datenanalysen, Datenprodukten oder KI-Anwendun-
gen in ihrem Geschäftsbereich erkennen und in ihrer
Datengetriebene Servicemodelle führen zu Aufwands- Denkweise verinnerlichen. Die Fähigkeit zur struktu-
und Kostenverschiebungen. Zu Beginn sind Investiti- rierten Datenanalyse erhöht die Kundenzufriedenheit
onen in Sensoren, Analytics-Tools, Schnittstellen und und öffnet für Dienstleister Türen, eine langfristige
Entwicklung notwendig. Bei einem manuellen Prozess Zusammenarbeit mit seinen Kunden aufzubauen.
entstehen die Kosten bei Durchführung der Leistung. Durch nachhaltige Renditeoptimierung und -stabi-
Hoch belastete Aufzugsanlagen, etwa in Shopping- lisierung positionieren sich Gebäudedienstleister als
centern, müssen zum Beispiel in relativ kurzen Abstän- strategische Partner.
den gewartet werden. Bei jeder Wartung oder jedem
ungeplanten Ausfall fallen Kosten an. Der Einsatz vor- Vor dem Hintergrund dieser Positionierung sollten
ausschauender Wartung bringt zwar zu Beginn Inves- Gebäudedienstleister die digitale Transformation an-
titionskosten und Implementierungsaufwände mit sich, nehmen und ihre Geschäftsmodelle anpassen. Erste
führt im Betrieb der Anlage über den gesamten Lebens- erfolgreiche Implementierungen gibt es bereits. Best-
zyklus hinweg aber langfristig zu Kosteneinsparungen: Practice-Konzepte erfolgreicher datengetriebener Ge-
Erstens werden Ausfälle vermieden, zweitens wird die schäftsmodelle anderer B2B-Industrien können helfen,
Wartung effizienter durchgeführt. die FM-Branche für das Thema zu sensibilisieren. Dazu
sollten sich Unternehmen mit wissenschaftlichen Akteu-
In Zukunft werden Kosteneinsparungen über die Erhö- ren und Proptechs vernetzen, um wichtige Impulse für
hung des Return on Investment (ROI) im Flächen- und die Datenverwertung von der Theorie bis hin zur Um-
Workplace-Management relevanter. Flächenkosten setzung in der Praxis zu setzen. Auch die Politik kann
gehören in der Regel zu den Top-5-Kosten von Unter- Unternehmen bei der Transformation unterstützen. Die
nehmen. Außerdem steigen Mietpreise für Gewerbe-
33
Unsicherheit in Bezug auf Datenschutz und Datenho-
flächen und Büroimmobilien in Deutschland von Jahr heit steht der Etablierung datengetriebener Geschäfts-
zu Jahr an. Digitale Geschäftsmodelle wie „Building as a modelle im Weg. Durch eine klare Regulierung vor al-
Service“ werden deshalb in Zukunft relevanter. Die Leis- lem nicht personenbezogener Daten kann die Politik
tung beinhaltet, dass ein Dritter ein Gebäude baut und Unternehmen diese Unsicherheit nehmen.
22FA C I L I T Y M A N A G E M E N T – D ATA - D R I V E N B U S I N E S S
Betrieb eines
Konventionelle
Techniker ganzheitlichen
Gebäudedienstleistungen
Flächenmanagements
Instrukteur/Trainer
Übernahme hochtechno- Bedarf einer gebäude-
logischer Reparatur- und spezifischen und
Servicedienstleistungen transparenten
Makler Angebotskalkulation
Anleitung und Training
Datenschützer Ausarbeitung eines
im Umgang und Wartung
optimalen
technologischer Gebäude-
Mieterportfolios
ausstattung
IT-Experte
Datenanalyse inkl.
Gewährleistung von
Gewährleistung von
Datenschutz hinsichtlich
Datenschutz persönlicher Datenanalyst Gebäudedaten
Nutzerdaten
Konzeptionierung Monteur
Konzeptionierung
optimaler eines optimierten
Nutzungsmodelle Betreibermodels
Mediator
Optimierung von
Einzelhandels- und Übernahme von
Strategischer Partner
Büroflächen Betreiberrisiken
Abbildung 10: Die zukünftigen Rollen der Immobiliendienstleister 34
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