工作开云体育网上投注场所指标的未来展望

以人为本的工作场所设计正在改变工作场所绩效的定义

如今，大流行带来的挥之不去的健康风险，以及员工最近对远程工作自主权的体验，都令人担忧推动需求一个混合的工作体验，支持工作和生活的平衡，健康和甚至是心理健康．工作场所还可以成为员工访问其专业网络的资源，以增强解决问题的能力，并为工作任务提供专门的空间和技术。如今，领导者意识到工作场所也需要吸引人们，并将他们与组织联系起来。甚至连中央商务区(CBD)和社区的命运也在改变受这种向混合工作转变的影响．显然，大流行后的复职将不仅仅是“让人们回来”。今天，工作场所被独特地定位为支持与员工和组织效率相关的“以人为本”问题的资源。

1974年，企业90%的经济价值是有形资产，如机器、工厂、自然资源和其他固定资产。现在(截至2020年)，标普500指数90%的股票与员工创造的无形知识资产(专利、版权、商业秘密等)有关。

此外，长期以来，人们已经确定，与人员成本相比，建筑和工作场所的支出只占组织成本的一小部分。年度薪酬福利．由于人是企业最昂贵的资产，那么组织应该投资于工作场所的设计，以提高人们创造的无形资产的财务价值。

新的数据来源和分析工具将帮助我们创新对工作场所表现的理解

这些事实强化了这样一个概念，即从员工的需求和商业或经济角度来看，以人为本的工作场所设计方法是可取的。这种以人为本的方法推动了访问和使用不同类型的数据和分析来评估甚至预测工作场所绩效的需求。与此同时，大量新型数据和分析工具首次被用于职场研究和战略工作。正确使用并在理论的指导下，数据科学平台和工具(如机器学习)可以帮助我们创新分析，揭示关于如何创建有效工作场所的真相，这在以前是不可能的。

从空间度量到人员结果

用于跟踪办公室绩效的数据的性质一直包括对空间客观特征的描述性统计，如可用/可出租平方英尺、每平方英尺成本、空间利用率、特征和家具、设施等。其中很多都与空间成本有关。虽然调查经常被用来收集居住者对空间特征和特征的评估来改进设计，但这种输入有时仍然被“以空间为中心”的观点所覆盖，在这种观点中，空间利用率和成本目标驱动着办公室设计决策。

除了空间指标和调查评估，我们现在试图评估一个“以人为本”的工作场所的设计成功，使用组织的结果作为工作场所绩效kpi。这些因素可能包括业务成果(如市场价值或专利发行)、企业绩效(员工敬业度和留存率)、可持续性(能源使用/碳足迹、空间利用)、幸福感(员工心理健康和弹性)以及社会公平(多样性和包容性)。后两种结果也与环境、社会和治理(ESG)指南有关，其含义是，这些结果中的许多都可以直接或间接地受到工作场所设计方面的影响．

从有限的数据源，到广泛的数据源

在工作场所评估中，大多数数据来自居住者满意度和功能需求调查、空间利用的行为观察和设施数据(可用平方英尺、每平方英尺租金等)。但功能范围更广还会影响居住者的幸福感、满意度、绩效，甚至组织和业务结果。这些数据来源可以包括室内空气质量和照明水平、规划模型的各个方面(例如，个人工作点占会议室座位的比例)、建筑能源使用和碳足迹以及Fitwel、LEED或WELL建筑标准的应用。

这些都是工作场所和建筑的特征。但建筑及其居住者存在于更大的地理和社会背景中。因此，其他潜在的数据来源可能包括建筑工地和员工居住地区的社区宜居性数据(人口统计、犯罪、收入中位数、教育机会、社会参与、肥胖、空气质量、当地污染、住房成本、就业交通机会、社区净促进者评分等)。开云体育备用网址这种更广泛的数据类型包括与劳动力(例如，留存率)和业务结果(IP生成、新专利、每个员工的收入、客户留存率)相关的结果指标。

从实时快照到连续测量

工作场所数据流的新来源为长时间的连续测量提供了机会，无论是实时分析还是历史分析。例如，来自传感器的数字视频、语音、行为空间利用数据、室内空气质量(湿度、PM、VOCs)和来自建筑控制系统的照明数据。其他连续数据来源可以从在线空间预订应用程序、徽章进入数据和地理围栏(可以确认员工何时进入和离开建筑物)中获得。这些可以增强现有的工作场所见解来源，例如调查数据，这是一个“快照”，通过离散的、有序的数据点表示单个时间点。

连续数据的庞大数量和粒度在使用传统统计工具时给分析带来了挑战。现有的统计分析技术并不能适应这种类型的大量数据。这些数据也可以是“高维的”，定义为数据中大量的特征(变量)每个都只有几个数据点。在工作场所研究中，尤其是调查中，情况正好相反，相对较少的调查问题(变量)每个问题都有许多观察结果(问题回答)。然而，这些来源，无论是高维还是低维，都为机器学习工具提供了一个重要的机会，可以进一步研究工作场所的分析科学，并应用发现来提高工作场所的表现。

从后视镜到预测

大多数工作场所数据源捕捉的是某个时刻，在进行分析时，它们描述的是过去的情况，而不是当前或未来的情况。开云体育网上投注新的工作场所分析可以用数据和统计模型来增强这些重要的“后视镜”观察，可以预测或预测未来的结果。开云体育网上投注这提供了建模假设场景的机会，例如站点位置或工作场所设计特征对劳动力或业务结果的影响。这种向预测分析的转变将为设计师、建筑业主和居住者提供一个有价值的工具，他们希望提高仍处于规划阶段的办公室的设计质量。预测工具可以作为风险管理的一种形式，通过模拟未来的结果来保护工作空间的投资。开云体育网上投注

从描述到解释

大多数工作场所评估使用描述性统计数据，通常以百分比或计数的形式将结果联系起来。这种形式的分析完全适合于设计或业务用户。然而，这些数据可以提供额外的价值。这些统计数据描述了结果，但没有解释结果。通过正确的研究设计和分析，可以通过确定影响结果的因素来解释结果。像预测一样，这样的分析可以为与设计相关的决策提供信息，为管理层提供设计成功的证明声明，并增强超越描述性统计的信心。

在应用职场研究的专业领域，预测性或解释性分析的使用频率远低于描述性测量。这可能是由于几个因素，其中一个是在业务环境中实现这种类型的分析的现场研究设计的困难。而且这种分析的结果更难以向更熟悉描述性统计的企业消费者解释。通过正确的研究方法和清晰的沟通，这些都不是不可克服的问题。工作场所研究的解释性方法代表了一个强大的机会，可以提高研究见解的影响，提高业务决策的质量，并为工作场所对人员结果的积极影响提供证据。

机器学习和人工智能即将出现

这些只是我们使用工作场所数据为设计提供信息的方式发生全面转变的第一步。展望未来，机器学习等人工智能工具将从我们的工作场所开云体育网上投注表现数据中获得更深入的见解。在接下来的几周里，我们将进一步深入研究机器学习工具可以解锁的洞察未来机会，以及它们如何开始适应测量工开云体育网上投注作场所、建筑、社区和城市的更大的工作生态系统。