“大數據”助推傳統油企轉型

文/梁赟玲 劉力

“大數據”助推傳統油企轉型

文/梁赟玲 劉力

“大數據”被稱為“21世紀的新石油”，海量數據的產生、獲取、挖掘及整合，使之展現出巨大的商業價值。傳統的石油行業面臨新的“石油”，該如何去挖掘和利用，并使之產生更大價值？

“大數據”不是新生事物，百度、谷歌的搜索服務就是典型的“大數據”運用。面對信息時代的沖擊，身為工業化時代規模經濟代表的傳統石油公司受到了時代變局的巨大壓力。一方面，傳統化石能源面臨枯竭，而且開采成本持續上揚；另一方面，人們對環境質量要求日漸苛刻，新能源逐漸成為未來選擇，而且其成本也在中國世界工廠的助推下繼續下降。這兩方面的壓力迫使傳統石油公司必須轉型成為新型的創新型公司。

石油企業從事的勘探開發、煉化、銷售、管道儲運等業務屬于數據密集型行業，歷史上已經累積了海量的異構數據。“大數據”對石油企業的價值主要體現在以下幾個方面：

第一，幫助石油企業提高勘探開發決策的效率和水平，實現新的油氣增產。如“大數據”可以同時使用鉆井和生產數據，將儲層的變化情況實時提供給儲層分析工程師，為生產人員提供舉升方法改造方案。“大數據”也可以用來引導頁巖氣壓裂。

第二，幫助石油企業發現消費者的消費趨勢和潛在需求，進而促進業務創新和開發潛在市場。如在加油站營銷過程中，通過完善數據收集分析和監測體系，可追蹤每個客戶的個性化需求，進而開展定制化服務與管理，并適時推出新的產品和服務，從而吸引和留住更多的客戶，以擴大市場份額。

第三，“大數據”能夠幫助石油企業實現對網絡輿情、社會動態以及國際形勢的監控分析，從而為正確實施“走出去”戰略、降低海外投資風險提供保障。如在對外油氣合作開發過程中，通過對重點資源國地緣政治、經濟動態的分析和把握，能夠建立良性互動的競爭合作關系，從而實現從挑戰向機遇的轉化。

第四，用“大數據”改進人才管理。包括評估雇員敬業程度，識別人員技能缺陷，根據需要修訂招聘做法；還可以利用“大數據”提升員工能力，確定投資培訓和專業發展目標。

第五，油田公司利用“大數據”解決方案改善安全，減少作業對環境的影響。比如水力壓裂，遭到指控的HSE案例涉及空氣污染、飲用水污染以及地震影響。通過越來越先進的地下傳感器收集和分析數據，鉆井承包商可以更好地知道如何減少注入地層的壓裂液用量。利用“大數據”進行HSE管理，不僅可以增進安全，減少對環境影響，還可以使作業更有效并節省作業開支。

為有效利用“大數據”，中國石油企業需在技術、管理和人才等多方面做好應對。首先，應與專業技術公司共同推進相關技術的研究和應用。面對推陳出新、高速發展的眾多技術，石油企業應積極跟蹤、適時引入并試點實施，做好應對“大數據”的技術儲備。

其次，應盡快建立相應的數據應用和信息化管理模式。數據是企業的共同資產，只有實現數據充分共享，才能最大化發掘數據價值。因此，需打破傳統的部門壁壘，建立涵蓋企業全局的數據共享與服務合作機制，進而搭建跨地域、跨部門、跨專業的企業級“大數據”應用中心，形成更為科學的數據價值發掘和應用模式。

再次，要著力培養“大數據”專業人才。由于“大數據”應用涉及多學科、跨領域的知識，既需要精技術、懂業務的復合型人才，也需要數學、統計學和經濟學等其他專業人才，更需要大量從事數據分析的數據分析員、數據科學家。但是，目前此類人才缺口較大。未來6年，僅美國就需要14萬到19萬名擁有數據深度分析專長的從業者。因此，中國企業應未雨綢繆，做好應對“大數據”的人才儲備。

另外，需重視數據資產保護。從油田和銷售渠道搜集的數據是寶貴資產，國內外的競爭者如果拿到便可從中獲益。油氣業的“大數據”先驅要建立嚴格的安全政策，阻止黑客入侵，把安全風險降到最低程度。對于物理資產（如傳感器），要像數據資產一樣保證它們的安全。