數(shù)字化視域下石油行業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)踐研究

一、前言

隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，石油行業(yè)正加速向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型[。海量數(shù)據(jù)成為石油企業(yè)的核心資產(chǎn)，數(shù)據(jù)治理成為推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。然而，石油行業(yè)在數(shù)據(jù)治理過程中面臨諸多新挑戰(zhàn)（如數(shù)據(jù)體量激增、種類多樣、安全風(fēng)險(xiǎn)上升等），需要石油企業(yè)樹立數(shù)字化視域下的新理念，從戰(zhàn)略高度重視數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析運(yùn)用，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)[2]。

二、石油行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)

（一）實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)占比高

石油行業(yè)大量采用物聯(lián)網(wǎng)傳感器對油氣生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，海量的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)持續(xù)產(chǎn)生，對數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性要求極高。針對這一特點(diǎn)，石油企業(yè)引入了流數(shù)據(jù)處理技術(shù)（如Apache Spark Streaming、Flink等），可以對動(dòng)態(tài)生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)流式計(jì)算，快速提取價(jià)值信息，支撐實(shí)時(shí)監(jiān)測和決策優(yōu)化。同時(shí)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫（如InfluxDB、OpenTSDB等）被廣泛應(yīng)用，能夠高效存儲和查詢帶有時(shí)間戳的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)。

（二）時(shí)空數(shù)據(jù)比重大

石油行業(yè)與地理位置息息相關(guān)，油氣藏分布、鉆井軌跡、管道位置等都離不開時(shí)空數(shù)據(jù)。地震勘探、測井等環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有明顯的時(shí)間和空間屬性。針對時(shí)空數(shù)據(jù)的高效管理，石油企業(yè)采用時(shí)空數(shù)據(jù)庫技術(shù)（如 GeoMesa、Geomesa、Oracle Spatial等），支持時(shí)空數(shù)據(jù)的多維索引、快速檢索、空間拓?fù)浞治龅?。同時(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代興起的GIS可視化技術(shù)（如Kepler.gl、DeckGL等），也被用于油氣藏、管網(wǎng)等的可視化展示，直觀呈現(xiàn)油氣資源的地理分布規(guī)律。

（三）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高

在勘探開發(fā)領(lǐng)域，地質(zhì)錄井報(bào)告、測井圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)廣泛存在。在生產(chǎn)運(yùn)營環(huán)節(jié)，設(shè)備維修記錄、合同文本等也多為非結(jié)構(gòu)化形式。如何有效管理和利用這些數(shù)據(jù)是一大挑戰(zhàn)。石油企業(yè)引入了大數(shù)據(jù)技術(shù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理框架（如ApacheTika）用于多格式文本提取，Python中的NLTK和SpaCy庫用于文本挖掘和自然語言處理。圖像識別、文本分類、信息抽取等人工智能技術(shù)也被廣泛應(yīng)用，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中自動(dòng)提煉關(guān)鍵信息要素。

（四）數(shù)據(jù)量大且快速增長

石油行業(yè)是典型的數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、移動(dòng)應(yīng)用等的廣泛部署，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，對存儲和計(jì)算能力提出挑戰(zhàn)。石油企業(yè)普遍采用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)企業(yè)級的數(shù)據(jù)湖，打造海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲底座。

（五）專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理需求強(qiáng)

石油行業(yè)各專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)（如地震數(shù)據(jù)、測井?dāng)?shù)據(jù)）具有自己的獨(dú)特性，解釋處理需要專業(yè)的軟硬件系統(tǒng)。對于這些專業(yè)數(shù)據(jù)，石油企業(yè)采用了Petrel、OpenWorks等專業(yè)軟件進(jìn)行解釋處理。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在地震相反演、儲層預(yù)測等領(lǐng)域得到創(chuàng)新應(yīng)用，訓(xùn)練專門的模型，優(yōu)化油藏開發(fā)方案。

（六）數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)要求高

石油行業(yè)數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要，涉密數(shù)據(jù)、商業(yè)機(jī)密、個(gè)人隱私等都需要嚴(yán)格保護(hù)。網(wǎng)絡(luò)安全、身份認(rèn)證、訪問控制、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等信息安全技術(shù)是必備手段。區(qū)塊鏈技術(shù)近年來也開始應(yīng)用到數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，利用其不可篡改、可追、去中心化特性，構(gòu)建油氣產(chǎn)供銷各環(huán)節(jié)的可信數(shù)據(jù)鏈條，防范數(shù)據(jù)造假、抵賴等行為。同時(shí)，安全沙箱、數(shù)據(jù)水印、數(shù)據(jù)溯源、同態(tài)加密等新技術(shù)也不斷被引入數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的工具箱[3]。

三、數(shù)字化視域下石油行業(yè)數(shù)據(jù)治理優(yōu)勢

（一）提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，助力精準(zhǔn)決策

在數(shù)字化時(shí)代，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是企業(yè)做出精準(zhǔn)決策的前提。石油行業(yè)通過數(shù)據(jù)治理，可以全面提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和及時(shí)性。規(guī)范的數(shù)據(jù)采集、清洗、集成和維護(hù)流程，能夠最大限度地消除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、冗余和不一致，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量[]。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠真實(shí)反映生產(chǎn)經(jīng)營狀況，為企業(yè)的戰(zhàn)略制定、資源配置、風(fēng)險(xiǎn)管控等提供可靠依據(jù)。數(shù)據(jù)治理還能優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型，提高數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測的精度，使得決策更加精準(zhǔn)和有效[4]。

（二）打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)信息共享

石油行業(yè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)多、流程長、涉及范圍廣，不同部門和系統(tǒng)間數(shù)據(jù)割裂的問題普遍存在。數(shù)據(jù)治理能夠打破部門間的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的橫向貫通和縱向集成。通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的有效整合和無縫對接。數(shù)據(jù)共享平臺的搭建可以促進(jìn)數(shù)據(jù)在勘探、開采、煉化、銷售等環(huán)節(jié)的高效流轉(zhuǎn)，提升協(xié)同效率。共享的數(shù)據(jù)資源池能夠?yàn)楦鳂I(yè)務(wù)部門提供全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的信息支持，降低信息不對稱風(fēng)險(xiǎn)。

（三）強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全，防范信息泄露

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)安全已上升為國家戰(zhàn)略。石油行業(yè)掌握了大量關(guān)系國計(jì)民生的敏感數(shù)據(jù)，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，將造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和社會影響。數(shù)據(jù)治理可以從制度、流程、技術(shù)等多個(gè)維度，構(gòu)筑嚴(yán)密的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。通過數(shù)據(jù)分級分類、身份認(rèn)證、訪問控制、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等手段，對重要敏感數(shù)據(jù)實(shí)施全方位安全防護(hù)，最大限度降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)安全審計(jì)機(jī)制能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處置數(shù)據(jù)安全事件，有效遏制內(nèi)外部人員的非法數(shù)據(jù)訪問。

四、石油行業(yè)數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐路徑

（一）制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，明確數(shù)據(jù)治理目標(biāo)

石油企業(yè)開展數(shù)據(jù)治理首要任務(wù)是制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，明確數(shù)據(jù)治理目標(biāo)。企業(yè)要深刻認(rèn)識數(shù)據(jù)治理的重要性和緊迫性，將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上升到企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略層面，納入頂層設(shè)計(jì)。要系統(tǒng)分析內(nèi)外部數(shù)據(jù)環(huán)境，厘清數(shù)據(jù)治理需求，科學(xué)設(shè)定數(shù)據(jù)治理目標(biāo)。既要立足當(dāng)前，聚焦數(shù)據(jù)治理急需破解的痛點(diǎn)問題（如提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、打通數(shù)據(jù)孤島、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全等），又要著眼長遠(yuǎn)，圍繞釋放數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新設(shè)定戰(zhàn)略目標(biāo)。要將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)分解為階段性任務(wù)，明確路線圖和時(shí)間表。要廣泛宣貫數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，使各層級組織和全體員工充分認(rèn)識數(shù)據(jù)治理的意義，形成合力。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是開展數(shù)據(jù)治理的綱領(lǐng)性文件，是數(shù)據(jù)治理一系列舉措的基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)治理成敗至關(guān)重要。

（二）建立數(shù)據(jù)治理的組織保障

高效的數(shù)據(jù)治理離不開健全的組織體系。石油企業(yè)要成立由最高管理層領(lǐng)導(dǎo)的數(shù)據(jù)治理委員會，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地。委員會下設(shè)辦公室，負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)治理相關(guān)制度流程、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，協(xié)調(diào)各部門數(shù)據(jù)治理事務(wù)，監(jiān)督檢查數(shù)據(jù)治理績效。要明確各業(yè)務(wù)部門在數(shù)據(jù)治理中的職責(zé)分工，將數(shù)據(jù)質(zhì)量、共享、安全等責(zé)任落實(shí)到部門，納入績效考核。要建立首席數(shù)據(jù)官（CDO）制度，負(fù)責(zé)牽頭企業(yè)級數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理工作。要成立數(shù)據(jù)管理中心作為常設(shè)機(jī)構(gòu)，配備專職數(shù)據(jù)管理人員，承擔(dān)數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制（修）訂等職責(zé)。要在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域設(shè)置數(shù)據(jù)管家崗位，負(fù)責(zé)本領(lǐng)域數(shù)據(jù)管理。要組建由業(yè)務(wù)骨干和IT技術(shù)人員構(gòu)成的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目組，協(xié)同開展數(shù)據(jù)盤點(diǎn)、數(shù)據(jù)治理平臺建設(shè)等任務(wù)。

（三）梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構(gòu)建數(shù)據(jù)地圖

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是數(shù)據(jù)治理的基石。石油企業(yè)要全面梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，摸清家底。首先，要盤點(diǎn)企業(yè)各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)的類別、數(shù)量、存儲位置、更新頻率、生命周期等基本情況。其次，要評估數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)狀，從數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性等維度，找出數(shù)據(jù)質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)，并分析原因。再次，要厘清數(shù)據(jù)血緣，即數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到應(yīng)用的全鏈路過程，明晰數(shù)據(jù)流經(jīng)的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)層級依賴關(guān)系等[5]。最后，基于盤點(diǎn)結(jié)果，繪制企業(yè)級數(shù)據(jù)地圖，直觀呈現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的分布、流動(dòng)和應(yīng)用情況。數(shù)據(jù)地圖是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可視化，能夠全面反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)家底，為數(shù)據(jù)治理提供“道路”指引。基于數(shù)據(jù)地圖，石油企業(yè)可快速定位數(shù)據(jù)問題，并有針對性地制定數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、數(shù)據(jù)共享開放、數(shù)據(jù)安全治理等舉措。同時(shí)，數(shù)據(jù)地圖也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理、評估數(shù)據(jù)價(jià)值的重要工具。

（四）數(shù)據(jù)治理工具平臺建設(shè)

海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)給石油企業(yè)數(shù)據(jù)治理帶來巨大挑戰(zhàn)，迫切需要借助工具平臺提升治理效率。企業(yè)要戰(zhàn)略性投資數(shù)據(jù)治理平臺建設(shè)。平臺應(yīng)包含多種功能模塊，涵蓋元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)安全等。元數(shù)據(jù)管理模塊可對數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)屬性、技術(shù)屬性進(jìn)行統(tǒng)一定義、采集、管理，支撐數(shù)據(jù)全景視圖。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊可對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢核、監(jiān)測預(yù)警、質(zhì)量評估，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)。主數(shù)據(jù)管理模塊可實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨部門的主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、集中化管控，提高數(shù)據(jù)一致性。數(shù)據(jù)集成模塊可對分散異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、轉(zhuǎn)換，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。數(shù)據(jù)安全模塊可進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識別、脫敏、訪問控制、安全審計(jì)，全方位保障數(shù)據(jù)安全。石油企業(yè)還可引人大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)可視化工具，賦能數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值創(chuàng)造。數(shù)據(jù)治理工具平臺是數(shù)據(jù)治理落地的重要抓手，既能提高數(shù)據(jù)管理自動(dòng)化水平，又能強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理溯源和監(jiān)管，為高效數(shù)據(jù)治理筑牢根基。

（五）數(shù)據(jù)流程優(yōu)化與管控

規(guī)范的數(shù)據(jù)管理流程是保障數(shù)據(jù)治理有效運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。石油企業(yè)要系統(tǒng)梳理數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、加工、應(yīng)用等環(huán)節(jié)的流程，找出流程中的效率瓶頸、數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并動(dòng)態(tài)優(yōu)化重構(gòu)。要構(gòu)建數(shù)據(jù)新增、更新、淘汰的全生命周期管理機(jī)制，嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)新增審批、數(shù)據(jù)更新校驗(yàn)、過期數(shù)據(jù)清理等流程，防止數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)質(zhì)量降級。要加強(qiáng)源頭數(shù)據(jù)采集管控，通過電子化采集、自動(dòng)化審核、數(shù)據(jù)溯源等手段，減少人工錄入帶來的錯(cuò)漏風(fēng)險(xiǎn)。要規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程，統(tǒng)一數(shù)據(jù)清洗、比對、轉(zhuǎn)換、加工等操作規(guī)程，確保數(shù)據(jù)處理可追溯、質(zhì)量可監(jiān)控。要明確數(shù)據(jù)共享開放、對外提供的審批流程，防范數(shù)據(jù)違規(guī)、過度共享。要建立健全數(shù)據(jù)問題反饋、處置機(jī)制，及時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)需求。流程優(yōu)化要堅(jiān)持持續(xù)改進(jìn)理念，定期評估流程執(zhí)行情況，總結(jié)優(yōu)化空間。

五、案例驗(yàn)證與實(shí)踐成效

某廠近年來全力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極開展數(shù)據(jù)治理，取得了顯著成效。

該廠高度重視數(shù)據(jù)治理，將其上升到促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略高度，明確提出用3-5年時(shí)間建成智慧采油廠，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)字化、核心業(yè)務(wù)智能化，數(shù)據(jù)資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)“五個(gè)一”管理目標(biāo)，即“一個(gè)中心、一套標(biāo)準(zhǔn)、一張地圖、一個(gè)平臺、一支隊(duì)伍”。以此數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，統(tǒng)領(lǐng)全廠各項(xiàng)數(shù)據(jù)治理工作，為后續(xù)信息化工作提供方向指引。

采油廠成立數(shù)據(jù)治理專項(xiàng)領(lǐng)導(dǎo)小組，負(fù)責(zé)頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌推進(jìn)；選用業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)分析骨干作為“首席數(shù)據(jù)官”助理，參與重大數(shù)據(jù)決策；通過配備兼職數(shù)據(jù)管理人員穩(wěn)步提升數(shù)據(jù)治理質(zhì)量。同時(shí)，廠信息部門抽調(diào)業(yè)務(wù)骨干與技術(shù)人員組成聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，統(tǒng)一規(guī)劃、部署數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效可視化管理。通過健全數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)，形成了上下一心、部門協(xié)同的數(shù)據(jù)治理合力。

采油廠用時(shí)半年，對全廠海量數(shù)據(jù)資源進(jìn)行了全面盤點(diǎn)、分類和評估。通過現(xiàn)場走訪、業(yè)務(wù)調(diào)研、流程梳理等方式，摸清了勘探、開發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)行等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)底數(shù)。全廠各業(yè)務(wù)部門常用信息系統(tǒng)10余個(gè)，數(shù)據(jù)表存儲超3000余張，涉及結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化多種類型。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建覆蓋全業(yè)務(wù)流程的“數(shù)據(jù)一張圖”，用于直觀展示數(shù)據(jù)的采集、存儲、流轉(zhuǎn)、加工、共享、利用的全生命周期，通過嵌入數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核點(diǎn)，暴露出歷史數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、部門間“數(shù)據(jù)煙囪”林立等突出問題。

面對海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難管理、不融合等問題，該廠研發(fā)了數(shù)據(jù)綜合治理平臺，如圖1所示。平臺采用分布式架構(gòu)，通過SpringCloud、DataX等開源技術(shù)，按業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、流程走向，對TB級容量的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲、計(jì)算、挖掘。平臺集成了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量檢核、安全合規(guī)等功能，實(shí)現(xiàn)了元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全一體化管控。同時(shí)引入自動(dòng)化數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載（ETL）工具，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理鏈路，顯著提高管控效能。此外，借助平臺提供的可視化設(shè)計(jì)界面，專業(yè)技術(shù)人員可自主開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用靈活性。自平臺上線以來，數(shù)據(jù)處理效率提升了10倍，人力成本降低 70 % 。

基于“數(shù)據(jù)一張圖”，該廠重新定義了數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、共享、銷毀等管理流程，建立健全百余項(xiàng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“自采集、自清洗、自共享、自銷毀”。嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)規(guī)范人庫、質(zhì)量定期考核、問題處置閉環(huán)等機(jī)制，確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、標(biāo)準(zhǔn)、可溯源。探索建立源頭數(shù)據(jù)自動(dòng)化采集機(jī)制，實(shí)現(xiàn)井場重點(diǎn)數(shù)據(jù)采集全覆蓋，生產(chǎn)數(shù)據(jù)從現(xiàn)場到?jīng)Q策層高效無縫對接，提升異常問題快速處置能力。建立“數(shù)據(jù)超市”，打通業(yè)務(wù)“數(shù)據(jù)孤島”，一個(gè)平臺可滿足全員數(shù)據(jù)需求，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)跨領(lǐng)域共享。

數(shù)據(jù)治理的目的是充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值，為此，采油廠積極開展大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，促進(jìn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策優(yōu)化。研發(fā)井場智能監(jiān)控系統(tǒng)，依托物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)感知生產(chǎn)動(dòng)態(tài)，智能診斷設(shè)備工況，輔助人工及時(shí)處置異常設(shè)備；開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練，優(yōu)化調(diào)整采油參數(shù)，機(jī)采系統(tǒng)效率提升 5 % 以上；運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對海量井下作業(yè)維修報(bào)告進(jìn)行文本挖掘，形成修井參數(shù)等知識圖譜，為管理決策提供新視角。

采油廠以數(shù)據(jù)治理為抓手，加快智慧油田建設(shè)與實(shí)施，通過構(gòu)建集數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)傳輸、平臺支撐、應(yīng)用服務(wù)為一體的智慧物聯(lián)體系，實(shí)現(xiàn)油氣生產(chǎn)的智能感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)調(diào)控。著力打造智能作業(yè)平臺，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，構(gòu)建生產(chǎn)運(yùn)行一體化的知識與預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)采油系統(tǒng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化；依托數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建與物理油田映射的數(shù)字油田，實(shí)現(xiàn)集輸站場數(shù)字化管理。同時(shí)，不斷強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全合規(guī)性，挖掘數(shù)據(jù)潛能，推進(jìn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量、綠色、可持續(xù)發(fā)展，打造智慧油田建設(shè)的標(biāo)桿。

業(yè)要抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇，將數(shù)據(jù)治理作為長期戰(zhàn)略任務(wù)，圍繞數(shù)據(jù)的全生命周期，構(gòu)建起全方位、多層次的數(shù)據(jù)治理體系。通過明確數(shù)據(jù)戰(zhàn)略方向、優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)布局、深化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)等一系列切實(shí)可行的舉措，充分釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，提升數(shù)字化核心競爭力，推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要持續(xù)改進(jìn)和不斷優(yōu)化，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，探索數(shù)據(jù)治理創(chuàng)新實(shí)踐，引領(lǐng)行業(yè)數(shù)字化變革。

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六、結(jié)語

數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的戰(zhàn)略資源。石油企

作者單位：中國石油新疆油田分公司百口泉采油廠

責(zé)任編輯：王穎振鄭凱津