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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司(簡稱:美林數(shù)據(jù),NEEQ:831546)是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

油氣企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)平臺打破“數(shù)據(jù)孤島”?

2022-06-29 16:29:51
你知道嗎?石油探測生產(chǎn),其實也是一個需要經(jīng)過大量數(shù)據(jù)分析計算才能實現(xiàn)的工作。早在60多年前,大慶油田的建設(shè)者們,就需要經(jīng)過多達160萬次的分析化驗和超千萬次的地層對比,才能完成地下石油分布的探查。
而隨著各種先進生產(chǎn)機器,以及人工智能等前沿技術(shù)的引入,石油日常生產(chǎn)工作中承載的數(shù)據(jù)量,更是已達到一個非??捎^的水平。
石油大數(shù)據(jù)
但隨著石油產(chǎn)業(yè)的不斷壯大,一個困擾石油企業(yè)的問題的是:數(shù)據(jù)很豐富,卻沒有辦法高效采集和利用,無法提取出有效信息,真正賦能于業(yè)務(wù)的提升和轉(zhuǎn)型。這也是為什么越來越多的石油相關(guān)企業(yè),開始積極探索數(shù)字化建設(shè)的根本原因。
但在數(shù)字化的大趨勢下,在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化改造卻并不容易。

石油生產(chǎn)數(shù)字化改造,難點都在這3步!
一般來說,企業(yè)圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用,大體上會分為這幾個步驟:
數(shù)據(jù)采集:明確可用的數(shù)據(jù)從哪里來
數(shù)據(jù)處理:讓數(shù)據(jù)管理更加高效便捷
數(shù)據(jù)分析:讓沉睡數(shù)據(jù)資產(chǎn)真正發(fā)揮價值
而能源行業(yè)特有的龐大生產(chǎn)規(guī)模、分散的地理位置和極長的產(chǎn)業(yè)鏈條的生產(chǎn)特點,讓石油產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化建設(shè)變得更加復(fù)雜、困難,比如說:
?數(shù)據(jù)采集困難
石油開采、生產(chǎn)設(shè)備并不會自動產(chǎn)生、記錄數(shù)據(jù),很多日常設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),依舊需要大量人力花費時間手工記錄。同時由于缺乏數(shù)據(jù)工具平臺,數(shù)據(jù)錄入的過程也非常復(fù)雜。根據(jù)公開媒體報道記錄,在2017年,某石油企業(yè)僅在石油開采不同環(huán)節(jié)需要日常上報的報表就多達55份,可見日常數(shù)據(jù)記錄采集工作的復(fù)雜程度。

智慧油田


?數(shù)據(jù)分散,標準不統(tǒng)一
石油開采開發(fā)是一個漫長的過程,即使是同屬一個管理區(qū)域內(nèi),由于建設(shè)時間、地質(zhì)條件、使用設(shè)備的不同,不同生產(chǎn)區(qū)域的管理方式也會各自不同。這就導(dǎo)致各個分區(qū)的數(shù)據(jù)采集要求不同、統(tǒng)計口徑各異,使得將不同油田的數(shù)據(jù)匯總分析幾乎是不可能的任務(wù)。
此外,管理方式難以統(tǒng)一也使得很多石油企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生了“數(shù)據(jù)孤島”問題,各個油田的數(shù)據(jù)拉通困難重重,很難實現(xiàn)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高效匯集。比如某石油集團的數(shù)據(jù)分析團隊,曾希望通過分析油井?dāng)?shù)據(jù)提升油田開采效率,但僅收集油井?dāng)?shù)據(jù)都耗費了數(shù)周時間。

數(shù)據(jù)分析挖掘
?數(shù)據(jù)分析維度單一,無法發(fā)掘深層價值
數(shù)據(jù)分析維度

由于以上提到的石油勘探、生產(chǎn)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集方式、數(shù)據(jù)標準上的特殊性,讓很多石油企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的匯報,依然使用EXCEL等傳統(tǒng)生產(chǎn)臺賬形式,即使引入了大數(shù)據(jù)分析,面對大量繁雜的數(shù)據(jù),也難以實現(xiàn)高效、準確的分析和應(yīng)用。
舉個例子,以往石油企業(yè)管理者想要圍繞油田經(jīng)營生產(chǎn)現(xiàn)狀開展數(shù)據(jù)分析,但能夠快速利用收集到的數(shù)據(jù),往往都是一些基于財務(wù)、人資視角的報表,做出的分析結(jié)果自然較為片面,難以為生產(chǎn)、勘探和技術(shù)研究提供決策支持和業(yè)務(wù)提升。
打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能平臺,讓生產(chǎn)數(shù)據(jù)實現(xiàn)高效互聯(lián)
面對以上種種石油行業(yè)在數(shù)字化建設(shè)中面臨的現(xiàn)實難點,我們可以看出,打通“數(shù)據(jù)孤島”,讓各個業(yè)務(wù)單元之間的數(shù)據(jù)實現(xiàn)互通,是提升數(shù)據(jù)開發(fā)管理效率的關(guān)鍵。
為解決這一問題,我們?yōu)槟秤头疽詳?shù)據(jù)中臺、業(yè)務(wù)中臺、技術(shù)中臺為核心,打造了一體化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能平臺,將物探、鉆井、生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)營決策輔助等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)統(tǒng)歸入一個平臺,并以符合石油行業(yè)規(guī)范的方式完成數(shù)據(jù)的采集、管理與流轉(zhuǎn),實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集、分析和實際業(yè)務(wù)的聯(lián)動。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型
?數(shù)據(jù)中臺
在該案例中,數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)中臺的兩大存儲區(qū)域。相比數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)可以是任意類型的信息,存儲的是企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)。
針對不同的目的,我們可以通過Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)計算能力,將原始數(shù)據(jù)處理成多種特定格式的數(shù)據(jù)副本,便于分析工作調(diào)用。
通過建設(shè)數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫,我們可以讓數(shù)據(jù)中臺同時具備數(shù)據(jù)集成接入、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等能力,讓石油生產(chǎn)中各種復(fù)雜的生產(chǎn)數(shù)據(jù)實現(xiàn)高效匯集管理。
數(shù)據(jù)中臺

?業(yè)務(wù)中臺
該油服公司的生產(chǎn)業(yè)務(wù)較為豐富,擁有數(shù)百臺套先進的測井、泥漿、定向井、固井和修井等油田技術(shù)服務(wù)設(shè)備,并擁有幾十套業(yè)務(wù)系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用模式中,經(jīng)常會出現(xiàn)這種情況:
業(yè)務(wù)人員:我怎么總是拿不到自己想要的數(shù)據(jù)!
據(jù)分析師:您要的是啥?我也不懂您的業(yè)務(wù)呀!

因此,在該數(shù)字化平臺的建設(shè)中,我們還按照該油服企業(yè)的實際業(yè)務(wù)模式,打造了數(shù)個業(yè)務(wù)中心,如客戶中心、設(shè)備中心、資產(chǎn)中心等等。結(jié)合Tempo BI的數(shù)據(jù)可視化分析能力,按照具體業(yè)務(wù)場景分析需求,搭建賦能具體業(yè)務(wù)執(zhí)行的數(shù)據(jù)分析頁面。
這就可以讓普通業(yè)務(wù)人員也能快速提取到自己想要的數(shù)據(jù)分析成果,讓數(shù)據(jù)分析成果按照業(yè)務(wù)領(lǐng)域,沉淀共性應(yīng)用,形成可復(fù)用的業(yè)務(wù)應(yīng)用池,為前端業(yè)務(wù)需求提供快速響應(yīng)能力。
數(shù)據(jù)可視化大屏
▲業(yè)務(wù)分析場景模擬示例

?技術(shù)中臺
以Tempo AI、Tempo BI、Tempo DF為核心的Tempo大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,將為企業(yè)提供可視化、人工智能、知識圖譜、微服務(wù)、云邊協(xié)同等技術(shù)服務(wù)能力,以可視化、自助式的功能模塊降低開發(fā)門檻,幫助企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)運營人員提高開發(fā)效率,也能讓更多的業(yè)務(wù)人員參與到數(shù)據(jù)分析工作中,最終形成以用戶體驗為核心,以業(yè)務(wù)價值為導(dǎo)向的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)運營體系。
數(shù)據(jù)中臺

通過3個子平臺的互相配合,該油服公司的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用效率大幅提升,智能應(yīng)用開發(fā)周期縮短50%,信息同步效率提升近20倍,信息收集及辦理也全部實現(xiàn)無紙化,讓企業(yè)的大量沉睡數(shù)據(jù)資產(chǎn)充分發(fā)揮價值,真正實現(xiàn)利用數(shù)據(jù)之力實現(xiàn)業(yè)務(wù)生產(chǎn)降本增效的目標。
數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
集數(shù)據(jù)中臺、業(yè)務(wù)中臺、技術(shù)中臺于一體的數(shù)字化賦能平臺,為石油企業(yè)提供數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)服務(wù)的能力,讓智能生產(chǎn)監(jiān)控、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)快速處理,綜合運營分析成為現(xiàn)實,隨之而來的是油田開發(fā)水平高了、生產(chǎn)管理模式變了、效率效益提升了、一線員工的勞動強度降低了。
在未來,企業(yè)數(shù)字化平臺還可以通過接入科研數(shù)據(jù)、地球物理數(shù)據(jù)等更多維度數(shù)據(jù),為石化相關(guān)工作提供更多支撐,實現(xiàn)可持續(xù)化的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用。
石油行業(yè)大數(shù)據(jù)
通過這個案例我們也可以看出,只要根據(jù)自身業(yè)務(wù)模式,找準自身數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用的痛點,企業(yè)業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型其實并不復(fù)雜,一個準確的數(shù)據(jù)分析工作思路,往往能幫助企業(yè)在數(shù)字化能力建設(shè)中少走不少彎路。
為此,我們根據(jù)美林數(shù)據(jù)在企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用方面的豐富經(jīng)驗,收集了現(xiàn)實企業(yè)數(shù)據(jù)分析項目中遇到的典型問題,整理出這份《九個典型大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實踐案例》案例集,希望可以給廣大數(shù)據(jù)分析師帶來一些啟發(fā)~案例集內(nèi)容涵蓋:
電力、制造等行業(yè)現(xiàn)實企業(yè)遇到的典型數(shù)據(jù)分析問題和解決措施;
經(jīng)典業(yè)務(wù)問題的數(shù)據(jù)分析思路和方法;
面向業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析工作方法;

數(shù)據(jù)分析


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