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

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 次
你知道嗎？石油探測生產，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機器，以及人工智能等前沿技術的引入，石油日常生產工作中承載的數(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)務的提升和轉型。這也是為什么越來越多的石油相關企業(yè)，開始積極探索數(shù)字化建設的根本原因。
但在數(shù)字化的大趨勢下，在石油勘探開發(fā)領域實現(xiàn)數(shù)字化改造卻并不容易。
石油生產數(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)資產價值進行數(shù)據(jù)治理和應用，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)資產真正發(fā)揮價值
而能源行業(yè)特有的龐大生產規(guī)模、分散的地理位置和極長的產業(yè)鏈條的生產特點，讓石油產業(yè)的數(shù)字化建設變得更加復雜、困難，比如說：
?數(shù)據(jù)采集困難
石油開采、生產設備并不會自動產生、記錄數(shù)據(jù)，很多日常設備狀態(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，由于建設時間、地質條件、使用設備的不同，不同生產區(qū)域的管理方式也會各自不同。這就導致各個分區(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。
此外，管理方式難以統(tǒng)一也使得很多石油企業(yè)內部產生了“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數(shù)據(jù)提升油田開采效率，但僅收集油井數(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)生產數(shù)據(jù)的匯報，依然使用EXCEL等傳統(tǒng)生產臺賬形式，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、人資視角的報表，做出的分析結果自然較為片面，難以為生產、勘探和技術研究提供決策支持和業(yè)務提升。
打造數(shù)字化轉型賦能平臺，讓生產數(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)管理效率的關鍵。
為解決這一問題，我們?yōu)槟秤头疽詳?shù)據(jù)中臺、業(yè)務中臺、技術中臺為核心，打造了一體化的數(shù)字化轉型賦能平臺，將物探、鉆井、生產調度、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，實現(xiàn)生產數(shù)據(jù)采集、分析和實際業(yè)務的聯(lián)動。
數(shù)字化轉型
?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，便于分析工作調用。
通過建設數(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)服務等能力，讓石油生產中各種復雜的生產數(shù)據(jù)實現(xiàn)高效匯集管理。
數(shù)據(jù)中臺

?業(yè)務中臺
該油服公司的生產業(yè)務較為豐富，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服務設備，并擁有幾十套業(yè)務系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)開發(fā)應用模式中，經(jīng)常會出現(xiàn)這種情況：
業(yè)務人員：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)務呀！
因此，在該數(shù)字化平臺的建設中，我們還按照該油服企業(yè)的實際業(yè)務模式，打造了數(shù)個業(yè)務中心，如客戶中心、設備中心、資產中心等等。結合Tempo BI的數(shù)據(jù)可視化分析能力，按照具體業(yè)務場景分析需求，搭建賦能具體業(yè)務執(zhí)行的數(shù)據(jù)分析頁面。
這就可以讓普通業(yè)務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)務領域，沉淀共性應用，形成可復用的業(yè)務應用池，為前端業(yè)務需求提供快速響應能力。
數(shù)據(jù)可視化大屏
▲業(yè)務分析場景模擬示例

?技術中臺
以Tempo AI、Tempo BI、Tempo DF為核心的Tempo大數(shù)據(jù)分析產品，將為企業(yè)提供可視化、人工智能、知識圖譜、微服務、云邊協(xié)同等技術服務能力，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)務價值為導向的業(yè)務數(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)分析應用效率大幅提升，智能應用開發(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)務生產降本增效的目標。
數(shù)據(jù)分析應用
集數(shù)據(jù)中臺、業(yè)務中臺、技術中臺于一體的數(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)服務的能力，讓智能生產監(jiān)控、業(yè)務數(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)，為石化相關工作提供更多支撐，實現(xiàn)可持續(xù)化的數(shù)據(jù)智能應用。
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)務模式，找準自身數(shù)據(jù)開發(fā)應用的痛點，企業(yè)業(yè)務的數(shù)字化轉型其實并不復雜，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)務問題的數(shù)據(jù)分析思路和方法；
♦ 面向業(yè)務場景的數(shù)據(jù)分析工作方法；
數(shù)據(jù)分析


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