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拥抱大数据和多功能分析以更好地管理复杂性

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资深油气分析顾问Mark Ferman作客座谈

石油和天然气公司如何最好地利用技术来增强业务敏捷性

石油和天然气公司在地球上最苛刻的商业环境之一中运营,面临着一系列复杂的挑战,这些挑战定期测试其创新、计划和执行战略目标的能力。

影响行业的各种独特风险因素包括政治和地理复杂性、持续的价格波动、围绕供需的问题、错综复杂的业务估计成本以及容量管理预测,因此有许多迅速发展的因素会对其产生重大影响业务成果。

太空中企业面临的这些问题更加复杂,这可能是联邦、州和地方机构之间不同的监管要求,针对全球分布的各种劳动力的健康和安全要求、不断增长的环境风险以及与第三方供应商的服务合作伙伴关系。

尽管没有两家O&G公司以完全相同的方式运营,但共同面对如此巨大的挑战并确保持续的运营效率的共同点是大力推动可在各个业务领域工作的数字解决方案的推动。

为了更有效地管理复杂性,公司必须能够快速、轻松地处理、分析和共享业务中各个互连部分的大量数据。这样做可以使它们更有效地发挥作用,以敏捷的方式响应不断变化的状况。

太空中的企业越来越依赖于AI、预测分析、云技术和自动化工作流等工具来收集和解释复杂的系列数据并改善关键决策。

这些数据来自广泛的地方,包括现场的资产、机器、人员和团队,以及来自第三方合作伙伴和分析师的数据。因此,高级管理人员的决策者和管理层必须实时获得清晰、可操作的见解,以应对复杂的业务问题。

真正的数字化转型在解决复杂性问题方面的价值是巨大的,这使拥有正确的数字架构的公司具有明显的优势,以更加灵活、敏捷的方式支持业务运营。这些公司可以:

  • 更好地管理和评估转移风险,同时预测和建模潜在影响
  • 改进创新流程,以提供更快的大规模解决方案
  • 提高产量和更好的控制成本
  • 优化现场员工和资产的绩效
  • 提高整个业务中关键见解的可见性,以推动更好的决策

因此,该行业内的公司如何才能最好地利用技术来解决他们面临的复杂性,同时又要围绕数据的共享、存储和分析方法对未来进行验证?

在此文中,我们将探讨该部门在处理运营复杂性方面的状况,并确定了关键技术可以帮助缩小当前绩效与更高运营效率之间差距的领域。

我们还将在运营级别研究哪些问题使复杂性复杂化,以及公司可以利用的解决方案来显着提高整体业务敏捷性。

为什么在当前的石油和天然气形势下管理复杂性对于成功至关重要?

O&G部门内收集的数据规模意味着,管理、分析和理解如何最好地利用数据是在企业每个接触点进行战略计划的关键。

2020年初已经表明,行业状况和预测将如何迅速变化,许多全球性事件压抑了市场情绪,影响了供需并降低了增长预期。

过去几个月中发生的事件表明,企业依靠预测、预测模型和多功能分析来更好地理解如何对快速变化的事件做出响应,从而使关键业务敏捷性在该领域内变得多么关键。

即使在O&G环境中,当前气候的复杂性也可能相对极端,但这提供了事件可能对业务运营的各个方面产生连锁反应的一个很好的例子。

为了说明为什么管理复杂性的能力如此重要(尤其是在动荡时期)的重要性,值得对广泛的数据点和流程进行映射,这些数据点和流程目前可为整个行业的决策和战略规划提供信息。常见的数据输入点包括:

  • 地球科学——地下地质模型、风险评估、目标地层、岩石物理分析
  • 土地——财产所有权研究、租赁维护、审计和报告流程
  • 钻井——井设计、钻井计划、钻头分析、钻机动员物流
  • 油藏工程——SOX报告、油井生产目标、模拟研究、油藏回收监测
  • 完井——增产井设计、射孔、井眼清理、多边设计、测井
  • 运营——井的运营和维护、井的性能和目标、健康和安全反馈、储罐准备
  • 市场营销——销售合同、天然气互换和交易、未来销售预测、公司预测、针对零售商和转售商的网络监控

显然,跨部门业务线的复杂数据的数量和规模以及特定的相互依存关系,意味着有效地管理信息和分析数据对于持续取得成功至关重要。更复杂的是,这些数据的大部分是由服务提供商和其他第三方实体提供的

为了做到这一点,公司必须有能力利用数据湖,这可以促进更全面的分析方法和更大的见识共享。

打破信息孤岛并增强业务不同部分之间的协作也可以提高可见性并提高整体业务敏捷性。

正确的技术如何帮助更有效地管理大数据和相关的复杂性

Cloudera,我们专门为复杂的业务提供支持,例如石油和天然气领域的业务,每天处理数十或数百PB的海量数据。

我们先进的Cloudera数据平台可与Microsoft的Azure无缝运行,以提供混合和多云功能,从而提高业务灵活性和灵活性。

Azure上的Cloudera允许O&G公司利用业务中每个接触点的大数据进行高性能SQL分析,从现场资产到深潜风险评估、钻头分析到钻井运营和维护。我们帮助将所有因素整合在一起,为决策者提供高价值、可操作的情报。

通过使用Microsoft Azure集成,运行Cloudera的公司也可以在Cloudera Enterprise Data Hub 5.12和Azure Data Lake Store之间扩展数据处理。这意味着企业可以在Azure数据湖存储(ADLS)上的Cloudera群集中运行Spark,Hive,HBase,Impala和MapReduce工作负载。

企业甚至可以通过孤立的系统来提高可视性和数据发现,从而更好地管理复杂性。Cloudera Platform的灵活性还支持从历史操作数据构建预测模型,该模型可应用于实时数据,以帮助告知更细微的未来决策。

联系在线客服,了解我们如何与您的公司合作,以帮助发挥智能数字架构的功能来解决您企业所有接触点的复杂性问题。

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