油氣企業如何利用大數據平臺打破“數據孤島”？
2022-06-29 16:29:51
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你知道嗎？石油探測生產，其實也是一個需要經過大量數據分析計算才能實現的工作。早在60多年前，大慶油田的建設者們，就需要經過多達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據量，更是已達到一個非?？捎^的水平。
但隨著石油產業的不斷壯大，一個困擾石油企業的問題的是：數據很豐富，卻沒有辦法高效采集和利用，無法提取出有效信息，真正賦能于業務的提升和轉型。這也是為什么越來越多的石油相關企業，開始積極探索數字化建設的根本原因。
但在數字化的大趨勢下，在石油勘探開發領域實現數字化改造卻并不容易。
石油生產數字化改造，難點都在這3步！
一般來說，企業圍繞數據資產價值進行數據治理和應用，大體上會分為這幾個步驟：
數據采集：明確可用的數據從哪里來
數據處理：讓數據管理更加高效便捷
數據分析：讓沉睡數據資產真正發揮價值
而能源行業特有的龐大生產規模、分散的地理位置和極長的產業鏈條的生產特點，讓石油產業的數字化建設變得更加復雜、困難，比如說：
?數據采集困難
石油開采、生產設備并不會自動產生、記錄數據，很多日常設備狀態數據，依舊需要大量人力花費時間手工記錄。同時由于缺乏數據工具平臺，數據錄入的過程也非常復雜。根據公開媒體報道記錄，在2017年，某石油企業僅在石油開采不同環節需要日常上報的報表就多達55份，可見日常數據記錄采集工作的復雜程度。
?數據分散，標準不統一
石油開采開發是一個漫長的過程，即使是同屬一個管理區域內，由于建設時間、地質條件、使用設備的不同，不同生產區域的管理方式也會各自不同。這就導致各個分區的數據采集要求不同、統計口徑各異，使得將不同油田的數據匯總分析幾乎是不可能的任務。
此外，管理方式難以統一也使得很多石油企業內部產生了“數據孤島”問題，各個油田的數據拉通困難重重，很難實現對生產數據的高效匯集。比如某石油集團的數據分析團隊，曾希望通過分析油井數據提升油田開采效率，但僅收集油井數據都耗費了數周時間。
?數據分析維度單一，無法發掘深層價值
由于以上提到的石油勘探、生產數據在數據采集方式、數據標準上的特殊性，讓很多石油企業生產數據的匯報，依然使用EXCEL等傳統生產臺賬形式，即使引入了大數據分析，面對大量繁雜的數據，也難以實現高效、準確的分析和應用。
舉個例子，以往石油企業管理者想要圍繞油田經營生產現狀開展數據分析，但能夠快速利用收集到的數據，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務提升。
打造數字化轉型賦能平臺，讓生產數據實現高效互聯
面對以上種種石油行業在數字化建設中面臨的現實難點，我們可以看出，打通“數據孤島”，讓各個業務單元之間的數據實現互通，是提升數據開發管理效率的關鍵。
為解決這一問題，我們為某油服公司以數據中臺、業務中臺、技術中臺為核心，打造了一體化的數字化轉型賦能平臺，將物探、鉆井、生產調度、經營決策輔助等環節的數據統歸入一個平臺，并以符合石油行業規范的方式完成數據的采集、管理與流轉，實現生產數據采集、分析和實際業務的聯動。
?數據中臺
在該案例中，數據湖和數據倉庫是數據中臺的兩大存儲區域。相比數據倉庫，數據湖中的數據可以是任意類型的信息，存儲的是企業的各種各樣原始數據。
針對不同的目的，我們可以通過Tempo大數據分析平臺優秀的數據處理和數據計算能力，將原始數據處理成多種特定格式的數據副本，便于分析工作調用。
通過建設數據湖和數據倉庫，我們可以讓數據中臺同時具備數據集成接入、數據存儲、數據計算、數據管理、數據服務等能力，讓石油生產中各種復雜的生產數據實現高效匯集管理。
?業務中臺
該油服公司的生產業務較為豐富，擁有數百臺套先進的測井、泥漿、定向井、固井和修井等油田技術服務設備，并擁有幾十套業務系統。在傳統的數據開發應用模式中，經常會出現這種情況：
業務人員：我怎么總是拿不到自己想要的數據！
據分析師：您要的是啥？我也不懂您的業務呀！
因此，在該數字化平臺的建設中，我們還按照該油服企業的實際業務模式，打造了數個業務中心，如客戶中心、設備中心、資產中心等等。結合Tempo BI的數據可視化分析能力，按照具體業務場景分析需求，搭建賦能具體業務執行的數據分析頁面。
這就可以讓普通業務人員也能快速提取到自己想要的數據分析成果，讓數據分析成果按照業務領域，沉淀共性應用，形成可復用的業務應用池，為前端業務需求提供快速響應能力。
▲業務分析場景模擬示例
以Tempo AI、Tempo BI、Tempo DF為核心的Tempo大數據分析產品，將為企業提供可視化、人工智能、知識圖譜、微服務、云邊協同等技術服務能力，以可視化、自助式的功能模塊降低開發門檻，幫助企業數據開發運營人員提高開發效率，也能讓更多的業務人員參與到數據分析工作中，最終形成以用戶體驗為核心，以業務價值為導向的業務數據運營體系。
通過3個子平臺的互相配合，該油服公司的數據分析應用效率大幅提升，智能應用開發周期縮短50%，信息同步效率提升近20倍，信息收集及辦理也全部實現無紙化，讓企業的大量沉睡數據資產充分發揮價值，真正實現利用數據之力實現業務生產降本增效的目標。
集數據中臺、業務中臺、技術中臺于一體的數字化賦能平臺，為石油企業提供數據匯聚、數據治理、數據管理和數據服務的能力，讓智能生產監控、業務數據快速處理，綜合運營分析成為現實，隨之而來的是油田開發水平高了、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，企業數字化平臺還可以通過接入科研數據、地球物理數據等更多維度數據，為石化相關工作提供更多支撐，實現可持續化的數據智能應用。
通過這個案例我們也可以看出，只要根據自身業務模式，找準自身數據開發應用的痛點，企業業務的數字化轉型其實并不復雜，一個準確的數據分析工作思路，往往能幫助企業在數字化能力建設中少走不少彎路。
為此，我們根據美林數據在企業數據開發應用方面的豐富經驗，收集了現實企業數據分析項目中遇到的典型問題，整理出這份《九個典型大數據分析應用實踐案例》案例集，希望可以給廣大數據分析師帶來一些啟發~案例集內容涵蓋：
♦ 電力、制造等行業現實企業遇到的典型數據分析問題和解決措施；
♦ 經典業務問題的數據分析思路和方法；
♦ 面向業務場景的數據分析工作方法；
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