大数据时代,石化企业应该如何进行数据分析
大数据时代，石化企业应该如何进行数据分析
一、大数据应用现状
1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。于此同时，大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，大数据时代正在来临…
2、中国企业的大数据现状
目前，中国企业500强的日数据生成量近一半都多于1GB，更有4.9%的企业 超过1TB。中国企业级数据中心数据存储量正在快速增长，非结构化数据呈指数倍增长，如果能有效的处理和分析，非结构数据中也富含了对企业非常有价值的信息。
二、大数据分析在石化企业的应用
1、大数据分析在石化企业应用的主要方面
石化行业具有多环节、多地域特色，各环节的优化是石化行业最关注的大数据应用领域。石化行业大数据分析应用多分布于供应链优化、库存管理、资金统一管理和生产监管优化四个模块。
2、石化企业数据特征
石化行业企业数据的数据量大，存储格式复杂，数据分散，类型众多，不同类型数据包含的信息各具特点，综合各种数据所包含的信息才能真实反映企业实际状况。
石化行业企业对大数据分析解决方案的需求集中体现在：供应链优化、库存管理、资金统一管理、生产和安全监管的分析。
石化企业应用大数据分析需要解决的问题，主要为缺少数据全方位分析方法、ERP软件处理能力差、实时数据分析能力差、海量数据处理效率低，其分布如下图：
三、大数据分析在石化企业的价值
来自IBM在全球的调研表明，大数据分析在支持创收策略、实现成本控制方面的价值正在稳步上升。此外，近40%的企业在采纳大数据分析后的六个月内就实现了快速的投资回报(ROI)。
通过分析方法和解决方案，可以在大量数据中系统性的发现有用的关系，即实现经验规律的可重复性。通过建立拟合不同模型研究不同关系，直到发现有用信息，即用于分析原因解决问题。发现潜在价值，预见可能发生的某种“坏的未来”并给出建议，即预测并提供解决方案。
实现大数据分析价值的三大要素：支持、信任和技能。应用大数据分析的企业需要管理层持续的支持，需要加强跨专业部门之间的信任，并具有深层次的业务知识和技能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息，在进行数据分析时，发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中，拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时，经常会遇到这样的情况：数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据，数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货（Anticipatory Shipping）是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利（专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策，而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题（2025）：https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义：指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说：我们得做用户画像。 于是团队关进会议室，白板写满便利贴，两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表，但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中，相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量，通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中，常规表格仅能展示枯燥的数值数据，存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表，但当被问到“数据是从哪里来的？经过哪些加工才进入数据仓库？ETL具体做了什么？”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下，依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货（Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及，传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计，但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者：李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中，业务数据大多存储在各类关系型数据库内，例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
