京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传统石油企业如何利用“大数据”挖金_数据分析师
“大数据”不是新生事物,百度、谷歌的搜索服务就是典型的“大数据”运用。面对信息时代的冲击,身为工业化时代规模经济代表的传统石油公司受到了时代变局的巨大压力。一方面,传统化石能源面临枯竭,而且开采成本持续上扬;另一方面,人们对环境质量要求日渐苛刻,新能源逐渐成为未来选择,而且其成本也在中国世界工厂的助推下继续下降。这两方面的压力迫使传统石油公司必须转型成为新型的创新型公司。
“大数据”的五大价值体现石油企业从事的勘探开发、炼化、销售、管道储运等业务属于数据密集型行业,历史上已经累积了海量的异构数据。“大数据”对石油企业的价值主要体现在以下几个方面:
1帮助石油企业提高勘探开发决策的效率和水平,实现新的油气增产。如“大数据”可以同时使用钻井和生产数据,将储层的变化情况实时提供给储层分析工程师,为生产人员提供举升方法改造方案。“大数据”也可以用来引导页岩气压裂。
2帮助石油企业发现消费者的消费趋势和潜在需求,进而促进业务创新和开发潜在市场。如在加油站营销过程中,通过完善数据收集分析和监测体系,可追踪每个客户的个性化需求,进而开展定制化服务与管理,并适时推出新的产品和服务,从而吸引和留住更多的客户,以扩大市场份额。
3“大数据”能够帮助石油企业实现对网络舆情、社会动态以及国际形势的监控分析,从而为正确实施“走出去”战略、降低海外投资风险提供保障。如在对外油气合作开发过程中,通过对重点资源国地缘政治、经济动态的分析和把握,能够建立良性互动的竞争合作关系,从而实现从挑战向机遇的转化。
4用“大数据”改进人才管理包括评估雇员敬业程度,识别人员技能缺陷,根据需要修订招聘做法;还可以利用“大数据”提升员工能力,确定投资培训和专业发展目标。
5油田公司利用“大数据”解决方案改善安全,减少作业对环境的影响。比如水力压裂,遭到指控的HSE案例涉及空气污染、饮用水污染以及地震影响。通过越来越先进的地下传感器收集和分析数据,钻井承包商可以更好地知道如何减少注入地层的压裂液用量。利用“大数据”进行HSE管理,不仅可以增进安全,减少对环境影响,还可以使作业更有效并节省作业开支。
中国石油企业的“应对法则”为有效利用“大数据”,中国石油企业需在技术、管理和人才等多方面做好应对。
1应与专业技术公司共同推进相关技术的研究和应用面对推陈出新、高速发展的众多技术,石油企业应积极跟踪、适时引入并试点实施,做好应对“大数据”的技术储备。
2应尽快建立相应的数据应用和信息化管理模式数据是企业的共同资产,只有实现数据充分共享,才能最大化发掘数据价值。因此,需打破传统的部门壁垒,建立涵盖企业全局的数据共享与服务合作机制,进而搭建跨地域、跨部门、跨专业的企业级“大数据”应用中心,形成更为科学的数据价值发掘和应用模式。
3要着力培养“大数据”专业人才由于“大数据”应用涉及多学科、跨领域的知识,既需要精技术、懂业务的复合型人才,也需要数学、统计学和经济学等其他专业人才,更需要大量从事数据分析的数据分析员、数据科学家。但是,目前此类人才缺口较大。未来6年,仅美国就需要14万到19万名拥有数据深度分析专长的从业者。因此,中国企业应未雨绸缪,做好应对“大数据”的人才储备。
4需重视数据资产保护从油田和销售渠道搜集的数据是宝贵资产,国内外的竞争者如果拿到便可从中获益。油气业的“大数据”先驱要建立严格的安全政策,阻止黑客入侵,把安全风险降到最低程度。对于物理资产(如传感器),要像数据资产一样保证它们的安全。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22