資深油氣分析顧問Mark Ferman作客座談

石油和天然氣公司如何最好地利用技術來增強業務敏捷性

 石油和天然氣公司在地球上最苛刻的商業環境之一中運營，面臨著一系列復雜的挑戰，這些挑戰定期測試其創新、計劃和執行戰略目標的能力。

影響行業的各種獨特風險因素包括政治和地理復雜性、持續的價格波動、圍繞供需的問題、錯綜復雜的業務估計成本以及容量管理預測，因此有許多迅速發展的因素會對其產生重大影響業務成果。

太空中企業面臨的這些問題更加復雜，這可能是聯邦、州和地方機構之間不同的監管要求，針對全球分布的各種勞動力的健康和安全要求、不斷增長的環境風險以及與第三方供應商的服務合作伙伴關系。

盡管沒有兩家O＆G公司以完全相同的方式運營，但共同面對如此巨大的挑戰并確保持續的運營效率的共同點是大力推動可在各個業務領域工作的數字解決方案的推動。

為了更有效地管理復雜性，公司必須能夠快速、輕松地處理、分析和共享業務中各個互連部分的大量數據。這樣做可以使它們更有效地發揮作用，以敏捷的方式響應不斷變化的狀況。

太空中的企業越來越依賴于AI、預測分析、云技術和自動化工作流等工具來收集和解釋復雜的系列數據并改善關鍵決策。

這些數據來自廣泛的地方，包括現場的資產、機器、人員和團隊，以及來自第三方合作伙伴和分析師的數據。因此，高級管理人員的決策者和管理層必須實時獲得清晰、可操作的見解，以應對復雜的業務問題。

真正的數字化轉型在解決復雜性問題方面的價值是巨大的，這使擁有正確的數字架構的公司具有明顯的優勢，以更加靈活、敏捷的方式支持業務運營。這些公司可以：

• 更好地管理和評估轉移風險，同時預測和建模潛在影響
• 改進創新流程，以提供更快的大規模解決方案
• 提高產量和更好的控制成本
• 優化現場員工和資產的績效
• 提高整個業務中關鍵見解的可見性，以推動更好的決策

因此，該行業內的公司如何才能最好地利用技術來解決他們面臨的復雜性，同時又要圍繞數據的共享、存儲和分析方法對未來進行驗證？

在此文中，我們將探討該部門在處理運營復雜性方面的狀況，并確定了關鍵技術可以幫助縮小當前績效與更高運營效率之間差距的領域。

我們還將在運營級別研究哪些問題使復雜性復雜化，以及公司可以利用的解決方案來顯著提高整體業務敏捷性。

為什么在當前的石油和天然氣形勢下管理復雜性對于成功至關重要？

O＆G部門內收集的數據規模意味著，管理、分析和理解如何最好地利用數據是在企業每個接觸點進行戰略計劃的關鍵。

2020年初已經表明，行業狀況和預測將如何迅速變化，許多全球性事件壓抑了市場情緒，影響了供需并降低了增長預期。

過去幾個月中發生的事件表明，企業依靠預測、預測模型和多功能分析來更好地理解如何對快速變化的事件做出響應，從而使關鍵業務敏捷性在該領域內變得多么關鍵。

即使在O＆G環境中，當前氣候的復雜性也可能相對極端，但這提供了事件可能對業務運營的各個方面產生連鎖反應的一個很好的例子。

為了說明為什么管理復雜性的能力如此重要（尤其是在動蕩時期）的重要性，值得對廣泛的數據點和流程進行映射，這些數據點和流程目前可為整個行業的決策和戰略規劃提供信息。常見的數據輸入點包括：

• 地球科學——地下地質模型、風險評估、目標地層、巖石物理分析
• 土地——財產所有權研究、租賃維護、審計和報告流程
• 鉆井——井設計、鉆井計劃、鉆頭分析、鉆機動員物流
• 油藏工程——SOX報告、油井生產目標、模擬研究、油藏回收監測
• 完井——增產井設計、射孔、井眼清理、多邊設計、測井
• 運營——井的運營和維護、井的性能和目標、健康和安全反饋、儲罐準備
• 市場營銷——銷售合同、天然氣互換和交易、未來銷售預測、公司預測、針對零售商和轉售商的網絡監控

顯然，跨部門業務線的復雜數據的數量和規模以及特定的相互依存關系，意味著有效地管理信息和分析數據對于持續取得成功至關重要。更復雜的是，這些數據的大部分是由服務提供商和其他第三方實體提供的

為了做到這一點，公司必須有能力利用數據湖，這可以促進更全面的分析方法和更大的見識共享。

打破信息孤島并增強業務不同部分之間的協作也可以提高可見性并提高整體業務敏捷性。

正確的技術如何幫助更有效地管理大數據和相關的復雜性

在Cloudera，我們專門為復雜的業務提供支持，例如石油和天然氣領域的業務，每天處理數十或數百PB的海量數據。

我們先進的Cloudera數據平臺可與Microsoft的Azure無縫運行，以提供混合和多云功能，從而提高業務靈活性和靈活性。

Azure上的Cloudera允許O＆G公司利用業務中每個接觸點的大數據進行高性能SQL分析，從現場資產到深潛風險評估、鉆頭分析到鉆井運營和維護。我們幫助將所有因素整合在一起，為決策者提供高價值、可操作的情報。

通過使用Microsoft Azure集成，運行Cloudera的公司也可以在Cloudera Enterprise Data Hub 5.12和Azure Data Lake Store之間擴展數據處理。這意味著企業可以在Azure數據湖存儲（ADLS）上的Cloudera群集中運行Spark，Hive，HBase，Impala和MapReduce工作負載。

企業甚至可以通過孤立的系統來提高可視性和數據發現，從而更好地管理復雜性。Cloudera Platform的靈活性還支持從歷史操作數據構建預測模型，該模型可應用于實時數據，以幫助告知更細微的未來決策。

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在 Cloudera，我們相信數據可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數據從邊緣到人工智能提供企業數據云平臺服務。在開源社區不懈創新的支持下， Cloudera推動了全球最大型企業的數字化轉型歷程。了解更多，請聯系。

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