可以說，與美國幾乎所有其他部門相比，石油和天然氣行業對管理一系列變化的風險因素更為熟悉。該行業習慣于面對強大的阻力，并證明自己擅長于適應經常快速變化的業務條件，無論是法規變化，供需的大起伏波動還是不斷發展的安全供應鏈問題。

應對這些風險對于在充滿挑戰的空間中保持競爭力至關重要，因為隨著進入更廣泛的宏觀經濟以及商業環境風險，我們將進入2020年及以后，這構成了重大的中長期挑戰。甚至在當前全球挑戰之前，石油增長的步伐就有望放緩，全球需求（不包括中國，印度和中東）到2024年將大大減少。

預計美國將在2026年之前引領石油供應增長，而美國成為主要出口國的舉動正在改變這方面的行業動態，但許多風險因素可能會影響未來的市場增長。

當前整個行業面臨的一些最大風險因素包括：

• 政治和地理風險
• 價格波動和需求
• 成本與產能管理
• 健康，安全和合規風險
• 環境風險

這些總體風險中的每一個都對該行業在短期，中期和長期內如何進行戰略規劃和風險管理產生重大影響。

那么，該行業內的公司如何最好地應對已知風險和未知變量，以提高運營效率，確保持續增長并提高股東價值？ 應該指出的是，風險與不確定性之間存在差異。石油和天然氣的性質在鉆探石油和天然氣儲藏方面具有固有的風險，但是，為更好地評估不確定性提供一些幫助可以幫助改善流程和盈利能力。這需要一個正式而有序的過程，以有效地識別，分析和響應整個（生產探索）過程中的事件。

在本文中，將更詳細地了解影響行業的一些當前風險，以及該領域的一些參與者如何應對挑戰，以及他們如何有效地進行預先計劃。后面還將回顧企業如何利用技術，大數據，人工智能和云的靈活性來推動風險管理策略，從而更有效地識別，隔離和預防重大風險。

現狀：油氣公司如何滿足風險因素

美國石油和天然氣領域的大企業目前正在處理其業務上游，中游和下游部分的許多風險因素，這些風險因素有可能在短期和中期嚴重破壞計劃。在政治背景下，沙特阿拉伯與俄羅斯之間的價格戰加劇了中東持續的不確定性，特別是華盛頓與德黑蘭之間持續的摩擦。隨著英國退歐談判的結果，該行業面臨的潛在經濟和監管變化使風險狀況進一步復雜化。 在國內，該行業的每家公司都將期待11月的總統選舉以及這將如何影響該行業。

行業內的企業必須能夠盡可能準確地監視，衡量和預測此類變化的潛在影響，在整個業務范圍內共享數據和見解，以提高決策的清晰度。在這方面建模方案和各種可能的結果可以顯著改善響應。從戰略規劃的角度來看，價格波動是從運維角度考慮的，盡管今年已經顯示出波動能迅速改變最佳計劃。

Covid-19大流行對價格的快速變化，現實世界的影響尚未完全顯現出來，但分析師之間的共識是，需求將大幅下降。一些專家預測，未來幾個月美國汽油消費量可能會下降55％。企業將需要在很大程度上依賴于運營效率和計劃，以確保在不確定的時期內獲得最佳性能并增強供應線的安全性。

健康，安全和環境變化也是風險領域中迅速增長的部分，而現場，鉆機和海上工人的安全至關重要。 共享和訪問有關員工安全以及標準以及鉆機和資產的各種條件的深入數據的能力對于應對這些挑戰至關重要。監管方面的變化，包括國際海事組織（IMO）從2020年開始實施的監管硫含量的變化，也將需要創新的思維以及基于數據的智能測試和計劃，以確保法規得到一致滿足。

那么，隨著Cloudera步入十年，滿足大型石油天然氣公司的這些現實世界風險因素的確切面貌是什么？

面對風險，新技術可提供更大的業務敏捷性

傳統上，石油和天然氣行業在應對風險，相對緩慢地共享信息以及缺乏實時做出決策所需的關鍵數據方面常常會反動，這可能有助于減輕負面結果。

一個很好的例子是鉆機安全和資產維護。在保護石油鉆井平臺上的兩名關鍵工人并確保資產發揮最大能力時，計劃至關重要，而根據可變條件做出實時決策的能力也至關重要。

高質量數據和見解是可以實時共享的，它們所提供的附加上下文可以幫助決策者和管理人員更好地評估風險，并規劃更安全的運營流程。

來自現場每個鉆機的時間序列數據可以幫助提供對特定條件的更深入，更細致的了解，如果有必要偏離當前的鉆井計劃，則可以支持關鍵的實時決策。這樣的數據有助于將來自地質學家和作業人員的見解匯集到從鉆探信息，方向和深度到精確的地質信息和地表專家分析的所有方面。

過去，此過程會遇到可衡量的延遲，需要協調多個部門的輸入。企業現在可以通過使用中央數據湖來創建詳細的地圖，從而簡化決策過程，這些地圖可以突出顯示高產量，高收益站點以及可能存在危險或不安全區域的區域。

智能傳感器還可以持續提供有關現場和鉆機資產狀態的數據，在潛在的安全問題變得嚴重之前就將其識別出來。此數據可用于制定更具預測性的維護策略，降低維修成本并避免由于設備故障而造成的昂貴停機時間。將遺留數據與智能傳感器技術數據相結合，油井資產可以執行自我診斷，不僅可以通知問題，還可以確定并提出補救措施，包括解決問題所需的資源。

快速分析這樣的數據的能力對于幫助大規模實施以數據為依據的結果至關重要，盡管該技術在該行業中已經很容易獲得，但是許多企業缺乏適當地分析從現場和關聯資產接收到的龐大數據量的資源。

人工智能和多功能分析可以幫助建模不同的潛在結果，并提供指導和支持整個企業決策的見解。

理想情況下，高層管理人員和主要決策者可以從運營的各個方面（從地球科學和水庫到土地，鉆探和運維）清楚地了解數據和洞察力，這意味著跨業務部門的協作更加緊密。具有廣泛可用的相關數據來支持決策的文化價值也使相關領導者也參與了對話，從而確保采用整體方法來幫助確定潛在風險領域并鼓勵針對現有問題的新解決方案和方法。

Cloudera幫助更輕松地提供數據見解和多功能分析

在Cloudera，已經了解了風險，并相信更多的洞察力和對高價值數據的更好訪問可以幫助做出更有效的決策，從而大大抵消風險敞口。

在Microsoft Azure上運行Cloudera數據平臺（CDP）的公司可以更好地在本地或在多云或混合云環境中收集，共享和分析數據，從而為決策者和分析人員提供來自以下方面的實時數據的高度可見性在整個業務中。

這有助于他們更快地評估，理解和響應風險因素，同時管理響應并以增強的數據可移植性指導資源。

CDP與Azure無縫運行，可讓O＆G部門的企業向生產級工作負載添加強大的分析和監視功能。這意味著他們可以更有效地利用Azure Data Lake和Microsoft Power BI來提供操作的整體概述，現場資產的狀態以及生產環境，以提高可視性和責任感。

CDP還利用機器學習和高級分析功能，使企業可以對不同的情況進行建模，并將各種潛在結果與公司范圍廣泛的運營中基于風險的問題進行比較。CDP基于Apache Impala構建，因此，無論所需數據大小如何，從最遠的領域到總部，整個企業的關鍵團隊都可以快速訪問高性能SQL分析。通過對變化的數據進行流處理和實時分析，即使條件變化迅速，我們也可以提供決策所需的其他環境。

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