論傳統能源行業的大數據化路徑

文| 劉忠強

大數據時代到來，數據信息的整理和傳遞以及擴大化給各行各業帶來了機遇和挑戰，大數據在社會的各行各業當中得到廣泛的應用。傳統的能源行業涉及到復雜的管理經營、勘探開發、能源開采、能源加工以及銷售的復雜流程，如何利用網絡大數據，把大數據和傳統能源行業有機結合在一起，是傳統能源行業跟上時代發展的步伐，順應時代經濟發展潮流的大勢所趨。

傳統能源企業大數據化存在困難

1.業務部門沒有清晰地大數據需求。傳統能源行業對大數據的巨大作用和潛在價值認識不清晰、不明確。主要有兩種情況，其一，傳統能源行業當中的業務部門，對大數據的認識停留表面想象，不知道如何將大數據運用到傳統行業的業務中，安于現狀。其二，對內在問題以及以往在業務中存在的難點，企圖利用大數據簡單地處理加以解決，對大數據的運用存在誤區，無法很好結合業務。此兩種情況，造成傳統能源企業無法直接把行業的大數據運用到解決實際問題當中。

2.內部數據信息孤島現象嚴重。傳統能源企業內部數據孤島嚴重，對大數據化造成嚴重的障礙。造成這種現象的原因有三點：第一，傳統能源企業內部存在的未解決的問題。許多傳統企業的軟件系統是伴隨著企業的發展一直在運用的，沒有大數據相關的概念，系統和大數據技術不能有效對接。第二，數據信息是傳統能源行業資產的一部分，甚至涉及到國家能源安全，傳統的能源企業對數據進行保護，避免數據泄露。怎樣在信息安全的情況下利用大數據，在傳統的能源行業缺乏必要的思考和研究。第三，傳統能能源企業的數據由于是從各個角度和各個方面進行考量的情況下分別整理的，數據沒有統一的指標和口徑，在數據同意運用方面存在很大困難。

3.缺乏優秀的大數據人才。傳統的能源行企業在大數據方面的人才非常缺乏，即使有電腦方面的人才也僅限于和傳統能源相關的應用技術方面，對大數據方面的人才，傳統的能源企業沒有人力資源的儲備。而進行大數據方面軟件的開發，需要很強的專業知識、數據分析和應用能力以及軟件開發方面的經驗和能力，普通的傳統能源行業員工無法具備相應的知識和能力。

大數據化在傳統能源行業的具體運用

1.傳統能源企業的經營管理業務。面對大數據時代的到來，傳統的能源行業應該充分認識大數據在分析數據和管理數據方面的優勢，充分挖掘大數據對行業企業的價值，把大數據和傳統能源企業的經營管理業務充分結合起來，利用大數據創造企業新的價值。

大數據在傳統能源行業企業的具體應用，主要集中在：財務數據分析、經營風險分析、投資決策分析、人力資源管理、績效考核與評估、科研數據整合以及整體資源的優化整合等方面。傳統能源企業涉及到勘探、技術生產、開采、二次加工以及銷售等產業鏈，對分析決策的系統要求很高，大數據在傳統能源行業方面的應用，可以提高企業的效率，有效對傳統能源行業進行信息的整合和資源的整合。

2.傳統能源企業的勘探開發業務。大數據在傳統能源企業當中勘探開發方面的應用主要集中在：勘探數據分析、勘探開發研究、成本優化、安全管理與控制以及運行監測等方面。在勘探方面，通過傳統能源行業企業內部有效的大數據信息整合分析，可以為非常規勘探提供有利的大數據信息支持，方便區分和篩選信息，提供實際工作中難以短時間完成的樣本，把重點突出出來。大數據在能源企業的運用，還可以改造原有的動態檢測系統，反映實際開發情況，利用大數據建立全方位的動態監測。大數據的運用還可以對一些實際操作浪費成本的情況進行模擬，通過大數據的數值和優化的算法，提供優化預測模型，從而為企業節約成本，實現成本的優化。

3.傳統能源的開采和煉化、銷售業務。大數據化在傳統能源行業開采方面的運用，主要集中在對地質方面大數據的提供以及生產環節預測、生產環節優化、生產過程動態檢測和平衡等，具體包含市場需求預測、風險預測、成本的優化以及運行狀態優化和供應鏈的優化等方面。通過大數據在開采環節的具體運用，可以有效分析相關的數據，更方便對生產計劃進行優化，降低不必要的成本，同時，提供最優解決方法。

大數據在傳統能源企業煉化方面的運用，主要集中在流程優化、生產運行、管理、監測分析以及設備的維修方面。大數據在這些環節當中的應用，可以優化煉化的程序，對煉化進行優化和管理，減少人力成本，提高準確性和安全性。大數據在傳統能源企業銷售業務中的運用，可以通過大數據提供更加全面的數據信息，把更為詳實的行業信息充分運用起來，對整個銷售進行管理，對客戶數據進行分析，可以針對市場，施行精準營銷，規避市場帶來的不確定風險，更好為企業服務。