大數據概念已經在中國企業界“飄”了好久了，但不得不說，目前面臨的窘境讓人十分尷尬。到目前為止，企業界都還沒有亮眼的實施案例。原因何在?

尤其是能源等傳統行業，不是一直都由工程師和科學家主導嗎?這些數字型人才不是一向善于運用精湛的學科能力獲取事實和數據，進而有理有據地得出結論、制定決策嗎?那些連接著新型傳感器、布滿高清監視器的控制中心，不是能夠實時采集龐大的數據嗎?

一連串的疑問，指向了一個核心問題：數字能力有沒有轉化成企業發展的關鍵資源?這些數據資源產生之后，到底有多少企業決策者能足夠自信“玩得轉”?大數據是讓他們更輕松自如了，還是反而無所適從了?

為了回答這些關鍵問題，埃森哲針對全球油氣行業管理層進行了調查。結果顯示，超過四分之三的受訪者表示，企業高層領導都在著力打造或全力部署基于事實的決策方法。可是，行業中竟有五分之四的受訪者都面臨數據整合的窘境：他們在油氣業務中對于數據分析的做法依然基本是零散的、孤立的，仍然不能使用覆蓋整個企業組織的集成化方法來分析數據。

這可謂是能源企業在大數據時代進行數字化轉型的最大困惑。如果不能破解這種數字化疑惑，能源企業就難以從新技術的巨額投入中獲得理想回報，更不用說通過數據分析取得市場競爭的先機了。

實際上，十多年來，伴隨著以IT和互聯網技術為基礎的數字化進程，油氣企業對某些突出的技術發展趨勢已有所認識，但直到最近幾年，促使企業真正轉型、實現高效管理的核心技術才發展成熟。

一是信息技術與運營技術的融合。油氣企業可利用設備捕獲和收集數據，并將數據整合進IT系統中進行分析，該過程往往實時完成，以支持優化鉆探生產、實現設備監控與可視化、完善環境、健康與安全(EHS)監測。

二是移動技術及技術消費化。移動通信及用戶友好型信息技術支持遠程數據訪問，有助提高企業運營的可視性和響應速度。隨著便攜式移動設備普及，在企業職能部門或操作現場的油氣工人也可以通過非常直觀的應用來幫助收集、利用、處理和分享相關工作數據。

移動平臺方面的投入必將拓展實時數據和分析法的使用范圍。已有不少國際領先油氣公司的員工使用iPad進行項目管理，這反映出自帶設備辦公(BYOD)的便利性和受歡迎的程度。

三是顛覆性架構(如云計算)。這種按需分配的動態特征正在重塑數據中心的信息技術運作及采購模式。這一發展趨勢將影響數據中心的IT運營模式，使靈活采購成為現實。企業通過外部部署模式支持外包，以便更加專注于自身的優勢業務，并以合理成本管理海量數據的計算能力。

四是大數據分析法與內存計算。大數據反映了信息的指數式增長、可獲得性與使用情況，這些信息類型多樣，但不成體系。隨著數據量不斷增加，計算速度變得至關重要。開源工具可將海量數據轉換為有意義的洞見，自動對傳統上雜亂無序的數據進行整合。

因此，隨著數據分析大規模普及的日益臨近，油氣企業不難發現使其技術投資實現豐厚回報的潛在機會。

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首先看上游領域。非常規油氣井的產量幾乎毫無規律可循。如何有效開采數百個非常規油氣井是保證盈利能力的關鍵所在。先進的算法和強大的計算能力有助分析最龐雜的數據集，進而幫助企業大規模勘探蘊藏在頁巖層中和海底的油氣資源。強有力的分析工具支持對多項數據的集合展開分析，而解釋性軟件和可視化工具則可為廣大的業內人士提供更加直觀的信息。模擬石油在巖層中的流動情況，可以確定最佳的油井位置。有效利用數據分析可以使開采率提高3%到5%。

對于能源企業來說，非常規能源領域的跨資產分析法，是一大尚未開發的空白。如今，很多企業開始著眼于所有已鉆探的油氣井，通過整合現有的統計數據，找出其中哪些與即將開采的油氣井最為相似，從而獲得更多可借鑒資料。新的可視化工具使科學家們能夠發現過去未曾發現的規律，這或許可以幫助企業將生產效益提升幾個百分點之多。

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為了提高數據分析成果，企業首先必須對現有能力進行客觀審視。一般來說，需要對數據和技術兩個方面進行評估，但是，如果站在整個組織的高度看待變革，就還需要考慮流程和員工方面的因素。這意味著，需要將數據和分析技術納入具體的工作職責和工作流程中進行分析。此外，員工對于數據和分析技術的態度，也需要連同人才問題以及組織變革一起進行評估。通過制定和執行覆蓋全部組織的綜合數據分析戰略，能源企業往往能夠獲取最大效益。

其次，管理者應當采用端到端的流程視角，整合企業和運營數據分析。為此能源企業應當關注前臺運營和后臺操作之間的脫節問題，努力將運營技術和信息技術整合在一起。確定覆蓋整個組織的數據分析戰略并在內部大力宣傳。

這一方案需要利用IT知識獲取數據，借助分析技術與建模技術對數據進行深入分析，再結合深厚的行業知識形成洞見，最后付諸行動。

最后，管理者還應該推動企業文化轉型，建立一家敏銳分析型企業。這就需要打破業務部門與IT部門之間的界限，采用開放式思維，建立相互協作的企業文化。企業開發人員需要將數據采集方法納入用戶界面設計，讓作為用戶的業務部門知曉數據采集過程，且不會令他們反感。

總之，一家油氣企業要想成為數據分析領域的領軍者，就務必將所有能力結合起來，深深植入企業的競爭力核心之中。組織必須在數據、技術、流程、員工和文化等領域采取一體化行動，才能成功實現從發現問題到業務績效提升的轉型。(財富中文網)