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数据分析中发现了油田的真正创新

时间：2021-12-14 18:16:26 来源：

如今，在所有业务中，人们对大数据，商业智能，预测分析以及其他与数据相关的领域都非常感兴趣。这些领域的工具在非常规能源领域特别有用-它们可以帮助页岩生产商和服务商进行从钻探更有效的井到响应RFP和维护基础设施的一切工作。能源行业的投资者可以类似地使用数据来制定更有效的投资决策。

总体上，这套工具和技术可以统称为数据分析-随着计算能力和软件接口的显着增加，2017年可能是数据分析取得最大进展的一年。对于该领域的大多数新手而言，仍然存在关于数据分析可以做什么和不能做什么的主要误解。

首先，所有数据分析过程都从一个基本的事实开始-垃圾回收，垃圾回收。如果所分析的数据不准确并且不能代表世界，那么它就没有用。这个概念看似简单，但却常常被人们遗忘。例如，在风险管理功能中，人们经常认为数据对于推断未来事件的可能性很有用，但是只有当我们拥有数据时，我们担心的事件实际上以与他们相同的频率发生在世界上做。

以油田服务商对投标书（RFP）的响应为例–我们可以使用称为Probit模型的统计模型，根据给定的各种特征（例如服务商的价格，规模和价格）来确定获得特定RFP的概率。竞争气氛。为了有效地进行建模，我们需要拥有有关客户和竞争市场的数据-规模，盈利能力，行业，资产等。有了这些数据后，鉴于该行业的普遍情况，我们可以判断出接受我们的出价的可能性。同样重要的是，数据分析可以从统计学上告诉我们我们对该结果的信心。换句话说，我们可能有82％的人确定XYZ公司将获得合同，而我们只有13％的公司ABC将获得合同。

然而，为了构建这种类型的模型，我们需要拥有正确的基础数据–这意味着拥有正确的公司数据，以及拥有长期以来发生的过去交易的正确数据。换句话说，建立数据模型需要投入时间和金钱–在许多情况下，这不是一个简单的一次性过程。数据分析功能强大，但前提是我们拥有正确的工作工具。许多业内人士表示，阻碍新数据相关工具和技术的有效使用的唯一最大问题是数据的缺乏。

数据分析的第二个主要问题是我们需要正确清理和编译的数据。大多数时候，用于分析的数据来自不同的来源，其中一些是高质量的，而另一些是质量低的。这意味着必须清理数据集并将它们合并到一个更大的数据库中。在许多情况下，这是困难且耗时的，尤其是对于大型数据集（如能源行业中使用的数据集）而言。

能源行业的投资者获取数据的时间可能会稍短一些，尽管这样做通常会付出一定的代价，而且一个数据库本身很少有用。

例如，当试图预测某个地区的未来石油需求和短缺时，需要使用一个来源的需求数据，第二个来源的现有库存数据以及第二个来源的生产商数据。第三来源。必须基于一个统一的因素（如退货日期）将三组数据全部合并在一起。完成此操作后，必须清理数据以处理石油生产商关闭商店或大宗商品价格竞价反弹等问题。完成此过程后，您将拥有一个公式，可以使您对特定区域的石油价格进行预测-但同样需要时间和投资才能获得准确的结果。

与许多其他行业一样，在能源行业中，通常存在制度惰性的因素，这导致人们对新想法的兴趣减少。那些确实早日采用新技术（例如数据分析）的人可能是受益最大的人。但是，此类工作的关键是将新的数据分析能力作为一个过程进行投资，而不是将其视为一次性工作。

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