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Cloudera資訊|技術(shù),分析和創(chuàng)新如何幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)不斷發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)?

原創(chuàng)|大數(shù)據(jù)新聞|編輯:況魚(yú)杰|2020-05-29 10:58:37.443|閱讀 175 次

概述:在本文中,將更詳細(xì)地了解影響行業(yè)的一些當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn),以及該領(lǐng)域的一些參與者如何應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),以及他們?nèi)绾斡行У剡M(jìn)行預(yù)先計(jì)劃。后面還將回顧企業(yè)如何利用技術(shù),大數(shù)據(jù),人工智能和云的靈活性來(lái)推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略,從而更有效地識(shí)別,隔離和預(yù)防重大風(fēng)險(xiǎn)。

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可以說(shuō),與美國(guó)幾乎所有其他部門(mén)相比,石油和天然氣行業(yè)對(duì)管理一系列變化的風(fēng)險(xiǎn)因素更為熟悉。該行業(yè)習(xí)慣于面對(duì)強(qiáng)大的阻力,并證明自己擅長(zhǎng)于適應(yīng)經(jīng)常快速變化的業(yè)務(wù)條件,無(wú)論是法規(guī)變化,供需的大起伏波動(dòng)還是不斷發(fā)展的安全供應(yīng)鏈問(wèn)題。

應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于在充滿挑戰(zhàn)的空間中保持競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要,因?yàn)殡S著進(jìn)入更廣泛的宏觀經(jīng)濟(jì)以及商業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn),我們將進(jìn)入2020年及以后,這構(gòu)成了重大的中長(zhǎng)期挑戰(zhàn)。甚至在當(dāng)前全球挑戰(zhàn)之前,石油增長(zhǎng)的步伐就有望放緩,全球需求(不包括中國(guó),印度和中東)到2024年將大大減少。

預(yù)計(jì)美國(guó)將在2026年之前引領(lǐng)石油供應(yīng)增長(zhǎng),而美國(guó)成為主要出口國(guó)的舉動(dòng)正在改變這方面的行業(yè)動(dòng)態(tài),但許多風(fēng)險(xiǎn)因素可能會(huì)影響未來(lái)的市場(chǎng)增長(zhǎng)。

當(dāng)前整個(gè)行業(yè)面臨的一些最大風(fēng)險(xiǎn)因素包括:

  • 政治和地理風(fēng)險(xiǎn)
  • 價(jià)格波動(dòng)和需求
  • 成本與產(chǎn)能管理
  • 健康,安全和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)
  • 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)

這些總體風(fēng)險(xiǎn)中的每一個(gè)都對(duì)該行業(yè)在短期,中期和長(zhǎng)期內(nèi)如何進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理產(chǎn)生重大影響。

那么,該行業(yè)內(nèi)的公司如何最好地應(yīng)對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)和未知變量,以提高運(yùn)營(yíng)效率,確保持續(xù)增長(zhǎng)并提高股東價(jià)值? 應(yīng)該指出的是,風(fēng)險(xiǎn)與不確定性之間存在差異。石油和天然氣的性質(zhì)在鉆探石油和天然氣儲(chǔ)藏方面具有固有的風(fēng)險(xiǎn),但是,為更好地評(píng)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(gè)正式而有序的過(guò)程,以有效地識(shí)別,分析和響應(yīng)整個(gè)(生產(chǎn)探索)過(guò)程中的事件。

在本文中,將更詳細(xì)地了解影響行業(yè)的一些當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn),以及該領(lǐng)域的一些參與者如何應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),以及他們?nèi)绾斡行У剡M(jìn)行預(yù)先計(jì)劃。后面還將回顧企業(yè)如何利用技術(shù),大數(shù)據(jù),人工智能和云的靈活性來(lái)推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略,從而更有效地識(shí)別,隔離和預(yù)防重大風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)狀:油氣公司如何滿足風(fēng)險(xiǎn)因素

美國(guó)石油和天然氣領(lǐng)域的大企業(yè)目前正在處理其業(yè)務(wù)上游,中游和下游部分的許多風(fēng)險(xiǎn)因素,這些風(fēng)險(xiǎn)因素有可能在短期和中期嚴(yán)重破壞計(jì)劃。在政治背景下,沙特阿拉伯與俄羅斯之間的價(jià)格戰(zhàn)加劇了中東持續(xù)的不確定性,特別是華盛頓與德黑蘭之間持續(xù)的摩擦。隨著英國(guó)退歐談判的結(jié)果,該行業(yè)面臨的潛在經(jīng)濟(jì)和監(jiān)管變化使風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)一步復(fù)雜化。 在國(guó)內(nèi),該行業(yè)的每家公司都將期待11月的總統(tǒng)選舉以及這將如何影響該行業(yè)。

行業(yè)內(nèi)的企業(yè)必須能夠盡可能準(zhǔn)確地監(jiān)視,衡量和預(yù)測(cè)此類(lèi)變化的潛在影響,在整個(gè)業(yè)務(wù)范圍內(nèi)共享數(shù)據(jù)和見(jiàn)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(jié)果可以顯著改善響應(yīng)。從戰(zhàn)略規(guī)劃的角度來(lái)看,價(jià)格波動(dòng)是從運(yùn)維角度考慮的,盡管今年已經(jīng)顯示出波動(dòng)能迅速改變最佳計(jì)劃。

Covid-19大流行對(duì)價(jià)格的快速變化,現(xiàn)實(shí)世界的影響尚未完全顯現(xiàn)出來(lái),但分析師之間的共識(shí)是,需求將大幅下降。一些專(zhuān)家預(yù)測(cè),未來(lái)幾個(gè)月美國(guó)汽油消費(fèi)量可能會(huì)下降55%。企業(yè)將需要在很大程度上依賴(lài)于運(yùn)營(yíng)效率和計(jì)劃,以確保在不確定的時(shí)期內(nèi)獲得最佳性能并增強(qiáng)供應(yīng)線的安全性。

健康,安全和環(huán)境變化也是風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域中迅速增長(zhǎng)的部分,而現(xiàn)場(chǎng),鉆機(jī)和海上工人的安全至關(guān)重要。 共享和訪問(wèn)有關(guān)員工安全以及標(biāo)準(zhǔn)以及鉆機(jī)和資產(chǎn)的各種條件的深入數(shù)據(jù)的能力對(duì)于應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)至關(guān)重要。監(jiān)管方面的變化,包括國(guó)際海事組織(IMO)從2020年開(kāi)始實(shí)施的監(jiān)管硫含量的變化,也將需要?jiǎng)?chuàng)新的思維以及基于數(shù)據(jù)的智能測(cè)試和計(jì)劃,以確保法規(guī)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(xiàn)實(shí)世界風(fēng)險(xiǎn)因素的確切面貌是什么?

面對(duì)風(fēng)險(xiǎn),新技術(shù)可提供更大的業(yè)務(wù)敏捷性

傳統(tǒng)上,石油和天然氣行業(yè)在應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn),相對(duì)緩慢地共享信息以及缺乏實(shí)時(shí)做出決策所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)方面常常會(huì)反動(dòng),這可能有助于減輕負(fù)面結(jié)果。

一個(gè)很好的例子是鉆機(jī)安全和資產(chǎn)維護(hù)。在保護(hù)石油鉆井平臺(tái)上的兩名關(guān)鍵工人并確保資產(chǎn)發(fā)揮最大能力時(shí),計(jì)劃至關(guān)重要,而根據(jù)可變條件做出實(shí)時(shí)決策的能力也至關(guān)重要。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)和見(jiàn)解是可以實(shí)時(shí)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(píng)估風(fēng)險(xiǎn),并規(guī)劃更安全的運(yùn)營(yíng)流程。

來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)每個(gè)鉆機(jī)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以幫助提供對(duì)特定條件的更深入,更細(xì)致的了解,如果有必要偏離當(dāng)前的鉆井計(jì)劃,則可以支持關(guān)鍵的實(shí)時(shí)決策。這樣的數(shù)據(jù)有助于將來(lái)自地質(zhì)學(xué)家和作業(yè)人員的見(jiàn)解匯集到從鉆探信息,方向和深度到精確的地質(zhì)信息和地表專(zhuān)家分析的所有方面。

過(guò)去,此過(guò)程會(huì)遇到可衡量的延遲,需要協(xié)調(diào)多個(gè)部門(mén)的輸入。企業(yè)現(xiàn)在可以通過(guò)使用中央數(shù)據(jù)湖來(lái)創(chuàng)建詳細(xì)的地圖,從而簡(jiǎn)化決策過(guò)程,這些地圖可以突出顯示高產(chǎn)量,高收益站點(diǎn)以及可能存在危險(xiǎn)或不安全區(qū)域的區(qū)域。

智能傳感器還可以持續(xù)提供有關(guān)現(xiàn)場(chǎng)和鉆機(jī)資產(chǎn)狀態(tài)的數(shù)據(jù),在潛在的安全問(wèn)題變得嚴(yán)重之前就將其識(shí)別出來(lái)。此數(shù)據(jù)可用于制定更具預(yù)測(cè)性的維護(hù)策略,降低維修成本并避免由于設(shè)備故障而造成的昂貴停機(jī)時(shí)間。將遺留數(shù)據(jù)與智能傳感器技術(shù)數(shù)據(jù)相結(jié)合,油井資產(chǎn)可以執(zhí)行自我診斷,不僅可以通知問(wèn)題,還可以確定并提出補(bǔ)救措施,包括解決問(wèn)題所需的資源。

快速分析這樣的數(shù)據(jù)的能力對(duì)于幫助大規(guī)模實(shí)施以數(shù)據(jù)為依據(jù)的結(jié)果至關(guān)重要,盡管該技術(shù)在該行業(yè)中已經(jīng)很容易獲得,但是許多企業(yè)缺乏適當(dāng)?shù)胤治鰪默F(xiàn)場(chǎng)和關(guān)聯(lián)資產(chǎn)接收到的龐大數(shù)據(jù)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(jié)果,并提供指導(dǎo)和支持整個(gè)企業(yè)決策的見(jiàn)解。

理想情況下,高層管理人員和主要決策者可以從運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面(從地球科學(xué)和水庫(kù)到土地,鉆探和運(yùn)維)清楚地了解數(shù)據(jù)和洞察力,這意味著跨業(yè)務(wù)部門(mén)的協(xié)作更加緊密。具有廣泛可用的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)支持決策的文化價(jià)值也使相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)者也參與了對(duì)話,從而確保采用整體方法來(lái)幫助確定潛在風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域并鼓勵(lì)針對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題的新解決方案和方法。

Cloudera幫助更輕松地提供數(shù)據(jù)見(jiàn)解和多功能分析

Cloudera,已經(jīng)了解了風(fēng)險(xiǎn),并相信更多的洞察力和對(duì)高價(jià)值數(shù)據(jù)的更好訪問(wèn)可以幫助做出更有效的決策,從而大大抵消風(fēng)險(xiǎn)敞口。

在Microsoft Azure上運(yùn)行Cloudera數(shù)據(jù)平臺(tái)(CDP)的公司可以更好地在本地或在多云或混合云環(huán)境中收集,共享和分析數(shù)據(jù),從而為決策者和分析人員提供來(lái)自以下方面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高度可見(jiàn)性在整個(gè)業(yè)務(wù)中。

這有助于他們更快地評(píng)估,理解和響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因素,同時(shí)管理響應(yīng)并以增強(qiáng)的數(shù)據(jù)可移植性指導(dǎo)資源。

CDP與Azure無(wú)縫運(yùn)行,可讓O&G部門(mén)的企業(yè)向生產(chǎn)級(jí)工作負(fù)載添加強(qiáng)大的分析和監(jiān)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(lái)提供操作的整體概述,現(xiàn)場(chǎng)資產(chǎn)的狀態(tài)以及生產(chǎn)環(huán)境,以提高可視性和責(zé)任感。

CDP還利用機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)分析功能,使企業(yè)可以對(duì)不同的情況進(jìn)行建模,并將各種潛在結(jié)果與公司范圍廣泛的運(yùn)營(yíng)中基于風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題進(jìn)行比較。CDP基于Apache Impala構(gòu)建,因此,無(wú)論所需數(shù)據(jù)大小如何,從最遠(yuǎn)的領(lǐng)域到總部,整個(gè)企業(yè)的關(guān)鍵團(tuán)隊(duì)都可以快速訪問(wèn)高性能SQL分析。通過(guò)對(duì)變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行流處理和實(shí)時(shí)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(huán)境。

了解Cloudera如何幫助您的企業(yè)利用Microsoft Azure的功能來(lái)支持更全面的風(fēng)險(xiǎn)管理方法,從而將大數(shù)據(jù)的功能置于戰(zhàn)略規(guī)劃的核心。


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