誰說傳統企業不用大數據？（算者）
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很多人都知道荷蘭皇家殼牌公司（Shell），因為殼牌是世上最大的石油與天然氣商之一，也是全世界產值第四大的企業。但不為人知的是，殼牌也是世界上最會運用大數據的公司之一，不輸給任何科技巨擘。
也許你會疑惑，殼牌不是一家傳統得不能再傳統的工業公司嗎？殼牌為什麼要做大數據？它的數據又是怎麼來的呢？
對於石油和天然氣公司，營運成本支出之中，風險最高的一項，就是油井的勘探和開採。因為油井開採耗資巨大，動輒要花上億美金。
你可以想像一下，如果油井找錯了地方，後果將有多麼慘重。因此，對石油和天然氣公司來說，精準的油井定位就顯得至關重要。
有助精準探索油井
石油公司主要通過地下低頻震波，藉之發現石油和天然氣礦藏。震波由地殼運動造成，當震波通過油氣田時，會產生一些變化，這些變化能夠透露油氣田的位置。
石油公司在探索潛在油井時，會通過地下探測儀收集這些震波，這些震波數據是工程師們最珍貴的資源。過去，工程師們總是要通過抽樣來讀取上千次數據，但局部的抽樣分析精確度並不理想。
最近幾年，殼牌和惠普（HP）開展了合作，利用更有效的光纖電纜進行上百萬量級的數據收集，並將這些數據即時傳輸到雲端伺服器上。通過對大量數據的研究，殼牌對地下情況的了解遠遠勝過以往。
利用這些數據，跟全世界成千上萬的油井數據進行比較，地質學家便可以精準地預測潛在油井的產量，以及精確地推測開採地點，有效降低開採油井的風險。
殼牌在企業運作上的大數據應用不止於此。作為一家包括了從生產到運輸、從包裝到零售、包攬完整環節的垂直產業鏈整合公司，它在石油的運輸、提煉、零售等多個環節，均充分利用了大數據提升效率。
例如利用大數據來維護機器的正常運作，在每一台機器上都安裝了感測器， 監測機器的表現，並跟整體數據進行比較，提前預警機器的潛在故障，務求及時維修，減少機器故障帶來的經濟損失。此外，他們還利用演算法數據來預測需求和生產成本，以大數據來進行資源配置及釐定最終零售價。
流通如無形供應鏈
石油行業面對激烈競爭，企業只有完善協同每一項元素，才可保持領先地位。 數據使得對這些元素的連接和嚴密監控成為可能，並可對整個生產營運效率產生決定性的影響。
當大數據在消費者領域大放異彩之際，殼牌的企業級別大數據應用案例，十分具有代表性。
在美國，很多公司開始有計劃地進行數據收集、多源整合、即時刷新，適時把「新鮮數據」準備好供應用，然後把採集回來的數據加工，輸送到每個分析環節上。數據在這些企業中的流通，就像一條無形的供應鏈。
難怪有科學家推斷，將來每間公司都是數據公司，只要公司有決策需求，數據必然是決策的關鍵原材料。看來，未來的公司競爭力不僅在於商業模式和人才，數據也會是不可忽視的軟實力。
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