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誰說傳統企業不用大數據?(算者)

By on January 7, 2016

本文作者算者為資深數據人,深信廟算者小勝,不算不勝,為《信報》撰寫「數據人語」專欄

shell 7jan

蜆殼Facebook圖片

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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