2月，《華爾街日報》發表文章《科技變革即將引領新的經濟繁榮》，文中罕見地作出大膽預見：“我們再次處于三場宏大技術變革的開端，它們可能足以匹敵20世紀的那場變革，這三場變革的震中都在美國，它們分別是大數據、智能制造和無線網絡革命。”

　　更加值得注意的是，美國正在搶占大數據時代的制高點。白宮科技政策辦公室表示，希望行業、科研院所和非營利組織能與政府聯合，共同迎接大數據帶來的機遇和挑戰。

　　大數據的內涵

　　“大數據”（Big Data）指的是這樣一種現象：日常運營所生成和積累的數據增長如此之快，以至于難以使用現有的數據庫管理工具來對其進行駕馭，困難存在于數據的獲取、存儲、搜索、共享、分析和可視化等各個方面。這些數據量如此之大，已經不是以我們所熟知的多少G（109)和多少T(1012)為單位來衡量，而是以P（1000個T），E（100萬個T）或Z（10億個T）為計量單位，所以稱之為大數據。

　　對于大數據的特點，業界通常用Volume、Variety、Value、Velocity這4個V來概括，即數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低和處理速度快。這是大數據區分于傳統數據最顯著的特征。根據IDC公司的一份名為《數字宇宙》的報告，預計到2020年，全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

　　大數據現象在物理學、生物學、環境生態學、自動控制等科學領域和軍事、通信、金融等行業的存在已有些時日。與云計算出道時讓人們云山霧罩的感覺不同，人們對于大數據的感受是實實在在的：進入IT時代以來，人類積累了海量的數據，這些數據不斷急速增加，帶來兩個方面的巨變：一方面，在過去沒有數據積累的時代無法實現的應用現在終于可以實現；另一方面，從數據匱乏時代到數據泛濫時代的轉變，給數據的應用帶來新的挑戰和困擾。簡單地通過搜索引擎獲取數據的方式已經不能滿足千變萬化、層出不窮的應用需求，如何從海量數據中高效獲取數據，有效地深加工并最終得到感興趣的數據變得異常困難。

　　大數據時代已經來臨。大數據本身并不是一種新技術，大數據技術強調的是從海量數據中，快速獲取有價值信息的能力。在大數據時代，數據成為一種新的經濟資產和價值創造形式，正在推動一場新的工業革命，創造新的經濟奇跡。

　　大數據給油氣工業帶來的機遇與挑戰

　　POSC公司總裁曾指出“石油工業是信息工業”，這是因為很少有其他工業領域像石油工業這樣更依賴于數據。對油氣資源的認識和掌握主要通過大量的數據來實現，“大數據”往往意味著“大油氣”，通過對數據的挖掘和應用，可以提高決策的準確性和全面性，實現新的油氣增產。

　　目前全球出現能源短缺的關鍵不是因為缺乏石油和天然氣，而是缺乏獲得這些資源的快捷有效方式。石油公司可以通過數據挖掘和應用，包括使用分布式傳感器、高速通信系統和數據挖掘技術等去監控并調整遠程作業，使用實時數據進行分析決策和事故預測等，大幅度提高決策的準確性和全面性，不斷實現油氣增產。例如，經過完全優化的數字油田至少可以提高6%的采收率和8%的產量。

　　石油公司的資產評估是以數據為依據的，沒有數據就無法了解地下油氣藏的儲量和開采現狀。因此，國際大石油公司一直都非常重視數據管理，為了將精力致力于主營業務，節省數據管理費用，石油公司多將專業(地震、測井)海量數據外包專門的數據管理服務公司或地球物理服務公司保存管理，這些服務公司為各石油公司提供完善的數據管理服務。而石油公司自己則保存公司的核心數據(如檔案文件、巖芯數據及實物、測試及試采等數據)。因而，國際上紛紛成立了各種名目的數據中心(或數據銀行)。

　　在管理上，國際石油公司的地震數據已從架庫式管理轉變為磁盤陣列和自動磁帶庫相結合的超大規模計算機存儲管理，存儲容量達到數千TB?，F場地震數據的傳輸采用大容量便攜磁盤或高速光纖網，這些技術便利了海量數據的快速傳輸，提高了勘探效率。

　　勘探數據管理的另一個特點是保管的數據盡量保持其完整性。不僅單一專業的數據要求是完整的，而且勘探項目所需的不同專業數據也應是較為完整的。這樣的數據管理其實用價值才會更大，用戶使用所需數據更為方便。

　　石油巨頭的“大數據行動”

　　據埃森哲和微軟對200位業界專家的調查，國際大石油公司75%的投入與信息技術領域有關，其目的就是要構建一個更加綜合、高效的運作平臺，最終形成一個全球性的協作環境。為了從大數據資源中挖掘更多的財富和價值，石油公司正與IT公司一起，將眾多技術應用于戰略決策、科技研發、生產經營和安全環保等各個領域。

　　BP的全球數據中心，提供包括監控、備份、恢復、站點管理及維護數據的全程服務，其利用云計算來實現公司的標準化管理和外包服務，快速降低成本，增強服務的可持續性，確保創新技術的有效推廣應用。

　　殼牌采用石油數據銀行系統和研究成果管理的數據庫系統作為公司主數據庫，管理本公司的數據資產中最有價值的數據資產。研究項目時采用Openworks(一種數據庫和專業軟件結合的產品，用于地震解釋、建模等研究)作為項目數據庫的支持專業應用軟件，項目數據庫的數據來源于主數據庫，研究產生的成果回存到主數據庫，實際上我國一些油田也多采用這一數據管理方式。

　　雪佛龍面對每天生成的大量數據，強調規模就是機會，關鍵是如何有效利用這些海量信息。公司將5萬臺桌面系統與1800個公司站點連接，消除煉油、銷售與運輸“下游系統”中的重復流程和系統，每年可節省5000萬美元，過去4年已獲得了凈現值約為2億美元的回報。

　　斯倫貝謝、哈里伯頓和貝克休斯等大型服務公司通過建立勘探開發一體化研究與作業團隊，集中大量數據信息，支持油田生產規劃與決策，加大對非常規、深水、極地等油氣資源的開發力度。

　　相比之下，我國石油石化行業大數據應用的重點主要在于：業務模型構建、數據視圖構建、應用系統構建、數據源建設、多層次多維度的復合人才培養等幾個方面。大數據應用是信息化深入、IT與業務深度融合的必然，是深化應用、提升應用層次、強化集團企業管控的有力技術手段。

　　相信隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在我國石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。隨著石油儲備的逐步減少，石油石化行業產業鏈中的勘探、開發難度日益增大，信息化的成熟度已經成為影響行業增長幅度的首要因素。而應用信息化以后，勘探、開采的成功率都會增加，這對提高勘探效率、降低開發成本和生產成本都是大有幫助的。 

來源：中國能源網