自古以來(lái)，從未有一個(gè)時(shí)代出現(xiàn)過(guò)如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)爆炸?！按髷?shù)據(jù)”概念于上個(gè)世紀(jì)90年代被提出，最初是對(duì)那些在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)法用傳統(tǒng)方法進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱(chēng)。隨著數(shù)據(jù)總量的持續(xù)增長(zhǎng)和急速膨脹，大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征已經(jīng)充分顯現(xiàn)。

　　2月，《華爾街日?qǐng)?bào)》發(fā)表文章《科技變革即將引領(lǐng)新的經(jīng)濟(jì)繁榮》，文中罕見(jiàn)地作出大膽預(yù)見(jiàn)：“我們?cè)俅翁幱谌龍?chǎng)宏大技術(shù)變革的開(kāi)端，它們可能足以匹敵20世紀(jì)的那場(chǎng)變革，這三場(chǎng)變革的震中都在美國(guó)，它們分別是大數(shù)據(jù)、智能制造和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)革命?！?/P>

　　更加值得注意的是，美國(guó)正在搶占大數(shù)據(jù)時(shí)代的制高點(diǎn)。白宮科技政策辦公室表示，希望行業(yè)、科研院所和非營(yíng)利組織能與政府聯(lián)合，共同迎接大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

　　大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

　　“大數(shù)據(jù)”（Big Data）指的是這樣一種現(xiàn)象：日常運(yùn)營(yíng)所生成和積累的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)如此之快，以至于難以使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具來(lái)對(duì)其進(jìn)行駕馭，困難存在于數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和可視化等各個(gè)方面。這些數(shù)據(jù)量如此之大，已經(jīng)不是以我們所熟知的多少G（109)和多少T(1012)為單位來(lái)衡量，而是以P（1000個(gè)T），E（100萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）為計(jì)量單位，所以稱(chēng)之為大數(shù)據(jù)。

　　對(duì)于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，業(yè)界通常用Volume、Variety、Value、Velocity這4個(gè)V來(lái)概括，即數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多、價(jià)值密度低和處理速度快。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最顯著的特征。根據(jù)IDC公司的一份名為《數(shù)字宇宙》的報(bào)告，預(yù)計(jì)到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將會(huì)達(dá)到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。

　　大數(shù)據(jù)現(xiàn)象在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)、自動(dòng)控制等科學(xué)領(lǐng)域和軍事、通信、金融等行業(yè)的存在已有些時(shí)日。與云計(jì)算出道時(shí)讓人們?cè)粕届F罩的感覺(jué)不同，人們對(duì)于大數(shù)據(jù)的感受是實(shí)實(shí)在在的：進(jìn)入IT時(shí)代以來(lái)，人類(lèi)積累了海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不斷急速增加，帶來(lái)兩個(gè)方面的巨變：一方面，在過(guò)去沒(méi)有數(shù)據(jù)積累的時(shí)代無(wú)法實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用現(xiàn)在終于可以實(shí)現(xiàn)；另一方面，從數(shù)據(jù)匱乏時(shí)代到數(shù)據(jù)泛濫時(shí)代的轉(zhuǎn)變，給數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來(lái)新的挑戰(zhàn)和困擾。簡(jiǎn)單地通過(guò)搜索引擎獲取數(shù)據(jù)的方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足千變?nèi)f化、層出不窮的應(yīng)用需求，如何從海量數(shù)據(jù)中高效獲取數(shù)據(jù)，有效地深加工并最終得到感興趣的數(shù)據(jù)變得異常困難。

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。大數(shù)據(jù)本身并不是一種新技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)強(qiáng)調(diào)的是從海量數(shù)據(jù)中，快速獲取有價(jià)值信息的能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)和價(jià)值創(chuàng)造形式，正在推動(dòng)一場(chǎng)新的工業(yè)革命，創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)奇跡。

　　大數(shù)據(jù)給油氣工業(yè)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

　　POSC公司總裁曾指出“石油工業(yè)是信息工業(yè)”，這是因?yàn)楹苌儆衅渌I(yè)領(lǐng)域像石油工業(yè)這樣更依賴(lài)于數(shù)據(jù)。對(duì)油氣資源的認(rèn)識(shí)和掌握主要通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，“大數(shù)據(jù)”往往意味著“大油氣”，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，可以提高決策的準(zhǔn)確性和全面性，實(shí)現(xiàn)新的油氣增產(chǎn)。

　　目前全球出現(xiàn)能源短缺的關(guān)鍵不是因?yàn)槿狈κ秃吞烊粴?，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(guò)數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用，包括使用分布式傳感器、高速通信系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等去監(jiān)控并調(diào)整遠(yuǎn)程作業(yè)，使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析決策和事故預(yù)測(cè)等，大幅度提高決策的準(zhǔn)確性和全面性，不斷實(shí)現(xiàn)油氣增產(chǎn)。例如，經(jīng)過(guò)完全優(yōu)化的數(shù)字油田至少可以提高6%的采收率和8%的產(chǎn)量。

　　石油公司的資產(chǎn)評(píng)估是以數(shù)據(jù)為依據(jù)的，沒(méi)有數(shù)據(jù)就無(wú)法了解地下油氣藏的儲(chǔ)量和開(kāi)采現(xiàn)狀。因此，國(guó)際大石油公司一直都非常重視數(shù)據(jù)管理，為了將精力致力于主營(yíng)業(yè)務(wù)，節(jié)省數(shù)據(jù)管理費(fèi)用，石油公司多將專(zhuān)業(yè)(地震、測(cè)井)海量數(shù)據(jù)外包專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)管理服務(wù)公司或地球物理服務(wù)公司保存管理，這些服務(wù)公司為各石油公司提供完善的數(shù)據(jù)管理服務(wù)。而石油公司自己則保存公司的核心數(shù)據(jù)(如檔案文件、巖芯數(shù)據(jù)及實(shí)物、測(cè)試及試采等數(shù)據(jù))。因而，國(guó)際上紛紛成立了各種名目的數(shù)據(jù)中心(或數(shù)據(jù)銀行)。

　　在管理上，國(guó)際石油公司的地震數(shù)據(jù)已從架庫(kù)式管理轉(zhuǎn)變?yōu)榇疟P(pán)陣列和自動(dòng)磁帶庫(kù)相結(jié)合的超大規(guī)模計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)管理，存儲(chǔ)容量達(dá)到數(shù)千TB?，F(xiàn)場(chǎng)地震數(shù)據(jù)的傳輸采用大容量便攜磁盤(pán)或高速光纖網(wǎng)，這些技術(shù)便利了海量數(shù)據(jù)的快速傳輸，提高了勘探效率。

　　勘探數(shù)據(jù)管理的另一個(gè)特點(diǎn)是保管的數(shù)據(jù)盡量保持其完整性。不僅單一專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)要求是完整的，而且勘探項(xiàng)目所需的不同專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)也應(yīng)是較為完整的。這樣的數(shù)據(jù)管理其實(shí)用價(jià)值才會(huì)更大，用戶(hù)使用所需數(shù)據(jù)更為方便。

　　石油巨頭的“大數(shù)據(jù)行動(dòng)”

　　據(jù)埃森哲和微軟對(duì)200位業(yè)界專(zhuān)家的調(diào)查，國(guó)際大石油公司75%的投入與信息技術(shù)領(lǐng)域有關(guān)，其目的就是要構(gòu)建一個(gè)更加綜合、高效的運(yùn)作平臺(tái)，最終形成一個(gè)全球性的協(xié)作環(huán)境。為了從大數(shù)據(jù)資源中挖掘更多的財(cái)富和價(jià)值，石油公司正與IT公司一起，將眾多技術(shù)應(yīng)用于戰(zhàn)略決策、科技研發(fā)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和安全環(huán)保等各個(gè)領(lǐng)域。

　　BP的全球數(shù)據(jù)中心，提供包括監(jiān)控、備份、恢復(fù)、站點(diǎn)管理及維護(hù)數(shù)據(jù)的全程服務(wù)，其利用云計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)公司的標(biāo)準(zhǔn)化管理和外包服務(wù)，快速降低成本，增強(qiáng)服務(wù)的可持續(xù)性，確保創(chuàng)新技術(shù)的有效推廣應(yīng)用。

　　殼牌采用石油數(shù)據(jù)銀行系統(tǒng)和研究成果管理的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)作為公司主數(shù)據(jù)庫(kù)，管理本公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中最有價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。研究項(xiàng)目時(shí)采用Openworks(一種數(shù)據(jù)庫(kù)和專(zhuān)業(yè)軟件結(jié)合的產(chǎn)品，用于地震解釋、建模等研究)作為項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)的支持專(zhuān)業(yè)應(yīng)用軟件，項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于主數(shù)據(jù)庫(kù)，研究產(chǎn)生的成果回存到主數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)際上我國(guó)一些油田也多采用這一數(shù)據(jù)管理方式。

　　雪佛龍面對(duì)每天生成的大量數(shù)據(jù)，強(qiáng)調(diào)規(guī)模就是機(jī)會(huì)，關(guān)鍵是如何有效利用這些海量信息。公司將5萬(wàn)臺(tái)桌面系統(tǒng)與1800個(gè)公司站點(diǎn)連接，消除煉油、銷(xiāo)售與運(yùn)輸“下游系統(tǒng)”中的重復(fù)流程和系統(tǒng)，每年可節(jié)省5000萬(wàn)美元，過(guò)去4年已獲得了凈現(xiàn)值約為2億美元的回報(bào)。

　　斯倫貝謝、哈里伯頓和貝克休斯等大型服務(wù)公司通過(guò)建立勘探開(kāi)發(fā)一體化研究與作業(yè)團(tuán)隊(duì)，集中大量數(shù)據(jù)信息，支持油田生產(chǎn)規(guī)劃與決策，加大對(duì)非常規(guī)、深水、極地等油氣資源的開(kāi)發(fā)力度。

　　相比之下，我國(guó)石油石化行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重點(diǎn)主要在于：業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)視圖構(gòu)建、應(yīng)用系統(tǒng)構(gòu)建、數(shù)據(jù)源建設(shè)、多層次多維度的復(fù)合人才培養(yǎng)等幾個(gè)方面。大數(shù)據(jù)應(yīng)用是信息化深入、IT與業(yè)務(wù)深度融合的必然，是深化應(yīng)用、提升應(yīng)用層次、強(qiáng)化集團(tuán)企業(yè)管控的有力技術(shù)手段。

　　相信隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數(shù)據(jù)在我國(guó)石油石化行業(yè)應(yīng)用的前景將越來(lái)越廣闊。隨著石油儲(chǔ)備的逐步減少，石油石化行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中的勘探、開(kāi)發(fā)難度日益增大，信息化的成熟度已經(jīng)成為影響行業(yè)增長(zhǎng)幅度的首要因素。而應(yīng)用信息化以后，勘探、開(kāi)采的成功率都會(huì)增加，這對(duì)提高勘探效率、降低開(kāi)發(fā)成本和生產(chǎn)成本都是大有幫助的。 

來(lái)源：中國(guó)能源網(wǎng)