БАКУ /Trend/ - У нефтегазовых компаний есть три способа извлечь прибыль из собственных данных, сказал Trend генеральный директор DIS Group Павел Лихницкий.
По его словам, нефтегазовые компании накапливают огромные массивы данных: об объемах добычи, износе оборудования, продажах топлива, скорости транспортировки и т.д.
Проанализировав эти данные, компания может повысить эффективность бизнес-процессов. Это особенно хорошо работает в блоке добычи и разведки. Аналитические модели на основе данных позволяют на 30 процентов сократить сроки и стоимость геологоразведки и на 40 процентов ускорить получение первой нефти из скважин. Это особенно важно в условиях роста мирового спроса на углеводороды. Второй важный момент – сокращение затрат. Расчеты искусственного интеллекта на основании данных об износе оборудования позволяют увеличить межремонтный период до 1 500 дней, а экономию электричества - до 35 процентов.
Кроме того, компания может увеличить продажи и диверсифицировать бизнес. На продажи топлива могут влиять даже такие факторы, как погода на заправке или снеки, которые можно купить там же. Собрав эти данные, компании анализируют предпочтения потребителя и подстраиваются под них. Так они повышают продажи, снижают операционные риски и открывают новые – неочевидные – источники прибыли. Грамотный анализ данных помог одной из крупнейших нефтегазовых компаний заработать на кофе даже больше, чем на бензине и дизельном топливе.
Также компании могут выстроить комплаенс-стратегию и избежать штрафов. Нефтегазовая отрасль Азербайджана регулируется не только внутренним законодательством, но и международными договорами. Моделирование на основе данных поможет учесть все требования и подстроить под них бизнес-модель без потери ее эффективности.
Как отметил Лихницкий, чтобы стать топливом, сырая нефть проходит сложную процедуру очистки.
«Топливом» для компании также могут быть только высококачественные данные, очищенные от ошибок, повторов и содержащие полную информацию без потерь. На их основании можно строить достоверную аналитику, от которой зависят принимаемые решения, причем делать это очень быстро и силами небольшой команды специалистов. Чтобы обеспечить нужный уровень качества данных, интегрировать их и начать строить бизнес-гипотезы, компании создают у себя «умные» озера данных – Smart Data Lakes. В их основе обычно лежат мощные промышленные платформы по управлению данными. Рейтинги таких решений регулярно публикуют независимые агентства, например, Gartner», - сказал генеральный директор DIS Group.
По словам Лихницкого, к сожалению, цифровую трансформацию не получится осуществить за один день.
«Это сложный и длительный процесс, в ходе которого компания не только внедряет у себя новую цифровую культуру, но и перестраивает внутреннюю организацию. Чтобы работа с данными была по-настоящему эффективной, она должна стать полноценной корпоративной функцией. Как правило, за нее отвечает директор по данным – Chief Data Officer (CDO). Фактически он руководит всей цифровой трансформацией компании - от унификации бизнес-процессов и их автоматизации до внедрения инноваций. CDO должен не только разбираться в управлении данными, но и понимать специфику нефтегазовой отрасли и ее особенности», - добавил он.
Твиттер: @Lyaman_Zeyn