数据资产：将在油气产业中释放巨大价值

数据资产：将在油气产业中释放巨大价值

自从托夫勒在1980年将“大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”之后，大数据历经了40年的发展，早已渗透到各个行业方方面面。如果说谁在工业时代控制了石油，谁就控制了经济，那么在数字时代谁掌握了大数据，谁也许就掌握了行业发展的命脉。

什么是数据资产？什么样的数据才能够成为资产？尽管在现行财务制度下，数据资产仍属于无形资产，其价值尚未记录到企业财务报表的有形资产价值中。但按照大数据发展规律，企业数据资产市场价值中大量存在着尚未记录或评估的价值，这部分价值将随着信息技术和信息产业的发展而显著增加。

目前大数据等数字技术正不断向石油石化行业渗透，并酝酿整个行业发生革命性突破。美国能源署今年年初公开预测，大数据将是继水平井钻井和水力压裂之后石油行业最具革命性的技术。根据IHS统计，2014年油价大幅下降以来，全球油气技术发展最迅速的领域就是数字技术。2012年至2013年数据技术、人工智能领域投资占比为10%，2014年至2015年，这一比例大幅上升至15%，而地下管道工程、地震成像、钻井工程及提高采收率等领域的投资占比则更大。毫不夸张地说，数据资产已经开始对石油石化企业生产经营产生价值，甚至成为一些企业增加产能、提高效率的主要动力。

为了适应数字地震勘探大发展的需要，自20世纪70年代后期以来，我国从法国、美国引进了运算速度千万次及亿次的大型计算机复合系统和先进的处理技术，同时将自行研制的第一台亿次银河巨型计算机用于地震资料数字处理。在这个阶段不仅完成了约150万千米的二维地震资料数字处理，而且开创了三维地震资料数字处理工作，处理技术和处理质量都有明显提高，为西部塔克拉玛干大沙漠等地区发现大油气田做出了重要贡献。

今年5月下旬，东方物探研究院高效完成满覆盖面积501平方千米、数据量近50TB的青海油田历年来最大的三维处理项目—柴达木盆地尖顶山三维项目，由该研究院承担的辽河油田“曙光潜山偏移成像目标处理攻关项目”、中联煤层气公司“陕西神府地区栏杆堡区三维处理解释项目”也相继顺利通过甲方验收。这些成果的背后无不得益于计算机技术的飞速发展，得益于处理技术进入大数据时代。

大数据在油田开发领域应用也越来越广泛。通过借鉴国内外的先进技术，2010年长庆油田融入“互联网+”时代趋势，促使企业科研工作方式从传统的“人工+计算机”向数字化、智能化的大数据升级，企业科研组织模式也从以往的单兵作战向协同共享跨越。在大数据“全副武装”下的长庆油田，目前已整合集成钻井、录井、测井、试油气、分析化验、油气生产等19个类别的基础数据2亿多条。截至2016年底，该油田大数据覆盖率达95%以上，气田大数据覆盖率达100%，单井、井区及作业区油气井数据的录入、统计、分析速度提高了数十倍乃至百倍以上，油气水井工况可在线实时进行诊断和智能分析。除了气田大部分站点已实现无人值守外，油田智能化管理已从过去的无人值守边远单井，延伸到增压、集输站的无人值守，站点平均减少用工30%以上。将智能化采油控制车间建在直径5.5英寸的井筒里，让采油井筒随“油”应变；打开电脑，技术人员只需坐在电脑前，即可实时掌控井下油层、水层参数，“测、调、控”一体化分层配产，哪层有油开采哪层；除了降低能耗，还可极大降低水处理地面基建和维护费用，让含水98%的油藏也能不断创造价值……

中国石油石化企业已与腾讯公司、阿里巴巴公司、百度公司进行深度合作，借助其在云计算、大数据方面的技术优势，对部分传统石油化工业务进行升级，打造多业态的商业服务新模式。在新的业务模式下，石油石化企业需要IT敏捷化，快速灵活地支撑业务发展，运用互联网思维，创新企业管理模式、商务模式，对内推动管理向精细化、科学化转变，对外打造多业态的商业服务新模式，实现由生产制造商向综合服务商转变。

数据资产在炼油领域释放的价值也越来越大。以中国石化为例，2013年中国石化炼油企业19套装置发生非计划停工天数多达207天。其中，催化装置非计划停工占53%，其主要原因是由装置结焦引起的。但使用传统工艺技术手段分析研究，难以对症结进行深层次剖析，更谈不上预警与预防，只能被动事后分析。2013年，中国石化对所属炼油装置全部实现上线运行，系统3分钟采集一次数据点数，形成了炼油大数据源。利用这些大数据，来挖掘分析数据背后的关联，从而对催化装置运行中存在的一些问题进行分析、预测、预警，形成可供推广的生产操作指导和风险评估技术，大幅度降低了非计划停工，从而开创应用大数据技术解决催化裂化装置生产问题的新途径。

充分挖掘数据资产，炼化领域可以进一步面向市场实施供产销研跨专业生产经营优化，形成“预算、优化、对标、分析、考核”工作闭环，以市场为导向优化资源配置，排满开足聚乙烯、ABS等重点创效装置，实现生产调整与市场变化同步、生产量与销售量匹配；可以精准开展ABS、乙丙橡胶、聚乙烯等产品的质量攻关，强化产销研一体化衔接，由“以产定销”向“以销定产”转变，通过深入的市场调研、客户走访和技术服务，促进产品结构的改善，满足客户差异化需求，达到市场产销两旺，形成新的效益增长点。

数据资产对油气终端销售作用日益凸显。油品终端销售企业拥有庞大的数据资产，其中能够形成资产的数据信息包括与车有关的数据信息、与开车族有关的数据信息和与人们日常生活有关的数据信息。由于拥有特定的加油站网络实体资产，以及所销售的特定产品—汽柴油，使得石油石化企业有条件成为与目前乃至未来社会主流消费者密切相关的一切消费行为数据的最佳提供者。事实上，中国石油和中国石化之所以能够与腾讯公司、阿里巴巴公司、百度公司进行深度的合作，很大原因在于其对“人、车、生活”类数据的拥有。

数据资产价值不仅可以通过数据分析模型为业务策略制定提供量化依据，变经验主义、人工分析为模型推演，使业务决策更科学、分析更智能、运营更灵活，而且还可以通过对数据有效挖掘和分析，深度整合萃取形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，更重要的是，数据资产可以形成新的业务形态。根据非油调研结果，中国石油的加油站约有1.4亿左右客户，以每个月加油3次计算，全年可达50.4亿人·次。从网络的角度，如果把中国石油的加油站看做一个覆盖全国的网站，该网站拥有独立访问者1.4亿，与新浪相差无几（新浪独立访问量为1.69亿）。百度、淘宝、新浪、搜狐等网络公司正是通过对这些独立访问者数据的深度挖掘，实现了公司的跨越式发展。随着成品油市场由供不应求转向供过于求，成品油销售的利润将会持续下降。针对成品油消费者的新型业务也开始受到重视，这些业务实质上是对成品油客户基于“人、车、生活”三个方面的深度开发。在互联网+时代，新型业务形态必然基于客户在“人·车·生活”方面的大量数据。

未来市场是一个没有疆域概念的全球化市场，特别是大数据时代，已将全世界变成没有时空差异的一体化商业集散地。石油石化企业应从多方面着手提升数据资产的价值。在数据规模方面，尽可能加大对客户群数据的采集力度，形成规模化、标准化的采集能力。同时，建立有效的数据交换机制，充分发挥大数据生态圈中各企业的协同效应。在提高数据活性方面，将围绕核心业务需求，构建数据之间的关联关系，提高不同来源获取的结构化与非结构化数据的活性。优化数据处理流程，提高数据处理速度，以实现O2O模式下用户数据实时高速传输。目前，各企业虽然重视各种数据信息收集，但无论是有关客户互动、经营绩效，还是有关外部业务环境分析等的大量数据都未得到充分应用，数据信息基本呈各自为政的“数据孤岛”，使得企业很难从数据中创造价值。未来可将数据视为一条供应链，以简单、有效的方式在整个产业链中流动，并最终构建包括供应商和客户在内的整个合作伙伴生态系统。

大数据时代数据流通是“数据社会化”核心，让数据由资源变为资产，由资产转为价值。就像天猫、淘宝一样，将来会出来一些大数据交易平台，不光交易实际商品，也要交易数据。有可能借鉴现代金融体系，出现数据现货、期货，甚至是数据衍生品交易。鉴于油气消费在消费者全息消费数据中的重要地位，企业有必要积极跟进我国数据交易市场的建设，在恰当节点进入数据交易市场，以获得有利地位。“互联网+”加速启动石油企业变革进程，不是修修补补，而是流程再造。这就需要企业要以互联网思维对全产业链进行重新审视，不仅要在产供销、人财物等经营管理全流程中应用数据资产，更要凭借互联网技术来推动业务转型。可以预见，未来5年石油企业变革，可能比已经过去的20年更加波澜壮阔。