谁说传统公司是大数据的“门外汉” 这家竟能媲美Google！
【数据猿导读】 在许多人的印象里一说到大数据就好像是互联网公司的专利，然而有这么一家传统企业却能玩转大数据，甚至能和Google相媲美！没错，这家公司就是世界上最大的石油与天然气公司之一，荷兰皇家壳牌公司
很多人都知道荷兰皇家壳牌公司，因为壳牌是世界上最大的石油与天然气公司之一，是全世界产值第四大的公司。但不为人知的是，壳牌也是世界上最会运营大数据的公司之一，不输给任何科技企业。
也许你会疑惑，壳牌石油不是一个传统得不能再传统的工业企业吗?壳牌为什么要做大数据，它的数据又是怎么来的呢?
对于石油和天然气公司来说，运营成本支出中风险最高的一项，就是油井的勘探和开采。因为油井开采耗资巨大，动辄耗资1亿美金以上。你可以想象一下，如果油井找错了地方的后果。
因此，对于石油和天然气公司来说，精准的油井定位就显得至关重要。
石油公司主要通过地下低频震波发现石油和天然气。震波由地壳运动造成，当震波通过油气田时会产生一些变化，这些变化能够透露油气田的位置。
石油公司在探索潜在油井时，会通过地下探测仪收集这些震波，这些震波数据是工程师们最珍贵的资源。过去，工程师们总是要通过抽样来读取上千次数据，但局部的抽样分析精确度并不理想。
最近几年，壳牌和惠普开展了合作，利用更有效的光纤电缆进行上百万量级的数据采集，并将这些数据实时传输到云服务器上。通过对大量数据的研究，壳牌对地下情况的了解远远超出以往。
利用这些数据和全世界成千上万的油井数据进行比较，地质学家便可以精准地预测潜在油井的产量以及推荐开采的精确地点，有效降低了油井开采的风险。
壳牌对大数据在企业运作上的应用不止于此。作为一家包括了从生产到运输，从包装到零售，一家环节完整的垂直产业链整合公司，它在石油的运输、提炼、零售等多个环节充分利用了大数据提升效率。
比如，壳牌利用了大数据来维护机器的正常运作。壳牌在每一台机器上都安装了传感器， 监测机器的表现，和整体数据进行比较，提前预警机器的潜在故障并及时维修，减小了机器故障带来的经济损失。
此外， 壳牌还利用了算法数据来预测需求和生产成本，以大数据来进行资源分配和最终零售定价。
石油行业面临着激烈竞争，企业只有协同好每一个元素才可能保持领先地位。 而数据使得这些元素的连接和严密监控成为可能，并对整个生产运营的效率产生决定性的影响。
当大数据在消费者领域的大放光彩之际，壳牌的做法在企业级别的大数据应用案例十分具有代表性。
在美国，有很多公司流行有计划地进行数据收集、多源整合、实时刷新，适时把“新鲜数据”准备好作应用，然后把采集回来的数据加工并输送到每个分析的环节上。数据在这些企业中的流通，就像一条无形的供应链。
难怪有科学家推断，将来每间公司都是数据公司，只要公司有决策需求，数据必然是决策的关键源材料。看来，未来的公司竞争力不仅是商业模式和人才，数据也会是不可忽视的软实力。
来源：中国经理人
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