Как нефтегазовым компаниям работать с большими данными эффективно

За последние 10 лет крупнейшие нефтегазовые компании России уже успели оснастить предприятия и месторождения датчиками для сбора больших данных в рамках цифровизации. Ведь чем больше данных, тем выше точность моделей машинного обучения, которые помогают принимать правильные управленческие решения на производстве. Но чтобы применять технологию Big Data, необходимо ею правильно управлять. 

От Big Data к Data Lake

Технология Big Data играет важнейшую роль в раскрытии бизнес-потенциала дискретных и непрерывных производств, в том числе в нефтегазовой отрасли. Но когда большие объемы данных хранятся разрозненно, трудно разглядеть инсайты операций и активов. Озера данных помогают сложить эту информацию в полную картину.

Настало время Data Lake

Традиционные хранилища Data Warehouse (DWH) обычно предназначены для хранения структурированных данных из различных источников. Для NoSQL-данных, которые могут включать звуковые сигналы, изображения и видеозаписи, полученные с камер, дронов, это неоптимальное решение. Data Lakes обладают гораздо большей гибкостью и могут хранить неструктурированные и полуструктурированные данные.  

Data Lake — метод хранения больших массивов разнообразных данных в их первоначальной форме без предварительной структуризации. 

Data Lake позволяет создавать модели машинного обучения, «витрины» данных для использования аналитики в бизнес-процессах без лишних затрат. Озера данных (Data Lakes) горизонтально масштабируются за счет использования распределенной файловой системы и параллельной обработки больших данных (Big Data). При необходимости можно просто добавлять новые серверы или узлы в инфраструктуру. Каждый новый узел становится в таком случае частью распределенной сети, обеспечивая увеличение емкости хранения и вычислительной мощности. Так корпоративное озеро больших данных эффективно распределяет задачи между этими узлами для более быстрого анализа.

Data Lake в облаке

Для поддержания хранилищ DWH организациям необходимо самостоятельно управлять аппаратными ресурсами и программным обеспечением, что может быть затратным и трудоемким. С ростом объема данных требуется приобретение дополнительного оборудования, что также обходится дорого. При этом построение моделей и организация потоков трансформации данных по слоям DWH под силу лишь опытным специалистам, а их на рынке дефицит. 

Внедрение облачного озера данных может значительно снизить затраты на инфраструктуру. Существуют гибкие схемы ценообразования, не требующие крупных начальных вложений, где оплата происходит только за запросы к данным. Например, выполнение запросов к данным в AWS S3 с использованием инструментов, таких как Athena или Spectrum, может обойтись в сумму от нескольких долларов.

Модель разделения оплаты хранения данных и их обработки обеспечивает более гибкий подход к работе с Big Data. Благодаря этой модели можно сохранить все доступные данные в озере данных без значительных затрат и впоследствии определить, какие данные действительно необходимы для бизнеса. Такой подход позволяет оптимизировать использование ресурсов и сосредоточиться на том, что действительно важно для компании. 

Эффективность больших данных в нефтегазовой отрасли

В нефтегазовой индустрии большие данные играют ключевую роль на всех этапах добычи. Они помогают предсказывать оптимальное место расположения скважин, улучшать стратегию бурения, снижать затраты на эксплуатацию, повышать безопасность для работников и минимизировать воздействие на окружающую среду. В целом большие данные и искусственный интеллект повышают эффективность производства и позволяют экономить ресурсы. 

На базе больших данных можно улучшать методы и результаты переработки сырья в продукты с сохранением ресурса оборудования. Потребности в сырье в разнообразных регионах также возможно просчитать с помощью технологии Big Data. В соответствии с этой информацией прогнозируется оптимальная нагрузка на транспортные средства, цены на ресурсы и потребление. Это позволяет своевременно перестраивать производство под стратегию сбыта. 

На любом этапе технологии машинного обучения и анализ больших данных, например с дронов, помогают выявить незаконные врезки в трубопроводах. Анализ давления, температуры, скорости течения нефти и газа по трубам позволяет обнаруживать утечки, а соответственно, и предотвращать аварии.