В результате истощения запасов в наземных месторожденияхи постепенного перехода к добыче на шельфе кратно усложнились применяемые технологии.

С каждым годом наблюдается экспоненциальный рост объемов поступающей информации практически со всех производственных процессов нефтегазовой отрасли.

При эксплуатации как наземных, так и морских месторождений значительно возрос объем поступающей информации с различных датчиков и систем видеонаблюдения. Ранее дискретный поток превратился в наше время в практически непрерывный поток данных.

Все это породило поток информации, поступающий из множества различных источников, подчас противоречащих друг другу. Соответственно, это порождает определенный информационный хаос, источник которого лежит в множественном сочетании различных типов источников данных, многообразии форм представления и децентрализации, а именно:

• множество источников данных, разрозненные и неструктурированные сведения, разная степень надежности к данным;
• процесс поиска информации из разных источников затруднен и неэффективен, что приводит к неэффективности всего бизнес-процесса. Как результат – снижение полноты и достоверности информации в момент принятия решений;
• невозможность централизации контроля за использованием информации без централизации ее источников;
• многообразие форм представления информации и способов доступа: программные интерфейсы, сервисы, подключения, приложения, модели данных;
• множество создаваемых версий данных при обработке;
• множество созданных моделей в приложениях;
• приемка и хранение результатов работ подрядчиков: разнообразие форматов и средств представления информации.

В настоящее время в мире все более активно используется технология «больших данных» (big data). Технологически это выражается в применении систем индексации и поиска, осуществляющих автоматизированную индексацию информации из различных источников, классификацию данных на основе разработанной онтологии и выполнение поисковых запросов. Применение различных техник классификации данных, формирования ассоциативных связей между данными за счет средств интеллектуального анализа данных (Data Mining), применение экспертных систем с функциями логического рассуждения, средств статистического анализа данных позволяет выявить наиболее достоверные данные, связать их с бизнес-объектами и степенью участия в бизнес-процессах компании.





Применение этой технологии позволяет осуществить привязку всей совокупности информации к бизнес-объектам компании и ответить на вопрос «С каким объемом и с какими типами данных мы имеем дело?», но не позволяет ответить на вопрос «Какова рыночная ценность этих данных для компании?» И не отвечает на вопрос «Как нам эффективно использовать накопленные информационные ресурсы?» Таким образом, технология big data позволяет эффективно управлять информационными ресурсами, но не активами. То есть тем набором данных и знаний, которые повышают рыночную ценность компании.

Применение давно существующих систем управления активами (asset management) ограничивалось функцией учета оборудования, кадров и материально-технических ресурсов, фактически нивелируясь до уровня систем управления ресурсами. Информационные активы компании обычно находились вне рамок этих систем. Если же что‑то и учитывалось, то в разрозненном состоянии, в разных системах и без привязки к бизнес-объектам компании: лицензии, запасы, керн, сейсмические данные. Таким образом, невозможно было получить ответ на вопрос – какова совокупная ценность активов на конкретном бизнес-объекте, каков дополнительный прирост капитализации по данному объекту за счет интеллектуальной собственности?





Соединение этих двух технологий позволяет существенно повысить капитализацию компании.

Первым шагом должно быть решение задачи аккумулирования существующих источников информации с помощью системы индексации и поиска: файловых систем, баз данных предприятия, приложений, сайтов публичных данных.





На втором этапе происходит синтез накопленной информации о данных (метаинформации) с имеющимися сведениями о бизнес-объектах и бизнес-процессах. Система индексации и поиска, где происходит классификация и формирование объектов, обогащается за счет сведений из системы управления активами. В то же время в систему управления активами поступает дополнительная информация о существующих активах компании.

На втором этапе происходит постепенное отсеивание неверных и дублирующих данных. За счет применения онтологии часть данных переходит в разряд знаний, представляющих уже связанные наборы данных.

На третьем этапе происходит выделение ценных экземпляров в системе индексации и поиска и передача этих объектов уже под управление системы управления активами. Важным элементом этого процесса должно быть назначение финансовой ценности для выделяемых объектов и определение юридического статуса объекта (законность владения информацией).





После назначения финансовой ценности информационного объекта и определения легальности владения данный объект может уже существовать в финансово-экономической системе предприятия как финансовый актив, над которым можно совершать операции купли / продажи. Например, в компании эксплуатируется определенный тип насоса, у которого в соответствии с проектными значениями есть определенное значение количества часов безотказной работы. Собираемые данные с АСУ ТП показали, что реальная наработка ниже проектной.

Данные, собираемые с внешних сайтов, и отзывы из других компаний показали негативные результаты по данному насосу. Соответственно, для данного вида оборудования требуется постоянная оценка риска выхода из строя с применением систем оценки надежности оборудования, что отмечается в системе управления активами.

Кроме того, требуется мониторинг проектов, где предлагается к использованию данный тип насоса с тем, чтобы выдать предупреждение проектировщикам о негативной оценке данного оборудования в компании. Проектировщикам также достаточно задать поиск по данному типу насоса, чтобы получить полную картину опыта использования как в компании, так и за ее пределами.

Шаг за шагом процесс перевода найденных информационных ресурсов в активы будет повышать ценность того или иного бизнес-объекта компании: лицензионного участка, объекта нефтегазодобычи, предприятия или команды специалистов и т. д.

Синергия между современными средствами сбора информации на основе поисковых систем, дающих невиданную скорость обработки данных, и систем управления активами обеспечит дополнительный рост капитализации компании и оправдание инвестиций в технологию big data.