BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ - Проблемы Информационных Технологий

BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ - Проблемы Информационных Технологий

BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ - Проблемы Информационных Технологий

BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ - Проблемы Информационных Технологий

BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ - Проблемы Информационных Технологий
BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ - Проблемы Информационных Технологий
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА

№2, 2017

BIG DATA СТРАТЕГИЯ ДЛЯ НЕФТЕГАЗОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ

Алыгулиев Рамиз М., Имамвердиев Ядигар Н.

Технологии Больших Данных предоставляют подходы и инструменты, имеющие важное значение для конкурентоспособного развития нефтегазовой промышленности. Работая в условиях резкого снижения цен на нефть на мировом рынке, нефтегазовые компании заинтересованы в технологиях Больших Данных для решения ряд задач. Одним из условий, необходимых для эффективной деятельности в этом направлении, является разработка соответствующей стратегии, тесно связанной с общекорпоративной стратегией. С этой целью в этой работе рассматривается задача разработки стратегии Больших Данных для нефтегазовой промышленности. Анализируются потенциальные возможности технологии Больших Данных, источники Больших Данных в нефтегазовой промышленности, опыт нефтегазовых компаний в применении Больших Данных и существующие проблемы в области управления данными, определяются принципы и общие направления формирования и реализации стратегии Больших Данных (стр.34-47).

Ключевые слова: нефтегазовая промышленность, Большие Данные, Hadoop, стратегия Больших Данных, аналитика Больших Данных.
DOI : 10.25045/jpit.v08.i2.04
Литература
  • Baaziz A., Quoniam L. How to use Big Data technologies to optimize operations in upstream petroleum industry // International Journal of Innovation, 2013, vol.1, no.1, pp.19–25.
  • Hajirahimova M.S. Opportunities and challenges big data in oil and gas industry / Национальный Суперкомпьютерный Форум (НСКФ-2015), Россия, Переславль-Залесский, 24–27 ноябрь, 2015.
  • Alıquliyev R.M., İmamverdiyev Y.N., Abdullayeva F.C. Neft-qaz sənayesi üçün Big Data analitikanın cloud computing platformasında analytics-as-a-service kimi reallaşdırılması imkanlarının tədqiqi // İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, s.11–26.
  • Speight J.G. Handbook of offshore oil and gas operations, 2015, 444 p.
  • Hilyard J. The oil & gas industry: A nontechnical guide. 2012, 322 p.
  • Sasson A., Blomgren A. Knowledge Based Oil and Gas Industry. Research Report - 03/2011. BI Norwegian Business School. March 2011, 5 p.
  • Taneja P., Wate P. Big data enabled digital oil field // CSI Communications, 2013, vol.37, no.1, pp.18–20.
  • Qasımova R.T. Big Data analitikası: Mövcud yanaşmalar, problemlər və həllər // İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, s.75–93.
  • Əliquliyev R.M., Hacırəhimova M.Ş. “Big Data” fenomeni: problemlər və imkanlar // İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2014, №2, s.3–16.
  • Open Oil: Exploring oil data: a reporter’s handbook, 2012, 100 p.
  • Brulé M. Tapping the power of Big Data for the oil and gas industry. IBM Software White Paper for Petroleum Industry, May 2013, 8 p.
  • Feblowitz J. The Big Deal about Big Data in upstream oil and gas. Paper & Presentation, IDC Energy Insights, October 2012, 11 p.
  • Sangvai P. Impact of Big Data in oil and gas industry / Proc. of the 10th Biennial International Conference & Exposition, 2013, pp.439–440.
  • Heudecker N., Beyer M. A., Edjlali R. The demise of Big Data, its lessons and the state of things to come. Gartner Technical Report, 2015. www.gartner.com/doc/3115022/demise-bigdata-lessons-state.
  • Thomson D. Big Data is dead, long live Big Data / The Cyber Defense Review, 2016. www.cyberdefensereview.org/2016/03/10/big-data-is-dead/
  • Nag R., Hambrick D. C., Chen M.-J. What is strategic management, really? Inductive derivation of a consensus definition of the field // Strategic Management Journal, 2007, vol.28, no.9, pp.935–955.
  • Hitt M.A., Ireland R.D., Hoskisson R.E. Strategic management: Concepts: Competitiveness and Globalization (11th Edition). Cengage Learning. 2014, 480 p.
  • Inkpen A.C., Moffett M. H. The global oil & gas industry: Management, strategy & finance. 2011, 455 p.
  • Devold H. Oil and gas production handbook (Edition 3.0). Oslo: ABB, 2013, 162 p.
  • Barber A., Shippen M. E., Barua S., Velázquez J.C., et al. Optimizing production from reservoir to process plant // Oilfield Review, Winter 2007/2008, pp.12–29.
  • Hollingsworth J. Big Data for oil & gas. Oracle Oil & Gas Industry Business Unit. March 2013, 24 p.
  • Feblowitz J., Rice L., Beals B., Andersson B. Big Data in oil and gas: How to tap its full potential. Hitachi Data Systems Corporation, 2013, 45 p.
  • Hems A., Soofi A., Perez E. Drilling for new business value - How innovative oil and gas companies are using big data to outmaneuver the competition. Microsoft White Paper, May 2013, 13 p.
  • Seshadri M.Big Data science challenging the oil industry, 2012, 32 p.
  • The Internet o f Things: Mapping The Value Beyond The Hype. McKinsey Global Institute, McKinsey & Company, June 2015, www.mckinsey.com/mgi
  • Kamal S. Z., Williams J., Liddle J. Continuous Improvement of Assets Through Existing and New Digital Oilfield Technology. Society of Petroleum Engineers. 2014. http://dx.doi.org/10.2118/167908-MS.
  • Bravo C. E., Saputelli L., Rivas F., Perez A. G., et al. State of the Art of Artificial Intelligence and Predictive Analytics in the E&P Industry: A Technology Survey. Society of Petroleum Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.2118/150314-PA.
  • Onajite E. Seismic Data Analysis Techniques in Hydrocarbon Exploration. Elsevier Inc., 2014, 256 p.
  • Hyne N. Dictionary of Petroleum Exploration, Drilling & Production. 2nd Edition. 2014, 625 p.
  • Zhang M., Ma X., Wang L., Lai Sh., Zhou H., Zhao H., Liao Y. Progress of optical fiber sensors and its application in harsh environment // Photonic Sensors, 2011, vol.1, no.1, pp.84–
  • Shi Y., Zhang Cş, Li R., Cai M., Jia G. Theory and Application of Magnetic Flux Leakage Pipeline Detection // Sensors, 2015, 15, 31036–31055; doi:10.3390/s151229845.
  • Mohamed A., Hamdi M. S., Tahar S. A machine learning approach for Big Data in oil and gas pipelines / Proc. of the3rd International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud), 2015, pp.585–590.
  • İmamverdiyev Y.N. Big Data texnologiyalarının böyük perspektivləri və problemləri // İnformasiya cəmiyyəti problemləri, 2016, №1, s.23–34.
  • White T. Hadoop: The definitive guide. O'Reilly Media, Inc., 2012, 688 p.
  • Holdaway K. Harness oil and gas Big Data with analytics: Optimize exploration and production with data driven models. Wiley, 2014, 384 p.
  • Gandomi A., Haider M. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics // International Journal of Information Management, 2015, vol.35, no.2, pp.137–144.
  • Xia W., Wen Y., Foh C. H., Niyato D., & Xie H. A survey on software-defined networking // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2015, vol.17, no.1, pp.27–51.
  • Steed C.A., Ricciuto D.M., Shipman G., Smith B., Thornton P.E., Wang D., Williams D.N. Big data visual analytics for exploratory earth system simulation analysis // Computers and Geosciences, 2013, vol.61, pp.71–82.
  • Perrons R. K., Hems A. Cloud computing in the upstream oil & gas industry: A proposed way forward // Energy Policy, 2013, vol.56, pp.732–737.
  • Feblowitz J. Oil and gas: Into the cloud? // Journal of Petroleum Technology, 2011, vol.63, no.5, pp.32–33.
  • Li X., Ma J., Wang S., Zhang X. How does Google search affect trader positions and crude oil prices? // Economic Modelling, 2015, vol.49, pp.162–171.
  • Wisniewski W., Danner G.E. Optimizing big data in the oil field, 2014. www.epmag.com/optimizing-big-data-oil-field-709906
  • Tan K.H., Ortiz-Gallardo V.G., Perron R.K. Using Big Data to manage safety-related risk in the upstream oil & gas industry: A research agenda // Energy Exploration & Exploitation, 2016, vol.34, no.2, pp.282–289.
  • Nicholson R. Big Data in the oil & gas industry. IDC Energy Insights, September 2012
  • Wills J. Seismic data science: Reflection seismology and hadoop. 2012. http://blog. cloudera.com/blog/2012/01/seismic-data-science-hadoop-use-case/
  • Lee J.-G., Kang M. Geospatial Big Data: Challenges and opportunities // Big Data Research, 2015, vol.2, no.2, pp.74–81.
  • Корольков М. В потоке // Сибирская нефть, 2015, №9(126), с.36–39.
  • Warfield A., Hadoop and Big Data storage: The challenge of overcoming the science project. Data Center Knowledge, May 2015. www.datacenterknowledge.com/archives/2015/05/26/hadoop-big-data-storage-challenge-overcoming-science-project/
  • Perrons R.K., Jensen J. The unfinished revolution: what is missing from the E and P industry's move to “Big Data” // Journal of Petroleum Technology, 2014, vol.66, no.5, pp.20–22.
  • Irving D. 4 reasons oil & gas companies are going to fail in a Big Data world. November 11th, 2015. http://blogs.teradata.com/international/4-reasons-oil-gas-companies-are-going-to-fail-in-a-big-data-world/
  • Perrons R., Jensen J. Data as an asset: What the upstream oil & gas industry can learn about "Big Data" from companies like Facebook // Energy Policy, 2015, vol.81, pp.117–
  • Sicular S. Data Scientist – Mystified. June 29, http://blogs.gartner.com/svetlana-sicular/data-scientist-mystified/