当数据导致智能可重复的模式

使现场做出更好的决策时，数据就变得很有价值，当现场人员检查区域广阔时，他们可以越过现有路线，现在可以遵循更有用的任务模式，该模式比较并排列大量数据，以基于复杂变量导航到生产效率的下一个任务例如大流量的油井，即将进行的油井检查，问题类别等等。

对于石油和天然气运营而言，成功的目标很简单

将数据的有用性带到办公室之外，并在现场进行处理，利用数据质量，定义明确的目标并使数据对于操作业务核心的人员有用，要解决的首要目标之一是数据质量。为了获得现场的认可，租赁经营者必须信任他们面前的一切，从历史上看模式被认为是直观的，并且一些租赁运营商已经积累了多年的经验，除非数据从一开始就驱动他们信任的智能模式，否则数据将毫无价值，否则世界上所有的自动化和数据都不会在现场产生作用。

使用不良数据来驱动情报可能会在运营中造成更多流失

并且适得其反，仅需要一系列不正确的GPS导航，错误计算的租赁运营商优先级或错误的动态泵送路线，该字段才能返回纸笔，这意味着结论必须经过透彻的调查，并且必须立即响应应对数据领域的问题，特别是在实施过程中。

将质量数据视为指导石油和天然气公司的指南针

考虑到石油和天然气部门的误差幅度，不良的数据质量是一项昂贵的监督，石油和天然气公司需要确保其数据值得信赖，为确保这一点数据将成为该字段的所有权，因为它们处于使数据更易用，可信任和可操作的位置，通常错误的数据会从系统馈送到现场，卡住丢失的记录和超出范围的记录通常会迅速失去租赁运营商的信任。如果我们希望该领域不破坏在互联网上的投资，则捕获和限制这些问题至关重要。

定义明确的目标以真正利用数据

与其他行业一样，使用整个运营过程中产生的大数据是石油和天然气中数字化改进的基石，跨部门的移动和物联网设备无处不在意味着我们现在正在生成所有内容的数据，这带来了一个新问题：明确定义我们希望利用所有这些信息实现的目标。

只有明确定义目标我们才能利用大数据

对需要的地方做出反应一样，石油和天然气公司可以使用可信赖的数据来定义需要他们的船员的地方，这意味着租赁运营商可以在没有定义路线图的情况下看到一个遥不可及的未来，而只是通过移动设备向他们提供的数据可以根据明确定义的目标突出显示下一步需要他们的位置，在无路线的油田中，顺序无关紧要，功不再是线性的，机组人员仅在自动数据分析的基础上就可以在何时何地需要它们。

油田经理需要减少油井停机时间

通过在所有孔上绘制实时，可信赖的数据，他们可以确定需要注意的孔的优先级，然后通过整合有关租赁运营商和工头的数据，他们可以调整时间表，以有效的方式到达优先井，通过以这种整体方式使用数据，还产生了其他好处，例如通过将租赁运营商的路线数据集成到维护计划中来程度地减少不必要的维护人员的拜访，这只是石油和天然气运营的许多数据驱动效率情景中的一种。

使数据可行为了使互联网投资获得投资回报，石油和天然气公司必须首先确保数据是从可信赖的机器中提取的

仅当建立信任时，才可以使用数据来创建可操作的情报，这才是收集数据的真正目的，得益于移动技术，这种实时数据可以智能方式馈入现场操作系统，提供警报、报告、发出异常信息，并为操作员提供做出更好决策所需的信息。

大数据解决方案正越来越多地用于石油和天然气领域

因为它们支持改善石油和天然气生命周期的各个领域，从而程度地提高产量并降低运营成本，市场研究已经确定了提高生产率的日益增长的需求，实际上，直到2022年它一直被列为石油和天然气领域全球大数据市场的主要增长动力之一。

石油和天然气行业的未来是智能，动态的生产效率模式，该模式很容易在现场获得

为了达到目标公司必须比以往任何时候都更加了解基础性，他们必须建立对数据质量的信任，定义明确的业务目标，并使数据可行，石油和天然气生产商必须向其技术供应商提出更多要求，以赢得对其现场团队的信任，简化运营并获得在迅速崛起的数据时代取得成功所需的效率。

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