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可以说，与美国几乎所有其他部门相比，石油和天然气行业对管理一系列变化的风险因素更为熟悉。该行业习惯于面对强大的阻力，并证明自己擅长于适应经常快速变化的业务条件，无论是法规变化，供需的大起伏波动还是不断发展的安全供应链问题。

应对这些风险对于在充满挑战的空间中保持竞争力至关重要，因为随着进入更广泛的宏观经济以及商业环境风险，我们将进入2020年及以后，这构成了重大的中长期挑战。甚至在当前全球挑战之前，石油增长的步伐就有望放缓，全球需求（不包括中国，印度和中东）到2024年将大大减少。

预计美国将在2026年之前引领石油供应增长，而美国成为主要出口国的举动正在改变这方面的行业动态，但许多风险因素可能会影响未来的市场增长。

当前整个行业面临的一些最大风险因素包括：

• 政治和地理风险
• 价格波动和需求
• 成本与产能管理
• 健康，安全和合规风险
• 环境风险

这些总体风险中的每一个都对该行业在短期，中期和长期内如何进行战略规划和风险管理产生重大影响。

那么，该行业内的公司如何最好地应对已知风险和未知变量，以提高运营效率，确保持续增长并提高股东价值？ 应该指出的是，风险与不确定性之间存在差异。石油和天然气的性质在钻探石油和天然气储藏方面具有固有的风险，但是，为更好地评估不确定性提供一些帮助可以帮助改善流程和盈利能力。这需要一个正式而有序的过程，以有效地识别，分析和响应整个（生产探索）过程中的事件。

在本文中，将更详细地了解影响行业的一些当前风险，以及该领域的一些参与者如何应对挑战，以及他们如何有效地进行预先计划。后面还将回顾企业如何利用技术，大数据，人工智能和云的灵活性来推动风险管理策略，从而更有效地识别，隔离和预防重大风险。

现状：油气公司如何满足风险因素

美国石油和天然气领域的大企业目前正在处理其业务上游，中游和下游部分的许多风险因素，这些风险因素有可能在短期和中期严重破坏计划。在政治背景下，沙特阿拉伯与俄罗斯之间的价格战加剧了中东持续的不确定性，特别是华盛顿与德黑兰之间持续的摩擦。随着英国退欧谈判的结果，该行业面临的潜在经济和监管变化使风险状况进一步复杂化。 在国内，该行业的每家公司都将期待11月的总统选举以及这将如何影响该行业。

行业内的企业必须能够尽可能准确地监视，衡量和预测此类变化的潜在影响，在整个业务范围内共享数据和见解，以提高决策的清晰度。在这方面建模方案和各种可能的结果可以显着改善响应。从战略规划的角度来看，价格波动是从运维角度考虑的，尽管今年已经显示出波动能迅速改变最佳计划。

Covid-19大流行对价格的快速变化，现实世界的影响尚未完全显现出来，但分析师之间的共识是，需求将大幅下降。一些专家预测，未来几个月美国汽油消费量可能会下降55％。企业将需要在很大程度上依赖于运营效率和计划，以确保在不确定的时期内获得最佳性能并增强供应线的安全性。

健康，安全和环境变化也是风险领域中迅速增长的部分，而现场，钻机和海上工人的安全至关重要。 共享和访问有关员工安全以及标准以及钻机和资产的各种条件的深入数据的能力对于应对这些挑战至关重要。监管方面的变化，包括国际海事组织（IMO）从2020年开始实施的监管硫含量的变化，也将需要创新的思维以及基于数据的智能测试和计划，以确保法规得到一致满足。

那么，随着Cloudera步入十年，满足大型石油天然气公司的这些现实世界风险因素的确切面貌是什么？

面对风险，新技术可提供更大的业务敏捷性

传统上，石油和天然气行业在应对风险，相对缓慢地共享信息以及缺乏实时做出决策所需的关键数据方面常常会反动，这可能有助于减轻负面结果。

一个很好的例子是钻机安全和资产维护。在保护石油钻井平台上的两名关键工人并确保资产发挥最大能力时，计划至关重要，而根据可变条件做出实时决策的能力也至关重要。

高质量数据和见解是可以实时共享的，它们所提供的附加上下文可以帮助决策者和管理人员更好地评估风险，并规划更安全的运营流程。

来自现场每个钻机的时间序列数据可以帮助提供对特定条件的更深入，更细致的了解，如果有必要偏离当前的钻井计划，则可以支持关键的实时决策。这样的数据有助于将来自地质学家和作业人员的见解汇集到从钻探信息，方向和深度到精确的地质信息和地表专家分析的所有方面。

过去，此过程会遇到可衡量的延迟，需要协调多个部门的输入。企业现在可以通过使用中央数据湖来创建详细的地图，从而简化决策过程，这些地图可以突出显示高产量，高收益站点以及可能存在危险或不安全区域的区域。

智能传感器还可以持续提供有关现场和钻机资产状态的数据，在潜在的安全问题变得严重之前就将其识别出来。此数据可用于制定更具预测性的维护策略，降低维修成本并避免由于设备故障而造成的昂贵停机时间。将遗留数据与智能传感器技术数据相结合，油井资产可以执行自我诊断，不仅可以通知问题，还可以确定并提出补救措施，包括解决问题所需的资源。

快速分析这样的数据的能力对于帮助大规模实施以数据为依据的结果至关重要，尽管该技术在该行业中已经很容易获得，但是许多企业缺乏适当地分析从现场和关联资产接收到的庞大数据量的资源。

人工智能和多功能分析可以帮助建模不同的潜在结果，并提供指导和支持整个企业决策的见解。

理想情况下，高层管理人员和主要决策者可以从运营的各个方面（从地球科学和水库到土地，钻探和运维）清楚地了解数据和洞察力，这意味着跨业务部门的协作更加紧密。具有广泛可用的相关数据来支持决策的文化价值也使相关领导者也参与了对话，从而确保采用整体方法来帮助确定潜在风险领域并鼓励针对现有问题的新解决方案和方法。

Cloudera帮助更轻松地提供数据见解和多功能分析

在Cloudera，已经了解了风险，并相信更多的洞察力和对高价值数据的更好访问可以帮助做出更有效的决策，从而大大抵消风险敞口。

在Microsoft Azure上运行Cloudera数据平台（CDP）的公司可以更好地在本地或在多云或混合云环境中收集，共享和分析数据，从而为决策者和分析人员提供来自以下方面的实时数据的高度可见性在整个业务中。

这有助于他们更快地评估，理解和响应风险因素，同时管理响应并以增强的数据可移植性指导资源。

CDP与Azure无缝运行，可让O＆G部门的企业向生产级工作负载添加强大的分析和监视功能。这意味着他们可以更有效地利用Azure Data Lake和Microsoft Power BI来提供操作的整体概述，现场资产的状态以及生产环境，以提高可视性和责任感。

CDP还利用机器学习和高级分析功能，使企业可以对不同的情况进行建模，并将各种潜在结果与公司范围广泛的运营中基于风险的问题进行比较。CDP基于Apache Impala构建，因此，无论所需数据大小如何，从最远的领域到总部，整个企业的关键团队都可以快速访问高性能SQL分析。通过对变化的数据进行流处理和实时分析，即使条件变化迅速，我们也可以提供决策所需的其他环境。

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