تحلیل داده‌های مهندسی نفت

تقریباً در تمامی صنایع از جمله صنعت نفت، یکی از مهم‌ترین منابع شرکت‌ها داده‌هاست. در صنعت نفت نیز، تحلیل داده‌های مهندسی نفت به یک مهارت کلیدی و پول آفرین تبدیل شده است.

تحلیل داده‌ (Data Analytics) برای بدست آوردن اطلاعات ارزشمند، تأثیر بسیار زیادی در تصمیم‌گیری‌ها و استراتژی‌های سازمان‌ها دارد.

یک تحلیلگر داده این توانایی را دارد تا یک کسب‌و‌کار سنتی را به یک کسب‌و‌کار داده محور تبدیل کند.

قبلاً در بخش معرفی خودم هدفم را از ایجاد این سایت “ارائه راه‌حل‌های داده محور” قرار داده‌ام (این لینک). حرف‌های بسیار امیدوارکننده محمدرضا شعبانعلی در مورد آینده و بازار کار تحلیل داده را نیز در همان قسمت گفتم.

در واقع کاری که یک تحلیلگر داده باید انجام دهد این است که وضعیت کنونی شرکت را به شکل قابل درک و ملموسی به مدیران نمایش دهد. تحلیلگر داده بر روی داده‌های خام کار می‌کند و در عوض، ارزش را به شرکتش برمی‌گرداند.

تحلیلگر داده باید توانایی بالا در درک کسب‌و‌کار و همچنین توانایی نسبی در ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی داشته باشد.

اما در این پست می‌خواهم کمی در مورد تعریف تحلیل داده صحبت کنم. در پست‌های آینده به طور خاص به تحلیل داده‌های مهندسی نفت خواهم پرداخت.

دنیای بیزینس کاملاً مبتنی بر داده است و با گذشت زمان، به طور فزاینده‌ای با داده‌های بیشتری روبرو می‌شویم. امروزه بیشتر شرکت‌ها می‌دانند که اگر همه این داده‌ها را ذخیره کنند، می‌توانند از تحلیل آن‌ها ارزش و پول قابل توجهی کسب کنند. برای مثال شرکت‌های غول نفتی در حال ایجاد ثروت‌های کلان از طریق تحلیل داده‌های مهندسی نفت هستند.

تحلیل داده‌ها فرایند بررسی مقادیر زیادی از داده‌ها برای کشف الگوهای پنهان، همبستگی‌ها، اتصالات و دیگر بینش‌ها به منظور شناسایی فرصت‌ها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و مبتنی بر شواهد است. با ابزار و فن آوری پیشرفته امروزی، این امکان وجود دارد که سازمان‌ها تحلیل داده‌ها را به صورت به‌هنگام (real time) انجام دهند و تقریباً بلافاصله پاسخ‌های لازم را بدست آورند.

با تحلیل داده‌ها، کسب‌و‌کارها می‌توانند از بسیاری جهات از داده‌های خود ارزش کسب کنند. تحلیل داده‌ها به آنها کمک می‌کند تا درآمد خود را افزایش دهند، کارایی عملیاتی را بهبود ببخشند، فعالیت‌های بازاریابی و برنامه‌های خدمات مشتری را بهینه کنند، سریعتر به روندهای نوظهور بازار پاسخ دهند و فرصت‌ها را برای محصولات و خدمات جدید شناسایی کنند.

فرآیند تحلیل داده‌ها

تحلیل داده‌ها اساساً در مورد تحلیل داده‌های خام به منظور نتیجه‌گیری از آن است. فرایند تحلیل داده‌ها می‌تواند به پنج مرحله تقسیم شود.

  • اول، سازمان باید تعیین کند که چه داده‌هایی برای یک پروژه تحلیلی داده دارد. به عنوان مثال زمانی که می‌خواهیم با داده‌های مشتری‌ها کار کنیم، مرحله اول کار ممکن است به معنای جدا کردن داده‌های مورد نیاز بر اساس سن، جمعیت، درآمد، تاریخ خرید، جنسیت و غیره باشد.
  • مرحله دوم، جمع‌آوری داده‌ها است. این کار معمولاً از طریق منابع رایانه‌ای یا آنلاین انجام می‌شود. به عنوان مثال، برای فروش خرده‌فروشی‌ها، داده‌ها از برنامه‌های تلفن همراه، بازدید از وب سایت، نظرسنجی‌های آنلاین و غیره جمع‌آوری می‌شود.
  • سوم ، هنگامی که داده‌ها جمع‌آوری می‌شود ، باید سازماندهی شود تا آماده تحلیل شود. این ممکن است در صفحه گسترده یا شکل دیگری از نرم‌افزار که می‌تواند داده‌های آماری را بگیرد رخ دهد.
  • مرحله چهارم تمیز کردن داده‌ها است. این بدان معنی است که به طور کامل بررسی می‌شود تا اطمینان حاصل شود که هیچ خطا و داده تکراری یا ناقص وجود ندارد.
  • سرانجام ، تحلیلگر داده ، تجزیه و تحلیل بر روی داده‌ها را انجام می‌دهد تا بتواند الگوها، روندها و داده‌های پرت را شناسایی کند.

انواع تحلیل داده‌ها

طبق تحقیقات گارتنر در سال ۲۰۱۷، در اصل چهار نوع تحلیل داده وجود دارد:

تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics): در این روش به سؤال “چه اتفاقی افتاده است؟” پاسخ می‌دهیم. در حقیقت داده‌های گذشته را تجزیه‌و‌تحلیل و خلاصه می‌کنیم تا بینش‌های ارزشمندی را نسبت به گذشته و حال بدست آوریم. به عنوان مثال، یک تولیدکننده می‌تواند متوجه شود که ماه گذشته چه تعداد محصول برگشت داده شده است. یک ارائه‌دهنده خدمات بهداشتی چند بیمار بستری است. فروشنده چند فروش انجام شده است.

“What happened?”

تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics): در این روش به سؤال “چرا این اتفاق افتاده است؟” پاسخ می‌دهیم. در حقیقت از بینش‌های یافت شده از تحلیل توصیفی استفاده می‌کنیم و دنبال این می‌گردیم که دلیل یا دلایل خروجی‌های گرفته شده چیست.

“Why did it happen?”

تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics): این روش به سازمان کمک می‌کند تا به این سؤال پاسخ دهد “در آینده چه اتفاقی می افتد؟”. این کار با استفاده از یافته های دو نوع اول از تحلیل داده ها انجام می شود و در نهایت روندهای آینده پیش بینی می شود. تولید کنندگان ، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و خرده فروشان از تحلیل پیش گویانه استفاده می کنند تا بتوانند براساس آنچه که درباره گذشته شناخته شده است ، بازده ، بیماران و فروش خود در آینده را پیش بینی کنند.

“What is likely to happen next?”

تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics): با ارزش‌ترین نوع تحلیل داده‌ها، تحلیل تجویزی است. در حقیقت در این روش، از ترکیب تمام روش‌های قبلی استفاده می‌شود تا بتوانیم برای مشکل فعلی تصمیم‌گیری و اقدام کنیم.

ابزارهای مورد نیاز برای تحلیل داده

تعدادی از ابزارهای مورد نیاز جهت تحلیل داده در ادامه معرفی شده‌اند:

  • زبان برنامه‌نویسی R
  • نرم‌افزار هوش تجاری تبلو (Tableau)
  • زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • نرم‌افزار تحلیل اطلاعات SAS
  • آپاچی اسپارک (Apache Spark)
  • اکسل
  • نرم‌افزار رپیدماینر (RapidMiner)
تحلیل داده های مهندسی نفت

پیشنهاد برای مطالعه: بهترین دوران برای ورود مهندسان نفت هیبریدی به صنعت نفت + ارسال فایل خصوصی

پیشنهاد برای مطالعه: داده؛ نفت عصر جدید + دانلود جزوه ۸۷ صفحه‌ای آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون

پیشنهاد برای مطالعه: آنالیز داده‌های میدان نفتی (Oilfield Data Analytics)

مطالب مرتبط

شرکت نفتی شل

تغییرات عظیمی در صنعت انرژی در حال رخ دادن است!

راهی که شرکت نفتی شل در پیش گرفته است! ما با سرعت هرچه بیشتر در حال حرکت به سمت صنعت نفت دیجیتالی هستیم و در این میان نقش تحلیل داده در مهندسی نفت روبه روز مهمتر می‌شود. غول نفتی شل در حال همکاری با سایت آموزشی Udacity است تا بتواند مهارت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، […]

تحلیل داده های نفتی

مرکز تحلیل داده‌های نفتی

آیا میشه به راه‌اندازی مرکز تحلیل داده‌های نفتی در ایران فکر کرد؟ هر روز که داره میگذره، بیشتر و بیشتر به حرف محمدرضا شعبانعلی پی می‌برم که به اهمیت بسیار زیاد تکنیک‌های تحلیل داده (Data Analytics) اشاره کرده بود. صحبت‌های آقای شعبانعلی را در پایان صفحه این لینک بخوانید. من این سایت را با هدف […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *