看來，石油和天然氣行業未能全面擁抱數字技術，還未完全了解各種解決方案可以影響其成本的規則和底線的程度。上個月，數字技術領域的一些專家預計，今年石油和天然氣行業的人工智能技術將從理論轉變為現實。但另一個數字技術領域已經引起轟動，今年這種影響將繼續擴大。

對石油和天然氣公司來說，了解未來石油基本面和價格的趨勢以及其運營對環境的影響已經變得至關重要，而數據分析服務提供商也非常樂意提供幫助。勞埃德船級社的首席技術官告訴福布斯的Mark Venables，“石油和天然氣行業可能已從最近的低迷時期走了出來，但他們尋求新資本和運營效率的壓力依舊不變。與其他行業一樣，政府監管機構和其他利益相關方也越來越強烈要求改善環境績效和安全。先進的數據技術，如預測分析，為石油和天然氣公司提供了一種方法來應對這種日益復雜的環境。”

根據專注于人工智能的研究公司Emerj，數據分析還可以通過預測供應和需求來優化生產，然后調整生產，同時也可以通過預測設備維護需求來簡化操作并進一步降低成本。目前，石油和天然氣公司使用兩種類型的預測分析解決方案：預測性維護解決方案和商業智能解決方案。預測性維護解決方案涉及從設備維護預測到能耗優化以及解決泵故障等特定問題的任何事情。商業智能解決方案涉及幫助石油和天然氣公司設定個性化解決方案，例如生產標準，并檢查是否可以達到這些標準以及如何達到這些標準。商業智能軟件還通過分析大量結構化和非結構化數據，提供對行業未來和新興趨勢的深入了解。

三年前，咨詢公司貝恩的研究表明，利用數據分析技術，石油和天然氣生產商可以將油田和煉油廠的生產效率提高6%到8%。然而，當時研究人員警告說，很少有公司利用分析所能提供的所有數據。現在必須要采取數字技術，因為好處變得明顯。隨著越來越多的設備連接到跨行業的業務網絡，物聯網的發展正在推動這種轉變。

現在看來，預測分析正在石油和天然氣領域取得進展，生產商和煉油廠正在走向下一個重要步驟：規范分析。預測一臺設備何時需要停機維護是好的，知道為什么在這個精確的時刻需要維護更好。Prescriptive analytics是一家數據分析服務提供商，將其軟件技術應用到近海石油勘探項目，通過數據分析可以告訴運營商勘探問題的根本原因。AspenTech的能源行業營銷總監Ron Beck接著解釋，不僅可以告訴運營商壓縮機即將失效，其即將發生的故障與液體在一定濃度下泄漏到氣體管線中的情況直接相關，甚至與記錄的壓力變化緩慢有關。

然而，石油和天然氣行業還有很長的路要走，才能完全采用數據分析技術而得到所有這些潛在的好處。正如福布斯的Venables所指出的那樣，盡管全球100家最大的石油和天然氣行業企業中有超過一半的企業已經證明他們在運營中使用預測分析，但仍有43%的企業尚未采用這種方法，這說明數據分析服務應用空間還很大。