大数据时代，石化企业进行数据分析的挑战和应对策略

随着大数据时代的到来，企业越来越重视数据的应用和分析，也越来越期待能从业务系统数据中获取有价值的信息。

一般而言，数据分析的价值有以下三点：

1、数据分析对与企业运营决策管理中的重要地位中日趋明显，企业正踏上数据分析的规范化、专业化之路。

2、数据分析将大力提高企业的生产力和资产回报率，促进企业形成新的竞争优势。

3、数据分析系统对与企业数据安全管理有推进作用。

然而， 随着企业发展到一定时期和程度，企业内必然会出现多个IT应用系统，并产生、积累大量的数据。对于石化企业来说，这种情况尤为明显。石化企业数据量大，存储格式复杂，数据分散，类型繁多，应用困难。不同类型的数据包含的信息也各具特点，只有综合各种各样的数据，才能真实的反应企业的实际状况，才能有效的应用于数据分析。石化企业进行数据分析面临着巨大的挑战。

一般来说，石化行业企业对大数据分析的解决方案的需求，主要体现在供应链优化管理、库存管理、生产和安全监管、资金统一管理这几个方面。

石化企业应用大数据分析需要解决的问题，主要为缺少数据全方位分析方法、ERP软件处理能力差、实时数据分析能力差、海量数据处理效率低，其分布如下图：

所以，石化企业合理地利用数据获取有价值的信息，为公司管理层提供决策支持，首先需要整合各个业务子系统、形成一个可配置的、随时随地可用的随需应变业务平台。

接着，就需要通过数据抽取、运算、分析、设计、展现，来达到企业运营决策管理的需要，具体的建设模型如下图：

以上模型中，需要注意处理的几个注意事项：数据采集、报表处理、图表制作、填报、打印和移动应用。

结合上面的分析，提出整体应用框架，涵盖管理、执行两个层面，协同了供给到市场需求的供应链过程；MES和实时数据库是核心，ERP是管理的保障，五级打通与集成是整体信息化成功的标志；从计划到原油评价和物料平衡的一体化是过程管理的重要手段。

文／帆软软件公司 传说哥（微信ID：frbiaoge）