Apakah Data Ladang Minyak dan Gas Membantu atau Membebankan Anda?

Ini pertanyaan yang jarang diajukan oleh manajer data pada setiap operator minyak dan gas. Konsensus dalam bisnis modern, termasuk hulu minyak dan gas, adalah bahwa setiap bit data yang dikumpulkan memiliki nilai positif. Tapi apakah ini terlalu menyepelekan pengelolaan data yang tepat?

Secara teori, semua data memiliki nilai yang dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan lebih baik. Tapi bagaimana jika data tersebut terlalu menyimpang? Ketika data yang tidak berkualitas digunakan untuk membuat keputusan, maka keputusan yang berdampak buruk dapat terjadi.

Validasi Data Adalah Sumber Data Berkualitas

Sebagian besar data minyak dan gas berasal dari lapangan; Data lapangan ini harus divalidasi sebelum memasuki aliran data perusahaan, atau kesalahan lain akan cepat besar jika data didistribusikan di seluruh organisasi. Dalam istilah sederhana, sebuah organisasi bisa menghabiskan semua waktu dan uang di dunia pada akuisisi data dan manajemen sistem, tetapi jika kualitas data tidak dijadikan prioritas, sistem ini benar-benar bisa merusak proses pengambilan keputusan.

Bagaimana kita menentukan kualitas data sehari-hari untuk proses pengambilan keputusan jangka panjang? Data harus dikategorikan oleh tingkat akurasi dan oleh karena itu keyakinan diambil dari angka yang dikumpulkan. Sekarang pertanyaannya menjadi, “Bagaimana kita dapat mengkategorikan data ke berbagai tingkat kepercayaan?” Untuk menjawab pertanyaan itu, kita akan menggunakan metode kontrol kualitas data yang disebut “Empat I”: Inspeksi, Interpretasi, Identifikasi, Indkasi.

Metode Kontrol Kualitas Data

Untuk memulai metode ini, database harus menyertakan sumber untuk setiap potongan data. Jenis sumber ini dapat mencakup metode akuisisi seperti SCADA atau petunjuk bacaan dari petugas lapangan. Setelah database ini siap, informasi harus diperiksa menggunakan pendekatan “4i”, dengan penjelasan sebagai berikut:

Langkah # 1: Inspeksi

Operator harus menilai cara data dikumpulkan dalam operasi mereka dan bagaimana akurasi sistem pengumpulan ini. Operator juga harus mempertimbangkan kemungkinan sumber kesalahan yang dapat mempengaruhi kualitas data.

Langkah # 2: Interpretasi

Langkah kedua dalam proses ini dapat dengan mudah diabaikan, tapi cara penafsiran data dan asumsi yang dibuat memiliki efek pada kualitas data. Bagaimana cuaca, waktu dan hari saat pengambilan data? Apakah ini memiliki efek pada data yang dikumpulkan? perangkat pengukuran tertentu telah memiliki sistem asumsi built-in asumsi. Sebagai contoh, banyak aliran meter Coriolis menggunakan kepadatan minyak dan air yang konstan untuk menentukan aliran volumetrik. Bagaimana akurasi dalam asumsi ini? Ketepatan asumsi ini juga harus diperhitungkan dalam tingkat kepercayaan terhadap kualitas data.

Langkah # 3: Identifikasi

Selanjutnya, operator harus mengidentifikasi sumber data yang paling dapat diandalkan. Anda akan lebih percaya diagnosa mahasiswa kedokteran tahun pertama atau profesional medis dengan pengalaman 30 tahun? Hal yang sama berlaku untuk data lapangan. Dalam beberapa kasus, data SCADA lebih disukai daripada mengukur bacaan manual dan sebaliknya. Sangat penting bagi perusahaan untuk mencakup semua sumber data dalam evaluasi mereka untuk menentukan tingkat kepercayaan masing-masing sumber dalam situasi tertentu.

Langkah # 4: Identifikasi

Sekarang, operator dapat menunjukkan tingkat akhir kepercayaan untuk set data tertentu atau sumber data. Bagian yang terbaik adalah bahwa banyak dari proses ini dapat dilakukan secara otomatis.

Kontrol kualitas data tidak hanya suplemen untuk sistem manajemen data modern tapi keharusan. Pendekatan langkah-demi-langkah yang disajikan dalam posting ini memberikan panduan bagi operator minyak dan gas dalam mencari ke lapisan data tervalidasi ke dalam platform mereka.

Sebuah sistem validasi data membantu memastikan bahwa keputusan berdasarkan data yang dibuat memiliki keyakinan yang berdasar pada data berkualitas. Panduan sederhana ini, dipasangkan dengan platform data, menciptakan sistem validasi data dinamis yang memberikan nilai dan digunakan setiap hari.

Berbicara lebih banyak tentang data dan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk mengoptimalkan setiap aspek dari E & P. Sebuah produsen terkemuka di suatu negara, menggunakan data produksi real-time untuk meningkatkan volume produksi dan menjalankan operasi yang lebih efisien.

Layanan jasa managed services teknologi informasi dapat membantu anda dalam merancang strategi dan menyusun sistem aplikasi untuk analisa data ladang minyak anda.

Iklan

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s