La industria energética y de explotación de recursos naturales está experimentando un crecimiento en la explotación de recursos tradicionales mediante nuevas técnicas de exploración y extracción, a la vez que se enfrenta a la presión y oportunidad que representan las energías renovables. Si bien cada sub-sector se enfrenta a diferentes desafíos, tienen algo en común – los datos son nuestros aliados y pueden ayudarnos mediante la virtualización de datos a obtener múltiples beneficios en el sector del petróleo y el gas.
Mientras el crecimiento de la demanda en energía es una oportunidad, satisfacer esta demanda se está volviendo cada vez más difícil por múltiples factores:
Las compañías están respondiendo a estas necesidades con iniciativas tales como el intelligent digital Oil field, el unified well master data y la analítica predictiva orientada al análisis de la demanda, los precios y riesgos tales como fallos en conductos de distribución, y los servicios de smart-energy ofrecidos de forma directa al consumidor. Todas estas iniciativas requieren el tratamiento de altos volúmenes de datos de fuentes complejas y variadas que han de ser procesados de forma conjunta por nuevas vías. La vrtualización de datos ofrece capacidades que no se encuentran en las herramientas de integración de datos tradicionales, pudiendo transformar datos crudos en información accionable de forma rápida y a un bajo coste.
Hoy en día las empresas globales de energía, las empresas de servicios de información especializados en este sector, los operadores del mercado de energía y las agencias de regulación y unidades gubernamentales están utilizando la virtualización de datos en proyectos como:
Una compañía de servicios de explotación petrolíferos creó un repositorio virtual de vistas canónicas sobre la información relacionada con los pozos de explotación utilizando para ellos una docena de fuentes de información sin mover los datos y suministrado acceso en tiempo real bajo demanda a los datos de los pozos de una forma totalmente integrada.
Una empresa líder de servicios de información en el ámbito energético utiliza la virtualización de datos para construir una capa de acceso a datos lógica sobre todos los activos de información (pozos, producción, reservas, regulaciones, etc.) de la compañía en múltiples ubicaciones geográficas. Los servicios de datos normalizados se utilizan como fuente para nuevas aplicaciones analíticas, de ayuda a la decisión y aplicaciones operacionales.
Una empresa de Norte América que se decida a la distribución de gas mediante una red propia de distribución utiliza la virtualización de datos para obtener una BI Agil de datos volumétricos, medioambientales y de seguridad sobre los conductos de distribución del gas, creado vistas de datos reutilizables para uso interno, de sus clientes y de los reguladores consiguiendo reducir la replicación de datos en un 80%. La virtualización de datos permite la reutilización de estos datos combinados con otros datos proporcionados por proveedores de servicios de mantenimiento para alimentar los procesos de analítica predictiva sobre fallos posibles que puedan ocurrir en los conductos de distribución para poder acometer acciones preventivas.
Una empresa de distribución y generación de energía de más de 100 años de antigüedad utiliza la virtualización de datos para una solución de reporting operacional. Ha construido una capa de servicios de datos enlazados sobre sistemas de generación y distribución críticos, a lo largo de toda la cadena de valor para permitir un diagnóstico rápido y una respuesta adecuada a posibles interrupciones y problemas que se detecten en el suministro.
Una compañía de los Estados Unidos utiliza la virtualización de datos para construir un Data Warehouse lógico combinando datos de fuentes relacionales con datos procedentes de repositorios de big data. Ello permite la toma de decisiones en tiempo real basadas en la operación en los campos de explotación, combinando datos de producción de los sistemas operacionales y datos de los pozos y comparándolos con datos históricos almacenados en el repositorio de big data