商业智能挖掘石油新利润|中国石油利润

　　面对每天“井喷”般的数据，石油公司正在积极地利用商业智能产品，以求在这个高油价时代实现更多的利润。 　　 　　2003年12月，93号汽油价格为3.2元/升; 2008年8月，北京市场上93号汽油价格已经达到6.2元/升; 国际原油成交价在2008年7月11日更是达到了历史最高价每桶147.27美元。
　　全球在为高油价感到错愕，老百姓正为此而抱怨，但是也有人在“偷着乐”，那就是在不断获得巨额利润的石油天然气公司。2008年5月，埃克森美孚公司报表显示，一季度该公司的利润达到109亿美元，仅比上一个季度创历史记录的117亿美元差了一点点。
　　有人忍不住会说石油企业的利润数额之所以如此惊人，是石油公司“贪婪成性”，不断地利用市场恐慌情绪拼命榨取不堪重负的公司和个人消费者。要给车子加油开车上班，办公大楼到了冬季要供热，生产出的产品要用汽车运给客户，为了发展业务还得不断地打“飞的”，面对生活和工作所需，老百姓除了购买高价格的燃料别无选择。
　　不过，经济学家们反驳: “这就是市场经济的特征，抓住当前形势，发现创收机会，伺机而动――这正是一个‘明智’的企业应当要做的。”越来越多的石油公司开始利用商业智能产品来分析自己的利润优势，并且通过它们来获得这种优势。
　　
　　利润来自智能
　　
　　David Knapp是为石油行业提供信息的能源信息集团的高级编辑。他认为，要是没有良好的商业智能，当前石油公司的命运就岌岌可危。
　　商业智能的关键在于能够帮助企业了解什么因素让自己在所属行业继续蓬勃发展。比方说，一些抵押贷款公司如今惨遭失败，一方面就是由于他们对相应客户数据的分析不够深入，签下的都是高风险贷款者。另外，一些面临困境的零售商们正在利用商业智能研究财务信息，确定自己是寻求贷款以便继续经营下去（如连续书店Borders Group），还是像在线零售商RedEnvelope和邮购零售公司Lillian Vernon那样申请破产。
　　Hess石油公司年收入达320亿美元。Gary Lensing是Hess公司负责全球勘探和生产的副总裁兼CIO，他说: “商业智能向来是石油公司的立足之本，我们做什么都由数据说了算，量化价值的所在全靠数据。”
　　Lensing介绍，Hess石油公司钻油井时，一线操作的工程师们每隔15秒钟就要收集一次钻井的状态数据。
　　面向石油天然气行业的专门应用软件通常本身就有分析功能，比如Paradigm Geotechnology公司的Geolog（可找出地震测量数据模式），以及Professional DataSolutions公司的PDI FocalPoint（可通过仪表板跟踪加油站的销售情况）。但是希望通过这些数据全面了解公司的业绩，就需要把这些数据通过现成的商业智能分析和报表软件包，最终展现给石油公司的老总们，比如Cognos或者SAS等公司的此类产品。然后，这些石油公司还可以在商业智能中添加进供应链信息。
　　Hess和Valero等石油公司的供应链都在利用SAP 的油气模块管理，有些公司还在使用SAP产品的分析与存储应用软件。石油公司既把数据保存在通用数据库（如Oracle的产品）中，也保存在面向石油行业的专门数据库中，比如专门面向石油行业的Halliburton公司的OpenWorks或者StratWorks。
　　
　　分析数据 评估油价
　　
　　过去，美国的老一辈人把石油称为“得克萨斯茶”，不过美国石油行业其实起源于宾夕法尼亚州。1859年人们发现轻质原油从农场小溪的乱石当中汩汩冒出来。人们最初把油用来润滑机器、点灯。50年后，钻塔从全国各地的油井中不断抽出石油，财富也随之滚滚而来。
　　2007年，前五大石油公司销售额达到1.5万亿美元，“窃贼”因此也瞄上了这块“肥肉”。2008年2月，年收入达到1120亿美元的巴西石油公司（Petrobras）就有四台笔记本电脑和两只硬盘被偷。公司称，这些电脑和硬盘中有“商业机密和重要信息”，涉及接下来几年内有望出产80亿桶石油的一片海洋油田，据说巴西警方正在调查此事。
　　巴西石油公司失窃的此类地质信息属于石油“上游”行业的一部分资产。雪佛龙信息技术公司的CIO兼总裁Louie Ehrlich解释，在“上游”行业，一些公司和国家为了勘探及钻取地下深处的油田，分析人员会借助地质和地震数据以及假设分析工程模型，这些模型显示了如何才能最有效地抽取石油以及整个项目估计需要多少成本。
　　“下游”工作就是把原油提炼成有用产品，比如汽油或者柴油，然后把这些产品分销出去。这些工作中的数据，可获得炼油厂产能和产量、营销和分销成本等方面的信息。
　　美孚和雪佛龙是美国两大石油公司，它们被称为“一体化”公司，意味着它们同时涉足行业的“上下游”，巴西石油公司也是一体化公司。
　　不过Ehrlich指出，没有哪家公司是真正的一体化，真正的一体化意味着石油公司在地下找到的原油，然后还能全部最终通过自己的炼油厂提炼。他说，雪佛龙的炼油厂就处理不了自己钻取的全部原油。“一些种类的石油需要比较复杂的提炼能力才能处理。雪佛龙每天出产大约200万桶原油，但自己的提炼油厂只能提炼其中的大约15%。”
　　大多数与石油有关的企业只是关注整个“上下游”中的一个方面，比方说Valero公司，它是美国最大的炼油公司，它只从事把石油变成其他产品的“下游”工作。
　　“上游”环节中所需的成本通常高于“下游”，比方说2007年埃克森用于“上游”工作的费用为157亿美元，雪佛龙花了155亿美元。“下游”工作的费用加起来也不少，埃克森的费用为11亿美元，雪佛龙的费用为34亿美元。
　　当人们在加油站看到的汽油价格，都是综合了“上下游”成本之后的价格。据美国能源部称，石油本身成本占了油价的大头，占到73%，同时炼油费与分销、营销费用各占8%，剩余的12%用于支付各种税费。石油行业IT顾问David Smith透露，每家石油公司都在分析成本及潜在收入，设法在税收以外的每个环节都能盈利，因为税收是固定的。
　　Smith表示，如果试图预测成品油价格，单单运用传统的供需经济规则是不够的。他说:“由于很多产油地区的政治局势不稳定，这些政治因素会带来连锁反应，最终也会在加油站引起大家的情绪反应，所以对于石油公司而言，在评估油价时，一定要把各种波动性与实时市场数据以及无法预测的因素结合起来。”
　　
　　数据就是宝藏
　　
　　如今，数据是像石油一样有待发现及管理的宝藏，因为实时数据意味着利润。数据正是Hess这样的石油公司目前最注重的东西。
　　Lensing说，在过去四年里，Hess作为一体化石油公司，一直在组建商业智能系统，以便尽可能实时地从头至尾跟踪及解释从勘探到生产这条价值链上流动的数据，最终能够查看Hess在挪威、丹麦、英国、泰国和非洲各地的所有资产的活动，例如在赤道几内亚的四座油田其产量是否达到预期？新泽西州的炼油厂是否已经开足马力生产，还是能够在月底之前出产更多的石油？自上个星期六中午以来，1370家Hess加油站的销售情况如何？
　　不过，没有哪个商业智能产品能够解答全部问题。Hess主要用海波龙公司（去年已被Oracle收购）提供的工具来进行财务分析。为了估计自己的油井能出产多少石油或者天然气，基于从该地区的地震波读取的数据，该公司为油气田地形建立了模型。为了查看油井生产模式，Hess使用了制药公司普遍使用的一款工具，即Tibco公司提供的Spotfire。Spotfire让分析人员可以通过制作图形、图表及其他图像来显示数据，用户通过查询即可深入分析这些数据。
　　该公司还安装了OSIsoft绩效管理软件――这是为了收集经营数据，进而衡量一些指标，比如衡量钻井平台和储油罐的使用效率如何。与此同时，Hess每天都会通过安全的FTP传输接收来自合资企业业绩方面的数据，比如接收它与壳牌石油公司在墨西哥湾的一家合资企业的数据。
　　Hess的商业智能链条上的一个实时部分就是油井数据。卫星把油井钻取过程中的所有数据传输给位于休斯敦的工程师们，这样他们完全可以监控西非地区的钻井生产，查看钻头打入海床过程中有无异常，通过可视化数据，利用电子邮件发送建议措施，告诉一线员工该如何调整机器。
　　Lensing说: “钻井平台上的人员能与公司总部的人员进行实时联系，并且处理同一组数据。快速地分析数据及制订决策直接带来竞争优势，这也意味着我们能够更迅速、更准确地生产更多原油，而且从理论上来说能够趁市场价格保持高位时卖出更多的石油或者提炼产品。”
　　
　　用数据估算
　　新业务成本
　　
　　2008年4月，巴西国家石油管理局局长哈罗多•利马宣布，在巴西里约热内卢海岸一个深水勘探区蕴藏的石油储量可能高达330亿桶。凭借如此惊人的数量，它将成为世界上第三大油田，仅次于分别位于沙特阿拉伯和科威特的特大油田。
　　但是，330亿桶只是一个非官方估计数字，巴西石油公司的工作人员对此并不愿证实，坚持表示还要进行更多的测试工作，该公司的高级地质学家Olinto Gomes de Souza Jr.表示，目前正在分析部分测试数据。
　　该公司经过四年的勘探和计算机建模工作后，在去年11月宣布在海平面以下6500英尺处发现石油。现在试探性的钻探工作仍在继续，正在钻过油层上面的岩石层和岩盐层，在钻探过程中每隔一厘米，巴西石油公司要分析10至12个变量，包括温度、压力以及岩石和沉积物的比重。工程师们将这些信息保存在Oracle数据库中，并通过SAS的分析软件来查询。
　　巴西石油公司的地质学家评估这些信息后，会对照财务现状进行交叉分析。Olinto表示: “因为钻井的成本非常高，单单一座油井就要花掉上亿美元，所以我们希望不出问题。”
　　为了达到2020年之前跻身于全球五大石油公司的目标，巴西石油公司不得不承担一些预期的风险。从这个深海油田提取石油需要高昂成本，一方面是由于油田位置实在太深了。Olinto说: “没有哪家公司试过在这么深的位置进行勘探。”但前景诱人的数据促使公司做出了人员方面的重大决策。巴西石油公司成立了由高级经理组成的一个新部门，负责监督这个地区的勘探，并且打算招聘14000名钻井工、地质学家和工程师。从初期勘探到石油生产再到销售汽油成品，这个过程需要好几年，于是公司要为5年、10年、15年之后的石油市场建立模型。
　　Knapp表示，他们结合使用了自己的信息和公共数据，比如来自美国能源信息管理局（EIA）的公共数据，来建立相关的市场模型。例如，除了生产电气混合车外，未来若干年内，汽车生产商将会继续改进汽车和轻货卡车的燃油效率。根据EIA数据，到2030年，轻型车辆消耗每加仑汽油的平均行驶距离可以达到27.9英里，燃油效率有望比2006年高出40%。通过高度简化的分析可以让石油公司的管理者们清楚，20年后人们也许会开始减少石油的消耗量，油价也可能就会下跌，这样成本高昂的钻井所能带来的利润也就要减少了。
　　通过对数据的分析，石油公司的专家认为，虽然中国和印度对石油的需求越来越大，但迄今为止还不足以抵消美国市场需求的预计下跌。新的油井和钻塔技术有望降低钻井的一部分成本，但没人知道彻底减少成本的那一天到底何时到来，或者可以减少多少成本。Knapp认为，现在不缺数据量来做这样的分析，关键在于从海量的数据中进行过滤而不是找到一则信息，分析人员要明白哪部分信息能帮助自己才是关键。
　　
　　灵活应对实时变化
　　
　　每个星期三上午，纽约商业期货交易所交易大厅内一派热闹的喊叫和手势会停歇下来，因为石油交易员在等待EIA发布各国原油和汽油库存以及全球原油价格方面的数据。
　　上午十点半，EIA的网站会开始出现流量激增的情况。网站首席分析师Charlie Riner说，每秒网页浏览次数达到了1000人次，要持续15秒。石油公司、商品交易员、调研分析公司和美国及其他国家的政府部门已编写了网上机器人程序来收集各种信息。
　　EIA是美国能源部下面负责维护统计数字的机构，高级石油分析师Joanne Shore表示，石油库存是业内人士最密切关注的数据。
　　Shore说: “库存方面数据一旦发布，市场会随之而动。例如如果美国的石油供应与上一周相比明显下滑，可能意味着需求在上升、油价可能会水涨船高。不但交易员需要这种数据，Valero等公司也需要这些数据用来分析石油库存和市场活动，以便持续知道自己与竞争对手的差别。”
　　在石油天然气行业，什么数据最要紧？是等待提炼的石油数量，还是储油罐中已经过加工、准备分销出去的液态产品？这些数据都意味着某家石油公司在某个时间的大部分产值。
　　作为一家炼油公司，Valero公司年收入达到950亿美元。Valero公司拥有17座炼油厂，经过高温高压处理将买来的大量原油加工成其他产品，如柴油、柏油和润滑剂，每天总共可出产310万桶产品。但Valero没法在某一天内卖掉那么多的产品，所以它要把成品储藏起来。公司会时刻地跟踪自己的库存变化，相关的管理人员会清楚地知道昨天早上卖掉了多少桶产品，今天早上又卖掉了多少，还剩下多少库存量。因此，市场分析师运行库存报表的次数每天多达几百次。
　　Valero公司负责会计处理优化的副总裁Kirk Hewitt说，随着石油成本在交易期间不断波动，Valero的市场营销人员需要信息频繁更新，以便价格最高时卖掉产品，在价格最低时买进原油供给炼油厂。Hewitt解释: “石油是一种价格每秒钟都在变化的商品。所以，我们的利润每分钟都在变化，我们的成本也是每分钟都在变化。”
　　Valero公司的员工每个月要生成2万多份报表。这些报表包括加油站损益表、应付账款发票状况以及电信费。
　　Valero公司使用Information Builders公司的WebFocus工具来处理几乎所有的商业智能报表，但库存报表例外，因为库存报表必须迅速完成。为此，用户查询Valero公司使用的SAP Business Warehouse系统，该系统可从Valero炼油厂的SAP R/3系统收集经营数据。这些数据包括已处理原油的数量、用原油制成的产品数量等。Hewitt说，这些信息显示在Excel电子表格里面，这样可以一目了然。
　　Valero公司希望全面提高获得商业智能的速度，现在大多数报表使用来自数据仓库的信息，这些数据仓库每晚由来自SAP系统的批量更新数据填充。但Hewitt表示，改用面向服务的架构（SOA）能够更频繁地更新数据，那样分析人员就能一天到头查询更新的数据。公司现正与SAP合作，共同部署SAP交换架构（XI），以实现这个目标。Valero仍会使用WebFocus用于假设分析和报表显示。
　　虽然商业智能技术在不断变化，但分析的目的没有变。Valero监测库存价值以及加油站的销售和效益，以便一看到供需关系出现变化，就可以调整产品价格。
　　而且，除了汽油外，Valero还生产柏油、硫磺及其他副产品。这些产品的价格没有像汽油那样大幅波动，也没有随着原材料的成本上涨而相应上涨，Valero必须通过对数据的分析来权衡对各产品的依赖关系。
　　
　　管理不确定因素
　　
　　金融市场常常随恐慌情绪和不确定性而变化，因为没人能够预测商品价格的走势。在石油市场上也存在着某些不可预料的因素。
　　2008年4月21日曾经传出这样的消息，一伙不明身份的恐怖分子准备在一艘日本油轮驶往沙特阿拉伯途中，用火箭袭击该油轮。就在同一天，荷兰皇家壳牌石油公司宣布，南非的一群武装人员破坏了其在尼日利亚的一条输油管，抗议该公司在尼日尔三角洲地区的采油活动。由于担心石油供应受到影响，交易员把油价推高到了每桶117美元，创下了当时新的石油价格记录。
　　一些并不暴力但同样具有轰动性的事件，也对全球石油市场发挥着影响。比如飓风等自然灾害，或者炼油厂爆炸事件。哪怕一家大型炼油厂因火灾或者爆炸引起停工，都有可能拖累这家公司的收益，并且对行业的其他方面将带来持续数年的影响。
　　英国石油公司（BP）的年收入达到210亿美元，2005年BP在得克萨斯州得克萨斯城的一座炼油厂发生爆炸，随后起火，死亡15人，另外伤了170人。这座炼油厂只好局部关闭，它生产的汽油占到了美国市场销售汽油总量的2.5%左右。随后当年晚些时候，这座炼油厂又遭到“丽塔”和“卡特里娜”飓风的破坏，直到2008年2月才完全恢复生产。据BP的最新年报显示，从炼油厂发生爆炸的那一年开始，BP在美国的利润从126亿美元，一直跌至去年的74亿美元。
　　与此同时，雪佛龙在年报中特别指出，虽然石油行业的产品利润在2007年总体上较高，但雪佛龙提炼产品的利润率却受到了其在美国的三大炼油厂计划和非计划停工的不利影响。雪佛龙的美国炼油厂的原油提炼产能在2007年只达到满负荷状态的85%，2006年还高达99%。雪佛龙在美国的利润从2006年的19亿美元减少至2007年的9.66亿美元。
　　Smith表示，如果竞争对手部署了商业智能系统，就可以立即评估BP得克萨斯城炼油厂灾难或者雪佛龙局部关闭炼油厂之类的事件。“如果我是壳牌公司，就会明白这是大好机会，就可以让壳牌来满足BP和雪佛龙无力满足的客户要求。”
　　美国达拉斯联邦储备银行开发出了考虑到意外事件的预测汽油价格的模型。这家银行的能源经济和微观经济政策分析主管Stephen Brown结合使用了Excel和基于微软Windows的应用软件EViews，后者旨在执行回归分析。（注: EViews来自Quantitative Micro 软件公司，这是加利福尼亚州的一家私人公司。不像大多数商业智能工具，EViews是专门为分析时间序列数据而设计的。主流的商业智能工具通常不具备先进的回归分析功能，只有SAS和SPSS提供了一些相关的功能。但是一些大学有时会提供这样的工具，甚至是免费提供，例如宾夕法尼亚州立大学提供的EasyReg和明尼苏达大学提供的Arc Software。）
　　Brown假定在某一年会出现一定数量的不可预测的事件。比方说，有些炼油厂会因火灾或者飓风破坏而关闭一段时间。Brown分析了炼油厂的历史，估计出平均停工时间，然后制作了这方面的模型。他解释: “我们认为，过去发生的所有那些不寻常的事件在将来一般也都会出现。”
　　但Brown的模型无法考虑到政治局势; 没有办法估计查韦兹、内贾德这样的政治人物所带来的不确定因素对石油市场造成的影响。
　　
　　链接
　　数据分析有助于削减燃油成本
　　在UPS公司，到处都有数据，包裹上、司机携带的用来记录客户关系资料的手持设备上，甚至在那些家喻户晓的棕黄色卡车里面，这些数据来自卡车外的200多个数据源。而在去年，该公司找到了削减燃油成本、提高其他效率的一个办法，那就是使用远程传送（telematics）技术来整合这些数据。
　　远程传送系统是指用来传送进出车辆数据的系统。 UPS的系统使用现成的远程传送软件，帮助收集及汇总来自卡车的数据。随后，使用内部开发的专有软件让UPS的汽车和作业人员可以查询及分析信息。
　　2007年，UPS的远程传送项目在佐治亚州的334辆送货卡车上开始试点实施，可对生成的数据进行分析，这有助于把闲置送货卡车的时间缩短24分钟――估计每年每个司机可以节省188美元的燃油。UPS工业工程部门的经理Jack Levis说: “这样累积起来可以省下许多燃油，之前有许多二氧化碳排放到了大气中，其实可以不必这样。”UPS在美国共有9万多名运送包裹的司机，所以有望节省数百万美元的燃油费用。
　　此外，从远程传送系统获得的许多宝贵信息让汽车部门的工程师们大开眼界，甚至让他们意想不到。比方说，UPS通常根据与时间有关的因素来为车队维护排时间表。但工程师及其他数据挖掘人员发现，远程传送系统表明其实只要更换某个部件（比如O形环），而之前UPS是更换送货卡车上的大批零部件。Levis说: “所以更换费用不需要上千美元，只需要二三十美元。”
　　随着业务分析人员深入梳理数据，查找其他效率模式和安全趋势，可以了解更多信息。