智能油田的数据治理工程及其应用

智能油田的数据治理工程及其应用

伏坤

中国石油大港油田信息中心 天津市 300280

摘要：随着科技的快速发展，智能化的处理方式已经应用在多个行业。油田的数据治理是智能油田建设过程中的基础操作，且占有重要地位。本文主要研究了油田数据建设，在数据治理建设思想和相应体系的基础上，利用数据池的技术方法以及相关治理手段，为油田提供一个数据治理平台，从而让数据处理趋向正常化、标准化以及智能化，进而有效提升油田的数据处理能力。

关键词：智能油田；数据治理工程；应用

1、油田数据治理工程概述

1.1油田数据治理工程理念

所谓数据治理，指根据油田现在所拥有的相关数据所出现的问题，比如数据鸿沟和信息孤岛等。这些现象使数据发生了混乱，无法进行统一管理，需要借助数据治理工程对其进行整理，实现统一规划使用，并且进行科学化建设。油田数据治理工程的基本理念有以下几个方面，主要是将数据整合起来，将其看作一个大工程，然后采取措施对其整理。第一，不断进行科学研究，采取合适的方法来管理。第二，智能油田建设过程中，需要对油田数据进行管理，不断建设相关工程，改变思想，实现技术转型;大力研发新型技术，也可以引进相关的技术转变思维，变成DT思维。第三，在进行数据建设时要为数据传输建设通道，实现数据到数据、数据到应用之间可以进行无障碍传输。根据数据使用的相关规律，不断完善每一个环节，使其朝向智能化的方向发展。根据数据治理工程的相关内容，本文主要分析了在油田数据中出现的相关问题，这些问题使数据无法共享。油田建设时无法充分地进行应用，数据多样化没有一个统一的管理标准，这些都不利于油田发展，且数据之间的质量问题也很多。油田在建设过程中，涉及了很多部门，这些部门都需要使用相关数据，但是数据管理部门由于管理机制等会互相推脱责任，这些不利于油田的发展，无法充分利用相关数据，降低了效率。在油田行业中已经逐步形成了大数据，但是却无法进行合理应用，特别是一些基础的工作还没有十分完善，无法为高级应用奠定基础。这些都不利于智能化油田的建设工作，因此就需要进行数据治理工程来管理相关数据。

1.2油田数据治理工程体系建设

在进行数据治理时需要借助相关理论作为指导，以此来推动工厂建设，也需要不断完善工厂相关体系。油田在进行数据治理之前就必须建设工程体系，主要有以下这几个部分，分别是组织、管理、技术和执行体系。在建立组织体系的过程中，首先要明确信息生产者，然后确定数据管理者、数据使用者，并准确地分析数据及在进行油田工作时需要哪些数据。在监测管理体系时，首先，完善数据的标准，明确应该按照怎样的规则来管理数据，同时也要完善管理机制，出现问题时及时解决，制定数据接入的规则，不要随意进入数据，避免造成混乱。其次，制定数据应用的规则，使其能够充分发挥作用。最后，完善数据池架构模型。在建设技术体系时，要对数据质量进行检查，确保其能够准确地为油田服务，也要对其他多余的数据进行清洗。清除掉那些不必要的数据，将数据集成起来进行储存，然后将数据进行推送展示，最后是应用数据。在建立执行体系时，如果数据出现了问题，要对其进行准确定位，发现是哪里出了问题，然后采取针对性的措施解决，当处理完成之后要形成书面报告进行存档，避免以后出现类似的问题，同时也要对数据进行考核，确保其质量无误，并对数据进行绩效管理。以上就是数据治理工程的相关体系，需要严格按照这些体系开展工作，从而推动油田向智能化的方向发展。

2、油田数据治理工程实施案例及应用效果

油田数据治理工程十分重要，已经广泛应用在油田企业中，本文主要分析了相关油田的使用效果。

2.1案例背景分析

在進行数据治理的过程中，主要借助了油田企业中出现的一些数据来对其进行动态分析，主要涉及了一些相关基础的设备在使用过程中所产生的数据。选择其中的一些数据放在系统库中，这个数据库的数据量很多，需要花费几分钟甚至更久的时间才能查询到想得到的数据。当查询工作完成之后，也需要在各个表之间建立一定的关联关系，不断统计产量，这需要耗费很多时间和人力，同时效率也比较低，可以通过数据治理方式来提高效率，快速解决这种问题。

2.2方法与技术

为了能够更快、更方便地获取数据，在进行处理时需要解决以下3个问题，主要有查询速度、自动统计和报表呈现。

2.2.1查询速度

根据管理体系制定的规则，利用数据库技术将相关的数据同步到数据池中，当完成同步之后，就可以提高查询速度，可以在较短的时间内完成数据查询。

2.2.2自动统计

根据技术体系中的内容，例如相关技术来明确数据流程，同时在处理过程中也可以看到这些处理的过程。在过去，就需要开发人员掌握相关的知识和程序，但是当借助数据软件之后，可以在短时间内方便地设计出来。

2.2.3报表呈现

当数据的一系列工作完成之后，就可以借助技术将报表进行单独输出。

2.3数据治理工程效果

根据不断的实践结果可以看出，通过数据治理工程来管理数据，并建立数据池平台，解决了很多数据的问题，提高了数据录入、转存、查询、过滤的效率，同时也取得了很好的效果。不断完善油田数据治理体系，将数据治理工具作为技术的核心，建立数据池来处理数据，不断完善数据治理工程，解决了很多问题，缩短了取得数据的时间，速度快，效率高，推动了智能油田建设，更好地应用了油田大数据。

3、数据治理要点

在开展数据治理的过程中，需要完善相关管理，主要包括数据质量、数据架构、数据开发、数据安全等方面。

3.1元数据管理

元数据需要对数据的相关特征进行定义和描述，同时也是实现数据共享的一个前提。元数据包括技术、业务和操作3个方面。技术元数据指在系统设计和日常管理中的信息。业务元数据指在油田开展业务时所产生的相关数据。操作元数据指系统和设备在运行时所产生的操作信息，主要有设备运行的次数以及开始和结束的时间结果等。

3.2数据质量管理

数据质量管理是在实施数据治理工程时十分关键的一步，要求把握好每一个生命周期，在每一个环节都要采取一定的保护措施，避免其出现问题，影响数据质量。同时也要对数据进行识别和监控，如果发现问题要及时解决，从而提高管理水平，提高数据质量。在开展数据质量管理工作时需要注意以下几个方面：第一，数据完整性，保证传输数据时完整传输，不要丢失关键数值等;第二，数据有效性，在传输时要及时将有效的数据传输过去，不要传输没有意义的数据，要符合业务的要求;第三，数据唯一性，要求传输的数据与相关业务之间的关键属性是唯一的;第四，数据一致性，要求所传输的数据的维度和度量值之间的关系是一致的;第五，数据精确性，主要指传输过程中要保证数据的精度，符合相关业务的要求;第六，数据时效性，主要是数据传输过程中时效性比较低，要采取措施保证数据的时效;第七，数据真实性，指传输的数据是真实的，不包含虚假信息。

结语：现在油田已经朝着智能化的方向发展，数据是实现油田向智能化方向发展的一个十分重要的因素，需要进行数据治理来保证数据的质量，使其为实现油田管理智能化提供助力，不断推动油田发展。

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