我覺得把大資料比作石油，是非常形象的。主要兩個原因。首先，這是充分肯定了大資料在數字化時代如血液般重要的價值，這一點無需贅述。其次，石油工業的整個勘探、開採、提煉的過程，是一個科學而複雜的過程，這與大資料的收集、清洗、分析、應用的過程非常相似。

石油並不是打個洞就從地底噴湧而出的。實際上石油是從石頭的孔隙中，壓出來、析出來的。所謂的油田，其實裡面的石頭裡的石油含量也就10%+。大資料的收集亦是如此，得克服重重限制，從很有限的、充滿雜質的環境中儘可能地收集。這些限制，包括行為產生之初沒能資料化地存下來——比如消費者的線下購買行為，終端的限制——比如資料散落在PC和移動端難以打通，比如圍牆花園——資料在各家資料霸主間形成閉環，但相互間很難打通……

而石油開採出來後，脫硫脫水的處理，原油經過一系列加工提煉最終成為不同型別的成品油，也和大資料的處理和分析相似，複雜而充滿取捨。

以前看到個比喻，說大資料是“垃圾礦”，也是個類似的形象比喻。

我們市場研究從業者，往往會有一種“資料潔癖”。因為調研資料，它是一種designed data。我們各種精心設計，各種甄別、配額，就是要把各種可能使結果產生誤差的因素儘量排除掉。所以從業者往往難以容忍顯而易見的誤差。越是資深，越是和designed data打交道的年數多，就習慣越深。

但是，大資料是針對所能獲取的最大資料資源的集合，慢慢清洗、分析，所謂貧礦中鍊金的過程。現實世界不可能完全資料化，也沒有誰能開啟上帝視角，所以目前我們能接觸到的所有大資料都是偏的。大資料分析者即便患有”資料潔癖“，也終究會被這樣的現實“治癒”。

標題不錯，給回答一下：資料是企業的血液，企業的石油！

用營銷的話來說：就是流量和資料

資料分公域流量和私域流量

對於一般企業來講，資料體現的是利用公域流量曝光！！！

藉助轉化私域流量變現！

既然有公，有私，就有強關係和弱關係，所以，對於一般企業，的私域資料和流量更重要！

越往後，資料石油越重要，請儘快留存和開發！@電商運營精華乾貨 @孫闖專欄

資料與石油想比有相似有不同。同樣珍貴，但資料市場卻遠比石油市場龐大。一個最基本的整合歸納分類精準投送，就養活了一大批高新技術產業。這樣的邊緣市場已經出現壟斷，要想進入難上加難。如果真的想在資料的浪潮中有所作為，我認為還是要從資料的源頭下手，尤其是硬體開發，成本雖然高昂，但一旦出現劃時代性的突破，那就必將改變市場格局。

資料是社會與經濟發展進步的驅動力，資料同樣需要挖掘和應用，才能體現其價值。顯然，體現資料的價值遠比石油要複雜，且不直觀，還需要複雜的腦力參與挖掘和應用，這也是所有人一眼能看穿石油的價值，而大多數人會忽略或錯判資料的價值。

對於企業單位而言，如何開發資料應用，首先要解決的是領導層的資料化意識，其次要解決的就是工作層的數字化意識。

舉例來說，企業管理的終極目標是提升效率和利潤。具體到哪一層面的資料對這一目標有價值，這是領導層必須要明確的。比如，採用計件工資模式還是採用固定工資加績效模式，都是提升企業工作效率的模式之一，但不同模式下所涵含的資料結構、資料型別、資料模型、資料來源點、節點、以及關聯的邏輯演算法和條件資訊都不一樣，那麼對應的資料開發模式和具體的方式方法演算法都不一樣。這是從技術層面來說。

很多企業和單位，在領導著重於某一方面的資料時，在實操中，往往又會忽略別的很多方面的效率和成本問題。比如生產財務成本核算資料，大資料上市企業和大的單位，會設計出相對完善精細的成本核算體系，這就要求獲取到實時精準的大量資料，因此企業和單位會設定幾十號甚至幾百號專職的成本資料核算人員，專門深入到各車間及各業務部門去收集、整理、核對各種資料，然後上報財務中心核算體系化成本。其資料探勘的方式就是大量的人工。

但這並不是最佳方式!!!

如果領導層沒有意識去提升財務成本資料探勘過程中的效率和智慧化，他就不可能認識到，收集整理財務成本資料的工作過程，同樣可以資訊化智慧化和數字化。這就引伸出了工作過程大資料，透過工作過程的大資料來實現工作過程的智慧化和資訊共享，來減少工作本身的人員參與數量和協同效率，甚至實現無人化。

這說明了一個核心要點，資料開發工程，是一項系統性的基礎工作，更是一項老大工程。沒有最高層的管理決策意識為導向，資料開發工程就會雜亂無章失去方向失去根基，顧此失彼。

降本增效，是企業和單位的終極管理目標，這是一致的，圍繞這一目標，系統性的規劃設計好企事業單位內的管控模式和工作協同模式，尤其是產業供應鏈協作模式，是進行資料開發挖掘工作的前提，在此前提儘可能完善完整科學之下，推進企事業單位內基礎資料工程建設，這是必備基礎工作。

更進一步的，是充分利用先進資訊化技術，網路技術，資料儲存技術，諸如網際網路、RFID、人工智慧識別、雲計算雲端儲存、區塊鏈等等技術手段，最終實現了資料從挖掘到應用到價值體現到決策方向的完整落地。

不能實實在在落地，不能最終體現其應有價值的一切空頭資料化數字化概念，必然會是曇花一現。

石油+資料，那正好我來說說數字化油田，透過數字化油田來說說資料的重要性。

當前傳統油田面臨如下諸多挑戰：

在大資料時代，為什麼說一切圍繞著資料呢

現在有比以往任何時候都有更多的技術來幫助解決這些問題，特別是基於雲技術廣泛運用。在現代油田中，資料是已知的。嵌入式井口、壓縮機和泵站等等智慧裝置正在產生新的豐富資訊。

但在許多情況下，這些資料分散在不同的資料庫中。側重於具體任務，但沒有得到有效全域性地充分利用和挖掘。

數字化幫助油氣生產商建立一個智慧自動化基礎設施，可以將“大資料”轉化為新的“運營智慧”，以最佳化你的運營。幫助你面對挑戰。

在當今時代背景下，全球競爭日趨激烈，企業的競爭力某種程度代表了國家的競爭力，所有的國家都在努力的佔領數字化轉型這個制高點，加之中國老齡化的加速人口紅利幾淨消失，為此中國也提出了“中國製造2025”佔領高階製造領域可以最大化價值，這也是美國等西方國家不願意看到的，中美貿易說白了就是壓制中國遵循美國現有的全球秩序，即中國安心處於產業鏈的低端，而中國製造就是為了打破這種局面，這就是矛盾的由來。

資料是數字化油田的生命線。從最大化裝置效能和滿足生產目標到降低運營成本，它能幫助生產商改善油氣生產的方方面面。

但是在諸多運營環節中，資料仍採用人工收集的方式，且侷限於孤島，系統之間的整合度有限。而在另一些場合，還會出現“井噴”現象：海量資料讓操作員頭痛不已，同時缺乏幫助他們做出更明智決策所需的有效息。

這些與資料相關的挑戰限制了生產商對單獨裝置、系統乃至整個油田的可見性。同時也阻礙了生產商真正受益於數字化油田的能力。

如今有一個重大的機遇擺在面前——它透過營造智慧的自動化生態系統充分發揮您的生產運營，實現資料採集自動化，令責任人輕鬆獲得可操作的資訊。這就是“數字化油田”。

大資料不僅僅是當代石油，我認為這更是一個新的國土。

有3個觀點供參考

1. 曾幾何時，淘寶的大資料，掌握了中國年輕一代的核心消費能力和消費資料，這些資料可以延申核算部分中國的經濟資料，中國核心消費能力的偏向，涉及的工業類別等等消費資訊。加上資料模型推算中國年輕一代的薪資水平。如果覺得這個不可怕，那最近抖音上有個小影片講的一部片子，叫幸福的眼鏡（應該是這個，沒記錯的話），大資料可以被人工智慧或者人“人工”智慧引導你的消費，所以資料我認為也是我們的國土。

2. 中國依靠人口紅利，產生的資料是天量，但是資料有了，怎麼分析資料，資料怎麼用，

有個東西可以參考，那年速度與激情大爆電影市場，裡面爭奪了一個牛逼的東西，然後這個東西隔年在中國應用了，當然還沒有電影裡面的強大，但是中國的這個系統，海燕！已經很牛的上市了。並且已經鋪開了開始應用了。人工智慧，配合各項資料。真的，想象可以無限的~以此類推，醫療，安防，消費等等，我們都可以參考資料。

3. 龐大的資料，核心是安全。守住國土才會有安全，所以大資料延申的一些硬體類的東西是中國產廠家必須要努力的，比如核心的儲存，計算等等。資料值錢也不值錢，關鍵是要能力開發這片土地。依靠人算我們是算不了那麼多的資料了，依靠人工智慧和超級計算機，我們才能獲取更多資料上的利益。所以未來硬體行業和人工智慧行業必定會有兩道豐厚的回報。建立在這基礎之上的是各個企業政府合理利用大資料所帶來的利益。

和天氣預報一樣，更準確，可怕！

建設數字化油田的程序正在加速，石油人對大資料重要性的認識，也正在飛速提升。

中國石油大學（北京）先後建立了“油氣資料工程實驗室”“石油資料探勘北京市重點實驗室”，在十餘年的發展歷程中，他們共完成涉及大資料、資料探勘的二十餘項課題。人工智慧連續三年寫入政府工作報告，這讓一直從事石油資料工程的中國石油大學（北京）教授李洪奇感到，大資料的重要性應在石油行業提升至前所未有的高度——

大資料不僅僅是科研，也不僅僅是專案，而是一個產業形態。就資料科學而言，應該有崗位，有規範，有隊伍，把資料的重要性提到這個位置上，資料才能發揮作用。

01. 大資料是智慧油田的基礎

什麼是大資料？大是個相對的概念，大資料就是資料量相對比較大的資料。大到什麼程度？大到給常規的資料獲取、儲存、處理、應用技術帶來困難的程度。正是這種困難引發了人們對大資料的重視，進而形成了大資料獲取技術、儲存技術、處理技術的科學。

人工智慧是讓計算機系統幹原本只有人才能幹的高階智力活動。近年來由於成本低廉的大規模平行計算、大資料、深度學習、人腦晶片4大催化劑的出現，讓人工智慧蓬勃發展。

02. 數字化油田需要什麼樣的大資料？

在與大資料公司、大資料實驗室合作的過程中，許多油田的生產技術人員誤將生產資料等同於數字油田要採集的大資料。其實，普通的生產資料是無法進行挖掘分析，更無從獲取有用價值。生產資料是對實際生產過程的描述，例如一口井的生產資料，由於加壓、換泵等在實際生產過程中遇到的各種情況，不可能是連續性的，這樣的資料是無法被計算機挖掘分析的。現實生產資料和大資料分析所需要的資料，完全不是一個概念。

比如做鑽井故障預期的大資料分析。大資料實驗室的工作人員發現，在錄井資料中，鑽井過程中所有的故障都沒有記錄，而很多故障資料是被記錄在完井過程中的。因為錄井和完井在生產作業中是兩個程式，兩套人馬。當資料實驗室工作人員手拿錄井資料想了解卡鑽情況時，大費周章之後才能從完井報告中獲知一二。

原始地震資料切片和大資料體沿層切片所反映的資訊不同

現實生產過程中產生的資料資訊，與大資料分析所需要的資料，存在嚴重不匹配，是油田形成“資料孤島”一個非常重要的現實原因。資料分析師們將其形象地比喻為“死魚”——成千上萬條死魚堆積在一起，是死魚堆；沒有靈魂的資料孤島整合在一起，是體量更大的資料孤島！

解決石油行業的“資料孤島”問題，不是簡單地整合一個平臺，將四面八方的資料錄入就行，而是要建立一個健康的資料生態環境，給每一個數據標註業務內涵，讓資料與資料之間形成業務關聯，這樣的大資料才能釋放價值。

03. 新型大資料管理平臺

石油資料工程專家認為，新型大資料管理平臺的理念，是要透過管理業務來管理資料，為資料賦予業務靈魂。每個崗位需要哪些資料、用到哪些資料、產生哪些資料，把這些資料收集後，全域性做標準化，生成資料模型。今天的資料庫不需要人來建設，每個崗位的人員只需要描述業務，只要描述準確，生成的業務模型就準確。有了這樣的模型，既可以做生產流程的最佳化，也可以做資料流圖和資料模型。

新型大資料管理平臺就是資料模型、業務模型和組織模型三位一體的資料智慧建設與管理技術。新型油田資料庫，針對業務模型和組織模型構建資料模型。這樣的資料才具有業務靈魂。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。