Harnessing the Power of Data in Oil and Gas – BCG

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Synthèse Beesnest : quels usages des données pour les entreprises du pétrole et du gaz ?

Selon une étude réalisée par le Boston Consulting Group (BCG) sur l’exploitation des données dans le secteur du pétrole et du gaz, les sociétés de ce domaine pourraient tirer une grande valeur de l’utilisation plus efficace des données dont elles disposent. Grâce à l’application d’analytiques émergentes et des capacités d’intelligence artificielle, les entreprises pourraient déverrouiller de nouvelles sources de valeur et réaliser des économies substantielles.

Une coopération nécessaire entre les opérations et l'IT

La mise en œuvre de cette transformation nécessite une coopération étroite entre les activités opérationnelles et la technologie de l’information (IT). Les clés pour cette transformation sont la création d’une « trinité des données » : définir les cas d’utilisation des données qui sont importants pour l’entreprise, identifier les actifs de données qui permettent ces cas d’utilisation et construire l’architecture qui rend ces actifs accessibles.

Des investisseurs sensibilisés aux enjeux de la Data

L’analyse du BCG montre que les investisseurs reconnaissent le potentiel de valeur des données. Par exemple, Barclays estime que l’adoption du numérique pourrait réduire le coût de production de plus de 3 $ par baril, soit environ 150 milliards de dollars en valeur. Le Forum Économique Mondial estime que l’optimisation des opérations pourrait libérer jusqu’à 275 milliards de dollars en valeur, dont 90% proviennent de l’optimisation du forage et de la production et de l’utilisation des données provenant d’actifs connectés de bout en bout pour alimenter des algorithmes d’analytique avancée.

Cas d'usages inspirants :

  • Une entreprise du Moyen-Orient a combiné des données géologiques et d’ingénierie pour créer une séquence de forage optimisée et automatisée, évitant les collisions avec les puits existants.
  • Une grande entreprise européenne du pétrole et du gaz utilise une intelligence artificielle pour optimiser le calendrier de production en fonction d’une grande variété de données, maximisant ainsi le rendement de ses actifs de production.
  • Une grande entreprise pétrolière intégrée utilise une maintenance intelligente avec une combinaison de données d’équipement, d’exploitation et de maintenance, réduisant considérablement les budgets de maintenance et les temps d’arrêt.

Une nécessaire réinvention de la chaîne de valeur

Pour réussir l’implémentation des cas d’utilisation axés sur les données, il est nécessaire de repenser la chaîne de valeur de bout en bout avec des données et des technologies numériques. Les entreprises doivent également identifier les actifs de données spécifiques nécessaires pour alimenter leurs cas d’utilisation. La réussite dépend finalement de la libération des actifs de données existants le long de la chaîne de valeur du pétrole et du gaz, puis de l’application de l’analytique et de l’IA dans une architecture cohérente, robuste et évolutive.

Le succès de la transformation numérique dépendra en grande partie de la gestion du changement. En règle générale, 10% du succès dépend de l’architecture, 20% des données, et 70% de la gestion du changement. L’étude suggère de commencer par quelques cas d’utilisation phares avec un potentiel de valeur bien défini et un haut degré de soutien de la direction pour assurer l’apprentissage organisationnel et le renforcement de l’élan.

Veuillez noter qu’il ne s’agit pas d’une liste exhaustive de toutes les informations contenues dans le rapport, mais plutôt d’un résumé de certains points et chiffres clés. Pour plus d’informations, veuillez lire le rapport complet.

Informations sur l'étude

Notation de l'étude
5/5

Les informations contenues dans la synthèse d’études et de rapports produite par Beesnest sont fournies à titre informatif uniquement et ne constituent pas des conseils professionnels. Les études et les rapports utilisés pour produire cette synthèse proviennent d’autres organismes et n’ont pas été rédigés par Beesnest. L’exactitude, l’exhaustivité ou la pertinence de ces informations ne peut pas être garanties par Beesnest qui n’est pas responsable des erreurs, omissions ou imprécisions dans cette synthèse. En utilisant cette synthèse, vous reconnaissez que vous le faites à vos propres risques et que vous êtes responsable de la prise de décision qui en découle. Beesnest n’est pas responsable de tout préjudice ou dommage résultant de l’utilisation de ces informations.

Beesnest Analyst ayant rédigé la synthèse de l'étude :

Samuel Grimaud

Diplômé de l’École Nationale Supérieure d’Arts et Métiers, Samuel a suivi sa formation d’ingénieur en alternance spécialisée en mécanique industrielle. Pour se spécialiser en conseil et en stratégie d’entreprise, il a par la suite rejoint l’ESCP Business School. Il s’intéresse de près à l’actualité de l’Industrie afin d’être constamment conscient des enjeux et tendances du secteur.

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