壳牌中国:用大数据减少潜在事故

标签:大数据数据分析社交数据壳牌中国交易数据

访客:31255  发表于:2015-08-24 15:41:43

摘要:在油罐管理上,壳牌使用实时数据分析,从而减少潜在事故启动数量、及早发现问题,大幅减少泄漏事件。

壳牌中国:用大数据减少潜在事故

如今大数据已经可以应用到社会和生活的各个方面,交易数据、社交数据等的融合与处理将带给企业带来更多的福利。

一方面,大数据对企业降低成本具有价值:

1.发现流程改进点,减少无价值工作内容,提升生产率;

2.降低产品废品率,减少缺陷成本;

3.优化库存,减少沉淀资金,减少现金流风险;

4.提升配送和供应链效率。

另一方面通过大数据对企业提升销售的价值体现:

1.发觉潜在客户,带来更多销量;

2.更好的维系现有客户,持续深入营销;

3.预测客户需求,主动开发适合需求的产品;

4.异业营销合作,建立生态圈,同享共同开发和维系客户。

壳牌中国:用大数据减少潜在事故

              壳牌中国CIO   徐斌

壳牌是一家全球化的能源和化工集团,壳牌在中国已有120年的发展历史。目前,壳牌是在中国投资最大的国际能源公司之一。总部位于北京,主要有三大业务部门,上游业务勘探和生产石油及天然气资源。下游业务提供高质量的润滑油、沥青、燃油、化工等产品和加油站服务,以及技术和项目部提供技术许可和能源咨询。

企业可以通过分析使用数据来洞察发展趋势,因此可以驱动商业行动并获取业务回报。大数据的应用可以告诉企业发生了什么、为什么发生、将来会发生什么、应该发生什么从而指导企业业务及运营管理。

在壳牌上游业务中,壳牌通过对地理等数据的实时采集、分析,从而提高油井开采的成功率;在油罐管理上,壳牌使用SIR实时数据分析,从而减少潜在事故启动数量、及早发现问题,大幅减少泄漏事件;同时,可减少误报所引起的损失。该项技术带给每个油站平均每年4000美元的成本节约。

在下游燃油、润滑油销售上,壳牌通过移动设备、车联网的客户数据分析向客户推送定制服务消息。同时,壳牌与阿里巴巴合作,对网上交易及社交数据的分析,精确定位潜在客户,实现高达70%的客户转化率。另一方面,壳牌与银联的合作,通过对相关银行卡交易数据进行分析,从而明晰壳牌的市场份额。

随着社会的发展,人们对大数据的定义和应用也会不断改变,以前我们更多关注准确数据,关注数据之间的因果关系,现在随着数据来源的多样复杂,人们更关注数据之间的相关关系,关注数据的预测价值。

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