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BI如何让石油公司获最大利益
作者:佚名    来源:CIO时代    点击数:    时间:2009-5-22
【摘要】前段时候,汽油每公升超过4块美元,原油交易则创下空前新高,每桶超过125美元。而石油/汽油公司正忙着数它们手中厚厚的钞票。2008年5月时,Exxon Mobil石油公司报告,其上一季的收益为109亿美元,仅次于前一季创记录的117亿美元。

前段时候,汽油每公升超过4块美元,原油交易则创下空前新高,每桶超过125美元。而石油/汽油公司正忙着数它们手中厚厚的钞票。2008年5月时,Exxon Mobil石油公司报告,其上一季的收益为109亿美元,仅次于前一季创记录的117亿美元。

  这惊人的数字让人很容易解读,贪婪成性的石油公司正在利用市场恐惧,不断地榨取其它不堪重负的公司与个人消费者的辛苦钱。毕竟面对工作与生活所需,我们也是别无选择的高价燃料消费者。要给车子加油才能上班,大陆地区上班大楼冬天时必须供应暖气,所需物品需要被运输,生产的产品更需要卡车运送给客户,到处都在启动引擎。

  然而,经济学者们提出反驳:这就是资本主义,抓住良机、找出收益的机会,并且伺机而动;那正是企业应该做的事。石油公司非常善于找到它们利益的优势所在。并且利用精密的 商业智能系统(Business Intelligence System)取得这种优势。

  没有好的BI,石油公司的命运就会岌岌可危,Energy Intelligence Group(该集团从事石油工业的信息报导/搜集/分析)的一位资深人士David Knapp表示:“那些对于知识取得一直处于落后状态的人,在绩效表现上也一定是落后的。”而BI就是有关促使你的企业与产业蓬勃发展的知识。例如,抵押借贷公司在某种程度来说正走向破产,因为他们没有对相应的客户数据作足够分析,就与有风险的借贷者签下合约。另外,像是面临困境的零售商正在研究金融智慧(Financial Intelligence),来决定他们是否应该像连锁书店Borders Group那样,找贷款以继续维持下去,或是像电子商务公司RedEnvelope与邮购零售公司Lillian Vernon那样申请破产。

  石油公司向来不是因BI而生,就是因它而亡,于年收入达320亿美元的Hess石油公司任职,负责该公司全球探勘与生产之副总裁兼 CIO Gary Lensing表示:“我们做的任何事都是数据说了算;价值的量化亦全仰赖资料。”

  Hess与其竞争对手从内部与外部收集数据,此外还加上诸如战争、气候,以及全球的政治活动等意外干扰因素。BI之于石油与汽油,并非只是购买一套分析工具,然后将数据输入那么简单。石油公司通过多层架构的软件传送信息,几乎每个员工都专注在收集与储存某种数据。例如Exxon要它们的地球物理学家知道Fortran、C语言与Java,这样他们才能自己编码,快速地分析。Lensing表示,当Hess在钻一个油井时,工程师每隔15秒就收集一次钻井的状态资料。

  整体而言,石油和汽油专用的应用程序本身就有分析能力,像是Paradigm Geotechnology公司的Geolog (可找出地震测量的数据特征),或是像Professional DataSolutions公司的PDI FocalPoint(可通过仪表板追踪加油站店家的销售情形)。但是,如果要取得全面性的企业绩效,数据数据则必须通过现成的商业智能分析与报表软件展现给CIO,而那正是大部分的CIO所熟悉的形式,例如Cognos(已经被IBM收购)或SAS等公司的这类产品。然后,这些石油公司还可以在BI中增加供应链信息。像Hess与Valero等石油公司都在利用 SAP的石油与汽油模块在管理供应链。这些公司同时也运用SAP 产品分析与储存应用软件,包含商业仓储(Business Warehouse)。石油公司将数据储存在两个通用的数据库中,像是Oracle产品,以及给石油工业专用的数据库,例如Halliburton公司的OpenWorks或StratWorks。

  讲到BI,石油巨人即具备巨人般的视野。“我们并不像其它产业一样受制于交易机制。”Lensing表示:“你是想从交易过程中榨取几毛钱,以获取操作上的效率,或者,你是把眼光放在核心资产上,企图提炼出额外的价值?”

  检视石油公司如何达成BI,你将会发现一些可贵的经验,无论你是想改善获利,或是找到未开发的市场,那都有助于你在BI上所作的努力。

  用BI评估油价

  老一辈的美国人称石油为“Texas Tea”,但是美国石油工业事实上是起源于宾夕法尼亚州,1859 年轻质原油被发现从农场小溪的乱石中汩汩地冒出来。起初,人们利用它来润滑机器和作点灯用途。而50年后,钻塔从全国各地的油井中不断地抽取出“黑色黄金”,财富也随之滚滚而来。现在,石油商一如往昔地对于他们所悉的三缄其口,但是有些还是会聊到他们是以往的经历。

  2007年前五大石油公司的销售额达1.5兆美元,窃贼也随之将其目标锁定这只肥羊。2008年2月,像是年收入达1,120亿美元的巴西石油公司Petrobras,就有4台笔记型计算机及两颗硬盘遭窃。该公司向巴西媒体宣称,那包含了“商业机密与重要信息”,涉及一片海洋油田在未来的几年内,将可能生产高达80亿桶石油。据报导,巴西警察正在调查此事件。Petrobras遭窃的此类地质信息是属于石油“上游”行业的一部份资产,那也正是一些公司和国家为了探勘,以及钻取深藏于地底下的油田所在地。分析人员结合地质与地震数据,以及假设分析工程模型等,以显示如何最有效地抽取石油,以及像这样历时多年的计划所需花费的成本,Chevron信息科技公司的CIO暨总裁Louie Ehrlich解释说。

  下游工作就是将原油提炼成可用的产品,例如汽油或柴油,然后将这些产品销售出去。那些工作则会产出炼油厂的产能与产量,以及营销与分销成本等诸如此类的相关信息。

  Exxon和Chevron是美国最大的石油公司,它们在市场上素来以“一体化(integrated)”的方式着称,意即他们同时涉足了行业的上下游两端,Petrobras亦然。不过Ehrlich认为,全球并没有一家公司是真正有一体化的。所谓真正的一体化是指,石油公司从地底下找到原油后,最后还能完全透过自己的炼油厂进行提炼。他说,Chevron的炼油厂可能就无法完全地处理自己钻取的原油。“有些种类的石油,需要较复杂的提炼能力才能处理。”Chevron每天出产大约200万桶原油,但是它自己的提炼厂仅能提炼其中的15%。

  其它与石油相关的企业,大多只专注在上下游的其中一端,以Valero公司为例,它是美国最大的炼油公司,就只专注在把石油转换成其它产品销售的下游工作。

  上游端所需的成本通常较下游端来的高。例如,2007年Exxon在上游的工作成本花费为157亿美元,Chevron则为155亿美元。下游工作的费用加起来也不少,Exxon花费了11亿美元,而Chevron则有34亿美元的开销。
加油站的汽油价格反应了这些花费。根据美国能源部表示,原油本身的成本即占了汽油价格的大多数,高达73%。同时,提炼费用为8%,而分销与营销费亦然。剩余的12%则是支付各项税收。石油业者Electronic Data Systems公司的IT顾问David Smith表示,每个石油公司都在分析它的成本与潜在收入,试图在每个环节都能获利(除了税收之外,因为那是固定的)。

  Smith表示,如果想预测成品油价格,只靠传统的供需经济规则是不够的。“由于产油地区的政治不稳定,像是对伊朗、伊拉克政治局势的担忧,就会产生连锁效应,最后也会引发终端消费者的情绪反弹。”他说。“在评估油价时,石油公司必须将各种变量与实时市场信息,以及你无法预测的因素等作结合评估。”

  石油巨人的宏观

  继石油之后,现今,最在值得探勘与管理的“宝藏”则是数据,因为实时的数据就是利润。而这正是Hess在努力追求的。

  Lensing表示,在过去地4年里,一体化的石油公司Hess正不断地致力于建立BI系统,以尽可能地实时进行追踪与解释,从探勘到生产这条价值链从头到尾的资料。此目的是能够查看Hess在挪威、丹麦、英国、美国、泰国,以及非洲各地所有资产的活动。例如,非洲赤道几内亚的4座油田产量,今天是否有达到预期?美国新泽西州的炼油厂,是否已用最大产量在生产?或是能否在月底前出产更多桶石油?从上个星期六中午以来,其1,370家的加油站销售情况如何?

  然而,并没有一个商业智能产品可以全然解决这些问题。财务分析方面,Hess主要是运用Hyperion的工具进行分析(Hyperion在2007年已被Oracle 收购)。为了估计它们的油井可以出产多少石油或天然气,Hess在该地区利用反弹地震波读取的数据数据,为油田地形开发了一套模型。为了查看油井生产物的特征,Hess运用了在制药公司很普遍使用的一款工具─Tibco公司的Spotfire 产品,让分析人员可以透过图形、图表,以及其它图像的产出来显示数据,用户于其中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,某部份原因是为了收集操作面的资料,例如,用来衡量钻井平台与储油槽的运作效率如何。目前此计划尚未完成,仍在进行中。同时,Hess每天都透过FTP传输,接收其合资企业上载的绩效报表,像是在墨西哥湾的合资企业Shell石油公司。

  这个BI链上其中一个实时的部份就是油井资料。一位在美国德州休斯敦的工程师,可以对位于西非地区的钻井活动进行监控,查看钻头钻入海床时有无任何异常,并且可以透过卫星传输数据给休斯敦的工程师,他们可以检视此可视化的数据,然后发送电子邮件提出如何调节该机器的建议措施,Lensing表示。

  “钻井平台的工作人员能够与公司总部的人员进行实时对话,并且处理同一笔数据,这表示,我们可以更快速且更准确地出产石油。”他说:“你用什么方式分析数据,以及作什么样的决策,那就是你的竞争优势所在。”理论上来说,更大量与更快速的产出即意味着,Hess可以在市场价格高涨时,更快速地卖出更多的原油或提炼产品,就像现在。

  新营运成本

  巴西石油公司Petrobras近来在巴西海岸附近发现的一个油田,可能是全世界第三大的油田,蕴含的石油储量估计高达330亿桶,仅次于位在沙特阿拉伯与科威特的油田。以上的数据是根据巴西国家石油管理局于2008年4月时宣布的一个非官方估计。Petrobras公司则拒绝证实此事,并坚称有更多的测试需要进行。资深地质学家Olinto Gomes de Souza Jr.正协助分析某些测试资料。

  经过4年的探勘与计算机运算建造模型,2007年11 月该公司宣布,在水深6,500英尺的海床下方16,000 英尺发现石油。目前试验性的探钻仍持续进行,它们正穿过油层上方的岩石层与岩盐层钻凿。每钻凿一公分,Petrobras就要检视10到12个变量,包括温度、压力,以及岩石与沉积物比重等。工程师将这些数据储存于Oracle的一个数据库,然后透过SAS公司的分析软件查询。经地质学家评估这些信息后,会对照财务现状进行交叉分析。“我们所花费的成本非常高,单单钻一座油井就要用掉上亿元,所以我们不希望出任何问题。”de Souza表示。

  为了达成于2020年前挤身全球前五大石油公司的目标,Petrobras必需承担一些可能的风险。从这个深海油田获取石油所费不赀,部分原因是这个油田的位置实在太深了。“没有任何一家公司试过这么深的探勘。”他说。但是数据显示前景大有可为,公司已经作出重要的人员配置决策。Petrobras成立了一个由资深经理人所组成的新团队,监督这个区域的探勘,并且计划雇用14,000名的钻井工、地质学家,以及工程师等人员。从初期探勘到石油生产,再到成品汽油的销售,那过程需要耗时多年,因此,公司必须为5年、10年,以及15年之后的市场建立模型。在建立模型的过程中,除了引用自己内部的情报外,他们还结合了许多外部公共的数据,像是来自美国能源信息管理局(Energy Information Administration,EIA)的信息,研究人员Knapp表示。

  例如,汽车制造业者除了制造电汽混合车型之外,也持续地改善汽车与小货车的燃油效益。根据EIA的数据报告,2030年以前,小货车平均每加仑汽油可行驶27.9英里,相较于2006年的燃油率可望提升40%。有个高度简化的分析可以相信,假如人们减量使用汽油,油价应该就会下跌,那么也就会降低昂贵的钻井所带来的利润,Knapp解释。

  虽然中国与印度对石油的需求与日俱增,但是到目前为止,那还不足以与美国预期下降的需求相抵。新油井与钻探技术可能可以降低某部份的钻井成本,但是,没有人明确地知道何时到来?又能降低多少?现在并不缺乏数据来提供分析;价值就在于你如何诠释它。“重点在于过滤讯息,而不是找到讯息。”他说:“了解这一大堆的讯息能提供你什么样的帮助,这才是关键。”

  灵活应变时态

  每个星期三上午,喧嚣扰攘的叫声与手势,会让纽约商业期货交易所(Nymex)的交易大厅内激昂的情绪化为肃静。石油交易员等着EIA发布各国原油与汽油的库存量,以及全球原油价格等讯息。

  上午10点半,EIA的网站会出现流量激增的情况。该网站的首席分析师Charlie Riner表示,每秒的网页浏览会达到1,000人次,并且维持15秒。石油公司、商品交易员、调查分析公司,以及美国与其它国家的政府部门,已编写机器人程序(bots)来收集数据。

  石油库存是该产业最受关切的的资料,美国能源部负责统计管理的E I A,其资深石油分析师Joanne Shore表示:“库存数据一旦发布,就会影响市场。”例如,假如美国石油供应与上周比较,呈现明显地下滑,那就意味着需求可能向上攀爬,油价也就可能随之高涨。因此,不只是交易员需要这些数据,像是Valero等公司也需要结合这些数据至其库存分析与市场活动中,才能保持自己的竞争优势。

  在石油与汽油行业中,你所拥有的数字就是你的角色定位。尚待提炼的石油数量;或是在储油槽内已经加工,准备好分销出去的液态产品数量;这些数据都象征着一个公司在某个时间点的价值。作为一个炼油公司,Valero购买大量原油,经高温高压处理后制成其它产品,例如柴油、柏油与润滑油等。此下游公司的年收入达950亿美元,拥有17座炼油厂,其总产值每日可达310万桶产品。

  但是Valero无法在某一天内卖掉那么多产品,所以必须将成品储存起来,直到能够运输至市场上的时间。该公司会无时无刻地追踪其库存变化;今天早上卖出的产品是多少数量?现在呢?再来呢?

  石油巨人的宏观

  继石油之后,现今,最在值得探勘与管理的“宝藏”则是数据,因为实时的数据就是利润。而这正是Hess在努力追求的。

  Lensing表示,在过去地4年里,一体化的石油公司Hess正不断地致力于建立BI系统,以尽可能地实时进行追踪与解释,从探勘到生产这条价值链从头到尾的资料。此目的是能够查看Hess在挪威、丹麦、英国、美国、泰国,以及非洲各地所有资产的活动。例如,非洲赤道几内亚的4座油田产量,今天是否有达到预期?美国新泽西州的炼油厂,是否已用最大产量在生产?或是能否在月底前出产更多桶石油?从上个星期六中午以来,其1,370家的加油站销售情况如何?
然而,并没有一个商业智能产品可以全然解决这些问题。财务分析方面,Hess主要是运用Hyperion的工具进行分析(Hyperion在2007年已被Oracle 收购)。为了估计它们的油井可以出产多少石油或天然气,Hess在该地区利用反弹地震波读取的数据数据,为油田地形开发了一套模型。为了查看油井生产物的特征,Hess运用了在制药公司很普遍使用的一款工具─Tibco公司的Spotfire 产品,让分析人员可以透过图形、图表,以及其它图像的产出来显示数据,用户于其中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,某部份原因是为了收集操作面的资料,例如,用来衡量钻井平台与储油槽的运作效率如何。目前此计划尚未完成,仍在进行中。同时,Hess每天都透过FTP传输,接收其合资企业上载的绩效报表,像是在墨西哥湾的合资企业Shell石油公司。

  这个BI链上其中一个实时的部份就是油井资料。一位在美国德州休斯敦的工程师,可以对位于西非地区的钻井活动进行监控,查看钻头钻入海床时有无任何异常,并且可以透过卫星传输数据给休斯敦的工程师,他们可以检视此可视化的数据,然后发送电子邮件提出如何调节该机器的建议措施,Lensing表示。

  “钻井平台的工作人员能够与公司总部的人员进行实时对话,并且处理同一笔数据,这表示,我们可以更快速且更准确地出产石油。”他说:“你用什么方式分析数据,以及作什么样的决策,那就是你的竞争优势所在。”理论上来说,更大量与更快速的产出即意味着,Hess可以在市场价格高涨时,更快速地卖出更多的原油或提炼产品,就像现在。

  新营运成本

  巴西石油公司Petrobras近来在巴西海岸附近发现的一个油田,可能是全世界第三大的油田,蕴含的石油储量估计高达330亿桶,仅次于位在沙特阿拉伯与科威特的油田。以上的数据是根据巴西国家石油管理局于2008年4月时宣布的一个非官方估计。Petrobras公司则拒绝证实此事,并坚称有更多的测试需要进行。资深地质学家Olinto Gomes de Souza Jr.正协助分析某些测试资料。

  经过4年的探勘与计算机运算建造模型,2007年11 月该公司宣布,在水深6,500英尺的海床下方16,000 英尺发现石油。目前试验性的探钻仍持续进行,它们正穿过油层上方的岩石层与岩盐层钻凿。每钻凿一公分,Petrobras就要检视10到12个变量,包括温度、压力,以及岩石与沉积物比重等。工程师将这些数据储存于Oracle的一个数据库,然后透过SAS公司的分析软件查询。经地质学家评估这些信息后,会对照财务现状进行交叉分析。“我们所花费的成本非常高,单单钻一座油井就要用掉上亿元,所以我们不希望出任何问题。”de Souza表示。

  为了达成于2020年前挤身全球前五大石油公司的目标,Petrobras必需承担一些可能的风险。从这个深海油田获取石油所费不赀,部分原因是这个油田的位置实在太深了。“没有任何一家公司试过这么深的探勘。”他说。但是数据显示前景大有可为,公司已经作出重要的人员配置决策。Petrobras成立了一个由资深经理人所组成的新团队,监督这个区域的探勘,并且计划雇用14,000名的钻井工、地质学家,以及工程师等人员。从初期探勘到石油生产,再到成品汽油的销售,那过程需要耗时多年,因此,公司必须为5年、10年,以及15年之后的市场建立模型。在建立模型的过程中,除了引用自己内部的情报外,他们还结合了许多外部公共的数据,像是来自美国能源信息管理局(Energy Information Administration,EIA)的信息,研究人员Knapp表示。

  例如,汽车制造业者除了制造电汽混合车型之外,也持续地改善汽车与小货车的燃油效益。根据EIA的数据报告,2030年以前,小货车平均每加仑汽油可行驶27.9英里,相较于2006年的燃油率可望提升40%。有个高度简化的分析可以相信,假如人们减量使用汽油,油价应该就会下跌,那么也就会降低昂贵的钻井所带来的利润,Knapp解释。

  虽然中国与印度对石油的需求与日俱增,但是到目前为止,那还不足以与美国预期下降的需求相抵。新油井与钻探技术可能可以降低某部份的钻井成本,但是,没有人明确地知道何时到来?又能降低多少?现在并不缺乏数据来提供分析;价值就在于你如何诠释它。“重点在于过滤讯息,而不是找到讯息。”他说:“了解这一大堆的讯息能提供你什么样的帮助,这才是关键。”

  灵活应变时态

  每个星期三上午,喧嚣扰攘的叫声与手势,会让纽约商业期货交易所(Nymex)的交易大厅内激昂的情绪化为肃静。石油交易员等着EIA发布各国原油与汽油的库存量,以及全球原油价格等讯息。

  上午10点半,EIA的网站会出现流量激增的情况。该网站的首席分析师Charlie Riner表示,每秒的网页浏览会达到1,000人次,并且维持15秒。石油公司、商品交易员、调查分析公司,以及美国与其它国家的政府部门,已编写机器人程序(bots)来收集数据。

  石油库存是该产业最受关切的的资料,美国能源部负责统计管理的E I A,其资深石油分析师Joanne Shore表示:“库存数据一旦发布,就会影响市场。”例如,假如美国石油供应与上周比较,呈现明显地下滑,那就意味着需求可能向上攀爬,油价也就可能随之高涨。因此,不只是交易员需要这些数据,像是Valero等公司也需要结合这些数据至其库存分析与市场活动中,才能保持自己的竞争优势。

  在石油与汽油行业中,你所拥有的数字就是你的角色定位。尚待提炼的石油数量;或是在储油槽内已经加工,准备好分销出去的液态产品数量;这些数据都象征着一个公司在某个时间点的价值。作为一个炼油公司,Valero购买大量原油,经高温高压处理后制成其它产品,例如柴油、柏油与润滑油等。此下游公司的年收入达950亿美元,拥有17座炼油厂,其总产值每日可达310万桶产品。

  但是Valero无法在某一天内卖掉那么多产品,所以必须将成品储存起来,直到能够运输至市场上的时间。该公司会无时无刻地追踪其库存变化;今天早上卖出的产品是多少数量?现在呢?再来呢?

 

责任编辑:朱莉   
 
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