석유 및 가스 시장의 글로벌 빅데이터는 2024-2028년 예측 기간 동안 꾸준한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.
빅데이터 분석이라고도 하는 빅데이터는 볼륨, 다양성, 속도, 진실성, 가치, 복잡성이라는 6가지 핵심 특성을 가진 엄청난 데이터 세트를 관리하는 데 활용할 수 있는 비교적 새로운 기술입니다. 이러한 신뢰할 수 있는 기술의 프로세서는 매우 빠르고 정확해야 합니다. 석유 및 가스 부문은 최근 탐사, 시추 및 생산 공정에서 데이터 기록 장치가 널리 사용되면서 상당한 데이터 집약적 변화를 겪었습니다. 석유 및 가스 산업에서 빅데이터를 적용하는 데는 저류층 특성화/시뮬레이션 개선, 시추 시간 단축, 시추 안전 증가, 생산 펌프 성능 최적화, 석유화학 자산 관리 개선, 운송 및 운송 개선, 작업장 안전 개선이 포함됩니다. 또한 빅데이터는 석유 및 가스 회사에 탄화수소 매장지에서 더 많은 석유와 가스를 추출하고, 자본 및 운영 비용을 낮추고, 투자 선택의 속도와 정확성을 높이고, 근로자의 안전과 건강을 개선하고, 환경 문제를 줄이는 잠재력을 포함한 여러 이점을 제공합니다.
빅데이터 분석의 방대한 데이터 처리 기능이 시장 성장을 주도
수많은 산업이 여전히 빅데이터와 분석의 개념에 적응하고 있습니다. 그러나 석유 및 가스 산업은 기술적 결정에 많은 데이터를 사용하기 때문에 이러한 서비스를 가장 많이 사용하는 산업 중 하나였습니다. 역학을 이해하고 시장에 새로운 기술을 제공하기 위해 다양한 에너지 회사는 지난 몇 년 동안 시각화 도구, 지진 소프트웨어 및 기타 디지털 기술에 많은 투자를 했습니다.
빅데이터 분석은 88%가 넘는 회사의 최우선 목표 중 하나이므로 약 1/3의 기업만이 서비스를 제공할 준비가 되어 있습니다. 방대한 양의 데이터는 글로벌 빅데이터 산업을 주도하는 주요 요인 중 하나입니다. 기업은 정보 기술 시스템에 보관된 데이터의 동작과 성능을 자동으로 기록하기 위해 빅데이터 솔루션이 필요합니다. 대부분의 기업은 빅데이터 분석을 활용하여 자산과 장비를 모니터링하고, 운영 문제를 식별하고, 수리를 용이하게 합니다. 60% 이상이 파이프라인이나 원격 농장과 같이 분산된 환경에서 방대한 양의 데이터를 수집하기 위해 네트워크 자동화를 시행했습니다.
석유 및 가솔린 회사는 적절한 기술 솔루션을 통해 기존 실시간 모니터링에서 더 빠른 실시간 예측으로 전환할 수 있습니다. 또한 들어오는 기술 및 비즈니스 데이터를 신속하게 검토하고 해당 정보를 복잡한 모델에 실시간으로 구현하여 문제를 방지하는 동시에 생산 및 시추 성과를 높이는 데 도움이 되는 전술적 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급한 이유로 인해 예측 기간 동안 시장이 더욱 성장할 것으로 예상됩니다.
환경 및 공공 안전에 대한 우려 증가
위에서 언급했듯이 석유 및 석유 사업은 일상 운영에서 상당한 양의 데이터를 생성합니다. 석유 및 가스 최적화 프로세스에는 많은 과제가 있습니다. 예를 들어, 표면 아래에서 석유를 찾는 것은 매우 어려운 과정이며, 저류층은 일반적으로 지구 표면 아래 5,000~35,000피트에 있습니다. 저류층을 찾고 설명하는 유일한 방법은 저해상도 영상과 값비싼 시추 기록(시추공을 뚫은 후)을 통해서입니다. 유체 자체는 다양한 화학적, 물리적 특성으로 복잡하지만, 암석을 통해 시추공으로 이동하는 것은 어려운 과제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 국가의 기업과 정부는 빅데이터 기술로 이동하고 있습니다. 이러한 요인으로 인해 시장은 예측 기간 동안 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
지하에서 석유를 생산하는 데는 많은 비용이 듭니다. 석유 한 배럴을 생산하는 동안 비용, 수량, 시장 접근성을 모두 고려해야 하며, 상당한 양의 과학, 장비, 노동력이 필요합니다. 석유 탐사 중에 환경과 대중 안전에 대한 우려가 발생할 수 있습니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 사람들은 빅데이터 기술을 채택하고 있으며, 이로 인해 시장은 예측 기간 동안 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
빅데이터는 운영 및 건강, 안전 및 환경과 관련된 위험을 극적으로 낮추고 비용을 최적화합니다. 드릴링 중에 킥, 드릴 유지 관리/가동 중단 예측, 드릴 매개변수 개선, 폭발 방지, 생성된 위험한 작업 조건 회피, 날씨 데이터 또는 인력 스케줄링 정보를 사용하여 환경적 위험 감소와 같은 바람직하지 않은 결과를 피하는 데 도움이 됩니다.
석유 및 가스 부문에 대한 투자 증가로 시장 성장 촉진
현재 석유 수요 증가와 석유 및 가스 부문에 대한 투자 증가가 견인력을 얻고 있으며, 이로 인해 석유 분야에서 빅데이터에 대한 필요성도 빠르게 증가하고 있습니다. 예를 들어, 현재 회계 연도에 Indian Oil Corp.와 Bharat Petroleum(BPCL)은 자본 지출 목표를 초과했습니다. 석유부의 자료에 따르면, 4월에서 2월 사이에 India Oil은 1년 전체 자본 계획인 34억 7,600만 미국 달러(31,800억 루피)에 비해 1억 5,240만 달러(31,800억 루피)를 지출했고, BPCL은 1억 2,5160만 달러를 지출하여 목표인 1억 2,1750만 루피(12억 1,750만 달러)를 초과했습니다. 게다가 OPEC(석유 수출국 기구)이 생산량을 제한하고 있음에도 불구하고, 아부다비는 향후 5년간 생산 용량을 늘리기 위해 석유와 천연가스에 4,480억 디르함(1,220억 달러)을 투자할 예정입니다. 아부다비는 사우디 정부가 세계 최대 규모의 신규 주식 공모에서 회사의 소수 지분을 294억 달러에 매각한 2019년 말 상장 이후 Aramco가 투자한 첫 번째 대규모 투자입니다. 이로 인해 석유 및 가스 부문에서 빅데이터 분석에 대한 글로벌 수요가 증가하고 있습니다.
최근 개발
2020년 3월부터 선도적인 글로벌 데이터 분석 및 자문 회사인 Quantzig는 실행 가능한 분석 솔루션을 제공하기 시작했습니다. 이 회사는 석유 및 가스 부문을 위한 최첨단 빅데이터 분석 서비스가 조직이 잠재적 시장을 효과적으로 타겟팅하고 석유 탐사 및 시추 작업에 관련된 위험을 낮추는 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이라고 밝혔습니다.
North Sea oil data에 따르면, 2019년 9월 최신 프로젝트에서 연구자들은 인공 지능을 사용하여 북해 석유 및 가스 산업에서 "보물 창고"인 빅데이터를 잠금 해제하는 데 도움을 주었습니다. 애버딘 대학교의 연구자들은 석유 및 석유 산업에서 발견되는 엄청난 양의 빅데이터 간의 격차를 메울 것으로 예상됩니다. 석유 및 가스 혁신 센터(OGIC), 소프트웨어 연구 개발 기업 HyperDAP, 스코틀랜드의 데이터 및 AI 혁신 허브인 The Data Lab은 모두 이 프로젝트의 설립에 기여했습니다.
Hadoop(IBM Big Insights)을 활용한 Chevron의 개념 증명 지진 데이터 처리. 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 잠재적으로 석유 자원을 드러내는 방대한 양의 데이터를 더 잘 분석함으로써 이 회사는 심해 굴착선을 바다로 배치하는 비용을 낮출 것으로 기대합니다. Chevron은 현재 매일 1.5기가바이트 이상의 내부 트래픽을 생성합니다.
BP의 "Field of Future" 프로젝트는 2003년에 시작되었습니다. 진행 중인 프로그램의 초기 초점은 참여와 배치에 맞춰졌으며, 추적 기록을 유지하는 것과 같은 소수의 자산에 핵심 기술을 배치하는 것이 목표였습니다. 다가올 "더 큰 움직임"을 위한 기술적 및 구조적 토대를 마련합니다. 이 프로젝트(Advanced Collaboration Environment Centre)에는 빅데이터 애플리케이션 프레임워크인 CoRE(Collaborative Real Time Environment)와 ACE가 포함되어 있습니다.
지진 센서 데이터의 경우, Shell은 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)에서 Hadoop을 실험하고 있습니다. "미래의 디지털 유전"은 Shell의 글로벌 프로그램인 Smart Fields의 초점이며, 이는 Shell이 24시간 지속적으로 개선할 수 있는 리소스입니다.
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시장 세분화
석유 및 가스 분야의 글로벌 빅데이터 시장은 다음과 같이 구분됩니다.
시장 참여자
다음의 주요 시장 참여자는 다음과 같습니다.
| 속성 | 세부 정보 |
| 기준 연도 | 2022 |
| 과거 데이터 | 2018 – 2022 |
| 추정 연도 | 2023 |
| 예측 기간 | 2024 – 2028 |
| 양적 단위 | 백만 달러 매출 및 2018-2022년과 2024-2028년 CAGR |
| 보고서 범위 | 매출 예측, 회사 점유율, 성장 요인 및 추세 |
| 포함된 세그먼트 | 구성 요소 응용 프로그램 데이터 유형 |
| 지역 범위 | 북미, 아시아 태평양, 유럽, 남미, 중동 & 아프리카 |
| 국가 범위 | 미국, 캐나다, 멕시코, 중국, 인도, 일본, 한국, 인도네시아, 독일, 영국, 프랑스, 러시아, 스페인, 브라질, 아르헨티나, 사우디 아라비아, 남아프리카, UAE, 이집트, 이스라엘 |
| 주요 기업 프로필 | Accenture PLC, Cisco Systems, Inc, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise, IBM, Microsoft, Oracle Corporation, SAP Group, SAS Institute Inc, Teradata Hitachi Vantara |
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