导读：《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，是英国学者维克托·迈尔·舍恩伯格所著，他被誉为“大数据商业应用”的**人。本书认为大数据的核心就是预测。
大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。而今，小到一款AAP，大到国际形势分析，变革已经悄然萌发，一些先进的石油公司也尝试着在石油行业使用大数据分析，本文在分析大数据现状及在油田的应用之后，提出了石油行业大数据的发展趋势。
大数据原理及相关大事件
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2011年是中国大数据市场的元年，部分IT厂商已经推出了相关产品，部分企业已经开始实施了一些大数据解决方案。
2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
2013年5月10日，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
提供一些数据，我就能做一些改变
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
传统石油企业，充分利用大数据价值
目前，国内数据在石油行业的应用还在试验阶段。一些公司、大学、油气田公司和大数据的先驱者们在进行着相关的研究工作。
1.英国石油公司在某采油厂安装无线感应器，通过全网式的数据采集，发现有些种类的原油比其它种类更有腐蚀性。
2.中国石油的油气生产物联网建设正在进行，将会统一对所辖的十六家油气田进行物联网的建设，统一标准规范，接口等相关技术细节。
3.MapReduce方法应用于钻井数据调查，在这项试验中，一个叫做Chukwa的基于Hadoop的开源数据采集系统验证在使用大量文件工作时，Hadoop分布式文件系统是一个可取的方法。使用MapReduce方法应用于钻井数据调查是有效的。
大数据分析对石油公司具有非常有意义
数据的多样性对客户预测的需求会起到作用。快速发现石油，降低生产成本，提高钻井安全性，增大产量。大数据分析可能在以下几个方面应用于油气生产领域：
勘探：通过应用先进的数据，比如模式识别，在地震采集过程中得到一个更全面的数据集，地质学家可以识别在使用大数据之前可能被忽略了的潜在的富有成效的地震数据。
开发：大数据分析可以帮助石油天然气公司评估生产过程。
钻井：除了基于有限的数据来进行监控和告警，大数据分析可以使用真正的实时“钻井大数据”来基于多个条件异常或预测钻井成功的可能性。
生产作业：提高采收率是很多石油天然气生产公司的目标。大数据可以同时使用地震、钻井和生产数据，将储层的变化情况实时的提供给储层分析工程师，为生产人员提供举升方法改造方案。
维护：预测性维护对于油气田公司来说已经不是一个新的概念了。
大数据时代的来临，是可喜的，它利用海量数据分析得出更有价值的点子和算法。然而，大数据只有能够进行动态交互，才能起到更大的作用。但是如何进行动态交互，也是大数据专家们正在研究的问题之一。
随着大数据的发展，它带来的便利已经越来越被人们重视。石油行业的大数据应用也是必然的发展趋势。作为石油行业伴随着大数据时代的发展，相信未来将会发生天翻地覆的变化。
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