BI如何让石油企业追求最大利益并找到市场

　　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。