5月16日,众多石油石化行业大咖汇聚正在召开的“2019中国石油石化企业信息技术交流大会”上,深入探讨以人工智能、大数据为代表的新一代信息技术在智慧油田、智能工厂、智能管道、智慧加油站等油气行业数字化转型中的应用方法、价值、途径和解决方案,广泛交流推广在技术创新、融合应用、网络安全等方面取得的新成果、新突破、新进展,整体提升石油石化企业信息化发展水平和价值创造能力,保障“十三五”信息化规划目标的实现。
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2019中国石油石化企业信息技术交流大会现场

当前,以人工智能、大数据、云计算、物联网、移动通信、量子信息等为代表的新一代信息技术加速突破应用,成为推动我国实体经济创新发展的新动能。牢牢把握数字化、网络化、智能化融合发展契机,积极利用数字化技术推动产业转型,已成为广大石油石化企业实现高质量发展的战略选择。为全面提升石油石化企业信息技术创新发展能力,加快推进数字化转型,有效提高两化深度融合和网络安全管理水平,助力企业降本增效,中国石油学会联合石油石化领域的知名企事业单位召开了“2019中国石油石化企业信息技术交流大会”。


作为大数据领军企业,在石油石化行业耕耘多年、拥有众多成功案例的永洪科技,荣幸受到大会主办方邀请,在会上发表了以“中石油销售公司大数据分析应用解决方案”为主题的主旨演讲,并对石油石化领域众多案例进行了集中展示,为石油石化行业数字化转型加油助力

结合业务场景
构建大数据一站式解决方案

从具体的应用场景入手,永洪科技技术专家分析了当前油品销售公司数据分析方面所遇到的瓶颈,介绍了目前大数据的应用现状,并阐述了大数据的建设目标,即完成大数据平台的搭建,围绕内部数据的应用,实现报表提升、POS交易明细分析、商品关联分析、客户画像、车牌识别等主题应用。



同时,在演讲中,永洪科技技术专家分析了多个具体案例,将用户数字化转型的方式方法进行了总结汇报,受到了与会嘉宾的一致认可。走过的每一步都算数。3000+多家制造、零售、物流等行业客户大数据分析实战经验,沉淀下来的都是精华



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剖析最佳实践
唤醒石油石化行业数据价值

基于行业的发展趋势及运营管理的需要,中国石油天然气销售东部公司在业务拓展中,将“如何释放业务数据的价值”视为首要工作。因此,东部公司拟构建基于GIS技术、数据挖掘与分析技术于一体的市场营销分析与可视化平台,以满足公司市场开发策略的制定,精准分析营销数据,且能够支撑业务数据自助式分析、查询、重要指标大屏展示及移动应用等功能。


因此,中国石油天然气销售东部公司携手永洪科技开展数据分析项目,以帮助企业做出更加科学的业务决策,不断发现新的商机。


集团公司统建系统实现了市场销售、客户服务等日常管理的部分需求,但尚未达到全面支撑核心业务需要的目标。


集团公司 业务现状
  • 信息数据

    信息数据标准与管理规范、信息共享水平有待提升。

  • 数据展示

    营销数据多,但没有全面清晰展示数据的窗口。

  • 数据分析能力

    营销业务分析能力不足,市场开发业务缺少信息化支撑,市场精细化管理水平有待提高。

  • 移动应用

    移动应用平台和大屏展示等需求迫切。



针对现状 明确需求


以天然气市场销售数据管理与应用为基础,建立一套天然气市场营销分析及可视化系统,实现天然气市场开发及营销数据集成、分析与可视化,优化整合相关资源及文档,提升工作效率,辅助决策支持,为未来数据集成和大数据应用做基础。


项目实施 配合默契

在中石油天然气销售东部公司市场营销分析与可视化项目的实施过程中,永洪科技一如既往地强调知识转移与人才培养,项目实施的成功与否,不仅仅是项目应用本身,更关键的是,在项目实施过程中为中国石油天然气股份有限公司天然气销售东部公司培养一支信息化管理与应用方面的人才队伍。


项目实施过程中对知识转移分为设计过程、实施过程、推广过程三个阶段进行。在每个阶段中,永洪科技咨询实施顾问和中石油天然气销售东部公司项目人员分别承担不同的角色,并且随着项目的推进,角色不断地进行转换,最终中石油天然气销售东部公司项目人员成为公司信息化的中坚力量。


项目成功 获得认可


该项目给中石油天然气销售东部公司带来了理想收益。项目通过数据分析、数据挖掘、数据驱动的方式,帮助客户打破信息孤岛的现状,唤醒沉睡数据价值,实现数据价值运营,为企业运营决策、企业效益管理、用户研究分析、产品精准营销提供有效的支持。


正如东部公司信息处负责人所说,石油天然气行业的大数据仍处于起步阶段,目前国内油气行业仍处在数据采集、存储阶段,尚未上升到大数据挖掘分析的高度。我希望未来大数据技术能够在油气行业更多层面得到更广泛的应用。我们也期待与永洪科技的下一次合作,充分挖掘已有的天然气销售大数据中蕴藏的价值,帮助企业挖掘消费规律,优化库存,制定最优的决策方案。

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注:图中数据仅为演示所用,非真实数据。

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