石油公司殼牌通過(guò)分析數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)機(jī)器故障

很少有行業(yè)能比能源行業(yè)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)了。但多年來(lái)，石油巨頭殼牌甚至不知道其在世界各地的各種設(shè)施中的零件都位于哪里;它不知道什么時(shí)候需要再進(jìn)貨;直到部件開(kāi)始出現(xiàn)故障，它才知道什么時(shí)候出現(xiàn)了維護(hù)問(wèn)題。由于機(jī)器停機(jī)每天給公司造成了數(shù)百萬(wàn)美元的損失，于是殼牌決定收集數(shù)據(jù)以避免這些問(wèn)題。

殼牌卓越數(shù)據(jù)科學(xué)中心的總經(jīng)理Daniel Jeavons表示，殼牌基于多家供應(yīng)商的軟件建立了一個(gè)分析平臺(tái)，運(yùn)行預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)3000多種不同的石油鉆井機(jī)的部件何時(shí)會(huì)出現(xiàn)故障。

其中一個(gè)名為Databricks的工具通過(guò)Apache Spark來(lái)捕獲流數(shù)據(jù)。殼牌使用這個(gè)工具來(lái)更好地計(jì)劃什么時(shí)候購(gòu)買(mǎi)機(jī)器部件，保存多長(zhǎng)時(shí)間，以及在哪里存放庫(kù)存物品。

該工具托管在微軟Azure的云中，幫助殼牌將庫(kù)存分析從超過(guò)48小時(shí)減少到不到45分鐘，每年減少數(shù)百萬(wàn)美元的庫(kù)存轉(zhuǎn)移和重新分配成本。

經(jīng)驗(yàn)總結(jié):避免機(jī)器故障需要很多工具。Jeavons表示，殼牌的平臺(tái)包括了來(lái)自Databricks、Alteryx、C3、SAP和其他供應(yīng)商的軟件，所有的這些軟件共同幫助了他的數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)產(chǎn)生商業(yè)見(jiàn)解。最終，首席信息官必須正確評(píng)估這些工具，并在進(jìn)行大額購(gòu)買(mǎi)之前了解哪些才是有效的。

ARC啟用了新的數(shù)據(jù)管理工具

數(shù)據(jù)是航空?qǐng)?bào)告公司( ARC )的生命線，該公司每年結(jié)算航空公司之間價(jià)值超過(guò)880億美元的機(jī)票交易，包括德?tīng)査娇展?、美?guó)航空公司、英國(guó)航空公司、阿拉斯加航空公司以及Expedia等旅行社。航空公司付費(fèi)獲取ARC在這些交易中收集的數(shù)據(jù)，以了解更多的關(guān)于旅行者的目的地、旅行時(shí)間以及在此過(guò)程中每年為超過(guò)22億次航班支付的費(fèi)用的信息。

ARC捕獲數(shù)據(jù)，將其輸入分析引擎，對(duì)其進(jìn)行細(xì)化，并為其客戶構(gòu)建定制的報(bào)告。ARC 的CIO Dickie Oliver表示，該公司正從Teradata的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移到Snowflake的云軟件中，這將幫助ARC更快地將數(shù)據(jù)產(chǎn)品推向市場(chǎng)，并提供更大的可伸縮性和性能，這得益于其在AWS上的業(yè)務(wù)。Oliver表示，Snowflake是為了將計(jì)算資源與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分開(kāi)而設(shè)計(jì)的，它使ARC能夠?yàn)榭蛻艨焖贅?gòu)建新的定制報(bào)告。Oliver補(bǔ)充說(shuō)，多虧了這個(gè)項(xiàng)目，ARC將能夠?yàn)榭紤]新數(shù)據(jù)形式的客戶量身定制新的產(chǎn)品。

經(jīng)驗(yàn)總結(jié):遷移到一個(gè)新的數(shù)據(jù)平臺(tái)通常是令人畏懼的，不僅僅是因?yàn)榧夹g(shù)的轉(zhuǎn)變;變更管理是其中真正的麻煩所在。Oliver說(shuō)，讓人們“從一開(kāi)始就專(zhuān)注于改變，并讓他們經(jīng)歷改變過(guò)程是這個(gè)過(guò)程中最具挑戰(zhàn)性的部分”，他補(bǔ)充說(shuō)，他正全力培訓(xùn)員工，包括讓他們通過(guò)認(rèn)證，并引進(jìn)顧問(wèn)，如讓Slalom來(lái)幫助我們進(jìn)行變更管理。

TD銀行在數(shù)據(jù)湖方面的天賦

TD銀行的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)花了幾年時(shí)間來(lái)更新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，以滿足當(dāng)前和未來(lái)的需求，并創(chuàng)建了一個(gè)企業(yè)Hadoop數(shù)據(jù)湖。

TD銀行企業(yè)信息高級(jí)副總裁Joe DosSantos表示，我們使用了基于Cloudera的數(shù)據(jù)湖用來(lái)培養(yǎng)對(duì)客戶的洞察力，包括從跟蹤員工的流失率，到為客戶提供合適的產(chǎn)品。

TD 銀行的一個(gè)核心關(guān)注點(diǎn)包括讓業(yè)務(wù)分析師能夠從數(shù)據(jù)湖中提取數(shù)據(jù)，可用且可操作的能力，而無(wú)需數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)親自操控。 DosSantos表示:“我們正在讓人們廣泛使用這些數(shù)據(jù)集。”他補(bǔ)充道，TD Bank還嘗試使用其分析平臺(tái)來(lái)檢測(cè)欺詐和其他瀆職行為。

經(jīng)驗(yàn)總結(jié):過(guò)去幾年來(lái)，TD Bank一直在重新構(gòu)想其企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，篩選數(shù)十年來(lái)的客戶交易和其他數(shù)據(jù)。TD銀行沒(méi)有過(guò)度依賴(lài)Hadoop，而是使用了Talend的軟件來(lái)提取、轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)并將其加載到可用于可操作商業(yè)智能的信息中。

DosSantos解釋道:“Hadoop對(duì)于理解如何從A點(diǎn)到B點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)方面并不是很好。而Talend有一個(gè)元數(shù)據(jù)管理器和一個(gè)中央存儲(chǔ)庫(kù)來(lái)跟蹤數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)移動(dòng)和轉(zhuǎn)換。”

嘉吉公司正為蝦農(nóng)提供數(shù)據(jù)分析

嘉吉公司(Cargill)的動(dòng)物營(yíng)養(yǎng)部門(mén)開(kāi)發(fā)了一款名為iQuatic的移動(dòng)數(shù)據(jù)跟蹤應(yīng)用，幫助養(yǎng)蝦人降低產(chǎn)量的死亡率。

嘉吉?jiǎng)游餇I(yíng)養(yǎng)公司的CIO Tiffany說(shuō)，該應(yīng)用程序能夠基于環(huán)境因素(如溫度、pH值和營(yíng)養(yǎng))來(lái)預(yù)測(cè)蝦池中的生物量，并與嘉吉公司的iQuatic自動(dòng)喂蝦系統(tǒng)協(xié)同工作。Snyder在8月的CIO 100研討會(huì)上介紹了iQuatic系統(tǒng)。

只要農(nóng)民將應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)保存到云中，然后訪問(wèn)實(shí)時(shí)的操作儀表盤(pán)，便能夠直觀顯示池塘的性能，提供關(guān)鍵的測(cè)量和預(yù)測(cè)分析，幫助他們更好地管理蝦健康并提高產(chǎn)量。以前，農(nóng)民是用傳統(tǒng)的方式——用筆和紙來(lái)收集的這些數(shù)據(jù)。

經(jīng)驗(yàn)總結(jié):為了構(gòu)建這個(gè)應(yīng)用程序，嘉吉公司派遣了工程師和企業(yè)高管去厄瓜多爾的一個(gè)養(yǎng)蝦場(chǎng)，了解農(nóng)民是如何從池塘中獲取數(shù)據(jù)的?！拔覀冏屴r(nóng)民成為了我們團(tuán)隊(duì)的一部分，”Snyder說(shuō)。通過(guò)在敏捷、two-pizza的團(tuán)隊(duì)中快速工作，為在5個(gè)月內(nèi)成功進(jìn)行試點(diǎn)鋪平了道路，并最終實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品發(fā)布。

讓數(shù)據(jù)分析在默克公司發(fā)揮作用

全球醫(yī)療保健公司默克希望利用在ERP和核心系統(tǒng)中收集到的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行生產(chǎn)執(zhí)行和庫(kù)存控制，以獲得更多的商業(yè)見(jiàn)解。但是，由于它的工程師花費(fèi)了60%到80%的精力去尋找、訪問(wèn)和獲取每個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，以至于許多商業(yè)目標(biāo)沒(méi)有得到實(shí)現(xiàn)。默克公司的IT制造首席信息官M(fèi)ichelle D’alessandro表示:“我們沒(méi)有把數(shù)據(jù)視為一種可行的、永久的、有價(jià)值的資產(chǎn)。我們希望建立一種文化，在這種文化中，我們可以盡量在移動(dòng)和報(bào)告數(shù)據(jù)上少花時(shí)間，從而將更多的時(shí)間花在使用數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)有意義的業(yè)務(wù)成果上。”

默克公司創(chuàng)建了MANTIS(制造和分析智能)系統(tǒng)，這是一個(gè)über數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，包括了內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)和開(kāi)源工具，可以處理在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，包括文本、視頻和社交媒體。重要的是，該系統(tǒng)能夠允許非技術(shù)業(yè)務(wù)分析師在可視化的軟件中輕松的查看數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)科學(xué)家可以通過(guò)復(fù)雜的模擬和建模工具訪問(wèn)信息。MANTIS系統(tǒng)已經(jīng)使公司整體IT分析項(xiàng)目總業(yè)務(wù)量的時(shí)間和成本降低了45%。有形的業(yè)務(wù)成果包括平均提前期減少了30%，平均庫(kù)存持有成本減少了50%。

?經(jīng)驗(yàn)總結(jié):D'Alessandro表示，她成功的關(guān)鍵是在亞太地區(qū)的一家工廠中設(shè)立了一個(gè)“標(biāo)桿”分析項(xiàng)目，默克將在那里獲得最大的回報(bào)。而在那里展示了MANTIS的成功之后，它就為其他網(wǎng)站樹(shù)立了榜樣。她還學(xué)會(huì)了如何步步為營(yíng)。D 'Alessandro說(shuō)，她在一個(gè)早期的實(shí)驗(yàn)中使用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析默克制造過(guò)程的成本，但她“做得過(guò)頭了”。她說(shuō):“這并不是因?yàn)槿狈澲蛉狈h(yuǎn)見(jiàn)，我們只是無(wú)法讓它發(fā)揮作用?！?/p>