一、大資料應用現狀
1、資料量在不斷增加，且資料結構不斷複雜。
根據idc 監測，人類産生的資料量正在呈指數級增長，大約每兩年翻一番，這個速度在2020 年之前會繼續保持下去。這意味着人類在最近兩年産生的資料量相當于之前産生的全部資料量。于此同時，大量新資料源的出現則導緻了非結構化、半結構化資料爆發式的增長。
這些由我們創造的資訊背後産生的這些資料早已經遠遠超越了目前人力所能處理的範疇，大資料時代正在來臨…
2、中國企業的大資料現狀
目前，中國企業500強的日資料生成量近一半都多于1gb，更有4.9%的企業 超過1tb。中國企業級資料中心資料存儲量正在快速增長，非結構化資料呈指數倍增長，如果能有效的處理和分析，非結構資料中也富含了對企業非常有價值的資訊。
二、大資料分析在石化企業的應用
1、大資料分析在石化企業應用的主要方面
石化行業具有多環節、多地域特色，各環節的優化是石化行業最關注的大資料應用領域。石化行業大資料分析應用多分布于供應鍊優化、庫存管理、資金統一管理和生産監管優化四個子產品。
2、石化企業資料特征
石化行業企業資料的資料量大，存儲格式複雜，資料分散，類型衆多，不同類型資料包含的資訊各具特點，綜合各種資料所包含的資訊才能真實反映企業實際狀況。
石化行業企業對大資料分析解決方案的需求集中展現在：供應鍊優化、庫存管理、資金統一管理、生産和安全監管的分析。
石化企業應用大資料分析需要解決的問題，主要為缺少資料全方位分析方法、erp軟體處理能力差、實時資料分析能力差、海量資料處理效率低，其分布如下圖：
三、大資料分析在石化企業的價值
來自ibm在全球的調研表明，大資料分析在支援創收政策、實作成本控制方面的價值正在穩步上升。此外，近40%的企業在采納大資料分析後的六個月内就實作了快速的投資回報(roi)。
通過分析方法和解決方案，可以在大量資料中系統性的發現有用的關系，即實作經驗規律的可重複性。通過建立拟合不同模型研究不同關系，直到發現有用資訊，即用于分析原因解決問題。發現潛在價值，預見可能發生的某種“壞的未來”并給出建議，即預測并提供解決方案。
實作大資料分析價值的三大要素：支援、信任和技能。應用大資料分析的企業需要管理層持續的支援，需要加強跨專業部門之間的信任，并具有深層次的業務知識和技能。
四、石化企業大資料分析的成果展示（恒逸集團）
1、恒逸大資料分析的目标需求
①大資料應用日益廣泛，利用大資料分析為企業提供決策。
②随着公司的發展出現多個it應用系統并積累了大量的資料，合理利用資料優化供應鍊、庫存管理、生産成本控制和安全管理，提升公司的整體競争力。
③公司發展提出了大資料時代下如何建設智慧工廠的問題
2、使用軟體：帆軟finereport
3、成果展示：【本項目獲得浙江省企業資訊化創新項目獎】
①資金管理類-決策分析、業務統計
②人力資源分析
③供應鍊管理
本文作者：佚名
來源：51cto