检视石油公司如何达成BI，你将会发现一些可贵的经验，无论你是想改善获利，或是找到未开发的市场，那都有助于你在BI上所作的努力。
石油公司每天为了一加仑的汽油，利用“喷井”般的大量数据，评估市场情况。他们如何运用适当的工具与信息，将利益最大化?
前段时候，汽油每公升超过4块美元，原油交易则创下空前新高，每桶超过125美元。而石油/汽油公司正忙着数它们手中厚厚的钞票。2008年5月时，Exxon Mobil石油公司报告，其上一季的收益为109亿美元，仅次于前一季创记录的117亿美元。
这惊人的数字让人很容易解读，贪婪成性的石油公司正在利用市场恐惧，不断地榨取其它不堪重负的公司与个人消费者的辛苦钱。毕竟面对工作与生活所需，我们也是别无选择的高价燃料消费者。要给车子加油才能上班，大陆地区上班大楼冬天时必须供应暖气，所需物品需要被运输，生产的产品更需要卡车运送给客户，到处都在启动引擎。
然而，经济学者们提出反驳：这就是资本主义，抓住良机、找出收益的机会，并且伺机而动;那正是企业应该做的事。石油公司非常善于找到它们利益的优势所在。并且利用精密的商业智能系统(Business Intelligence System)取得这种优势。
没有好的BI，石油公司的命运就会岌岌可危，Energy Intelligence Group(该集团从事石油工业的信息报导/搜集/分析)的一位资深人士David Knapp表示：“那些对于知识取得一直处于落后状态的人，在绩效表现上也一定是落后的。”而BI就是有关促使你的企业与产业蓬勃发展的知识。例如，抵押借贷公司在某种程度来说正走向破产，因为他们没有对相应的客户数据作足够分析，就与有风险的借贷者签下合约。另外，像是面临困境的零售商正在研究金融智慧 (Financial Intelligence)，来决定他们是否应该像连锁书店Borders Group那样，找贷款以继续维持下去，或是像电子商务公司RedEnvelope与邮购零售公司Lillian Vernon那样申请破产。
石油公司向来不是因BI而生，就是因它而亡，于年收入达320亿美元的Hess 石油公司任职，负责该公司全球探勘与生产之副总裁兼CIO Gary Lensing表示：“我们做的任何事都是数据说了算;价值的量化亦全仰赖资料。”
Hess与其竞争对手从内部与外部收集数据，此外还加上诸如战争、气候，以及全球的政治活动等意外干扰因素。BI之于石油与汽油，并非只是购买一套分析工具，然后将数据输入那么简单。石油公司通过多层架构的软件传送信息，几乎每个员工都专注在收集与储存某种数据。例如Exxon要它们的地球物理学家知道 Fortran、C语言与Java，这样他们才能自己编码，快速地分析。Lensing表示，当Hess在钻一个油井时，工程师每隔15秒就收集一次钻井的状态资料。
整体而言，石油和汽油专用的应用程序本身就有分析能力，像是Paradigm Geotechnology公司的Geolog (可找出地震测量的数据特征)，或是像Professional DataSolutions公司的PDI FocalPoint(可通过仪表板追踪加油站店家的销售情形)。但是，如果要取得全面性的企业绩效，数据数据则必须通过现成的商业智能分析与报表软件展现给CIO，而那正是大部分的CIO所熟悉的形式，例如Cognos(已经被IBM收购)或SAS等公司的这类产品。然后，这些石油公司还可以在BI中增加供应链信息。像Hess与Valero等石油公司都在利用SAP的石油与汽油模块在管理供应链。这些公司同时也运用SAP 产品分析与储存应用软件，包含商业仓储(Business Warehouse)。石油公司将数据储存在两个通用的数据库中，像是Oracle产品，以及给石油工业专用的数据库，例如Halliburton公司的 OpenWorks或StratWorks。
讲到BI，石油巨人即具备巨人般的视野。“我们并不像其它产业一样受制于交易机制。”Lensing表示：“你是想从交易过程中榨取几毛钱，以获取操作上的效率，或者，你是把眼光放在核心资产上，企图提炼出额外的价值?”
检视石油公司如何达成BI，你将会发现一些可贵的经验，无论你是想改善获利，或是找到未开发的市场，那都有助于你在BI上所作的努力。
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。
该公司还安装了 OSIsoft绩效管理软件，某部份原因是为了收集操作面的资料，例如，用来衡量钻井平台与储油槽的运作效率如何。目前此计划尚未完成，仍在进行中。同时，Hess每天都透过FTP传输，接收其合资企业上载的绩效报表，像是在墨西哥湾的合资企业Shell石油公司。
这个BI链上其中一个实时的部份就是油井资料。一位在美国德州休斯敦的工程师，可以对位于西非地区的钻井活动进行监控，查看钻头钻入海床时有无任何异常，并且可以透过卫星传输数据给休斯敦的工程师，他们可以检视此可视化的数据，然后发送电子邮件提出如何调节该机器的建议措施，Lensing表示。
“钻井平台的工作人员能够与公司总部的人员进行实时对话，并且处理同一笔数据，这表示，我们可以更快速且更准确地出产石油。”他说：“你用什么方式分析数据，以及作什么样的决策，那就是你的竞争优势所在。”理论上来说，更大量与更快速的产出即意味着，Hess可以在市场价格高涨时，更快速地卖出更多的原油或提炼产品，就像现在。
新营运成本
巴西石油公司Petrobras近来在巴西海岸附近发现的一个油田，可能是全世界第三大的油田，蕴含的石油储量估计高达330亿桶，仅次于位在沙特阿拉伯与科威特的油田。以上的数据是根据巴西国家石油管理局于2008年4月时宣布的一个非官方估计。Petrobras公司则拒绝证实此事，并坚称有更多的测试需要进行。资深地质学家Olinto Gomes de Souza Jr.正协助分析某些测试资料。
经过4年的探勘与计算机运算建造模型，2007年11 月该公司宣布，在水深6,500英尺的海床下方16,000 英尺发现石油。目前试验性的探钻仍持续进行，它们正穿过油层上方的岩石层与岩盐层钻凿。每钻凿一公分，Petrobras就要检视10到12个变量，包括温度、压力，以及岩石与沉积物比重等。工程师将这些数据储存于Oracle的一个数据库，然后透过SAS公司的分析软件查询。经地质学家评估这些信息后，会对照财务现状进行交叉分析。“我们所花费的成本非常高，单单钻一座油井就要用掉上亿元，所以我们不希望出任何问题。”de Souza表示。
为了达成于2020年前挤身全球前五大石油公司的目标，Petrobras必需承担一些可能的风险。从这个深海油田获取石油所费不赀，部分原因是这个油田的位置实在太深了。“没有任何一家公司试过这么深的探勘。”他说。但是数据显示前景大有可为，公司已经作出重要的人员配置决策。Petrobras成立了一个由资深经理人所组成的新团队，监督这个区域的探勘，并且计划雇用14,000名的钻井工、地质学家，以及工程师等人员。从初期探勘到石油生产，再到成品汽油的销售，那过程需要耗时多年，因此，公司必须为5年、10年，以及15年之后的市场建立模型。在建立模型的过程中，除了引用自己内部的情报外，他们还结合了许多外部公共的数据，像是来自美国能源信息管理局(Energy Information Administration，EIA)的信息，研究人员Knapp表示。
例如，汽车制造业者除了制造电汽混合车型之外，也持续地改善汽车与小货车的燃油效益。根据EIA的数据报告，2030年以前，小货车平均每加仑汽油可行驶27.9英里，相较于2006年的燃油率可望提升40%。有个高度简化的分析可以相信，假如人们减量使用汽油，油价应该就会下跌，那么也就会降低昂贵的钻井所带来的利润，Knapp解释。
虽然中国与印度对石油的需求与日俱增，但是到目前为止，那还不足以与美国预期下降的需求相抵。新油井与钻探技术可能可以降低某部份的钻井成本，但是，没有人明确地知道何时到来?又能降低多少?现在并不缺乏数据来提供分析;价值就在于你如何诠释它。“重点在于过滤讯息，而不是找到讯息。”他说：“了解这一大堆的讯息能提供你什么样的帮助，这才是关键。”
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。
该公司还安装了 OSIsoft绩效管理软件，某部份原因是为了收集操作面的资料，例如，用来衡量钻井平台与储油槽的运作效率如何。目前此计划尚未完成，仍在进行中。同时，Hess每天都透过FTP传输，接收其合资企业上载的绩效报表，像是在墨西哥湾的合资企业Shell石油公司。
这个BI链上其中一个实时的部份就是油井资料。一位在美国德州休斯敦的工程师，可以对位于西非地区的钻井活动进行监控，查看钻头钻入海床时有无任何异常，并且可以透过卫星传输数据给休斯敦的工程师，他们可以检视此可视化的数据，然后发送电子邮件提出如何调节该机器的建议措施，Lensing表示。
“钻井平台的工作人员能够与公司总部的人员进行实时对话，并且处理同一笔数据，这表示，我们可以更快速且更准确地出产石油。”他说：“你用什么方式分析数据，以及作什么样的决策，那就是你的竞争优势所在。”理论上来说，更大量与更快速的产出即意味着，Hess可以在市场价格高涨时，更快速地卖出更多的原油或提炼产品，就像现在。
新营运成本
巴西石油公司Petrobras近来在巴西海岸附近发现的一个油田，可能是全世界第三大的油田，蕴含的石油储量估计高达330亿桶，仅次于位在沙特阿拉伯与科威特的油田。以上的数据是根据巴西国家石油管理局于2008年4月时宣布的一个非官方估计。Petrobras公司则拒绝证实此事，并坚称有更多的测试需要进行。资深地质学家Olinto Gomes de Souza Jr.正协助分析某些测试资料。
经过4年的探勘与计算机运算建造模型，2007年11 月该公司宣布，在水深6,500英尺的海床下方16,000 英尺发现石油。目前试验性的探钻仍持续进行，它们正穿过油层上方的岩石层与岩盐层钻凿。每钻凿一公分，Petrobras就要检视10到12个变量，包括温度、压力，以及岩石与沉积物比重等。工程师将这些数据储存于Oracle的一个数据库，然后透过SAS公司的分析软件查询。经地质学家评估这些信息后，会对照财务现状进行交叉分析。“我们所花费的成本非常高，单单钻一座油井就要用掉上亿元，所以我们不希望出任何问题。”de Souza表示。
为了达成于2020年前挤身全球前五大石油公司的目标，Petrobras必需承担一些可能的风险。从这个深海油田获取石油所费不赀，部分原因是这个油田的位置实在太深了。“没有任何一家公司试过这么深的探勘。”他说。但是数据显示前景大有可为，公司已经作出重要的人员配置决策。Petrobras成立了一个由资深经理人所组成的新团队，监督这个区域的探勘，并且计划雇用14,000名的钻井工、地质学家，以及工程师等人员。从初期探勘到石油生产，再到成品汽油的销售，那过程需要耗时多年，因此，公司必须为5年、10年，以及15年之后的市场建立模型。在建立模型的过程中，除了引用自己内部的情报外，他们还结合了许多外部公共的数据，像是来自美国能源信息管理局(Energy Information Administration，EIA)的信息，研究人员Knapp表示。
例如，汽车制造业者除了制造电汽混合车型之外，也持续地改善汽车与小货车的燃油效益。根据EIA的数据报告，2030年以前，小货车平均每加仑汽油可行驶27.9英里，相较于2006年的燃油率可望提升40%。有个高度简化的分析可以相信，假如人们减量使用汽油，油价应该就会下跌，那么也就会降低昂贵的钻井所带来的利润，Knapp解释。
虽然中国与印度对石油的需求与日俱增，但是到目前为止，那还不足以与美国预期下降的需求相抵。新油井与钻探技术可能可以降低某部份的钻井成本，但是，没有人明确地知道何时到来?又能降低多少?现在并不缺乏数据来提供分析;价值就在于你如何诠释它。“重点在于过滤讯息，而不是找到讯息。”他说：“了解这一大堆的讯息能提供你什么样的帮助，这才是关键。”
灵活应变时态
每个星期三上午，喧嚣扰攘的叫声与手势，会让纽约商业期货交易所(Nymex)的交易大厅内激昂的情绪化为肃静。石油交易员等着EIA发布各国原油与汽油的库存量，以及全球原油价格等讯息。
上午10点半，EIA的网站会出现流量激增的情况。该网站的首席分析师Charlie Riner表示，每秒的网页浏览会达到1,000人次，并且维持15秒。石油公司、商品交易员、调查分析公司，以及美国与其它国家的政府部门，已编写机器人程序(bots)来收集数据。
石油库存是该产业最受关切的的资料，美国能源部负责统计管理的E I A，其资深石油分析师Joanne Shore表示：“库存数据一旦发布，就会影响市场。”例如，假如美国石油供应与上周比较，呈现明显地下滑，那就意味着需求可能向上攀爬，油价也就可能随之高涨。因此，不只是交易员需要这些数据，像是Valero等公司也需要结合这些数据至其库存分析与市场活动中，才能保持自己的竞争优势。
在石油与汽油行业中，你所拥有的数字就是你的角色定位。尚待提炼的石油数量;或是在储油槽内已经加工，准备好分销出去的液态产品数量;这些数据都象征着一个公司在某个时间点的价值。作为一个炼油公司，Valero购买大量原油，经高温高压处理后制成其它产品，例如柴油、柏油与润滑油等。此下游公司的年收入达950亿美元，拥有17座炼油厂，其总产值每日可达310万桶产品。
但是Valero无法在某一天内卖掉那么多产品，所以必须将成品储存起来，直到能够运输至市场上的时间。该公司会无时无刻地追踪其库存变化;今天早上卖出的产品是多少数量?现在呢?再来呢?
市场分析人员每天跑库存报表多达几百次，负责会计处理优化的副总裁Kirk Hewitt表示，随着石油成本于交易期间的波动，Valero的市场销售人员需要信息频繁地更新，以便产品能在最有利的价位卖出，然后在最低价时买进原油供给炼油厂。“我们在处理的商品其价格是每一秒都在变化的。”Hewitt解释：“因此，我们的利润每分钟在变化，成本也是每分钟都在变化。”
Valero全公司的员工每个月产出超过20,000份报表。举凡加油站损益表、应付帐款发票状况，乃至电信费用等。
Valero运用Information Builders公司的WebFocus工具来处里几乎所有的BI报表;除了库存报表之外，因为库存报表必须被迅速地完成。为此目的，用户到Valero 所使用的SAP商业仓储系统进行查询，该系统可以从Valero炼油厂的SAP R/3系统收集操作面相关数据。这些数据包括像是已加工的原油数量，以及原油制成的产品数量等项目。Hewitt表示，这些信息以Excel表格方式呈现，因为那样可一目了然。
Valero希望全面性的提高BI速度。现在，大部分的报表使用是来自SAP系统的数据仓库系统，每天晚上以批次方式更新的信息。但Hewitt表示，如果能改成以服务为导向的架构，将可以使更新的频率更为提高，那么分析人员就能随时查询最新资料。该公司目前正与SAP合作共同部署SAP交换架构(XI)，以实现此目标。Valero将继续运用WebFocus于假设分析与报表显示。
虽然BI 技术不断地变化，但是分析的目的没有变。Valero除了监控其加油站的销售情形与效益之外，也监控其库存的价值，当它看到供需关系有所变动时，就可调整其产品价格。虽然近来油价飙涨，但那并不表示Valero就有好日子过。除了汽油，它们还生产柏油、硫磺，以及其它副产品。这些产品的价格并没有像汽油那样上涨，或是随着制造所需的原物料成本上涨而相对升高。Valero必须平衡各个产品的依赖关系。
管理不确定因素
金融市场经常随着不安与不确定性而变化。问题是没有人能够预测商品价格的走势，或是他们将赚取或损失多少钱。
据某日的消息传出，一群身分不明的攻击份子，使用火箭攻击一艘开往沙特阿拉伯的日本油轮。就在同一天，Royal Dutch Shell石油公司宣布，非洲一群武装份子为了抗议Shell 在Niger Delta地区的采油活动，破坏了他们在该地的一条输油管。因为担心石油供应受到影响，交易员将油价推到每桶117美元，创下了当时的油价新高。
尔后，虽然较少暴力事件发生，但是造成轰动的事件仍旧不断，就像是2005年的Rita和Katrina飓风之类的天灾，或是炼油厂爆炸等意外事故，只要是一家大型炼油厂因发生火灾或爆炸而造成的停工，都可能会拖累该公司的收益，并且对产业造成持续数年的影响，那一点都不夸张。
年收入达210亿美元的英国石油公司(BP)已经为此付出了惊人的金钱与人命代价。2005年，该公司位于美国德州的炼油厂发生大爆炸，夺走了15条人命，并造成170人受伤。该炼油厂所生产的汽油，占美国销售汽油市场总量的2.5%左右，该厂被迫必须局部停工。同年，它们又遭逢Rita与Katrina飓风的破坏，一直到今年2月才完全恢复生产。根据BP最新的年度报告，BP在美的利润逐日下滑，部分原因是因为德州的天灾，从炼油厂炸毁的那年为126亿美元，至去年已下滑至74亿美元。
同一时间，Chevron在它的年度报告中亦指出， 虽然整体而言，在2007年石油行业的产品利润较为高出，但是受到Chevron在美国的3大炼油厂，计划与非计划停工的不利影响，而导致其提炼产品的利润削减。这个问题使Chevron于2007年，在美国炼油厂的原油提炼产能只达总负荷的85%。Chevron在美国下游产品的利润从2006年的19 亿美元，下跌至9.66亿美元。
EDS电资系统公司顾问Smith表示，竞争对手应该适切地部署BI，以立即评估像是BP在德州的灾害，或是Chevron部分停工等类似事件。“假如我是Shell，我应该知道这是一个BP与Chevron无法满足客户订单的大好机会。”
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