构建中国石油企业源头数据资源优化策略

本文主要探讨了中国石油企业在2010年的源头数据资源建设问题及其解决方案。面对数据资源孤立、采集标准不统一、专业数据格式多样且内容不全、以及数据管理存在的诸多问题，作者孙金凤提出了构建石油企业源头数据资源体系模型的必要性。这种模型旨在通过优化数据采集、标准化流程和规范，实现“一次采集，全局共享”，从而提升数据质量和利用效率。 首先，文章强调了数据在石油企业中的重要性，它是企业投入巨资获取的信息资产，对生产决策具有直接影响。然而，由于业务复杂性、数据规模庞大、结构多样以及存储格式和环境的复杂性，石油企业在信息化进程中面临数据质量问题、管理不足、系统集成度低以及知识管理缺失等问题。 针对这些问题，作者指出，石油企业已开始投资数据中心建设，以推动勘探开发并提升经济效益。数据中心建设被视为解决数据管理问题的关键步骤，但实践中对源头数据资源建设的关注度仍然不足。作者强调，数据的质量直接影响企业的科学管理，低质量的基础数据无法作为有效决策的依据，因此提升源头数据资源的质量至关重要。 目前，我国石油企业虽然在基础数据资源建设上取得了一定进展，但依然沿用追帐式的建设模式，这显然不能满足现代信息化的需求。因此，作者倡导从“数字化油田”建设的大局出发，提出一种新的源头数据资源建设模式，目标是建立稳定的数据库和良好的数据生态环境，为石油企业的决策支持系统提供坚实的数据基础，推动整个数据中心的高效运行。 总结来说，本文的核心内容围绕着中国石油企业在数据资源管理上的挑战，如何通过改进源头数据资源建设模式，提升数据质量，以适应数字化转型的需求，为企业的运营和发展提供有力支持。这一研究对于推动石油行业的信息化进程具有重要的理论价值和实践指导意义。