2003年12月，93号汽油价格为3.2元/升; 2008年8月，北京市场上93号汽油价格已经达到6.2元/升; 国际原油成交价在2008年7月11日更是达到了历史最高价每桶147.27美元。

    全球在为高油价感到错愕，老百姓正为此而抱怨，但是也有人在“偷着乐”，那就是在不断获得巨额利润的石油天然气公司。2008年5月，埃克森美孚公司报表显示，一季度该公司的利润达到109亿美元，仅比上一个季度创历史记录的117亿美元差了一点点。

    有人忍不住会说石油企业的利润数额之所以如此惊人，是石油公司“贪婪成性”，不断地利用市场恐慌情绪拼命榨取不堪重负的公司和个人消费者。要给车子加油开车上班，办公大楼到了冬季要供热，生产出的产品要用汽车运给客户，为了发展业务还得不断地打“飞的”，面对生活和工作所需，老百姓除了购买高价格的燃料别无选择。

    不过，经济学家们反驳: “这就是市场经济的特征，抓住当前形势，发现创收机会，伺机而动——这正是一个‘明智’的企业应当要做的。”越来越多的石油公司开始利用商业智能产品来分析自己的利润优势，并且通过它们来获得这种优势。

    利润来自智能

    David Knapp是为石油行业提供信息的能源信息集团的高级编辑。他认为，要是没有良好的商业智能，当前石油公司的命运就岌岌可危。

    商业智能的关键在于能够帮助企业了解什么因素让自己在所属行业继续蓬勃发展。比方说，一些抵押贷款公司如今惨遭失败，一方面就是由于他们对相应客户数据的分析不够深入，签下的都是高风险贷款者。另外，一些面临困境的零售商们正在利用商业智能研究财务信息，确定自己是寻求贷款以便继续经营下去（如连续书店Borders Group），还是像在线零售商RedEnvelope和邮购零售公司Lillian Vernon那样申请破产。

    Hess石油公司年收入达320亿美元。Gary Lensing是Hess公司负责全球勘探和生产的副总裁兼CIO，他说: “商业智能向来是石油公司的立足之本，我们做什么都由数据说了算，量化价值的所在全靠数据。”

    Lensing介绍，Hess石油公司钻油井时，一线操作的工程师们每隔15秒钟就要收集一次钻井的状态数据。

    面向石油天然气行业的专门应用软件通常本身就有分析功能，比如Paradigm Geotechnology公司的Geolog（可找出地震测量数据模式），以及Professional DataSolutions公司的PDI FocalPoint（可通过仪表板跟踪加油站的销售情况）。但是希望通过这些数据全面了解公司的业绩，就需要把这些数据通过现成的商业智能分析和报表软件包，最终展现给石油公司的老总们，比如Cognos或者SAS等公司的此类产品。然后，这些石油公司还可以在商业智能中添加进供应链信息。

    Hess和Valero等石油公司的供应链都在利用SAP 的油气模块管理，有些公司还在使用SAP产品的分析与存储应用软件。石油公司既把数据保存在通用数据库（如Oracle的产品）中，也保存在面向石油行业的专门数据库中，比如专门面向石油行业的Halliburton公司的OpenWorks或者StratWorks。

    分析数据 评估油价

    过去，美国的老一辈人把石油称为“得克萨斯茶”，不过美国石油行业其实起源于宾夕法尼亚州。1859年人们发现轻质原油从农场小溪的乱石当中汩汩冒出来。人们最初把油用来润滑机器、点灯。50年后，钻塔从全国各地的油井中不断抽出石油，财富也随之滚滚而来。

    2007年，前五大石油公司销售额达到1.5万亿美元，“窃贼”因此也瞄上了这块“肥肉”。2008年2月，年收入达到1120亿美元的巴西石油公司（Petrobras）就有四台笔记本电脑和两只硬盘被偷。公司称，这些电脑和硬盘中有“商业机密和重要信息”，涉及接下来几年内有望出产80亿桶石油的一片海洋油田，据说巴西警方正在调查此事。

    巴西石油公司失窃的此类地质信息属于石油“上游”行业的一部分资产。雪佛龙信息技术公司的CIO兼总裁Louie Ehrlich解释，在“上游”行业，一些公司和国家为了勘探及钻取地下深处的油田，分析人员会借助地质和地震数据以及假设分析工程模型，这些模型显示了如何才能最有效地抽取石油以及整个项目估计需要多少成本。

    “下游”工作就是把原油提炼成有用产品，比如汽油或者柴油，然后把这些产品分销出去。这些工作中的数据，可获得炼油厂产能和产量、营销和分销成本等方面的信息。

    美孚和雪佛龙是美国两大石油公司，它们被称为“一体化”公司，意味着它们同时涉足行业的“上下游”，巴西石油公司也是一体化公司。

    不过Ehrlich指出，没有哪家公司是真正的一体化，真正的一体化意味着石油公司在地下找到的原油，然后还能全部最终通过自己的炼油厂提炼。他说，雪佛龙的炼油厂就处理不了自己钻取的全部原油。“一些种类的石油需要比较复杂的提炼能力才能处理。雪佛龙每天出产大约200万桶原油，但自己的提炼油厂只能提炼其中的大约15%。”

    大多数与石油有关的企业只是关注整个“上下游”中的一个方面，比方说Valero公司，它是美国最大的炼油公司，它只从事把石油变成其他产品的“下游”工作。

    “上游”环节中所需的成本通常高于“下游”，比方说2007年埃克森用于“上游”工作的费用为157亿美元，雪佛龙花了155亿美元。“下游”工作的费用加起来也不少，埃克森的费用为11亿美元，雪佛龙的费用为34亿美元。

    当人们在加油站看到的汽油价格，都是综合了“上下游”成本之后的价格。据美国能源部称，石油本身成本占了油价的大头，占到73%，同时炼油费与分销、营销费用各占8%，剩余的12%用于支付各种税费。石油行业IT顾问David Smith透露，每家石油公司都在分析成本及潜在收入，设法在税收以外的每个环节都能盈利，因为税收是固定的。

    Smith表示，如果试图预测成品油价格，单单运用传统的供需经济规则是不够的。他说:“由于很多产油地区的政治局势不稳定，这些政治因素会带来连锁反应，最终也会在加油站引起大家的情绪反应，所以对于石油公司而言，在评估油价时，一定要把各种波动性与实时市场数据以及无法预测的因素结合起来。”

    数据就是宝藏

    如今，数据是像石油一样有待发现及管理的宝藏，因为实时数据意味着利润。数据正是Hess这样的石油公司目前最注重的东西。

    Lensing说，在过去四年里，Hess作为一体化石油公司，一直在组建商业智能系统，以便尽可能实时地从头至尾跟踪及解释从勘探到生产这条价值链上流动的数据，最终能够查看Hess在挪威、丹麦、英国、泰国和非洲各地的所有资产的活动，例如在赤道几内亚的四座油田其产量是否达到预期？新泽西州的炼油厂是否已经开足马力生产，还是能够在月底之前出产更多的石油？自上个星期六中午以来，1370家Hess加油站的销售情况如何？

    不过，没有哪个商业智能产品能够解答全部问题。Hess主要用海波龙公司（去年已被Oracle收购）提供的工具来进行财务分析。为了估计自己的油井能出产多少石油或者天然气，基于从该地区的地震波读取的数据，该公司为油气田地形建立了模型。为了查看油井生产模式，Hess使用了制药公司普遍使用的一款工具，即Tibco公司提供的Spotfire。Spotfire让分析人员可以通过制作图形、图表及其他图像来显示数据，用户通过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——这是为了收集经营数据，进而衡量一些指标，比如衡量钻井平台和储油罐的使用效率如何。与此同时，Hess每天都会通过安全的FTP传输接收来自合资企业业绩方面的数据，比如接收它与壳牌石油公司在墨西哥湾的一家合资企业的数据。

    Hess的商业智能链条上的一个实时部分就是油井数据。卫星把油井钻取过程中的所有数据传输给位于休斯敦的工程师们，这样他们完全可以监控西非地区的钻井生产，查看钻头打入海床过程中有无异常，通过可视化数据，利用电子邮件发送建议措施，告诉一线员工该如何调整机器。

    Lensing说: “钻井平台上的人员能与公司总部的人员进行实时联系，并且处理同一组数据。快速地分析数据及制订决策直接带来竞争优势，这也意味着我们能够更迅速、更准确地生产更多原油，而且从理论上来说能够趁市场价格保持高位时卖出更多的石油或者提炼产品。”  

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