A revolução tecnológica do setor de óleo e gás

Na vanguarda da inovação, o segmento do petróleo já emprega técnicas avançadas da Ciência de Dados para impulsionar seus ganhos e garantir práticas mais precisas e seguras

 

Depois de um último ano marcado pelas inúmeras dificuldades trazidas pela pandemia da Covid-19, 2021 começou cheio de expectativas quanto à recuperação do setor de óleo e gás. Neste contexto, um dos caminhos mais oportunos para superar o cenário fragilizado, marcado principalmente pelas sucessivas quedas na demanda, é o emprego definitivo de técnicas inteligentes de coleta e análise de dados.

Na dianteira da inovação guiada por dados, não raramente encontramos o setor de óleo e gás, anteriormente marcado por uma enorme quantidade de informações brutas e não-classificadas. Não importa se estamos lidando com a exploração, a produção, o refino, o transporte ou a distribuição e comercialização de produtos derivados de óleo e gás, fato é que estamos sempre rodeados de dados esperando para serem transformados em conhecimento estratégico.

O que impulsiona esta movimentação no setor e o que ainda falta para seu pleno desenvolvimento? Entenda:

Colocando o tradicional de ponta-cabeça

Da exploração à entrega, passando pela extração e pela produção, o setor de óleo e gás é um dos que mais pode se beneficiar pela implementação de estratégias data driven. Segundo uma pesquisa realizada pela Mordor Intelligence, 36% das organizações do segmento no mundo já investem na coleta e na análise de grandes volumes de dados.

Ainda há, no entanto, um descompasso muito grande entre isso e a capacidade de extração de insights delas: apenas 13% realmente conseguem integrar estas técnicas a suas entregas e de fato agregar valor a elas.

Os investimentos massivos em tecnologia devem ser o suficientes para trazer algum retorno à empresa e sua aplicação parcial não basta. A transformação digital deve ser ambicionada enquanto um processo holístico, capaz de atingir todas as etapas e tarefas constituintes das entregas de uma organização.

(Divulgação: freepik.com)

Com isso, destacamos alguns exemplos de aplicações da Big Data Analytics por parte das empresas mais habituadas a elas:

  • Gerenciamento de dados sísmicos: todo o processo de análise para contribuir à exploração e à produção começa com a coleta de dados sísmicos, a partir de sensores, ao longo de toda uma área de interesse. Assim que os dados forem coletados, eles são processados e analisados a fim de que se determine o ponto mais adequado para uma perfuração bem sucedida.
  • Otimização dos processos de perfuração: outra forma encontrada para se otimizar os processos de perfuração é o desenvolvimento de modelos preditivos que consigam detectar possíveis falhas de equipamentos. São acoplados sensores a todo o aparato para que eles possam coletar dados durante as perfurações, que, ao lado de metadados dos próprios instrumentos, são posteriormente processados por algoritmos de machine learning, que identificam padrões de utilização que comumente levam a seu colapso
  • Previsão da produção: análises mais sofisticadas de dados sísmicos também podem levar à determinação facilitada da quantidade de recursos disponíveis em um ponto específico, fornecendo maior embasamento para uma tomada qualificada de decisão
  • Monitoramento das áreas de exploração: a Royal Dutch Shell, uma maiores companhias de óleo e gás do mundo, emprega cabos de fibra óptica, aos quais também são agregados sensores, que produzem dados que servem de matéria-prima para a geração de mapas multidimensionais que indicam as nuances geográficas de diferentes campos de exploração
  • Aumento da eficiência logística: após a extração, a utilização de algoritmos complexos ajuda a entender os custos de transporte e produção, fatores econômicos que estimulam ou retraem a demanda e condições meteorológicos para determinar as melhores rotas de locomoção e suas particularidades, tudo objetivando um preço final realista

A urgência da excelência em dados

Mesmo que uma petroleira comece a investir em dispositivos de coleta de dados, como os da Internet das Coisas, ela ainda tem que conseguir dar sentido ao que está à sua disposição. É possível atribuir a aparente irregularidade entre os investimentos em tecnologia de ponta e os resultados adquiridos à baixa presença de dados qualificados. Aqui, entendemos como qualificadas todas as bases de dados que representam corretamente um objeto descrito e são adequadas à atuação de uma companhia.

A determinação da qualidade de um conjunto de dados não é binária — ‘sim’ para um dado de alta qualidade e ‘não’ para um de baixa — e segue os padrões da Organização Internacional da Normalização, a ISO, que instituiu a ISO 8000 como o padrão global para diferenciar empresas e softwares capazes de gerir dados mais qualificados.  Com base nisso, foram definidas as chamadas dimensões de qualidade, aspectos que permitem mensurarmos objetivamente o quão qualificado um dado é.

(Divulgação: freepik.com)

Separamos algumas destas dimensões que mais se adequam ao trabalho de data analytics desempenhado no setor de óleo e gás:

  • Acurácia: a medição do grau de conformidade que um dado apresenta em relação a um padrão estabelecido previamente
  • Completude: a disponibilidade de todos os valores necessários para se compreender e utilizar um conjunto de dados
  • Consistência: a garantia de que todas as bases espalhadas por uma empresa refletem as mesmas informações e estão de acordo entre si
  • Atualidade: a certeza de que os dados estão sendo atualizados constantemente e são coletados e processados dentro do intervalo de tempo estipulado

Mas, vale ressaltar, a higienização de dados não é a mesma coisa que a qualificação de dados, a despeito de serem muito confundidas. As soluções de higienização prometem resultados úteis somente no curto prazo e, na maioria das vezes, acabam sendo extremamente custosas e dificilmente cortam o problema do mau gerenciamento de dados na sua raiz. Nós já exploramos as diferenças entre os dois processos aqui!

Qualificando o setor de óleo e gás

Mas por que a qualidade de dados importa tanto? Para entender melhor, podemos pensar no seguinte diagrama:

Diagrama da relação entre os dados qualificados e a informação de valor

Dados não são manuais de instrução que dizem, passo a passo, o que deve ser feito, porém insumos que, contextualizados e entendidos da maneira correta, constituem a base da informação qualificada que irá guiar uma tomada de decisão. Apostar em dados pouco qualificados é arriscado e, na maioria das vezes, significa a garantia do não-retorno de quaisquer investimentos que possam ter sido feitos.

Em meio às crises do setor de óleo e gás e a constante volatilidade dos preços praticados, mais do que nunca é importante estar munido dos melhores dados para saber o que fazer e como prosseguir. Por exemplo, ao passo que o volume de vendas de barris de petróleo cai, sobe o preço para explorá-lo e, por conseguinte, do produto final para o consumidor. Dados podem ser o combustível para auxiliar, então, na escolha de onde e como explorar para minimizar danos.

Algumas empresas do setor saíram à frente e puseram em prática esquemas de infraestrutura de armazenamento em nuvem, de modo a não precisar se preocupar com a perda de dados já existentes. Esse tipo de solução permite a coleta única de diferentes fontes e a entrega de dados de qualidade em um mesmo local, garantindo um acesso descentralizado e eficiente por parte de diferentes equipes de uma mesma organização. Afinal, aquelas que garantem um acesso facilitado a seus conjuntos de dados a seus funcionários, mudando completamente sua cultura interna e abrindo mais espaço para a colaboração, têm uma vantagem competitiva diante da concorrência.

O custo das más decisões é sempre maior do que o investimento em dados qualificados. A maior precisão trazida pela excelência e pela governança informacional é o fator que pode separar práticas ambientalmente nocivas das mais adequadas e seguras, por assegurar que o equipamento utilizado é o melhor possível para aquele trabalho e evitar a exploração em áreas impróprias e consequentes danos ao nosso ecossistema.

 

Quando um negócio passa a empregar os métodos avançados propostos pela Ciência de Dados, isso não quer dizer que ele esteja abrindo mão de um certo tradicionalismo em seus trabalhos, mas que está procurando novos caminhos para se manter relevante e apto a realizar entregas melhores a seus clientes. Não significa que todos seus funcionários devam se transformar em cientistas de dados, mas que estes devem conseguir sempre colocar as informações produzidas à melhor utilização possível.

O setor de óleo e gás é só um dos muitos que podem ir além e alcançar mais pela aplicação das soluções corretas sobre dados qualificados. Aqui no site, já explicamos em outras ocasiões a importância da qualidade de dados para a Lei Geral de Proteção de Dados, para o varejo e para toda a chamada Indústria 4.0.

Para entender melhor as nossas soluções voltadas para a excelência de serviços em dados, fale com nossos especialistas! Além disso, não deixe de nos acompanhar aqui no blog e nem de assinar a nossa newsletter para receber o melhor conteúdo em primeira mão.

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