前段時候，汽油每公升超過4塊美元，原油交易則創下空前新高，每桶超過125美元。而石油/汽油公司正忙著數它們手中厚厚的鈔票。2008年5月時，Exxon Mobil石油公司報告，其上一季的收益為109億美元，僅次于前一季創記錄的117億美元。

　　這驚人的數字讓人很容易解讀，貪婪成性的石油公司正在利用市場恐懼，不斷地榨取其它不堪重負的公司與個人消費者的辛苦錢。畢竟面對工作與生活所需，我們也是別無選擇的高價燃料消費者。要給車子加油才能上班，大陸地區上班大樓冬天時必須供應暖氣，所需物品需要被運輸，生產的產品更需要卡車運送給客戶，到處都在啟動引擎。

　　然而，經濟學者們提出反駁：這就是資本主義，抓住良機、找出收益的機會，并且伺機而動；那正是企業應該做的事。石油公司非常善于找到它們利益的優勢所在。并且利用精密的商業智能系統(Business Intelligence System)取得這種優勢。

　　沒有好的BI，石油公司的命運就會岌岌可危，Energy Intelligence Group(該集團從事石油工業的信息報導/搜集/分析)的一位資深人士David Knapp表示：“那些對于知識取得一直處于落后狀態的人，在績效表現上也一定是落后的。”而BI就是有關促使你的企業與產業蓬勃發展的知識。例如，抵押借貸公司在某種程度來說正走向破產，因為他們沒有對相應的客戶數據作足夠分析，就與有風險的借貸者簽下合約。另外，像是面臨困境的零售商正在研究金融智慧(Financial Intelligence)，來決定他們是否應該像連鎖書店Borders Group那樣，找貸款以繼續維持下去，或是像電子商務公司RedEnvelope與郵購零售公司Lillian Vernon那樣申請破產。

　　石油公司向來不是因BI而生，就是因它而亡，于年收入達320億美元的Hess石油公司任職，負責該公司全球探勘與生產之副總裁兼CIO Gary Lensing表示：“我們做的任何事都是數據說了算；價值的量化亦全仰賴資料。”

　　Hess與其競爭對手從內部與外部收集數據，此外還加上諸如戰爭、氣候，以及全球的政治活動等意外干擾因素。BI之于石油與汽油，并非只是購買一套分析工具，然后將數據輸入那么簡單。石油公司通過多層架構的軟件傳送信息，幾乎每個員工都專注在收集與儲存某種數據。例如Exxon要它們的地球物理學家知道Fortran、C語言與Java，這樣他們才能自己編碼，快速地分析。Lensing表示，當Hess在鉆一個油井時，工程師每隔15秒就收集一次鉆井的狀態資料。

　　整體而言，石油和汽油專用的應用程序本身就有分析能力，像是Paradigm Geotechnology公司的Geolog (可找出地震測量的數據特征)，或是像Professional DataSolutions公司的PDI FocalPoint(可通過儀表板追蹤加油站店家的銷售情形)。但是，如果要取得全面性的企業績效，數據數據則必須通過現成的商業智能分析與報表軟件展現給CIO，而那正是大部分的CIO所熟悉的形式，例如Cognos(已經被IBM收購)或SAS等公司的這類產品。然后，這些石油公司還可以在BI中增加供應鏈信息。像Hess與Valero等石油公司都在利用SAP的石油與汽油模塊在管理供應鏈。這些公司同時也運用SAP 產品分析與儲存應用軟件，包含商業倉儲(Business Warehouse)。石油公司將數據儲存在兩個通用的數據庫中，像是Oracle產品，以及給石油工業專用的數據庫，例如Halliburton公司的OpenWorks或StratWorks。

　　講到BI，石油巨人即具備巨人般的視野。“我們并不像其它產業一樣受制于交易機制。”Lensing表示：“你是想從交易過程中榨取幾毛錢，以獲取操作上的效率，或者，你是把眼光放在核心資產上，企圖提煉出額外的價值？”

　　檢視石油公司如何達成BI，你將會發現一些可貴的經驗，無論你是想改善獲利，或是找到未開發的市場，那都有助于你在BI上所作的努力。

　　用BI評估油價

　　老一輩的美國人稱石油為“Texas Tea”，但是美國石油工業事實上是起源于賓夕法尼亞州，1859 年輕質原油被發現從農場小溪的亂石中汩汩地冒出來。起初，人們利用它來潤滑機器和作點燈用途。而50年后，鉆塔從全國各地的油井中不斷地抽取出“黑色黃金”，財富也隨之滾滾而來。現在，石油商一如往昔地對于他們所悉的三緘其口，但是有些還是會聊到他們是以往的經歷。

　　2007年前五大石油公司的銷售額達1.5兆美元，竊賊也隨之將其目標鎖定這只肥羊。2008年2月，像是年收入達1,120億美元的巴西石油公司Petrobras，就有4臺筆記型計算機及兩顆硬盤遭竊。該公司向巴西媒體宣稱，那包含了“商業機密與重要信息”，涉及一片海洋油田在未來的幾年內，將可能生產高達80億桶石油。據報導，巴西警察正在調查此事件。Petrobras遭竊的此類地質信息是屬于石油“上游”行業的一部份資產，那也正是一些公司和國家為了探勘，以及鉆取深藏于地底下的油田所在地。分析人員結合地質與地震數據，以及假設分析工程模型等，以顯示如何最有效地抽取石油，以及像這樣歷時多年的計劃所需花費的成本，Chevron信息科技公司的CIO暨總裁Louie Ehrlich解釋說。

　　下游工作就是將原油提煉成可用的產品，例如汽油或柴油，然后將這些產品銷售出去。那些工作則會產出煉油廠的產能與產量，以及營銷與分銷成本等諸如此類的相關信息。

　　Exxon和Chevron是美國最大的石油公司，它們在市場上素來以“一體化(integrated)”的方式著稱，意即他們同時涉足了行業的上下游兩端，Petrobras亦然。不過Ehrlich認為，全球并沒有一家公司是真正有一體化的。所謂真正的一體化是指，石油公司從地底下找到原油后，最后還能完全透過自己的煉油廠進行提煉。他說，Chevron的煉油廠可能就無法完全地處理自己鉆取的原油。“有些種類的石油，需要較復雜的提煉能力才能處理。”Chevron每天出產大約200萬桶原油，但是它自己的提煉廠僅能提煉其中的15%。

　　其它與石油相關的企業，大多只專注在上下游的其中一端，以Valero公司為例，它是美國最大的煉油公司，就只專注在把石油轉換成其它產品銷售的下游工作。

　　上游端所需的成本通常較下游端來的高。例如，2007年Exxon在上游的工作成本花費為157億美元，Chevron則為155億美元。下游工作的費用加起來也不少，Exxon花費了11億美元，而Chevron則有34億美元的開銷。 加油站的汽油價格反應了這些花費。根據美國能源部表示，原油本身的成本即占了汽油價格的大多數，高達73%。同時，提煉費用為8%，而分銷與營銷費亦然。剩余的12%則是支付各項稅收。石油業者Electronic Data Systems公司的IT顧問David Smith表示，每個石油公司都在分析它的成本與潛在收入，試圖在每個環節都能獲利(除了稅收之外，因為那是固定的)。

　　Smith表示，如果想預測成品油價格，只靠傳統的供需經濟規則是不夠的。“由于產油地區的政治不穩定，像是對伊朗、伊拉克政治局勢的擔憂，就會產生連鎖效應，最后也會引發終端消費者的情緒反彈。”他說。“在評估油價時，石油公司必須將各種變量與實時市場信息，以及你無法預測的因素等作結合評估。”

　　石油巨人的宏觀

　　繼石油之后，現今，最在值得探勘與管理的“寶藏”則是數據，因為實時的數據就是利潤。而這正是Hess在努力追求的。

　　Lensing表示，在過去地4年里，一體化的石油公司Hess正不斷地致力于建立BI系統，以盡可能地實時進行追蹤與解釋，從探勘到生產這條價值鏈從頭到尾的資料。此目的是能夠查看Hess在挪威、丹麥、英國、美國、泰國，以及非洲各地所有資產的活動。例如，非洲赤道幾內亞的4座油田產量，今天是否有達到預期？美國新澤西州的煉油廠，是否已用最大產量在生產？或是能否在月底前出產更多桶石油？從上個星期六中午以來，其1,370家的加油站銷售情況如何？

　　然而，并沒有一個商業智能產品可以全然解決這些問題。財務分析方面，Hess主要是運用Hyperion的工具進行分析(Hyperion在2007年已被Oracle 收購)。為了估計它們的油井可以出產多少石油或天然氣，Hess在該地區利用反彈地震波讀取的數據數據，為油田地形開發了一套模型。為了查看油井生產物的特征，Hess運用了在制藥公司很普遍使用的一款工具─Tibco公司的Spotfire 產品，讓分析人員可以透過圖形、圖表，以及其它圖像的產出來顯示數據，用戶于其中查詢即可深入分析這些數據。

　　該公司還安裝了OSIsoft績效管理軟件，某部份原因是為了收集操作面的資料，例如，用來衡量鉆井平臺與儲油槽的運作效率如何。目前此計劃尚未完成，仍在進行中。同時，Hess每天都透過FTP傳輸，接收其合資企業上載的績效報表，像是在墨西哥灣的合資企業Shell石油公司。

　　這個BI鏈上其中一個實時的部份就是油井資料。一位在美國德州休斯敦的工程師，可以對位于西非地區的鉆井活動進行監控，查看鉆頭鉆入海床時有無任何異常，并且可以透過衛星傳輸數據給休斯敦的工程師，他們可以檢視此可視化的數據，然后發送電子郵件提出如何調節該機器的建議措施，Lensing表示。

　　“鉆井平臺的工作人員能夠與公司總部的人員進行實時對話，并且處理同一筆數據，這表示，我們可以更快速且更準確地出產石油。”他說：“你用什么方式分析數據，以及作什么樣的決策，那就是你的競爭優勢所在。”理論上來說，更大量與更快速的產出即意味著，Hess可以在市場價格高漲時，更快速地賣出更多的原油或提煉產品，就像現在。

　　新營運成本

　　巴西石油公司Petrobras近來在巴西海岸附近發現的一個油田，可能是全世界第三大的油田，蘊含的石油儲量估計高達330億桶，僅次于位在沙特阿拉伯與科威特的油田。以上的數據是根據巴西國家石油管理局于2008年4月時宣布的一個非官方估計。Petrobras公司則拒絕證實此事，并堅稱有更多的測試需要進行。資深地質學家Olinto Gomes de Souza Jr.正協助分析某些測試資料。

　　經過4年的探勘與計算機運算建造模型，2007年11 月該公司宣布，在水深6,500英尺的海床下方16,000 英尺發現石油。目前試驗性的探鉆仍持續進行，它們正穿過油層上方的巖石層與巖鹽層鉆鑿。每鉆鑿一公分，Petrobras就要檢視10到12個變量，包括溫度、壓力，以及巖石與沉積物比重等。工程師將這些數據儲存于Oracle的一個數據庫，然后透過SAS公司的分析軟件查詢。經地質學家評估這些信息后，會對照財務現狀進行交叉分析。“我們所花費的成本非常高，單單鉆一座油井就要用掉上億元，所以我們不希望出任何問題。”de Souza表示。

　　為了達成于2020年前擠身全球前五大石油公司的目標，Petrobras必需承擔一些可能的風險。從這個深海油田獲取石油所費不貲，部分原因是這個油田的位置實在太深了。“沒有任何一家公司試過這么深的探勘。”他說。但是數據顯示前景大有可為，公司已經作出重要的人員配置決策。Petrobras成立了一個由資深經理人所組成的新團隊，監督這個區域的探勘，并且計劃雇用14,000名的鉆井工、地質學家，以及工程師等人員。從初期探勘到石油生產，再到成品汽油的銷售，那過程需要耗時多年，因此，公司必須為5年、10年，以及15年之后的市場建立模型。在建立模型的過程中，除了引用自己內部的情報外，他們還結合了許多外部公共的數據，像是來自美國能源信息管理局(Energy Information Administration，EIA)的信息，研究人員Knapp表示。

　　例如，汽車制造業者除了制造電汽混合車型之外，也持續地改善汽車與小貨車的燃油效益。根據EIA的數據報告，2030年以前，小貨車平均每加侖汽油可行駛27.9英里，相較于2006年的燃油率可望提升40%。有個高度簡化的分析可以相信，假如人們減量使用汽油，油價應該就會下跌，那么也就會降低昂貴的鉆井所帶來的利潤，Knapp解釋。

　　雖然中國與印度對石油的需求與日俱增，但是到目前為止，那還不足以與美國預期下降的需求相抵。新油井與鉆探技術可能可以降低某部份的鉆井成本，但是，沒有人明確地知道何時到來？又能降低多少？現在并不缺乏數據來提供分析；價值就在于你如何詮釋它。“重點在于過濾訊息，而不是找到訊息。”他說：“了解這一大堆的訊息能提供你什么樣的幫助，這才是關鍵。”

　　靈活應變時態

　　每個星期三上午，喧囂擾攘的叫聲與手勢，會讓紐約商業期貨交易所(Nymex)的交易大廳內激昂的情緒化為肅靜。石油交易員等著EIA發布各國原油與汽油的庫存量，以及全球原油價格等訊息。

　　上午10點半，EIA的網站會出現流量激增的情況。該網站的首席分析師Charlie Riner表示，每秒的網頁瀏覽會達到1,000人次，并且維持15秒。石油公司、商品交易員、調查分析公司，以及美國與其它國家的政府部門，已編寫機器人程序(bots)來收集數據。

　　石油庫存是該產業最受關切的的資料，美國能源部負責統計管理的E I A，其資深石油分析師Joanne Shore表示：“庫存數據一旦發布，就會影響市場。”例如，假如美國石油供應與上周比較，呈現明顯地下滑，那就意味著需求可能向上攀爬，油價也就可能隨之高漲。因此，不只是交易員需要這些數據，像是Valero等公司也需要結合這些數據至其庫存分析與市場活動中，才能保持自己的競爭優勢。

　　在石油與汽油行業中，你所擁有的數字就是你的角色定位。尚待提煉的石油數量；或是在儲油槽內已經加工，準備好分銷出去的液態產品數量；這些數據都象征著一個公司在某個時間點的價值。作為一個煉油公司，Valero購買大量原油，經高溫高壓處理后制成其它產品，例如柴油、柏油與潤滑油等。此下游公司的年收入達950億美元，擁有17座煉油廠，其總產值每日可達310萬桶產品。

　　但是Valero無法在某一天內賣掉那么多產品，所以必須將成品儲存起來，直到能夠運輸至市場上的時間。該公司會無時無刻地追蹤其庫存變化；今天早上賣出的產品是多少數量？現在呢？再來呢？