石油公司每天為了一加侖的汽油，利用“噴井”般的大量數(shù)據(jù)，評(píng)估市場(chǎng)情況。他們?nèi)绾芜\(yùn)用適當(dāng)?shù)墓ぞ吲c信息，將利益最大化？

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

    這驚人的數(shù)字讓人很容易解讀，貪婪成性的石油公司正在利用市場(chǎng)恐懼，不斷地榨取其它不堪重負(fù)的公司與個(gè)人消費(fèi)者的辛苦錢。畢竟面對(duì)工作與生活所需，我們也是別無(wú)選擇的高價(jià)燃料消費(fèi)者。要給車子加油才能上班，大陸地區(qū)上班大樓冬天時(shí)必須供應(yīng)暖氣，所需物品需要被運(yùn)輸，生產(chǎn)的產(chǎn)品更需要卡車運(yùn)送給客戶，到處都在啟動(dòng)引擎。

    然而，經(jīng)濟(jì)學(xué)者們提出反駁：這就是資本主義，抓住良機(jī)、找出收益的機(jī)會(huì)，并且伺機(jī)而動(dòng)；那正是企業(yè)應(yīng)該做的事。石油公司非常善于找到它們利益的優(yōu)勢(shì)所在。并且利用精密的商業(yè)智能系統(tǒng)（Business Intelligence System）取得這種優(yōu)勢(shì)。

    沒(méi)有好的BI，石油公司的命運(yùn)就會(huì)岌岌可危，Energy Intelligence Group（該集團(tuán)從事石油工業(yè)的信息報(bào)導(dǎo)/搜集/分析）的一位資深人士David Knapp表示：“那些對(duì)于知識(shí)取得一直處于落后狀態(tài)的人，在績(jī)效表現(xiàn)上也一定是落后的。”而B(niǎo)I就是有關(guān)促使你的企業(yè)與產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的知識(shí)。例如，抵押借貸公司在某種程度來(lái)說(shuō)正走向破產(chǎn)，因?yàn)樗麄儧](méi)有對(duì)相應(yīng)的客戶數(shù)據(jù)作足夠分析，就與有風(fēng)險(xiǎn)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(lái)決定他們是否應(yīng)該像連鎖書(shū)店Borders Group那樣，找貸款以繼續(xù)維持下去，或是像電子商務(wù)公司RedEnvelope與郵購(gòu)零售公司Lillian Vernon那樣申請(qǐng)破產(chǎn)。

    石油公司向來(lái)不是因BI而生，就是因它而亡，于年收入達(dá)320億美元的Hess石油公司任職，負(fù)責(zé)該公司全球探勘與生產(chǎn)之副總裁兼CIO Gary Lensing表示：“我們做的任何事都是數(shù)據(jù)說(shuō)了算；價(jià)值的量化亦全仰賴資料。”

    Hess與其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手從內(nèi)部與外部收集數(shù)據(jù)，此外還加上諸如戰(zhàn)爭(zhēng)、氣候，以及全球的政治活動(dòng)等意外干擾因素。BI之于石油與汽油，并非只是購(gòu)買一套分析工具，然后將數(shù)據(jù)輸入那么簡(jiǎn)單。石油公司通過(guò)多層架構(gòu)的軟件傳送信息，幾乎每個(gè)員工都專注在收集與儲(chǔ)存某種數(shù)據(jù)。例如Exxon要它們的地球物理學(xué)家知道Fortran、C語(yǔ)言與Java，這樣他們才能自己編碼，快速地分析。Lensing表示，當(dāng)Hess在鉆一個(gè)油井時(shí)，工程師每隔15秒就收集一次鉆井的狀態(tài)資料。

    整體而言，石油和汽油專用的應(yīng)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(cè)量的數(shù)據(jù)特征），或是像Professional DataSolutions公司的PDI FocalPoint（可通過(guò)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(yè)績(jī)效，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)則必須通過(guò)現(xiàn)成的商業(yè)智能分析與報(bào)表軟件展現(xiàn)給CIO，而那正是大部分的CIO所熟悉的形式，例如Cognos（已經(jīng)被IBM收購(gòu)）或SAS等公司的這類產(chǎn)品。然后，這些石油公司還可以在BI中增加供應(yīng)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(yīng)鏈。這些公司同時(shí)也運(yùn)用SAP 產(chǎn)品分析與儲(chǔ)存應(yīng)用軟件，包含商業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)（Business Warehouse）。石油公司將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在兩個(gè)通用的數(shù)據(jù)庫(kù)中，像是Oracle產(chǎn)品，以及給石油工業(yè)專用的數(shù)據(jù)庫(kù)，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(chǎn)業(yè)一樣受制于交易機(jī)制。”Lensing表示：“你是想從交易過(guò)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(chǎn)上，企圖提煉出額外的價(jià)值？”

    檢視石油公司如何達(dá)成BI，你將會(huì)發(fā)現(xiàn)一些可貴的經(jīng)驗(yàn)，無(wú)論你是想改善獲利，或是找到未開(kāi)發(fā)的市場(chǎng)，那都有助于你在BI上所作的努力。

    用BI評(píng)估油價(jià)

    老一輩的美國(guó)人稱石油為“Texas Tea”，但是美國(guó)石油工業(yè)事實(shí)上是起源于賓夕法尼亞州，1859 年輕質(zhì)原油被發(fā)現(xiàn)從農(nóng)場(chǎng)小溪的亂石中汩汩地冒出來(lái)。起初，人們利用它來(lái)潤(rùn)滑機(jī)器和作點(diǎn)燈用途。而50年后，鉆塔從全國(guó)各地的油井中不斷地抽取出“黑色黃金”，財(cái)富也隨之滾滾而來(lái)。現(xiàn)在，石油商一如往昔地對(duì)于他們所悉的三緘其口，但是有些還是會(huì)聊到他們是以往的經(jīng)歷。

    2007年前五大石油公司的銷售額達(dá)1.5兆美元，竊賊也隨之將其目標(biāo)鎖定這只肥羊。2008年2月，像是年收入達(dá)1,120億美元的巴西石油公司Petrobras，就有4臺(tái)筆記型計(jì)算機(jī)及兩顆硬盤遭竊。該公司向巴西媒體宣稱，那包含了“商業(yè)機(jī)密與重要信息”，涉及一片海洋油田在未來(lái)的幾年內(nèi)，將可能生產(chǎn)高達(dá)80億桶石油。據(jù)報(bào)導(dǎo)，巴西警察正在調(diào)查此事件。Petrobras遭竊的此類地質(zhì)信息是屬于石油“上游”行業(yè)的一部份資產(chǎn)，那也正是一些公司和國(guó)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(jié)合地質(zhì)與地震數(shù)據(jù)，以及假設(shè)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(shí)多年的計(jì)劃所需花費(fèi)的成本，Chevron信息科技公司的CIO暨總裁Louie Ehrlich解釋說(shuō)。

    下游工作就是將原油提煉成可用的產(chǎn)品，例如汽油或柴油，然后將這些產(chǎn)品銷售出去。那些工作則會(huì)產(chǎn)出煉油廠的產(chǎn)能與產(chǎn)量，以及營(yíng)銷與分銷成本等諸如此類的相關(guān)信息。

    Exxon和Chevron是美國(guó)最大的石油公司，它們?cè)谑袌?chǎng)上素來(lái)以“一體化（integrated）”的方式著稱，意即他們同時(shí)涉足了行業(yè)的上下游兩端，Petrobras亦然。不過(guò)Ehrlich認(rèn)為，全球并沒(méi)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(guò)自己的煉油廠進(jìn)行提煉。他說(shuō)，Chevron的煉油廠可能就無(wú)法完全地處理自己鉆取的原油。“有些種類的石油，需要較復(fù)雜的提煉能力才能處理。”Chevron每天出產(chǎn)大約200萬(wàn)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(guān)的企業(yè)，大多只專注在上下游的其中一端，以Valero公司為例，它是美國(guó)最大的煉油公司，就只專注在把石油轉(zhuǎn)換成其它產(chǎn)品銷售的下游工作。

    上游端所需的成本通常較下游端來(lái)的高。例如，2007年Exxon在上游的工作成本花費(fèi)為157億美元，Chevron則為155億美元。下游工作的費(fèi)用加起來(lái)也不少，Exxon花費(fèi)了11億美元，而Chevron則有34億美元的開(kāi)銷。

    加油站的汽油價(jià)格反應(yīng)了這些花費(fèi)。根據(jù)美國(guó)能源部表示，原油本身的成本即占了汽油價(jià)格的大多數(shù)，高達(dá)73%。同時(shí)，提煉費(fèi)用為8%，而分銷與營(yíng)銷費(fèi)亦然。剩余的12%則是支付各項(xiàng)稅收。石油業(yè)者Electronic Data Systems公司的IT顧問(wèn)David Smith表示，每個(gè)石油公司都在分析它的成本與潛在收入，試圖在每個(gè)環(huán)節(jié)都能獲利（除了稅收之外，因?yàn)槟鞘枪潭ǖ模?/P>

    Smith表示，如果想預(yù)測(cè)成品油價(jià)格，只靠傳統(tǒng)的供需經(jīng)濟(jì)規(guī)則是不夠的。“由于產(chǎn)油地區(qū)的政治不穩(wěn)定，像是對(duì)伊朗、伊拉克政治局勢(shì)的擔(dān)憂，就會(huì)產(chǎn)生連鎖效應(yīng)，最后也會(huì)引發(fā)終端消費(fèi)者的情緒反彈。”他說(shuō)。“在評(píng)估油價(jià)時(shí)，石油公司必須將各種變量與實(shí)時(shí)市場(chǎng)信息，以及你無(wú)法預(yù)測(cè)的因素等作結(jié)合評(píng)估。”