关键词:
大数据分析
数据湖
工程化架构
智能油田
商业智能
人工智能
摘要:
工业系统以及工业企业应用场景日益复杂,导致系统处理数据量与数据类型日益增多。面对多样化的业务应用场景和海量多源异构数据,对数据分析的流动性与灵活性要求越来越高。而传统基于数据库的大数据分析平台无法满足不同结构数据汇入与数据源变化。因此,构建了一套端到端、高效协同的大数据分析应用实施框架,结合数据湖平台与智能算法建立针对工业大数据的分析模型,实现以业务分析需求为驱动,结合数据湖平台对于海量多源异构数据的处理、汇聚、管理能力,高效开展数据建模、准备、测试、训练与验证。最后,在智能油田能效分析场景进行应用验证,成功实现对于智能油田能效分析场景下的系统预测、优化与决策功能,为油田全业务流程提供数据支撑,推动智能油田可持续发展。