管理信息并帮助将数据转化为行动。
石油和天然气行业在整个勘探开发周期中产生了大量的数据;然而,大多数公司都在努力将这些数据转化为实际的业务价值。关键障碍是黑暗和竖井数据、技术人才的稀缺、缺乏以领域为中心的AI和ML模型以及严格的数据安全协议。
更快的甜点识别
更快的声阻抗预测
把口译时间从几周减少到几小时
预测最佳机械钻速的准确性
数据的单一统一视图
健壮的企业数据管理通过开源搜索引擎连接到多个数据库,通过内置QC功能快速、轻松地访问最新信息。
完整全面的洞察
通过融合来自第三方的数据,跨域应用无缝地获得完整的OSDU®遵从性。
基于多领域协作的更明智决策
通过多领域协作和实时访问已知质量数据来提高流程效率,帮助最大化资产价值。
扩展和扩展你的AI工作流程
利用先进的机器学习产生已知的高质量数据,这些数据可以被AWS SageMaker、Azure ML和P7等分析平台使用。
更快的Project Go寿命
利用AI、ML和自动化等新兴技术,在整个油井生命周期内更快地部署新的创新解决方案。
用先进的自动化提高生产力
利用自动化模型训练、推理管道和外部训练算法补充内部领域模型,以加速定制ML解决方案的部署。
用可解释的AI减少不确定性
通过访问无偏差、可解释的AI/ML模型进行准确预测,减少风险和不确定性,
生产就绪AI/ML模型
模型的现场部署成功率
数据科学项目贯穿勘探开发生命周期
将暗数据转化为洞察力
快速发展所需的人才,以利用数据科学和数字领域的新兴技术,消除暗数据挑战。
快速适应行业动态
培养一支灵活、数字化优先的员工队伍,能够自信地应对不确定性和市场波动。
加快技术创新
与Landmark合作,学习AI/ML如何增强勘探组合管理,对勘探开发业务产生切实影响。
全球数据科学项目训练营
高管数字峰会一年
一年内参加数据科学新兵训练营的人数
阿曼达·史密斯
信息管理和平台技术研发主管
距毛
产品所有者,DS365.ai
Azucena戈麦斯
全球业务经理,数字转型
戴尔的蓝色
全球实践经理,信息管理服务