Цифровые технологии и инновационное развитие отраслей топливно-энергетического комплекса ПАО «ТРАНСНЕФТЬ»

Целью данного исследования является разработка предложений по использованию больших данных в деятельности компании ПАО «Транснефть».

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

-             рассмотреть теоретические аспекты использования технологий больших данных для цифровизации бизнеса;

-             оценить современное состояние и уровень цифровизации бизнеса в компании ПАО «Транснефть»;

-             разработать предложения по использованию больших данных для цифровизации бизнеса компании.

Объект исследования – ПАО «Транснефть».

ВВЕДЕНИЕ. 4

1.  ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ БИЗНЕСА.. 6

1.1. Понятие и сущность больших данных. 6

1.2. Возможности и перспективы использования больших данных для цифровизации бизнеса. 9

1.3. Особенности использования больших данных в нефтегазовой отрасли. 12

2.  ОЦЕНКА СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И УРОВНЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ БИЗНЕСА В КОМПАНИИ ПАО «ТРАНСНЕФТЬ». 17

2.1. Краткая характеристика деятельности компании ПАО «Транснефть». 17

2.2. Анализ собираемых компанией больших данных. 20

2.3. Оценка уровня использования больших данных в деятельности компании. 23

3.  ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИИ ПАО «ТРАНСНЕФТЬ». 29

3.1. Бизнес-процессы компании, генерирующие большие данные и возможности их цифровизации. 29

3.2. План мероприятий по проведению цифровизации бизнеса компании на основе использования больших данных. 33

3.3. Оценка результатов и эффективности проведения цифровизации бизнеса компании. 37

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 41

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.. 43

ПРИЛОЖЕНИЕ А  45

1.          Большие данные (Big Data) // Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021.

2.          Бабурин, В.А. Технологии Big Data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы / В.А. Бабурин, М.Е. Яненко // Технико-технологические проблемы сервиса. - 2014. - № 1 (27). - С. 100-105.

3.          Намиот, Д.Е. Стандарты в области больших данных / Д.Е. Намиот, В.П. Куприяновский, Д.Е. Николаев, Е.В. Зубарева // International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - Т. 4, № 11. - С. 12-18.

4.          Русланова, Л. Анализ больших данных и интеллектуальный анализ данных в информационных системах / Л. Русланова, А. Довранов, Г.М. Маммедова, Г.Н. Непесов // Всемирный ученый. - 2023. - Т. 9, № 13. - С. 65-71.

5.          Сташевская, М.П. Большие данные как экономический феномен: теоретико-методологическое обобщение / М.П. Сташевская // Экономическая наука сегодня. – 2021. – №. 13. – С. 132-139.

6.          Черняк Л. Большие Данные - новая теория и практика / Л. Черняк // Открытые системы. СУБД. - 2011. - № 10. - С. 18-25.

7.          Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. - 2015. - № 1. - С. 43-66.

8.          Фрэнкс Б. Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. - 352 с.

9.          Lynch C. Big data: How do your data grow? // Nature. - 2008. - Vol. 455. - P. 28-29.

10.     Mohammadpoor M., Torabi F. Big Data analytics in oil and gas industry: An emerging trend // Petroleum. - 2018. - Vol. 4, № 4. - P. 321-328.

11.     Binu D., Kariyappa B.S. RideNN: A New Rider Optimization Algorithm-Based Neural Network for Fault Diagnosis in Analog Circuits // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - 2019. - Vol. 68, № 1. - P. 2-26.

12.     Tian Y., Zheng B., Wu B. et al. Modeling and analyzing big data of oil and gas storage and transportation processes based on a deep belief network // Petroleum Science. - 2019. - Vol. 16, № 5. - P. 1090-1109.

13.     Nguyen T., Gosine R.G., Warrian P. A Systematic Review of Big Data Analytics for Oil and Gas Industry 4.0 // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 611-612.

14.     Mehta A., Menon S. Transforming Oil & Gas Company with Big Data // SPE Middle East Oil & Gas Show and Conference. - 2019. - P. 1-13.

15.     Carvajal G., Maucec M., Cullick S. Intelligent Digital Oil and Gas Fields: Concepts, Collaboration, and Right-time Decisions. - Gulf Professional Publishing, 2018. - 378 p.

16.     Ali N.M., Novikov B.A. BIG DATA: ANALYTICAL SOLUTIONS, RESEARCH CHALLENGES AND TRENDS // Труды ИСП РАН. 2020. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/big-data-analytical-solutions-research-challenges-and-trends (дата обращения: 30.03.2024).

17.     Официальный сайт компании ПАО «Транснефть». - URL: https://www.transneft.ru/ (дата обращения: 30.03.2024).

18.     «Транснефть-Верхняя Волга» обновила системы измерения качества нефти в Рязанской области. – URL: https://www.ryazan.kp.ru/online/news/5649314/ (дата обращения: 30.03.2024).

19.     Цифра как новая реальность. – URL: https://www.kp.ru/daily/27501/4760781/ (дата обращения: 30.03.2024).