Hvordan big data påvirker olie- og gasindustrien

Det globale big data-marked for olie og gas boomer - vurderet til $20 milliarder tilbage i 2022 og forventes at fortsætte med at vokse med 19% hvert år frem til 2032. Big data-løsninger ændrer spillet og giver vital indsigt på tværs af efterforskning, boring og produktion. Med disse analyser kan olie- og gasselskaber reducere miljørisici, forbedre vedligeholdelsen og øge olieudvindingsgraden.

Store spillere som ExxonMobil og Shell er allerede i gang. investering i big data og AI til at oprette centraliseret datastyring og understøtte dataintegration på tværs af forskellige applikationer.

I dette blogindlæg dykker vi ned i big datas indvirkning på olie- og gasindustrien og sætter fokus på fordelene og anvendelserne i den virkelige verden.

Betydningen af big data i olie og gas

Anvendelse af big data er hurtigt ved at blive en hjørnesten for at opnå succes i olie- og gasindustrien. Ved at udnytte avancerede analyser til at behandle og fortolke store datamængder hurtigt og præcist kan virksomheder reducere deres udgifter betydeligt, sikre deres sikkerhedsforanstaltninger og optimere deres driftseffektivitet.

  • Optimering af efterforskning og boring
  • Overvågning og optimering af produktionen
  • Asset management og forebyggende vedligeholdelse
  • Optimering af forsyningskæden og logistikken
  • Overholdelse af miljø og sikkerhed
  • Forvaltning af reservoirer og øget indvinding

Optimering af efterforskning og boring

Ved at blande ML-algoritmer i realtid med seismiske og geologiske data hjælper big data med at udpege boresteder med stort potentiale og finjustere placeringen af brønde. Med avanceret modellering og kontinuerlig seismisk analyse kan virksomheder forudsige geologiske udfordringer og justere brøndstier med det samme, hvilket øger nøjagtigheden og reducerer efterforskningsomkostningerne.

Visuel merchandising

Overvågning og optimering af produktionen

Med realtidsdata fra sensorer får du indsigt i produktion, udstyr og ressourceforbrug i realtid. Kontinuerlig analyse muliggør hurtig handling, når der opstår problemer, f.eks. fjernnedlukninger under unormale forhold. På den måde kan du forbedre vedligeholdelsen, reducere nedetiden og holde produktionen kørende.

Forudsigelse af efterspørgsel

Asset management og forebyggende vedligeholdelse

Ved at analysere historiske data om ydeevne og sundhedsindikatorer i realtid kan big data-systemer spotte mønstre, der signalerer potentielle problemer med udstyret, før de opstår. Forudseende vedligeholdelse giver dig mulighed for at planlægge indgreb for at forhindre nedbrud - hvilket reducerer nedetid og forlænger udstyrets levetid.

Produktdesign og -udvikling

Optimering af forsyningskæden og logistikken

Når big data flettes ind i forsyningskæden og logistikken, fører det til mere præcise prognoser for materiale- og udstyrsbehov, bedre lagerstyring og smartere planlægning af transportruter. På den måde kan virksomheder reducere logistikudgifterne betydeligt og fremme større samarbejde på tværs af hele forsyningskæden.

Personlig markedsføring

Overholdelse af miljø og sikkerhed

Big data-analyse giver organisationer mulighed for at forbedre miljøoverholdelsen ved at give detaljeret indsigt i deres påvirkning og risikoprofil. Ved nøje at overvåge emissioner, forureningsniveauer og miljøforhold kan de hurtigt løse potentielle problemer, mindske risici og sikre streng overholdelse af reglerne.

Opdagelse af svindel

Forvaltning af reservoirer og øget indvinding

Med big data kan ingeniører analysere store datasæt fra brøndlogs, seismiske undersøgelser og sensordata for at skabe en omfattende profil af hvert reservoirs unikke egenskaber. AI-simuleringer hjælper derefter med at optimere indvindingsplaner, vælge de bedste reservoirmodeller og udarbejde effektive bore- og færdiggørelsesstrategier for at opnå maksimalt udbytte.

Styring af lagerbeholdning
Optimering af efterforskning og boring

Anvendelse af big data er hurtigt ved at blive en hjørnesten for at opnå succes i olie- og gasindustrien. Ved at udnytte avancerede analyser til at behandle og fortolke store datamængder hurtigt og præcist kan virksomheder reducere deres udgifter betydeligt, sikre deres sikkerhedsforanstaltninger og optimere deres driftseffektivitet.

Visuel merchandising
Overvågning og optimering af produktionen

Med realtidsdata fra sensorer får du indsigt i produktion, udstyr og ressourceforbrug i realtid. Kontinuerlig analyse muliggør hurtig handling, når der opstår problemer, f.eks. fjernnedlukninger under unormale forhold. På den måde kan du forbedre vedligeholdelsen, reducere nedetiden og holde produktionen kørende.

Forudsigelse af efterspørgsel
Asset management og forebyggende vedligeholdelse

Ved at analysere historiske data om ydeevne og sundhedsindikatorer i realtid kan big data-systemer spotte mønstre, der signalerer potentielle problemer med udstyret, før de opstår. Forudseende vedligeholdelse giver dig mulighed for at planlægge indgreb for at forhindre nedbrud - hvilket reducerer nedetid og forlænger udstyrets levetid.

Produktdesign og -udvikling
Optimering af forsyningskæden og logistikken

Når big data flettes ind i forsyningskæden og logistikken, fører det til mere præcise prognoser for materiale- og udstyrsbehov, bedre lagerstyring og smartere planlægning af transportruter. På den måde kan virksomheder reducere logistikudgifterne betydeligt og fremme større samarbejde på tværs af hele forsyningskæden.

Personlig markedsføring
Overholdelse af miljø og sikkerhed

Big data-analyse giver organisationer mulighed for at forbedre miljøoverholdelsen ved at give detaljeret indsigt i deres påvirkning og risikoprofil. Ved nøje at overvåge emissioner, forureningsniveauer og miljøforhold kan de hurtigt løse potentielle problemer, mindske risici og sikre streng overholdelse af reglerne.

Opdagelse af svindel
Forvaltning af reservoirer og øget indvinding

Med big data kan ingeniører analysere store datasæt fra brøndlogs, seismiske undersøgelser og sensordata for at skabe en omfattende profil af hvert reservoirs unikke egenskaber. AI-simuleringer hjælper derefter med at optimere indvindingsplaner, vælge de bedste reservoirmodeller og udarbejde effektive bore- og færdiggørelsesstrategier for at opnå maksimalt udbytte.

Styring af lagerbeholdning

Står du over for udfordringer med efterforskning og boreeffektivitet?

Hos Innowise kan vi hjælpe dig med at finde og udvinde mere med mindre.

Big data-løsninger til olie- og gassektoren

Udstyret med big data-analyse kan virksomheder identificere teknologiske tendenser og optimere hvert trin i deres drift - fra efterforskning til produktion. Denne tilgang øger effektiviteten, reducerer omkostningerne og forbedrer sikkerheden betydeligt ved at reducere sandsynligheden for ulykker og forfine arbejdsgangene.

Big data til styring af udforskning

Efterforskningsteams bruger seismiske, geofysiske og geokemiske data til at skabe 3D-modeller af undergrundsformationer. Ved hjælp af ML-algoritmer og big data-analyse udtrækker de viden fra disse modeller for at forbedre forudsigelsesnøjagtigheden af mineral- og kulbrinteforekomster, reducere risikoen for tørre brønde og optimere boreplaceringer.

Big data til reservoirteknik

Ved at analysere store mængder realtidsdata om reservoirforhold - som tryk, temperatur og væskesammensætning - får ingeniører uvurderlig indsigt i undergrundsformationer. Med ML og datamining behandler de disse data i realtid for at skabe forudsigelige modeller, der forfiner indvindingsstrategier og maksimerer udvindingseffektiviteten.

Big data til styring af boringer

Ved at overvåge og analysere hastighed, tryk og temperatur kan operatørerne optimere boreprocessen med det samme. Ved at kombinere disse data med avancerede brøndkontrolsystemer og sensorer kan man foretage præcise justeringer af banen, tidligt opdage problemer som f.eks. udblæsninger og problemer i bundhullet og opnå betydelige omkostningsreduktioner.

Big data til produktionsstyring

Med realtidsanalyse af sensor- og automationsdata kan du effektivt opdage uregelmæssigheder, forudsige sandsynlige fejl og justere driftsparametre med præcision. Det øger ikke kun systemeffektiviteten, men reducerer også vedligeholdelsesomkostningerne, hvilket resulterer i en mere jævn og omkostningseffektiv produktion.

Aspekt Beskrivelse Påvirkning
Platforme til dataintegration Ved at forene data fra forskellige kilder - ERP, GIS og IoT-enheder - skaber disse platforme et robust grundlag for informeret beslutningstagning. Denne integration opnås gennem ETL-processer, datavirtualisering og cloudbaserede integrationstjenester. Med et forbedret datalandskab kan virksomheder udføre sofistikerede analyser, generere indsigtsfulde rapporter og træffe rettidige, velinformerede beslutninger.
Forudsigende analyser og ML Anvend statistiske og maskinlæringsalgoritmer på både historiske data og realtidsdata for at forudsige tendenser, opdage uregelmæssigheder og forudse potentielle problemer, før de forstyrrer din virksomhed. Denne datadrevne strategi giver dig mulighed for at optimere processer, minimere nedetid, reducere udgifter, forbedre sikkerheden og øge den samlede effektivitet betydeligt.
IoT og sensornetværk Placer sensorer i hele din infrastruktur for at indsamle data i realtid om udstyrets ydeevne, miljøforhold og produktionsmålinger. Du kan drage fordel af overvågning i realtid, forudsigende vedligeholdelsesfunktioner og evnen til at reagere hurtigt på problemer.
Geospatial analyse Ved hjælp af remote sensing, LiDAR og GIS kan du analysere rumlige data for at afdække geografiske mønstre, optimere ressourceallokeringen og vurdere miljøpåvirkningen. Kortlægning og visualisering giver dig mulighed for at træffe informerede beslutninger om optimalt valg af sted, effektiv arealanvendelse og reduceret miljømæssigt fodaftryk.
Olie- og gasindustrien oplever et transformativt skift, hvor big data udvikler sig fra et digitalt værktøj til en strategisk katalysator for nye forretningsmodeller. Ved at kombinere vores dybdegående brancheekspertise med banebrydende teknologier som ML, AI og prædiktiv modellering leverer vi omfattende løsninger, der maksimerer værdien af dine data fra optimering af efterforskning til strømlining af produktionsprocesser.

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Lad ingen mulighed være uudforsket

Ressourcer udvikler sig konstant - lad os sikre, at dine analyser følger med.

Udfordringer med big data inden for olie og gas

Lad os være ærlige: implementering og udnyttelse af big data kommer med betydelige udfordringer. Den store mængde data fra sensorer og udstyr kræver en skudsikker infrastruktur og betydelige computerressourcer til lagring og behandling, hvilket kan være ret dyrt.

Derudover gør kombinationen af strukturerede og ustrukturerede data integration og analyse mere kompliceret. Ofte kan disse data være unøjagtige eller ufuldstændige, hvilket kræver, at man gør en ekstra indsats for at forberede dem. At beskytte kritiske data mod stigende cybertrusler er også altafgørende, da enhver kompromittering kan føre til alvorlige driftsforstyrrelser og økonomiske tab. Og sidst, men ikke mindst, står branchen over for en mangel på kvalificerede dataeksperter, hvilket hindrer brugen af big data til fulde.

Oplev alle fordelene ved big data i olie og gas

Olie- og gasindustrien er midt i en digital transformation, men alligevel er det kun 30% af virksomheder har med succes skaleret deres digitale produktionsprocesser. Big data-analyse giver avancerede løsninger til at fremskynde denne overgang og skabe betydelig værdi. Selv om de specifikke fordele kan variere afhængigt af organisationens mål, er der flere vigtige fordele, der konsekvent realiseres.

Forbedret effektivitet i efterforskning og produktion

Nye brønde koster ca. $7 millioner pr. stk. og ca. 30% alene til boring. Derfor er det så vigtigt at finde det optimale sted. Bevæbnet med big data-analyse, AI, ML og cloud-teknologi, som de brugt af ShellGeosteeringsteams analyserer store datasæt for at identificere den mest lovende placering. Overvågning af produktionsdata i realtid optimerer desuden udvindingen, øger udbyttet og effektiviteten og reducerer miljøpåvirkningen.

Forebyggende vedligeholdelse og reduceret nedetid

Uplanlagt nedetid på en 200.000 tønder om dagen (bpd) offshore-platform kan resultere i tab på op til $8 millioner for hver 12 timers inaktiv tid. Forebyggende vedligeholdelse mindsker denne risiko ved at analysere data for at opdage uregelmæssigheder i driften og problemer med udstyret på et tidligt tidspunkt. Det hjælper med at minimere vedligeholdelsesfrekvensen, undgå uplanlagte nedlukninger og reducere unødvendige omkostninger til forebyggende vedligeholdelse.

Omkostningsreduktion og driftseffektivitet

Strømlining af nøgleprocesser som boring og styring af produktionsflowet kan føre til betydelige reduktioner i ressource- og energiomkostningerne. For eksempel fremhæver McKinsey, at offshore-operatører kan reducere omkostningerne med 20-25% pr. tønde - der omfatter både drifts- og kapitaludgifter - ved at udnytte konnektivitet til at implementere digitale værktøjer og analyser.

Sikkerhed og risikostyring

Med big data-analyse, ML og IoT kan virksomheder granske sensordata og overvåge systemets ydeevne, identificere uregelmæssigheder og reducere sandsynligheden for fejl. Disse analyser muliggør grundige risikovurderinger ved at korrelere forskellige datapunkter - som vejrmønstre, udstyrshistorik og menneskelige faktorer - for at identificere potentielle farer og udvikle afhjælpningsstrategier.

Miljøovervågning og bæredygtighed

Ansvarlig for ca. 10% af de globale udledningerMed big data-løsninger kan olie- og gasindustrien i høj grad reducere sit CO2-aftryk. Avanceret dataanalyse gør det muligt for organisationer at optimere processer, minimere spild og sikre overholdelse af miljøbestemmelser. Big data giver også et solidt grundlag for at skifte til renere energikilder.

Hos Innowise er vi dygtige til at overvinde alle udfordringer ved big data-integration, lige fra håndtering af store mængder og integration af forskellige datakilder til sikring af upåklagelig datakvalitet. Ved hjælp af førsteklasses dataanalyse og gennemtestede infrastrukturløsninger garanterer vores team af højt kvalificerede eksperter datanøjagtighed og -sikkerhed og maksimerer samtidig det strategiske potentiale.

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Brugen af big data i olie- og gasindustrien: Innowise real case

For virkelig at forstå, hvordan big data kan forandre olie- og gassektoren, skal vi se nærmere på et eksempel fra den virkelige verden, hvor Innowise samarbejdede med en af de førende aktører i branchen. Udbyderen kæmpede med hyppige strømafbrydelser, langsomme reaktionstider på hændelser og skyhøje driftsomkostninger. Roden til disse problemer ligger i et forældet netovervågningssystem, der ikke kan give indsigt i realtid.

For at revidere netstyringen migrerede vores data science-eksperter virksomhedens gamle SCADA-løsning til AWS og forbedrede den med avancerede data marts og brugervenlige dashboards.

Projektet indeholdt flere nøgleelementer:

Integration af data: Vores team konsoliderede data fra forskellige gitterkomponenter til en enkelt, samlet platform ved hjælp af AWS S3 og Apache Kafka. Denne integration garanterer datanøjagtighed og -pålidelighed i realtid, hvor AWS EMR og Apache Spark håndterer den komplekse databehandling. IoT-sensorer og -gateways giver omfattende, kontinuerlig overvågning på tværs af hele netværket, hvilket sikrer et klart og opdateret billede af systemets ydeevne.
Avanceret alarmsystem: Vi implementerede et robust varslingssystem til overvågning af nettets ydeevne og opdagelse af problemer i realtid. Brugerdefinerede algoritmer kombineret med Apache Kafka til datastreaming muliggjorde automatiske meddelelser om afvigelser. Det reducerede behovet for konstant manuelt tilsyn og muliggjorde prioritering af alarmer baseret på deres alvorlighed, hvilket hjalp operatørerne med at løse kritiske problemer mere effektivt.
Intuitiv brugergrænseflade: React.js-baserede brugerdefinerede dashboards giver operatørerne klare visualiseringer af netstatus, herunder live-data, historiske tendenser og forudsigelige analyser drevet af AWS EMR og Spark. Med problemfri navigation og omfattende rapporter kan operatørerne træffe informerede beslutninger hurtigt og mere effektivt.

Projektet gav bemærkelsesværdige resultater. Ved at implementere et avanceret analysesystem opnåede kunden en reduktion på 20% i nedetid på nettet, hvilket forbedrede driftssikkerheden betydeligt. Strømlinede processer og effektiv teknologiintegration førte til betydelige omkostningsbesparelser og forbedret systemstabilitet. Derudover var der en markant reduktion på 40% i den gennemsnitlige responstid på hændelser. Adgang til data i realtid og sofistikerede analyser gjorde det muligt for operatørerne at træffe velinformerede beslutninger og øge den samlede driftseffektivitet.

For at se, hvordan vi har løst lignende udfordringer og skabt succes i andre projekter, kan du udforske vores casestudier.

Kæmper du med at optimere produktionen eller skære ned på vedligeholdelsesomkostningerne?

Vi tilbyder datadrevne løsninger, der hjælper dig med at genvinde kontrollen og forny din drift.

Fremtiden for big data i olie- og gasindustrien

Investeringer i intelligente aktiver understreger den stigende betydning af datadrevet indsigt for at opnå optimal drift. I 2028 vil over 50% af olie- og gasselskaber forventes at tilpasse deres strategier til dette fokus. I 2024 forventes IT-udgifterne i sektoren at vokse med 8.1% til $29 milliarder kronerog fremhæver teknikernes kritiske rolle.

På trods af bemærkelsesværdige fremskridt inden for dataindsamling er der stadig udfordringer i forbindelse med datakvalitet, integration og sikkerhed. For at overvinde disse og udnytte nye muligheder skal følgende gøres teknologiske tendenser er klar til at forme fremtiden for big data.

iot

Vækst i trådløse IIoT-enheder

Ved at fjernovervåge kritiske parametre - såsom tryk, volumen, flowhastighed, temperatur og udstyrsstatus - genererer IIoT-enheder dagligt terabytes af data. Med dette væld af data og avancerede analyser er du i stand til at træffe smarte forretningsbeslutninger, modernisere driften og forfine forvaltningen af aktiver. I 2023 vil markedet for trådløse enheder i olie- og gassektoren - inklusive mobil-, satellit- og LPWA-forbindelser - udgøre 7,8 millioner enheder. Dette tal forventes at vokse betydeligt og nå op på 18,8 millioner enheder i 2028med en CAGR på 19,3%.

ml

AI og ML-analyse

For at nedbryde de komplekse datasæt vender olie- og gasselskaber sig mod AI og ML. Disse teknologier hjælper med at forudsige udstyrsfejl og forbedre boreprocesser, hvilket reducerer nedetid, øger produktionen og sænker omkostningerne. Fremadrettet forventes generativ AI at forbedre produktiviteten for 30% af olie- og gasselskaber inden 2026. Denne teknologi vil automatisere rutineopgaver og forbedre beslutningstagningen. I 2025 vil 10% af de virksomheder, der anvender AI best practices, sandsynligvis generere mindst tre gange mere værdi fra deres investeringer sammenlignet med 90%, der ikke gør.

Hurtig udvikling

Kvantecomputere

I 2030 vil kvantecomputere fusionere klassiske højtydende computere med nye teknologier. Efter 2030forventes denne teknologi at fremskynde databehandling, håndtere komplekse algoritmer og løse optimeringsproblemer i stor skala, som nuværende systemer ikke kan håndtere. I erkendelse af dette potentiale har industrigiganter som f.eks. ExxonMobil, Skalog BLODTRYK investerer allerede i kvanteteknologier for at drive innovation og forbedre bæredygtigheden.
Forlovelse

Digitale tvillinger

Vi ser fremad, Digitale tvillinger har potentiale til at automatisere boreoperationer, når de kombineres med robotteknologi og autonome systemer. Derudover kan de forbedre smart grids i gasdistributionsnetværk, hvilket resulterer i mere pålidelige og effektive forsyningskæder.
For eksempel, Chevron udvikler virtuelle kopier af sine anlæg for at kunne diagnosticere og forudsige scenarier i den virkelige verden. Denne tilgang giver dem mulighed for at overvåge og forudsige udstyrets ydeevne i realtid, uanset om det er på stedet eller på tværs af kloden.

Cloud

Cloud computing

Den eksponentielle vækst i seismiske data fra efterforskning og produktion overvælder traditionelle datahåndteringssystemer. Det er her, cloud computing kommer ind i billedet og tilbyder skalerbare og budgetvenlige løsninger til at håndtere og analysere disse enorme datasæt. I 2022 steg indtægterne fra cloud computing i olie- og gassektoren til $27,8 milliarder, og prognoserne viser en vækstrate på mere end 15% CAGR fra 2022 til 2026. Det er især SaaS-løsninger, der driver den største del af denne vækst.

bd

Styring af data

I 2024 er datastyring og -sikkerhed blevet et must i olie- og gasindustrien. Den stigende datakompleksitet kombineret med de hurtige fremskridt inden for AI-teknologi kræver robuste kontrolforanstaltninger og moderne styringsstrategier. Immutas rapport om datasikkerhedens tilstand viser, at omkring 35% af de dataprofessionelle fokuserer på at forny datastyring og sikkerhedsforanstaltninger. Dette skift er drevet af voksende bekymringer om eksponering af følsomme data gennem AI-meddelelser, en bekymring, der deles af 56% af branchens respondenter.

Konklusion

Ved at udnytte big data og avanceret dataanalyse kan olie- og gasselskaber træffe velinformerede beslutninger, forbedre deres processer, få en større andel af markedet og få deres overskud til at stige. Men for at udnytte potentialet i big data effektivt skal man overvinde komplekse udfordringer, der kræver specialiseret ekspertise og strategisk planlægning. Derfor er det afgørende at vælge den rigtige udviklingspartner for at kunne navigere i disse teknologier og opnå håndgribelige resultater.

Ofte stillede spørgsmål

Olie- og gasindustrien er på forkant med at indføre banebrydende teknologi til at analysere og håndtere store mængder data fra forskellige kilder, herunder sensorer, boreoperationer og produktionsanlæg. Avancerede værktøjer som Hadoop og Apache Spark letter behandlingen af store datasæt. ML- og AI-algoritmer hjælper med at afsløre komplekse mønstre og relationer i dataene. NLP udnyttes til at udtrække værdifuld indsigt fra ustrukturerede tekster, som f.eks. rapporter og logfiler. Derudover analyserer computervisionsteknologier billeder, der er taget af satellitter og droner.

Big data ændrer den måde, der træffes beslutninger på i olie- og gasindustrien, ved at give dybdegående, detaljerede analyser og prognoser. Med big data på plads kan du forbedre produktionsprocesserne, finjustere vedligeholdelsesstrategierne og i høj grad øge udstyrets effektivitet. Denne indsigt giver organisationer mulighed for at træffe smartere beslutninger - hvilket fører til bedre driftsresultater og mere effektiv brug af ressourcer.

Big data-analyse i olie- og gasindustrien giver en robust løsning til at reducere miljøpåvirkningen fra driften. Ved at udnytte omfattende data indsamlet fra sensorer, udstyr og satellitbilleder får organisationer detaljeret indsigt i deres aktiviteter, hvilket muliggør mere nøjagtig overvågning af drivhusgasemissioner og tidlig opdagelse af metanlækager ved hjælp af avancerede analyseteknikker. Derudover hjælper prædiktiv modellering med at identificere potentielle miljørisici som f.eks. udslip eller jordforurening. Med disse oplysninger kan operatører træffe rettidige foranstaltninger, optimere ressourceforbruget og sænke deres økologiske fodaftryk betydeligt.

Big data forbedrer dramatisk nøjagtigheden af geologiske modeller i upstream-sektoren, hvilket resulterer i mere præcis boring og efterforskning, reducerer usikkerheden og optimerer ressourceudvindingen. I midstream-sektoren spiller det en afgørende rolle for at raffinere transportruter og forbedre lagerstyringen. Det fører til mere strømlinet logistik, øget effektivitet og færre driftsforstyrrelser. I downstream-sektoren forbedrer big data-analyser raffineringsprocesserne, sikrer produktkvaliteten og optimerer ressourceallokeringen. Som følge heraf opnår organisationer større effektivitet og reducerer de faste udgifter.

Fremover vil big data i høj grad ændre olie- og gasindustrien. Ved at udnytte avancerede algoritmer, AI og ML vil virksomhederne dramatisk forbedre den måde, hvorpå de forudsiger fremtidige tendenser og vedligeholder udstyr. Desuden vil integrationen af big data med NLP og IoT skabe et holistisk overblik over driften, hvilket vil føre til bedre analyser og risikostyring. Blockchain-teknologi forventes også at styrke datasikkerhed og gennemsigtighed. I bund og grund vil big data drive industrien mod en mere datacentreret og indsigtsfuld fremtid.

forfatter
Dmitry Nazarevich Chief Technology Officer hos Innowise
Del:
forfatter
Dmitry Nazarevich Chief Technology Officer hos Innowise

Indholdsfortegnelse

    Kontakt os

    Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

    Send os en talebesked
    Vedhæft dokumenter
    Upload fil

    Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

    Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

    Du kan også sende os din anmodning
    til contact@innowise.com

    Hvad sker der nu?

    1

    Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

    2

    Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

    3

    Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

    4

    Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.

    pil