석유 및 가스에 대한 데이터 통찰력

기존의 저장 및 분석 도구는 엑사바이트 수준의 구조화 및 비구조화 데이터로부터 통찰력을 추출하는 기능이 부족합니다. AWS로의 마이그레이션을 통해 지표면 및 지표하 메타데이터와 같은 데이터를 액세스 가능하고, 의미 있으며, 검색 가능한 데이터로 만들 수 있습니다. 현장 계획을 전환하고, 시추 및 생산을 최적화하고, 자산 활용도를 개선하고, 비용을 절감할 수 있습니다. 데이터를 더 안정적으로 저장하는 도구를 통해 더 깊이 있는 통찰력을 더 빠르게 생성하도록 결과를 최적화하고, 탐사부터 거래에 이르기까지 가치 사슬 전반에 걸쳐 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.

AWS 시드니 Summit: 석유 및 가스 IoT 혁신 및 클라우드 컴퓨팅 | Shaun Gregory, SVP 겸 CTO

AWS Machine Learning을 이용해 탐사와 생산을 혁신

AWS를 사용한 기계 학습을 통해 석유 및 가스 회사는 비효율성을 줄이고, 탐사를 가속화하면서 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 평가 및 선택이 더 빨라지고, 수익성이 개선됩니다.

사용 사례

  • 지진 데이터 스토리지 및 아카이브
  • 석유 및 가스 데이터 레이크
  • 탐사의 Machine Learning 애플리케이션
  • 지진 데이터 스토리지 및 아카이브
  • 지진 데이터 스토리지 및 아카이브

    AWS 스토리지 서비스를 통해 지진 데이터의 안정성, 접근성 및 보안을 개선합니다. AWS를 통해 지질 데이터를 메타데이터로 개선하여 실행 가능한 통찰력을 생성하고 더욱 저렴한 비용으로 데이터를 검색할 수 있도록 합니다.

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    Amazon S3

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    Amazon Glacier

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    AWS Lambda

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    AWS Step Functions

  • 석유 및 가스 데이터 레이크
  • 석유 및 가스 데이터 레이크

    탐사에서 판매에 이르기까지 AWS를 통해 광대한 구조화 및 비구조화 데이터로부터 깊이 있는 통찰력을 손쉽게 끌어낼 수 있습니다. 데이터 레이크 애플리케이션은 제한이 거의 없습니다. 팀 간 데이터 공유 기능과 페어링되어 의사 결정의 품질과 속도를 개선하고, 비용을 절감하고, 운영 효율을 높이면서 수익성을 높입니다.

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    Amazon S3

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    AWS Lambda

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    Amazon QuickSight

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    Amazon Sagemaker

  • 탐사의 Machine Learning 애플리케이션
  • 탐사의 Machine Learning 애플리케이션

    AWS를 통해 탐사 인력이 기존의 지진성 전도에 대한 필요성을 느끼지 않아도 되고, 시간과 노력이 많이 드는 지질학적 특성화 활동을 수행할 필요가 없으며, 개선된 워크플로를 통해 고해상도의 3D 모델을 제작할 수 있습니다. AWS ML을 사용하여 시추 설계, 수압 파쇄 및 지층 평가를 최적화하고, 궁극적으로 탐사, 시추 및 생산의 속도 및 효율성을 개선할 수 있습니다.

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    Amazon S3

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    Amazon Sagemaker

사례 연구 및 리소스

Woodside 사례 연구

Woodside는 Amazon을 활용하여 예측적 유지 관리를 구현합니다. 스위치 하나로 20만 개 이상의 센서를 빠르게 확장할 수 있고, AWS를 통한 빠른 프로토타입 수행을 통해 혁신의 문화를 조성할 수 있습니다.

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석유 및 가스 데이터 레이크 전자책

석유 및 가스 회사가 대규모의 데이터 세트를 모든 비즈니스 부분에 대해 유동적인 통찰력으로 전환하는 데 AWS가 어떤 도움을 제공하는지 알아보십시오.

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AI/ML 솔루션 개요

AWS를 사용한 기계 학습을 통해 석유 및 가스 회사는 비효율성을 줄이고, 탐사를 가속화하면서 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 평가 및 선택이 더 빨라지고, 수익성이 개선됩니다.

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IDC Technology Spotlight: 업스트림 석유 및 가스 전환에서의 클라우드

석유 및 가스 기업들이 새로운 기술 적용 전략으로 비즈니스 전환 로드맵을 개발하는 방법을 알아보십시오. 

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