Как внедрение DWH помогает в геологии ^New

Такой подход приводит к ошибкам в планировании, затянутым согласованиям и, как следствие, — финансовым потерям. Это особенно критично на фоне ужесточения сроков освоения участков и роста конкуренции за лицензии.

Data Warehouse — это хранилище, которое собирает, структурирует и объединяет информацию из разных систем для удобного анализа и принятия решений. В отличие от традиционных баз данных, DWH позволяет не просто хранить сведения, но и выявлять закономерности и строить точные прогнозы.

Для проектирования DWH в геологии используются следующие инструменты и технологии:

Однако найти и удержать в штате специалистов по архитектуре Data Warehouse, ETL, пространственным БД и BI сложно. Поэтому сейчас геологические компании все чаще обращаются к внешним ИТ-командам. Аутсорс инженеры избегают типовых ошибок на старте, ускоряют time-to-market, а также помогают бизнесу выйти на качественно новый уровень работы с данными. В итоге те, кто первым наводит порядок в сведениях, получает конкурентное преимущество — снижает затраты и повышает точность геоанализа.

Корпоративное хранилище данных дает не только технологическую, но и ощутимую бизнес-ценность:
• Повышение точности моделирования. Геоданные имеют большой объем, охватывают длительные временные интервалы и представлены в разных форматах — от текстовых отчетов и таблиц до графиков, изображений, чертежей, видео и аудиозаписей. КХД стандартизирует эту смешанную информацию в единую систему и помогает строить точное представление подповерхностных структур. Предприятия могут определить перспективные зоны и минимизировать количество холостых скважин.
• Оптимизация разведки месторождений. Анализ исторических данных и разнородной информации позволяет выбрать оптимальные места для бурения и сократить затраты на разведку. К примеру, некоторые хранилища данных агрегирует сведения по скважинам, геофизическим измерениям, сечениям и инженерным отчетам в единую модель. Программы учитывают координаты, глубину, характеристики пород и инфраструктурные ограничения. На выходе специалисты получают визуализированную картину подземного пространства с отображением слоистости, водоносных горизонтов и потенциальных зон просадки.
• Понимание геологических процессов. DWH дает возможность выявлять закономерности и взаимосвязи между геопараметрами. Так, некоторые лесные службы использует КХД для интеграции сотен наборов данных по множеству направлений — от границ территорий и дорог до гидрологических и лесных инвентаризационных сведений. Хранилище упрощает отслеживание изменений подземных слоев и повышает точность анализа природных условий.
• Повышение эффективности добычи. Анализ производственных и геологических сведений помогает прогнозировать объемы получения сырья, строить инвестиционные планы и рассчитывать операционные показатели с учетом сезонности, логистики и характеристик пород. К примеру, в Китае более 70.000 шахт, а выявленных месторождений — свыше 200.000. Такое количество информации невозможно успешно обработать в Excel, поэтому необходимо полагаться на концепции больших данных и специализированные ИТ-решения.
• Снижение рисков при принятии решений. Наличие единого массива структурированной информации открывает возможности для обоснованной оценки геологических рисков и быстрого реагирования на отклонения. Построение DWH в геологии позволяет сопоставить параметры скважин, состав пород и лабораторные данные в единой среде, снижая риск ошибок из-за фрагментарности. Благодаря хранилищу бизнес способен заранее определить, какие участки требуют повторного бурения, а какие — переоценки запасов.
Когда стоит задуматься о разработке DWH

© RedLab, 2025
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2025