壳牌是一家全球化的能源和化工集团，壳牌在中国已有120年的发展历史。目前，壳牌是在中国投资最大的国际能源公司之一。总部位于北京，主要有三大业务部门，上游业务勘探和生产石油及天然气资源。下游业务提供高质量的润滑油、沥青、燃油、化工等产品和加油站服务，以及技术和项目部提供技术许可和能源咨询。

传统企业面临的挑战

徐斌首先和大家交流了传统行业面临的挑战，他提到微信、阿里巴巴双十一、京东估值等事例是传统行业所无法理解的，如何更好的降低成本，是传统企业当下需要反思的。徐斌认为，现在企业必须把客户作为最优先级的考虑，以产品为中心的运营管理思路要转向以客户为中心。在这个转型的过程中，IT也要找到其在企业中的定位和价值，由最初对业务的基本运营支撑，到成为业务价值的实现者、业务价值的推动者，甚至成为业务模式的领导者。

大数据：降低企业成本 提升销售价值

徐斌认为大数据是指“无法用现有软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。大数据的核心有两个：一是数据；二是有工具可以分析。大数据本质上不是新鲜事，大数据的应用源远流长，中国传统文化对人生的预测应用，背后就是结合一个人的人身数据、社会数据、地理数据、实时数据、外部数据等数据综合考察。

随着社会的发展，人们对大数据的定义和应用也会不断改变，以前我们更多关注准确数据，关注数据之间的因果关系，现在随着数据来源的多样复杂，人们更关注数据之间的相关关系，关注数据的预测价值。

如今大数据已经可以应用到社会和生活的各个方面，交易数据、社交数据等的融合与处理将带给企业带来更多的福利。

一方面，大数据对企业降低成本具有价值：

1.发现流程改进点，减少无价值工作内容，提升生产率；

2.降低产品废品率，减少缺陷成本；

3.优化库存，减少沉淀资金，减少现金流风险；

4.提升配送和供应链效率。

另一方面通过大数据对企业提升销售的价值体现：

1.发觉潜在客户，带来更多销量；

2.更好的维系现有客户，持续深入营销；

3.预测客户需求，主动开发适合需求的产品；

4.异业营销合作，建立生态圈，同享共同开发和维系客户。

大数据在壳牌石油的应用案例

徐斌认为企业可以通过分析使用数据来洞察发展趋势，因此可以驱动商业行动并获取业务回报。大数据的应用可以告诉企业发生了什么、为什么发生、将来会发生什么、应该发生什么从而指导企业业务及运营管理。

在壳牌上游业务中，壳牌通过对地理等数据的实时采集、分析，从而提高油井开采的成功率；在油罐管理上，壳牌使用SIR实时数据分析，从而减少潜在事故启动数量、及早发现问题，大幅减少泄漏事件；同时，可减少误报所引起的损失。该项技术带给每个油站平均每年4000美元的成本节约。

在下游燃油、润滑油销售上，壳牌通过移动设备、车联网的客户数据分析向客户推送定制服务消息。同时，壳牌与阿里巴巴合作，对网上交易及社交数据的分析，精确定位潜在客户，实现高达70%的客户转化率。另一方面，壳牌与银联的合作，通过对相关银行卡交易数据进行分析，从而明晰壳牌的市场份额。

大数据技术的能力建设

1.建立企业大数据体系。包括数据基础平台、数据报表与可视化、产品与运营分析、精细化运营平台、数据产品、战略分析与决策。

2.企业数据资产管理。包括数据资产治理、数据资产应用、数据资产运营。

3.大数据与云计算相辅相成。

4.大数据是文化与技术的结合。首先要有用数据驱动决策的文化；其次，如何通过大数据来分析和预测。

分享结束，参与活动的嘉宾们也积极向徐斌提问。对于大家提出的IT与业务需求的问题，徐斌谈到：一方面是业务提需求，IT提供方案；但另一方面现在的IT常会走到业务前面，IT也会主动提需求，更早发现业务增长点。

关于IT治理的问题，徐斌分享壳牌的经验：a.具有专业的数据治理团队。b.定义清数据所有者是谁。c.考虑数据变更的需求。d.对数据质量的控制。e.数据管理必须统筹集中。在数据安全性上，壳牌会将数据分为基础级、限制级、敏感级、绝密级、机密级，根据不同分类明确管理方式。