Date post: | 16-Sep-2018 |
Category: |
Documents |
Upload: | truongkhue |
View: | 214 times |
Download: | 0 times |
1
Gestion documentaire et Knowledge Management pour le secteur pétrolier et para-pétrolier: de la veille technologique
à l’intelligence économique
PFE 2004-2005ABID Amine
2
Environnement• IXIS
• IXIS Securities
3
La banque d’investissement• Position de la recherche
4
Focus sur l’analyse financière
• Aide• Fonction de support indispensable• Recherche permanente d’information• Spécialisation obligatoire pour éviter la dispersion• Nécessité de se focaliser sur un secteur
5
L’analyse financière dans le secteur pétrolier
• L’un des différents secteurs: le pétrole• Suivi de quatre sous-secteurs:• Pétrolières intégrées, Raffineurs/Distributeurs, Gaziers,
Entreprises de services• Nécessité de comprendre les fondamentaux du secteur
6
Fondamentaux
• L’industries pétrolière est divisée en 3 parties: Upstream, Midstream, Downstream
Upstream Midstream Downstream
7
A la recherche de l’or noir
• Les activités de géophysique
• La sismique: marine, terrestre, aéroportée
• Les centres de traitement de données (images CGG)
8
Le champ• Le champ est à l’origine de l’exploration• Champ offshore/onshore• Sociétés de développement, Services au puits
9
De nombreux champs• Caractéristiques d’un champ• Opérateur / Partenaires• Types de contrats• De très nombreux champs de par le monde
10
La production
• Différents types de forages
• Différentes unités de mesure
11
Midstream• Pipelines• Tankers• De nombreux pipelines• Grand nombre de tankers
12
Downstream
• Les raffineries• Nombreuses, problématique des arrêts• Les stations-services
13
Saturation
• 1 octet = 8 bits = 1 byte = 1 caractère pris parmi 256• 1 kilo-octet = 1024 caractères = 10^3 octets = 1/2 page de livre• 1 méga-octet = 1024 kilo-octets = 10^6 octets
– = un livre d'un million de caractères (500 pages de 2000 caractères)
– = une minute de son de qualité moyenne (compression MP3)
– = une photo couleur de qualité moyenne• 1,4 méga-octet = une disquette 3.5" (floppy disk)• 10 méga-octets = une minute de son haute-fidélité
– = une ou deux minutes de vidéo basse qualité (DivX)– = un numéro d'un magazine avec images en qualité
moyenne• 200 méga-octets = 2´10^8 octets
– = ce qu'un humain mémorise pendant sa vie d'après Landauer
• 650 méga-octets = un CD– = 500 livres de taille moyenne sans images– = 10 heures de son de qualité moyenne (compression
MP3)– = une heure de son haute-fidélité– = une ou deux heures de film vidéo basse qualité (DivX)– = une encyclopédie illustrée
• De 4,7 à 17 giga-octets = 1 DVD en 2002• 200 giga-octets = un disque dur d'ordinateur en 2005
Une quantité de données importanteTrès difficile à gérer
• 1 téra-octet = 1024 giga-octets = 10^12 octets– = un disque dur d'ordinateur vers 2007– = une cartouche numérique vers 2007– = la bibliothèque d'Alexandrie (?)– = texte (sans images) du million de livres publiés chaque
année– = enregistrement des toutes les conversations d'une
personne durant sa vie (20000 h MP3)
• 20 téra-octets = espace nécessaire pour stocker la version numérisée et comprimée du million de livres publiés chaque année (images comprises)
– = la bibliothèque du Congrès à Washington (en ne retenant que le texte de ses 20 millions d'ouvrages)
• 100 téra-octets = les archives du net en 2001• 500 téra-octets = plus grosse banque de données
en 2003 (University Corporation for Atmospheric Research)
– = espace nécessaire pour enregistrer le film-vidéo d'une vie
• 1 péta-octet = 1024 téra-octets = 10^15 octets– = capacité stockage au CERN à Genève prévue pour 2004.
14
Les étapes de la gestion d’information
• L’ère du papier• L’ère de l’informatique• L’ère du Web• Le futur ?
15
Knowledge Management
• Définition• Implantation et principes• Vers la création de bases de données
16
Gestion des actifs
Gestion des projets
Gestion des acteurs
Gestion des données
Gestion du news-flow
Champs/blocs
Raffineries
Pipelines
Compagnies
Entreprises de services
Fabricants de matériel
Développements de champs
Unités en projet
Upstream
Reuters
RSS
Données brutes
Données chiffrées
Points de détail
17
Acheter
Vendre
RN / Pays
Pétrolier
Champ Onshore
Prod. / Région
Produire / Maintenance
Plateforme / FPSO
Prod. / RégionProjet /
Produire / Maintenance
Déplacer
Capacité
Tanker Pipeline
Volumes
Transporter
Upstream Midstream Downstream
Vendre
Taille
Réseau Distribution
Produire / Maintenance
Produit / Capacité
Unité Pétrochimique
Produire / Maintenance
Capacité
Raffinerie
Compagnie de Services
CA / Pays
Etudier / Réaliser
Champ Offshore
Prod. / Région
Produire / Maintenance
Transformer / Distribuer
AcheminerProduire
18
Système
Connexion
Page d’accueil
Choix: Liste champs
Affichage: Liste champs
Choix d’un champ
Informations sur le champ
ModifierSauvegarder
19
La base de données
• Définition• Principe de
fonctionnement d’une base de données relationnelle
• Choix de MySQL
20
L’application
• Couple PHP/MySQL• Raisons de ce choix (Portabilité, open-
source, légèreté)
Principe de fonctionnement
21
Champs
Compagnie
Qualité
Etat
Raffinerie
Projet
M&A
MCD
22
Capture d’écran 1
• Insérer des données sur les champs• Sur les raffineries• Sur les compagnies
23
Capture d’écran 2
• Modifier les données• Mettre à jour• Supprimer
24
Capture d’écran 3
• Rechercher des données• Parler de la recherche Fuzzy Logic de
MySQL
25
La veille stratégique
• Gestion de contenu• Obtenir le contenu, autrement que par l’intervention humaine: les
robots• Définition d’un robot: programme informatique destiné à effectuer
une tâche précise (automatisation d’une tâche)
26
Différents niveaux d’information
• Information Blanche• Information Grise • Information Noire• Pour la finance, en raison des règles financières (AMF, SEC, délit
d’initiés), l’information grise suffit• L’information est disponible sur internet
27
28
RSS
• RSS: Real Simple Syndication• Développement avec les blogs• Evolution exceptionnelle sur le
Web
29
XML
• XML: eXtended Markup Language• Avantages par rapport au HTML• Schéma XML, DTD, grammaire• Les Méta-données• Exemple de programme (Lecture informatique, mais aussi lecture
directe)
30
Exemples XML
<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?><poeme> <auteur>Victor Hugo</auteur> <titre>L'âme en fleur</titre> <date>1856</date> <strophe> <ver>Mon bras pressait ta taille frêle</ver> <ver>Et souple comme le roseau;</ver> <ver>Ton sein palpitait comme l'aile</ver> <ver>D'un jeune oiseau.</ver> </strophe> <strophe> <ver>Longtemps muets, nous comptemplâmes</ver> <ver>Le ciel où s'éteignait le jour.</ver> <ver>Que se passait il dans nos âmes ?</ver> <ver>Amour ! , Amour ! ..</ver> </strophe></poeme>
<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?><petroliere integree> <nom>Total</nom> <pays>France</pays> <RNPG>9777</RNPG> <champ> <region>Mer du Nord</region> <type>Offshore</type> <nom>Volve</nom> <production>100000</production> </champ> <raffinerie> <nom>Antwerp Prime G</nom> <paysr>Belgique</pays> <complexite>17,53</complexite> <capacite>120000</capacite> </raffinerie></petroliere integree>
31
Flux RSS (Exemple)
32
Application
• Liste de flux RSS• Affichage sur une page• Stockage
33
Capture d’écran 1
34
Capture d’écran 2
35
Vers le web sémantique
Champs
Compagnie
Qualité
Etat
Raffinerie
Projet
M&A
RSS
RSS_feed
?
36
Vers le web sémantique
• Analyseur syntaxique• Programmé en Java• Tentative de lecture de textes
OWL
RDF schéma
RDF
XML schéma
Unicode
Règles
Ontologies
Modèle de métadonnées
Métadonnées
Données brutes
Documents structurés
Modèles de documents
XML
37
Vers le Web sémantique
• Capture d’écran de l’analyseur syntaxique
38
Vers le Web sémantique
• Objectif: faciliter la recherche de l’information• Enrichissement des contenus du web de méta-données, qui le
décrivent (ontologies, grammaires, XML, RDF)• Exemples de premières applications
39
L’analyste reste indispensable, mais…
• Une application de gestion de connaissances ne vient pas remplacer l’humain
• Risque offshore (http://www.businessworldindia.com/Nov2403/indepth01.asp)