基于底层数据结构重构统计数据库研究

张恩瑜(中国石化集团国际石油勘探开发有限公司，北京 100029)

0 引言

投资管理是油田生产经营管理工作中的重要组成部分，包括投资计划制定与下达、执行情况管控、统计分析、绩效考核等[1]步骤，对投资整体情况进行全过程管控。一套完备而高效的投资管理体系可以大幅提高投资管理水平，为管理层的投资决策提供有效的辅助信息。

投资统计分析是投资管理体系中的关键一环，准确、客观的投资统计数据印证着企业发展的昨天和今天，更预示着企业未来的发展方向[2]。

通常情况下，一家国际油气公司管理着几十个分布在不同国家的油气投资项目，投资具有规模巨大、类型繁多等特点，相较于国内油田而言，投资管理工作更为复杂。本文以国际油气公司为例，探讨海外投资统计管理过程中存在的问题及解决方案。

1 统计分析现状

1.1 现有统计数据库中亟待解决的问题

统计数据库的质量直接决定了统计数据的效率及统计分析的效果。在现有的投资统计体系中，海外项目使用分数据库(表1)将月度投资数据上报总部，总部再将海外项目上报的投资数据在总数据库(表2)中进行汇总，然而两个数据库结构设计并不同，这套数据库体系存在诸多问题。

数据库结构设计僵化。在总部的汇总数据库中，行向、列向设置的参数过多且排布缺乏逻辑(表2)，造成数据库庞大且不易理解、读写。参数设置不符合实用、效率原则，使得数据之间难以自由组合、灵活调用。部分参数之间存在勾稽关系，然而数据库中设置为独立参数，容易导致数据运算、汇总出错。所有海外项目均采用统一模板(表1)，无法突出项目的投资重点。不适配的数据库结构直接影响了统计分析的效果。

投资统计单元粗放。汇总数据库中，从列向投资科目这个维度来看，以“三维地震、探井、开发井”等科目小类作为最末一层的统计单元(表2)，虽然可以继续向上级汇总到“勘探投资、开发投资”等科目大类，但却无法向“钻井、完井、配套”等更细一层分解。从行向项目这个维度来看，以项目作为最末一层的统计单元(表2)，虽然可以继续向上级国家层面继续汇总，但无法向下分解到区块内部的重点工程。以海外D项目(表1)为例，当月发生的投资有：探井4 829万美元，勘探其他258万美元，开发井5万美元，地面工程74万美元，措施作业1 241万美元，开发其他89万美元，管理支出464万美元，其中探井、措施作业投资完成数额巨大，然而具体投资在哪些方面仍无从知晓。统计单元过粗导致分析投资数据时精度、质量不够，得出的结论泛化，如隔靴搔痒，很难找出投资执行过程中存在的关键问题。

表1 重构前海外D项目分数据库实例展示 单位：万美元

表2 重构前总部汇总数据库实例展示

分析维度单一。当前的数据库能够直接分析各海外项目分科目投资完成情况，然而想要分析不同月份、资源类型、区域分布、作业类型等维度的投资完成情况还需要进一步运算，再进行图表呈现，使得当前的分析维度难以满足日益精细化的工作要求。

1.2 研究思路及创新点

为进一步规范、优化统计数据库，实现数据库标准化与个性化兼顾、精细化与概括化兼顾、全面化与精简化兼顾，本文在深入调研油田企业业务流程，以及多年统计工作实践的基础上，创新提出了参数分区、按工作量分解投资单元、添加标签字段、设置独立参数、内嵌勾稽关系等方法，重构了一套符合油田企业实际工作要求、简洁高效的统计数据库，打造了一套基于“底层数据结构”的数据库体系，实现了对投资计划的有效管控。

2 重构统计数据库

Excel软件在数据统计与分析上应用广泛[3]，其优势在于结构灵活，多种数据类型皆可进行存储，以及具有强大的数据分析能力和可视化图表展示功能。本文选取Excel软件构建统计数据库。

2.1 分区设置参数，优化数据库结构，兼顾标准化与个性化

用Excel软件构建数据库时，列向称为字段，表示相同格式的数据，行向称为记录，包含至少一个字段的数据。根据实际需要，针对列向字段进行分区(表3)，设置编号区、项目信息区(包括国家、项目名称、区块名称等几个字段)、投资单元区(包括投资单元描述)、数据区(包括年初计划、调整计划、月度完成、累计完成等几个字段)、标签区(包括重点工程、科目大类、科目小类等几个字段)等几个字段区。海外项目投资月报分数据库与总部汇总数据库在列向字段区上保持结构一致，使得原来的两套分立数据库按照同一标准结构进行了统一，这样既明晰了参数的排布，又便于总部投资统计人员高效汇总数据。

在对数据库结构进行标准化的同时，还依据海外项目自身的经营特点及投资重点进行了个性化设计。与列向字段不同，针对行向记录的结构不限定统一标准，海外项目可依据自身的开发阶段、投资特点自由设置投资单元，总部统计人员在汇总时只需要在行向上连续录入即可。在录入投资数据时，海外项目可根据经营需要、投资完成情况，随时对投资单元进行增删、调整，这样实现了在不改变数据库整体架构的前提下动态调整投资，充分发挥了项目的主观能动性。

2.2 按工作量细化投资单元，添加标签字段，兼顾精细化与概括化

海外项目每年发生数以亿计的投资，数额庞大，管理层要了解每一笔投资的具体情况，就需要在设计统计数据库时将投资单元进行分解、细化。经过实践探索，本文以工作量为依据细化投资统计单元，将投资单元细化到一口单井、一项地面设施的精细程度，不但能清晰地记录每一笔投资，还能同时监督、对比工作量，分析投资计划下达是否合理。这种以工作量为依据的精细化投资单元就构成了底层数据结构，同时，给每一项投资单元添加标签字段，通过标签字段在数据透视表中进行分类汇总，就实现了底层数据在垂直上下级、平行同级之间自由调用、组合，进而从多种角度进行统计分析，具有较强的灵活性，同时兼顾了精细化与概括化。

如表3所示，海外D项目按照“一项工作量对应一项投资单元”的原则，共细化成地面设备、评价井钻井、评价井完井等26个投资单元，均采用具体的文字描述投资内容，使数据库使用者对每一笔投资一目了然。每个投资单元都添加了地面工程、评价井、措施等科目小类，以及勘探、开发、管理等科目大类标签字段，通过标签字段在数据透视表中实现向上级分类汇总。

2.3 设置独立参数，内嵌勾稽关系，兼顾全面化与精简化

一个油田投资项目往往包括很多必要的信息和数据，数据库应尽可能的记录这些必要信息，以备查询、筛选、分析。将这些信息作为标签字段添加到行向记录中，能够扩展数据的维度，使数据库所能记录的信息更加全面。如表3所示，海外D项目将投资单元添加了重点工程标签字段，能够实现在数据透视表中单独汇总重点工程的投资完成情况，增加了分析维度。

表3 重构后D项目数据库实例

然而也不可一味求全贪多、无限制的增加数据信息，不仅会使数据库变得庞大、不易理解和操作，还易造成数据冗余和出错。比如在统计投资完成时，分别有本月数、本年累计数、上年同期数三列数据，理论上本月数确定后，本年累计数和上年同期数将通过勾稽关系唯一确定。若出于核验的目的，让本年累计数和上年同期数独立上报，就可能出现数据库中本月数之和不等于本年累计数或上年同期数的风险，并存在一定程度的数据冗余。故而应选取相对独立的参数作为标签字段，内嵌数据之间的勾稽关系，使数据之间形成联动、一体化的模式，避免重复设置参数。

3 应用效果分析

按照上述方法对数据库进行重构后，在应用上有了以下几个方面的提升：

(1)通过在数据透视表中应用“科目小类、科目大类”标签字段实现了海外项目分科目投资完成情况(表4)分析，例如评价井支出35 800万美元，开发井钻井支出15 604万美元。

(2)重构后的数据库新增了月度投资完成情况字段(表3)，通过历史月度完成情况预测未来投资完成，实现了投资的动态滚动预估，有助于实事求是地及时调整计划，主动前瞻性强，加强了事前预测、事中调整、事后分析的闭环管理。

(3)重构后，以工作量为依据的投资单元构成了数据库的底层数据结构。给投资单元添加对应的重点工程标签，组合出想要分析的重点工程项目，分析该重点工程分科目、分月度投资完成情况，还能实现不同重点工程之间横向调用、对标分析。例如WA区块(表4)下有1A开发、勘探&评价等重点工程项目，该重点工程的勘探、开发投资支出一目了然。

(4)按照多维度分析投资完成情况的需求，给投资单元添加资源类型、地域分布、作业类型等标签字段，结合数据透视表功能，拓展了统计分析的维度。例如通过数据透视表汇总，能够得到陆上、深海，常规、非常规等资源类型的投资支出占比，非洲、亚洲、南北洲等地区的投资分布情况，作业者、非作业者项目的投资支出占比。

4 结语

目前以Excel软件为基础的投资统计工作仍处于传统手动编制[4]的阶段。每年生成一个投资完成情况统计数据库，若要查询某项目历史投资完成情况，需要花费大量的时间、人力在搜索、导出历史数据库上。同时，由于数据库一直在优化、调整，历史数据格式都有所不同，导出后的历史数据还需要统一格式。这些工作都离不开人工操作，造成数据的准确性和可靠性难以保证。同时，随着油气公司参与国际化合作程度的加深，统计数据量不断加大，数据类型不断增多，传统的存储方式已经无法满足对大规模数据进行处理的需求。

近年来，随着信息技术的不断发展，自动化、信息化管理技术日益成熟，投资统计工作也要逐步实现完全自动化操作，开发数据库软件，搭建集“多维度信息采集、多部门协同工作、实时监控、可视化展示、全流程管控[1]”为一体的信息化管理系统，提高统计工作效率，保障数据安全。

此外，投资管理体系包含中长期发展规划、投资项目前期决策、年度投资计划、过程实施、统计分析、后评价、绩效考核等多个环节全流程管理，每一项勘探、开发、生产投资活动都涵盖在全流程管理之内，未来应将以工作量为投资单元的底层数据结构作为各流程之间的衔接单元，贯穿至投资管理体系全流程管理之中，进而实现投资项目的纵向追踪、对比及管控。