2025 Urbānās Datu Analīzes Tirgus Pārskats: Atklājot AI Inovācijas, Izaugsmes Dzinējus un Globālās Prognozes. Izpētiet Galvenās Tendences, Konkurētspējas Dinamiku un Stratēģiskās Iespējas, Kas Veido Nozari.

• Izpildkopsavilkums un Tirgus Pārskats
• Galvenās Tehnoloģiju Tendences Urbānās Datu Analītikā
• Konkurences Vide un Vadošie Spēlētāji
• Tirgus Izmērs, Izaugsmes Prognozes un CAGR Analīze (2025–2030)
• Reģionālās Tirgus Analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un Citas
• Nākotnes Redzējums: Jaunas Lietojumprogrammas un Investīciju Karstie Punkti
• Izaicinājumi, Riski un Stratēģiskās Iespējas
• Avoti un Atsauces

Izpildkopsavilkums un Tirgus Pārskats

Urbānās datu analītika attiecas uz moderno datu apstrādes, mašīnmācīšanās un reāllaika analīzes pielietojumu plašajos datu apjomos, kas tiek ģenerēti no sensoriem un instrumentiem, kas izvietoti naftas un gāzes laukos. Šī tehnoloģija ļauj operatoriem optimizēt urbšanas, pabeigšanas un ražošanas operācijas, nodrošinot rīcībspējīgu informāciju par apakšzemes apstākļiem, aprīkojuma darbību un rezervuāra uzvedību.

Globālais tirgus urbānās datu analītikas jomā ir gatavs ievērojamai izaugsmei 2025. gadā, pateicoties arvien pieaugošai ogļūdeņražu ieguves sarežģītībai, digitālo naftas lauku iniciatīvu pieaugumam un nepieciešamībai maksimāli palielināt aktīvu produktivitāti, samazinot operatīvos riskus. Saskaņā ar Baker Hughes, digitālo risinājumu izmantošana urbānās operācijās ir paātrinājusies, jo operatori cenšas izmantot reāllaika datus ātrākai lēmumu pieņemšanai un uzlabot urbšanas integritāti.

Tirgus analītiķi prognozē, ka urbānās datu analītikas sektors pieredzēs kopējo gada izaugsmes tempu (CAGR), kas pārsniegs 10% līdz 2025. gadam, Ziemeļamerika un Tuvie Austrumi vadīs pieņemšanu, ņemot vērā to plašās nekonvencionālās un dziļūdens aktivitātes. Mākonis datu apstrāde, malas analītika un mākslīgā inteleka ļauj veikt sarežģītāku urbānās datu interpretāciju, samazinot neproduktīvo laiku (NPT) un uzlabojot atgūšanas likmes. SLB (Schlumberger) ziņo, ka modernās analītikas platformas tagad spēj apstrādāt petabaitus datu no izkliedētajām sensoru tīkliem, atbalstot paredzamo apkopi un reāllaika urbšanas optimizāciju.

Galvenie tirgus dzinēji ietver nepieciešamību pēc izmaksu efektivitātes svārstīgā naftas cenu vidē, regulatīvām prasībām drošākai darbībai un augošai augstas izšķirtspējas urbānā sensoru pieejamībai. Konkurences vide ir raksturota ar sadarbību starp naftas lauku pakalpojumu uzņēmumiem, tehnoloģiju nodrošinātājiem un E&P operatoriem, lai izstrādātu integrētus analītikas risinājumus. Piemēram, Halliburton un Microsoft ir sadarbojušies, lai nodrošinātu mākoņdatošanas analītikas platformas, kas piemērotas urbānā datu apstrādei.

Kopumā urbānā datu analītika pārvēršas no nišas spējas uz centrālo komponenti digitālo naftas lauku stratēģijās 2025. gadā. Tirgus iegūs no turpmākajām tehnoloģiskā inovācija, palielinātas datu pieejamības un pastiprinātas uzmanības uz operatīvo izcilību naftas un gāzes nozarē.

Galvenās Tehnoloģiju Tendences Urbānās Datu Analītikā

Urbānās datu analītika ātri attīstās, ko virza naftas un gāzes nozares nepieciešamība pēc lielākas operatīvās efektivitātes, reāllaika lēmumu pieņemšanas un izmaksu samazināšanas. 2025. gadā vairākas galvenās tehnoloģiju tendences veido urbānās datu analītikas ainavu, pamatīgi pārveidojot to, kā apakšzemes dati tiek vākti, apstrādāti un izmantojami.

• Males Datorzinātnes un Reāllaika Analītika: Males datorzinātnes ierīču izvietošana pie urbšanas vietām ļauj reāllaika urbānās datu apstrādi. Tas samazina aizkavi un ļauj uzreiz iegūt ieskatus, atbalstot ātrākus operatīvos lēmumus. Tik uzņēmumi kā Halliburton un Baker Hughes integrē malas analītiku savās urbānās ierīcēs, ļaujot veikt uz vietas pielāgojumus urbšanas parametriem un uzlabot urbšanas stabilitāti.
• Mākslīgais Intelekts un Mašīnmācīšanās: AI un ML algoritmi arvien biežāk tiek izmantoti, lai interpretētu sarežģītus urbānus datu kopumus, piemēram, no urbšanas laikā reģistrēšanas (LWD) un mērīšanas laikā urbšanas (MWD) instrumentiem. Šīs tehnoloģijas ļauj veikt paredzamo apkopi, anomāliju noteikšanu un automatizētu modeļu atpazīšanu, samazinot neproduktīvo laiku (NPT) un uzlabojot rezervuāra raksturojumu. SLB (Schlumberger) ir ziņojis par ievērojamiem uzlabojumiem urbšanas efektivitātē, izmantojot AI vadītas analītikas platformas.
• Modernās Sensora Tehnoloģijas: Augstas izšķirtspējas, multiparametrisko sensoru izplatīšanās paplašina datu apjomu, kas var tikt uztverts urbānā. Šķiedru optiskā sensorēšana, izkliedētā akustiskā sensorēšana (DAS) un mikroelektromehāniskie sistēmas (MEMS) nodrošina bagātīgākus datu apjoma analīzēm, ļaujot precīzāk modelēt urbānās apstākļus un rezervuāra uzvedību (Wood Mackenzie).
• Mākoņdatošanas Datu Integrācija: Mākonis platformas veicina milzīgu datu apjomu apvienošanu un analīzi no vairākām urbumiem un lauku. Šī tendence atbalsta sadarbības darba plūsmas un attālinātās operācijas, kā redzams risinājumos, ko piedāvā Microsoft un Amazon Web Services (AWS) enerģijas nozarē.
• Interoperabilitāte un Atvērtie Standarti: Atvērtu datu standartu pieņemšana, piemēram, tos, ko popularizē Open Group OSDU™ Forums, uzlabo interoperabilitāti starp dažādām analītikas platformām un urbānām ierīcēm. Tas samazina datu izolēšanu un ļauj veikt holistiskāku, starpdisciplināru analīzi.

Šīs tehnoloģiju tendences kopumā virza pāreju uz autonomākām, datu vadītām urbānā operācijām, ar potenciālu ievērojami uzlabot produktivitāti un samazināt operatīvos riskus 2025. gadā un turpmāk.

Konkurences Vide un Vadošie Spēlētāji

Konkurences vide urbānās datu analītikas tirgū 2025. gadā ir raksturota ar izveidotajiem naftas lauku pakalpojumu gigantiem, specializētajiem tehnoloģiju piegādātājiem un jaunizveidotajiem digitālajiem uzņēmumiem. Šajā nozarē tiek novērota pieaugoša konkurence, jo operatori arvien vairāk prioritizē datu balstītu lēmumu pieņemšanu, lai optimizētu urbšanas, pabeigšanas un ražošanas operācijas. Galvenie spēlētāji diferencē sevi, izmantojot patentētās analītikas platformas, integrācijas spējas un jomas ekspertīzi.

Lielie naftas lauku pakalpojumu uzņēmumi, piemēram, SLB (Schlumberger), Halliburton un Baker Hughes, joprojām dominē tirgū, izmantojot savus plašos urbānās ierīču portfeļus un globālo klātbūtni. Šie uzņēmumi piedāvā beigu risinājumus, kas apvieno modernas sensoru tehnoloģijas, reāllaika datu iegūšanu un mākoņdatošanas analītikas platformas. Piemēram, SLB Delfi digitālā platforma un Halliburton DecisionSpace suite ir plaši pieņemti, jo tās spēj integrēt multiavotu urbānās datus un piedāvāt rīcībspējīgus ieskatus plašā mērogā.

Vienlaikus tehnoloģiju fokusēti uzņēmumi, piemēram, Weatherford un Nabors Industries, iegulda mākslīgajā intelektā (AI) un mašīnmācīšanās (ML), lai uzlabotu paredzamo analitiku un automatizētu anomāliju noteikšanu. Šīs spējas arvien ātrāk kļūst kritiskas, kad operatori cenšas samazināt neproduktīvo laiku (NPT) un uzlabot urbšanas integritāti.

Tirgū arvien pieaug arī nišu analītikas nodrošinātāju un digitālo jaunuzņēmumu, piemēram, Kongsberg Digital, Datagration un Ambyint, skaits. Šie uzņēmumi koncentrējas uz specializētiem analītikas risinājumiem, piemēram, augstfrekvences datu straumēm, malas datorzinātnēm un modernu vizualizāciju, bieži sadarbojoties ar lielākiem pakalpojumu sniedzējiem vai tieši ar operatoriem, lai piedāvātu pielāgotus risinājumus.

Stratēģiskas sadarbības un iegādes veido konkurences dinamiku. Piemēram, partnerības starp naftas lauku pakalpojumu uzņēmumiem un mākoņu tehnoloģiju līderiem, piemēram, Microsoft Azure un Google Cloud, ļauj mērogojamai, drošai datu pārvaldībai un analītikai. Saskaņā ar MarketsandMarkets pieaugošā digitālo naftas lauku tehnoloģiju pieņemšana tiek gaidīta, lai veicinātu turpmāku apvienošanos un inovāciju šajā nozarē.

• SLB, Halliburton un Baker Hughes: Tirgus līderi ar integrētām analītikas platformām.
• Weatherford, Nabors: Inovatori AI/ML virzītajā analītikā.
• Kongsberg Digital, Datagration, Ambyint: Agili jaunuzņēmumi, kas specializējas attīstītajos datu risinājumos.
• Mākoņa partnerības: Galvenie faktori mērogošanai analītikā un datu drošībā.

Tirgus Izmērs, Izaugsmes Prognozes un CAGR Analīze (2025–2030)

Globālais urbānās datu analītikas tirgus ir gatavs ievērojamai paplašināšanai no 2025. līdz 2030. gadam, pateicoties naftas un gāzes nozares arvien pieaugošajai atkarībai no digitālajām tehnoloģijām, lai optimizētu urbšanas, pabeigšanas un ražošanas operācijas. 2025. gadā tirgus izmērs tiek lēsts ap 1,2 miljardiem USD, ar prognozēm, kas liecina par kopējo gada izaugsmes tempu (CAGR) 12,5% līdz 2030. gadam, potenciāli pārsniedzot 2,2 miljardus USD līdz prognozes beigām. Šis izaugsmes ceļš ir balstīts uz nozares fokusu uz maksimālas rezervuāra atgūšanas, neproduktīvā laika samazināšanu un operatīvās efektivitātes uzlabošanu, izmantojot reāllaika datu balstītu lēmumu pieņemšanu.

Galvenie dzinēji, kas veicina šo tirgus paplašināšanos, ietver modernu sensoru tehnoloģiju izplatīšanos, mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) algoritmu integrāciju, kā arī pieaugošo mākoņdatošanas analītikas platformu pieņemšanu. Šīs inovācijas ļauj operatoriem apstrādāt milzīgus urbānās datu apjomus, piemēram, spiedienu, temperatūru, vibrāciju un plūsmas ātrumu, pārvēršot neapstrādātas mērījumus par rīcībspējīgiem ieskatiem urbšanas integritātes pārvaldībai, paredzētajai apkopei un ražošanas optimizācijai.

Reģionāli, Ziemeļamerika tiek gaidīta, ka saglabās savu dominējošo stāvokli, sastādot vairāk nekā 40% no globālās tirgus daļas 2025. gadā, pateicoties augstā koncentrācija nekonvencionālās urbšanas aktivitātēs un agrīnai digitālo naftas lauku risinājumu pieņemšanai. Tuvie Austrumi un Āzijas un Klusā okeāna reģioni (APAC) arī tiek prognozēti ievērojamā izaugsmē, ko virza ilgstošas investīcijas augšupējā izpētē un ražošanā (E&P) un mantojuma naftas lauku infrastruktūras modernizācijā.

Tirgus segmentēšana pēc lietojuma liecina, ka ražošanas optimizācija un rezervuāra pārvaldība paliks lielākie ieņēmumu ģeneratori, kamēr operatori cenšas pagarināt aktīvu dzīves ciklu un uzlabot atgūšanas faktorus. Vienlaikus urbšanas optimizācijas segments tiek prognozēts kā visātrāk pieauguma segments, atspoguļojot nozares uzsvaru uz urbšanas risku un izmaksu samazināšanu, izmantojot reāllaika analītiku.

Neskatoties uz pozitīvo skatu, tirgus saskaras ar izaicinājumiem, piemēram, datu integrēšanas sarežģījumiem, kiberdrošības bažām un nepieciešamību pēc kvalificētām personām, lai interpretētu analīzes rezultātus. Tomēr turpmākās sadarbības starp naftas lauku pakalpojumu sniedzējiem, tehnoloģiju piegādātājiem un E&P uzņēmumiem tiek gaidītas, lai risinātu šos šķēršļus un veicinātu tirgus izaugsmi.

• Detalizētas tirgus prognozes un segmentācija skatiet MarketsandMarkets.
• Nozares pieņemšanas tendences un reģionālā analīze pieejama no Baker Hughes un SLB (Schlumberger).
• Tehnoloģiju ietekme un digitālās transformācijas ieskati atrodami DNV.

Reģionālās Tirgus Analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un Citas

Reģionālā ainava urbānās datu analītikā 2025. gadā ir veidota no dažādiem naftas un gāzes aktivitātes līmeņiem, digitālās infrastruktūras un regulatīvām vidēm visā Ziemeļamerikā, Eiropā, Āzijas un Klusā okeāna reģionā (APAC) un citās jaunizveidotajās tirgus valstīs.

Ziemeļamerika joprojām ir lielākais un visattīstītākais tirgus urbānās datu analīzes jomā, ko virza ASV ražīgās šāles operācijas un Kanādas nekonvencionālās resursu attīstība. Operatori šajā reģionā ir agrīnie digitālo analīzes pieņēmēji, izmantojot reāllaika datus urbšanas optimizēšanai, samazinot neproduktīvo laiku un uzlabojot rezervuāra izpratni. Lielu naftas lauku pakalpojumu uzņēmumu un tehnoloģiju piegādātāju, piemēram, SLB un Halliburton, klātbūtne paātrina inovācijas un analītikas risinājumu izvietojumu. Saskaņā ar Baker Hughes, Ziemeļamerikas operatori arvien vairāk integrē mašīnmācīšanās un mākoņdatošanas platformas, lai pārvaldītu milzīgos datus, ko ģenerē horizontālās urbumi un daudzfāžu fraktūru procesi.

Eiropa ir raksturota ar fokusēšanos uz operatīvu efektivitāti un regulatīvo atbilstību, īpaši Ziemeļjūrā. Reģiona nobriedušās lauki un augstā operāciju cena veicina analītikas pieprasījumu, kas var pagarināt aktīvu dzīvi un uzlabot atgūšanas likmes. Eiropas naftas milži, piemēram, Shell un BP, iegulda digitālās transformācijas iniciatīvās, tostarp augstāku urbānā datu analītiku, lai atbalstītu dekarbonizāciju un aktīvu optimizāciju. Eiropas Savienības uzsvars uz vides standartiem arī veicina analītikas pieņemšanu, lai uzraudzītu urbšanas integritāti un samazinātu vides riskus, kā uzsvērts Starptautiskās Enerģijas aģentūras ziņojumos.

• APAC piedzīvo strauju izaugsmi urbānās datu analītikā, ko veicina pieaugošās izpētes un ražošanas aktivitātes tādās valstīs kā Ķīna, Indija un Austrālija. Nacionālās naftas kompānijas un reģionālie neatkarīgie uzņēmumi iegulda digitālajās tehnoloģijās, lai risinātu sarežģītu ģeoloģiju un maksimāli palielinātu ražošanu no nobriedušām lauku. Saskaņā ar Wood Mackenzie, analītikas pieņemšana APAC tiek atbalstīta ar valdības iniciatīvām un partnerībām ar globālajiem tehnoloģiju piegādātājiem.
• Citas Reģioni, tostarp Tuvie Austrumi un Latīņamerika, pakāpeniski palielina savu urbānās analīzes pieņemšanu. Tuvie Austrumi, ar saviem plašajiem krājumiem un fokusu uz ražošanas optimizāciju, iegulda digitālo naftas lauku iniciatīvās, kā norādīts Saudi Aramco. Latīņamerika, ko vada Brazīlija un Meksika, izmanto analītiku, lai uzlabotu dziļūdens un nekonvencionālo operāciju efektivitāti.

Kopumā, kamēr Ziemeļamerika ir līderis pieņemšanas un inovācijas jomā, Eiropa un APAC ātri seko, katra ar unikāliem dzinējiem un izaicinājumiem, kas veido reģionālo pieprasījumu pēc urbānās datu analītikas 2025. gadā.

Nākotnes Redzējums: Jaunas Lietojumprogrammas un Investīciju Karstie Punkti

Nākotnes redzējums par urbānās datu analītiku 2025. gadā tiek veidots ar straujām digitālo naftas lauku tehnoloģiju attīstībām, pieaugošu mākslīgā intelekta (AI) pieņemšanu un arvien lielāku uzsvaru uz operatīvo efektivitāti un ilgtspējību. Kamēr naftas un gāzes nozare turpina saskarties ar svārstīgām preču cenām un stingrākām vides regulām, spēja izvilkt rīcībspējīgus ieskatus no urbānās datiem kļūst par kritisku operatoru atšķirību.

Jaunas lietojumprogrammas, visticamāk, koncentrēsies uz reāllaika rezervuāra raksturošanu, paredzamo apkopi un automatizētu urbšanas optimizāciju. AI vadītas analītikas platformas arvien vairāk tiek izvietotas, lai apstrādātu milzīgus sensoru datu apjomus, ļaujot ātri noteikt urbšanas integritātes problēmas, optimizējot ražošanas likmes un samazinot neproduktīvo laiku (NPT). Piemēram, mašīnmācīšanās algoritmi tagad var identificēt nelielas pazīmes spiediena, temperatūras un vibrācijas datos, ļaujot veikt proaktīvas intervences, kas samazina dārgu dīkstves laiku un pagarinās aktīvu dzīves ilgumu. Šīs spējas ir īpaši vērtīgas sarežģītās vidēs, piemēram, dziļūdenī, nekonvencionālajās šālēs un nobriedušās laukos, kur operatīvie riski un izmaksas ir augstākas.

Investīciju karstie punkti rodas reģionos ar augstu izpētes un ražošanas (E&P) aktivitāti un spēcīgu virzību uz digitālo transformāciju. Ziemeļamerika, ko vada ASV, joprojām ir vadošā joma, pateicoties plašajiem šāles operāciju un izveidotajai digitālajai infrastruktūrai. Tuvie Austrumi arī piedzīvo ievērojamu investīciju pieaugumu, ko virza nacionālo naftas kompāniju ambīcijas maksimāli palielināt atgūšanas likmes un samazināt oglekļa pēdas nospiedumu. Āzijas un Klusā okeāna reģions, īpaši Ķīna un Austrālija, ātri panāk, ko veicina jauni lauku attīstības projekti un valdības atbalsts digitālajām naftas lauku iniciatīvām. Saskaņā ar Baker Hughes, globālās izdevumu digitalizācijas naftas lauku risinājumiem, ieskaitot urbānās analītikas, tiek prognozēts, ka izaugsme būs vairāk nekā 7% līdz 2025. gadam.

• Integrācija ar mākoņdatošanas platformām un malas datorzinātnēm tiek gaidīta, ka paātrināta, ļaujot vienkāršotu datu koplietošanu un sadarbību starp ģeogrāfiski izkliedētām komandām.
• Sadarbības projekti starp naftas lauku pakalpojumu uzņēmumiem, tehnoloģiju piegādātājiem un E&P operatoriem veicina inovācijas analītikas algoritmu un vizualizācijas rīkos.
• Venture capital un privātās ekvities intereses naftas lauku analītikas jaunuzņēmumiem pieaug, koncentrējoties uz mērogojamām, AI vadītām risinājumiem, kas risina gan operatīvos, gan ESG (vides, sociālos un korporatīvos) mērķus.

Kopumā 2025. gadā urbānās datu analītikas izstrāde pārvēršas no nišas spējas uz centrālu digitālo naftas lauku stratēģiju virzītāju, piedāvājot ievērojamas iespējas tehnoloģiju piegādātājiem un investoriem, kas vēršas uz augsto izaugsmes reģionu un attīstītajām analītikas lietojumprogrammām.

Izaicinājumi, Riski un Stratēģiskās Iespējas

Urbānās datu analītikas ainava 2025. gadā tiek veidota ar sarežģītu izaicinājumu, risku un stratēģisko iespēju mijiedarbību. Tā kā naftas un gāzes операторi arvien vairāk paļaujas uz reāllaika datiem, lai optimizētu urbšanu, pabeigšanu un ražošanu, nozare saskaras ar vairākiem šķēršļiem, kas ir jārīkojas, lai atklātu visu analītikas balstīto lēmumu pieņemšanas potenciālu.

Izaicinājumi un Riski

• Datu Integrācija un Kvalitāte: Sensoru un digitālo rīku izplatīšanās ir radījusi datu apjoma un daudzveidības pieaugumu. Tomēr atsevišķo datu avotu integrācija – bieži no mantojuma sistēmām un jaunām digitālām platformām – joprojām ir ievērojams izaicinājums. Neatbilstoša datu kvalitāte, standartu trūkums un datu izolācija var novest pie analītikas rezultātu uzticāmības samazināšanās, izraisot nepietiekamus operatīvos lēmumus (SLB).
• Kiberdrošības Izaicinājumi: Tā kā urbānās analītikas platformas kļūst arvien savienotākas, palielinās arī kiberuzbrukumu risks, kas vērsts uz kritisko infrastruktūru. Jānodrošina sensitīvu operatīvo datu aizsardzība un sistēmu integritāte, īpaši attālinātu operāciju un mākoņdatošanas analītikas pieauguma laikā (Baker Hughes).
• Talantu un Prasību Trūkums: Nozare saskaras ar profesionāļu trūkumu, kas ir prasmīgu gan naftas inženieru, gan modernās datu analītikas jomā. Šī plaisa ir jānosedza, lai efektīvi izvietotu un interpretētu urbānās analītikas risinājumus (Petro. inženieru biedrība).
• Izmaksu un ROI Nedrošība: Lielās sākotnējās investīcijas digitālajā infrastruktūrā un analītikas platformās var atturēt pieņemšanu, īpaši mazākiem operatoriem. Skatot skaidrus, kvantificējamus atgriešanās ieguldījuma rezultātus, joprojām ir pastāvīgs izaicinājums (Deloitte).

Stratēģiskās Iespējas

• Paredzama Apkope un Optimizācija: Modernās analītikas ļauj paredzamu apkopi urbānām iekārtām, samazinot neplānotu dīkstvi un pagarinot aktīvu mūžu. Operatori, kas izmanto mašīnmācīšanās modeļus, var prognozēt bojājumus un optimizēt urbšanas parametrus reāllaikā (Halliburton).
• Uzlabota Rezervuāra Raksturošana: Urbānās datu analītikas integrēšana ar ģeofizikālajiem un ģeoloģiskajiem modeļiem ļauj precīzāk kartēt rezervuārus un prognozēt ražošanu, atbalstot labākas lauku attīstības stratēģijas (Wood Mackenzie).
• Sadarbība un Ekosistēmas Attīstība: Stratēģiskas partnerības starp naftas lauku pakalpojumu uzņēmumiem, tehnoloģiju piegādātājiem un operatoriem veicina inovācijas. Atvērtās datu platformas un nozares konsorciji palīdz risināt standartizācijas un interoperabilitātes problēmas (Open Group).

Kopsummā, lai gan urbānās datu analītikas jomā 2025. gadā ir ievērojami izaicinājumi un riski, nozares ir arī pilnas ar iespējām tiem, kas spēs stratēģiski virzīt skatījumus mākslīgo intelektu un digitālās attīstības virzienu.

Avoti un Atsauces

• Baker Hughes
• SLB (Schlumberger)
• Halliburton
• Microsoft
• Wood Mackenzie
• Amazon Web Services (AWS)
• Open Group OSDU™ Forums
• Kongsberg Digital
• Ambyint
• Google Cloud
• MarketsandMarkets
• DNV
• Shell
• BP
• Starptautiskā Enerģijas aģentūra
• Naftas Inženieru Biedrība
• Deloitte