Вестник нефтегазовой отрасли КазахстанаВестник нефтегазовой отрасли Казахстана2707-42262957-806XKMG Engineering10888710.54859/kjogi108887Использование Big Data и аналитики для прогнозирования и повышения производительности в нефтегазовой отраслиSeitimbetovaAigerimsab.buketov.2022@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0000-8755-7992Shulgina-TarachshukAlevtinaalevtinash79@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-4759-9389SmailovaAizhansmailova.buketov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-2936-0336823006202507042026Copyright © , Seitimbetova A., Shulgina-Tarachshuk A., Smailova A.<p>В условиях цифровой трансформации мировой экономики технологии анализа больших данных (Big Data) и интеллектуальной аналитики становятся ключевыми инструментами для повышения эффективности и устойчивости бизнеса. Особенно актуальным их применение является в капиталоемкой и высокорисковой нефтегазовой отрасли, где решения, основанные на данных, способны обеспечить значительные конкурентные преимущества.</p> <p>Настоящая статья посвящена исследованию возможностей и преимуществ внедрения Big Data и аналитических решений на различных этапах нефтегазового производственного цикла - от геологоразведки и бурения до переработки и транспортировки. Представлены основные источники и типы данных, характерные для отрасли, а также современные методы аналитики: описательная, прогностическая, предписывающая и оперативная. Отдельное внимание уделено алгоритмам машинного обучения и искусственного интеллекта, применяемым для предсказания отказов оборудования, оптимизации параметров бурения и моделирования поведения залежей.</p> <p>На основе анализа кейсов ведущих международных компаний, таких как BP, Equinor, «Газпром нефть» и других, показано, как цифровые инструменты позволяют повысить точность принятия решений, сократить издержки и минимизировать техногенные риски. Также рассматриваются ключевые вызовы, сдерживающие масштабное внедрение Big Data в отрасли: нехватка квалифицированных кадров, сложности интеграции старых и новых систем, вопросы кибербезопасности и высокая стоимость цифровизации.</p> <p>Статья делает вывод о стратегической значимости данных и аналитики как основного ресурса будущего развития нефтегазовой промышленности. Цифровые технологии открывают новые горизонты в области прогнозирования, управления и устойчивого производства, формируя интеллектуальные нефтегазовые предприятия нового поколения.</p>Big Data, analytics, oil and gas industry, forecasting, productivity, digitalization.Big Data, талдау, мұнай-газ өнеркәсібі, болжау, өнімділік, цифрландыру.Big Data, аналитика, нефтегазовая промышленность, прогнозирование, производительность, цифровизация1.1. Nguyen T.N., Gosine R.G., Warrian P. A Systematic Review of Big Data Analytics for Oil and Gas Industry 4.0 // IEEE Access. - 2020. - Vol.8. - P. 61183-61201. - DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2979678.2.2. Zhenis D.K., Kassenov A.K., Ibrayev A.E., Shayakhmet K.N. Machine Learning in Bottomhole Pressure Monitoring Systems in Production Wells: A Review // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2025. Vol. 7, No. 2. P. 61-72. doi: 10.54859/kjogi1087973.3. Khasanov B.K., Serniyazov Zh.M. Analysis of Production Decline in Wells of the Kashagan Field // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2020. Vol. 2, No. 2. P. 28-33. doi: 10.54859/kjogi956474.4. Kolbikova E.S. Lithofacies Analysis and Property Prediction Based on Geophysical and Seismic Survey Data Using Machine Learning Methods // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2021. Vol. 3, No. 4. P. 34-39. doi: 10.54859/kjogi996905.5. Dukesova N.K., Kunzharikova K.M., Bisikenova L.M., Bektas G.Zh. Evaluation of PVT Data and Geochemical Fingerprinting: Approaches and Results // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2025. Vol. 7, No. 1. P. 79-89. doi: 10.54859/kjogi1087686.6. Alrabeh M., Abuzaid A. New Artificial Intelligence and Big Data Analytics Process to Enhance Non Metallic Pipe Deployments in Digital Oil Fields Using Workflows for Disparate Data Sets // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. - Abu Dhabi, UAE, Nov 2020. - Paper SPE 202926 MS. - DOI: 10.2118/202926 MS.7.7. Giunta G., Bernasconi G., Giro R.A., Cesari S. Digital Transformation of Historical Data for Advanced Predictive Maintenance // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. - Abu Dhabi, UAE, Nov 2020. - Paper SPE 202906 MS. - DOI: 10.2118/202906 MS.8.8. Sletcha B., Vivas C., Saleh F.K., Ghalambor A., Salehi S. Digital Oilfield: Review of Real time Data flow Architecture for Upstream Oil and Gas Rigs // SPE International Conf. and Exhibition on Formation Damage Control. - Lafayette, USA, Feb 2020. - Paper SPE 199298 MS. - DOI: 10.2118/199298 MS.9.9. Mahzari P., Emambakhsh M., Temizel C., Jones A.P. Oil production forecasting using deep learning for shale oil wells under variable gas oil and water oil ratios // Petroleum Science and Technology. - 2021. - Vol.39, Iss.3. - DOI: 10.1080/10916466.2021.2001526.10.10. Gupta I. et al. Autoregressive and Machine Learning Driven Production Forecasting - Midland Basin Case Study // SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conf. - Houston, USA, Jul 2021. - Paper URTEC 2021 5184 MS. - DOI: 10.15530/urtec 2021 5184.