解锁数据分
析在采矿业
的价值
kpmg/cn
吴国强
能源及天然资源行业主管合伙人
毕马威中国
raymond.kk.ng@kpmg
+86 (10) 8508 7067
“ 决策者应投入时间，资金和人力资源，以便产生
可靠并相关的重要数据，并创造一种企业文化，其
中大决策不仅仅是直觉的结果，而是具有数据的
支持的判断。”
“ 采矿企业在收集和存储数据方面做得比较
好，但在用好所拥有的数据时，仍有明显提升的
空间。拥有了这么多的数据资料，矿业公司往往
未能把握好如何建立有效的分析及应用程序。我
们建议，一个很好的起点是在分析自身的运营成
本数据，而成果往往立杆见影。”
“ 数据对于大型企业来说是一个庞大并且尚未
开发的资源。有效的数据分析可以加深企业对数
据的见解。企业可以运用数据学来揭示隐藏在
业务结果里的人为行为、两者之间的相互联系和
因果关系。无论针对个体客户还是高层战略，具
有实时性和预测性的数据见解可以帮助企业作
出更好的决策。我们会协助企业在业务流程中
构建丰富的分析方案，开辟更有效的业务模式，
与客户建立更紧密的关系，幷且全方位应对竞
争对手。”
朱文伟
能源及天然资源行业合伙人
毕马威中国
patrick.chu@kpmg
+86 (10) 8508 5705
徐琅朗
数据分析主管合伙人
毕马威中国
langlang.xu@kpmg
+86 (10) 8508 5432
领先思维
1解锁数据分析在采矿业的价值
2解锁数据分析在采矿业的价值
4解锁数据分析在采矿业的价值
解锁数据分析
在采矿业的价值
数据分析正越来越多地塑造着我们的世界。采用先进的分析技术能够
推动更快和更好的企业决策，促使各行各业的企业迅速投资于分析技
术和能力。为了确保其成功及其日常运营的改善，采矿企业越来越认识
到由信息和运营技术系统所产生的数据的重要性

为了获得竞争优势，采矿企业更倾向于利用数据分析解锁企业的价值。数据分析可为采矿业提供许多益处：
利用操作技术(OperationalTechnology)系统产生的数据（相对于信息系统内传统、结构化的数据，如ERP），采
矿企业可以做出更多有关整体业务的知情决策。面对着环境、安全和健康等挑战，采矿业亟需进行更多有预测性
和规范性的分析以降低成本、提高生产率并增加收入

5解锁数据分析在采矿业的价值
数据分析的演变
越来越多的采矿企业提出对自身数据分析成熟度的评估需求，也是其最终分析策略的体现

描述性分析
也称“数据挖掘”，主要用于对历史数据的分析，从而在过往事件的基础上增加更深层次的理解。这类分析非常费
时，且对企业增值不大，但在进行以下两种活动时却十分有益：
- 寻找数据规律
- 进行数据对比
诊断性分析
用于识别历史数据的异常情况，并指出事件发生或发展趋势的原因

预测性分析
最常见类别的分析方法，用于根据历史数据预测未来可能的趋势。这些方法使企业能够根据所预测的下一步会发
生的事态做出知情的决策

规范性分析
尽管很少使用，但这是一个有价值的分析方法。这类分析方法是通过将数据在各种模拟中进行运算来回答特定的
问题，从而得出最佳解决方案。这类分析方法是将数据、数学模型及各种商业规则组合在一起，从中获得最优的结
论

自适应分析
自适应分析是一个有新意的的预测性分析 -采用统计学模型对数据中的误差进行连续性的识别和纠正，同时进
行实时结果预测，以确保结果的及时性和相关性

分析精密度
回顾过去
通过数据了解趋势，
并完善数据生态系统
解释事情发生的
原因
建立生态系统模型并
模拟不同情形以预测
未来可能的结果
为达到最优结
果采取的标准
化行为
从用户行为中学习，让
更多的技术人员注重异
常情况
可
接
近
值
展望未来
我们如何学习
我们如何优化
会发生什么
为何发生？
发生了什么
自适应
规范性
预测性
诊断性
描述性
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