然而，在實現所有這些潛在的好處之前，石油和天然氣行業還有很長的路要走。正如Forbes的Venables所指出的那樣，盡管100家最大的石油行業企業中有超過一半的企業已經證明他們在運營中使用了預測分析，但仍有43%的企業尚未采用這種方法。

現在看來，預測分析正在石油和天然氣領域取得進展，生產商和煉油廠正在接近下一個重大步驟：規范分析。預測一臺設備何時需要停機維護是有益的。能知道為什么在這個精確的時刻需要維護則更好。

“石油和天然氣行業可能已經擺脫持續低迷，但公司尋找新資本和運營效率的壓力依舊沒變。”Lloyd’s Register的首席技術官表示。“與其他行業一樣，監管機構和其他利益相關方對于改善環境績效、提高安全的需求越來越強烈。預測分析等先進的數據技術為石油和天然氣公司提供了應對這種日趨復雜的環境的手段。”

石油行業似乎已經全面投入數字技術。數字技術領域的一些人預計石油和天然氣行業的人工智能(AI)今年將從理論變成現實。但是，另一個數字技術領域已經引起轟動，而今年這種影響泛起的漣漪將繼續成倍增長：預測分析。

專注于人工智能研究的公司Emerj認為，數據分析還可以通過預測供應和需求來優化生產，同時也能通過預測設備維護需求來幫助簡化操作并進一步降低成本。

規范分析“告知運營商根本問題所在”。AspenTech的能源行業營銷總監Ron Beck接著解釋說，它不僅可以告訴他們壓縮機要壞了，而且即將發生的這種故障與液體在一定濃度下泄漏到氣體管線中有著直接的關系，或者只是與記錄的壓力緩慢變化有關。

目前，石油和天然氣公司使用兩種類型的預測分析解決方案：預測性維護解決方案和商業智能解決方案，Emerj的Ayn de Jesus寫道。前者包括從設備維護預測到能耗優化、以及解決諸如泵故障等具體問題的事情。后者則包括幫助石油和天然氣公司設定的解決方案，例如，歐洲服務器租用 云服務器，生產標準，并檢查是否可以達到這些標準以及如何達到。商業智能軟件還可通過分析大量結構化和非結構化數據，提供有關行業未來和新興趨勢的洞見。

了解人們對于石油基本面和價格的預期，及其對營運環境的影響，對石油和天然氣公司來說已經變得至關重要——數據分析服務供應商也非常樂意提供幫助。

三年前，Bain and Company的研究表明，利用數據分析技術，石油和天然氣生產商可以將油田和煉油廠的績效提高6%到8%。不過，當時研究人員警告說，很少有公司會利用分析所能提供的所有數據。此舉的好處不言而喻，因此現在的數據使用量必須增加。隨著越來越多的設備連接到跨行業的業務網絡，物聯網的發展正在推動這種轉變。