A quantidade de dados disponíveis na indústria de petróleo e gás tornou o setor propício a aplicação da tecnologia de big data. Capaz de processar com rapidez grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não, ela está sendo empregada em prospecção, exploração e produção, tanto para ampliar a produtividade quanto para reduzir custos e riscos. Karin Breitman, cientista-chefe do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Big Data da EMC, no Rio de Janeiro, assinala a importância dessa tecnologia diante do crescimento mundial do volume de dados.

"O volume está crescendo a uma velocidade de 60% ao ano, e a última pesquisa do IDC indica que em 2020 teremos 44 zetabytes de dados armazenados no mundo", diz ela. O número calculado pelo IDC é astronômico: são 44 trilhões de gigabytes. Numa representação feita com tablets, eles formariam uma pilha com a altura de 6,6 vezes a distância da terra à lua. Uma plataforma de petróleo, diz Karin, é uma minicidade: "Estimamos que cada uma tenha até 60 mil pontos de geração de dados, que podem chegar na freqüência de segundos. Certos processos vão se beneficiar de maneira incrível disso: a descoberta, o processamento sísmico, a parte de perfuração de novos poços, a combinação de dados para reduzir o custo e otimizar a produção", diz ela.

A descoberta de novas reservas é sempre um processo cercado de incertezas, observa Karin: "Quanto mais dados, maior a probabilidade de se encontrar uma reserva. Com as tecnologias de big data, podemos hoje utilizar dados que não utilizávamos anteriormente podemos acrescentar clima, sísmica, dados de um poço similar em outra região. Pode-se processar toda a sísmica em tempo quase real, com os dados de sensores de nova geração. Isso é possível usando equipamentos e tecnologias de processamento paralelo", afirma.

Para lidar com tal volume de dados, a equipe de Karin desenvolveu uma nova metodologia para compressão e descompressão de arquivos, cujos princípios são objeto de patente já requerida pela EMC.

Ulisses Mello, diretor de pesquisas da IBM Brasil, conta que big data é uma das grandes apostas de sua empresa, especialmente em áreas como plataformas e equipamentos, em associação com a internet das coisas (a utilização da rede por sensores e dispositivos sem intervenção humana). "Ouvi recentemente uma pessoa da Chevron dizer que uma plataforma tem 30 mil sensores. Imagine um campo gerando dados cria uma massa de dados que pode ser estudada para que se entenda melhor o comportamento dos equipamentos e os problemas, e melhorar muito o processo de produção, evitando por exemplo paradas desnecessárias, o que numa plataforma é um prejuízo grande", explica.

Mello diz que na IBM a utilização de big data em petróleo e gás já não é experimental, é operação mesmo: "A diferença entre empregar ou não essa tecnologia está na maturidade da área que vai utilizá-la. E olhando desse modo, a parte mais madura é a de operações", afirma. O volume que precisa ser armazenado é igualmente uma preocupação na IBM: "Uma das coisas que fazemos para administrar o volume de dados é utilizar técnicas de filtragem, para só armazenar o que é relevante. Se você monitora um termômetro, descobre que a temperatura não se altera a cada dois segundos. Os algoritmos registram quando o dado é de fato diferente, fazendo um armazenamento mais inteligente. O problema é que não se sabe o que se vai analisar daqui a cinco anos", afirma.

Monica Tyszler, diretora no Brasil do SAS Institute, dos EUA, conta que a área de produção é a que mais tem sido beneficiada pelas soluções de análise de dados da empresa. "Utilizando esses dados, é possível tomar várias decisões e fazer simulações antes de decidir", comenta. Segundo ela, a Petrobras conseguiu ampliar em 230 mil barris sua capacidade de produção combinando recursos de forma diferente a combinação ótima foi descoberta justamente por meio de simulações. A empresa também adotou a solução SAS Analytics para identificar, com precisão, áreas com probabilidades para a produção de petróleo e intervalos de rocha que produzem óleo ou gás, diz Mônica. "Antigamente, os resultados não eram tão precisos, era muita tentativa e erro", diz.

A Shell, outro cliente do SAS, usa a solução de análise de big data para prever em tempo real o aparecimento de defeitos em equipamentos de perfuração ou sondagem: "Se uma máquina quebra, o prejuízo é muito grande, são milhões de dólares perdidos por dia. Analisando esses dados é possível fazer manutenção preventiva, para que a operação não seja prejudicada", explica.

No setor de petróleo e gás em geral e no offshore em particular, os desafios são grandes e apropriados para big data, observa José de Sá, sócio da Bain & Company.

"Em grandes profundidades, é critico ter muitas informações sobre o que acontece dentro de um poço. Aí entram modelos preditivos, que ajudam as equipes de operação a aumentar a produção, o que tem impacto no custo de produção do petróleo", detalha ele. Apesar da disponibilidade das ferramentas, ele alerta: "Os fornecedores estão respondendo aos desafios com velocidade bastante razoável. Vemos o desafio menos no lado do fornecedor e mais no lado do operador. Porque como costuma acontecer, a tecnologia sozinha não resolve problemas.

Ter determinada ferramenta não garante que a empresa vá se beneficiar da plenitude daquela ferramenta. Para isso, ela precisa de uma estrutura organizacional que materialize esse potencial. O desafio é casar a tecnologia com os processos e competências de negócios, para que boas decisões de negócios sejam tomadas", afirma.