چالش‌های مدیریت داده‌های ایزوله (Isolated Data Systems) در صنعت نفت و گاز

در این مقاله، به بررسی چالش‌های مدیریت داده‌های ایزوله (Isolated Data Systems) در صنعت نفت و گاز ایران می‌پردازیم. برخلاف برخی از کشورهایی که توانسته‌اند با سرمایه‌گذاری گسترده در فناوری‌های نوین و یکپارچه‌سازی سامانه‌های دیجیتال، بهبود قابل توجهی در مدیریت داده‌ها ایجاد کنند، در ایران چندین عامل منحصر به فرد باعث شده که سیستم‌های ایزوله و ناکارآمد در حوزه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها همچنان چالش‌زا باقی بمانند:

۱. تأثیر تحریم‌ها و محدودیت‌های بین‌المللی

• دسترسی محدود به فناوری‌های پیشرفته: تحریم‌های بین‌المللی، شرکت‌های ایرانی را از دسترسی به نرم‌افزارها و سخت‌افزارهای مدرن محدود کرده است. این موضوع باعث شده که بسیاری از سامانه‌های مورد استفاده در حوزه داده‌های نفت و گاز قدیمی و مبتنی بر فناوری‌های نسل‌های پیشین باشند.
• عدم توانایی در همکاری‌های بین‌المللی: تبادل اطلاعات و به اشتراک‌گذاری تجربیات با شرکت‌های بین‌المللی، که می‌تواند منجر به بهبود فرایندهای داده‌کاوی و پاک‌سازی شود، به دلیل محدودیت‌های تحریمی با مشکل مواجه است.

۲. ساختارهای سازمانی و مسائل حکمرانی داخلی

• سیستم‌های ایزوله و ناهماهنگ: در بسیاری از شرکت‌های نفتی ایران، داده‌ها در سامانه‌های مجزا و بدون یکپارچگی کافی ذخیره می‌شوند. این جدایی سامانه‌ای، منجر به ایجاد سیلوهای اطلاعاتی می‌شود که دسترسی به دید کلی و به‌روز از عملیات را دشوار می‌سازد.
• عدم وجود واحد تخصصی مدیریت داده: نبود تیم‌ها و واحدهای تخصصی در حوزه مدیریت داده و تحلیل داده در بسیاری از سازمان‌های نفتی، موجب می‌شود تا فرآیندهای جمع‌آوری، پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها به صورت دستی و پراکنده انجام شود.

۳. زیرساخت‌های فناورانه و ارتباطی ناکافی

• کمبود اینترنت پرسرعت در مناطق دورافتاده: بسیاری از فعالیت‌های نفت و گاز در مناطق دورافتاده و با شرایط جغرافیایی سخت انجام می‌شود که به دلیل محدودیت‌های ارتباطی، انتقال داده‌ها به سامانه‌های مرکزی با تاخیر و اختلال همراه است.
• زیرساخت‌های قدیمی: تجهیزات و سیستم‌های نظارتی و جمع‌آوری داده، اغلب از نسل‌های قدیمی هستند و فاقد قابلیت‌های لازم برای پردازش بلادرنگ و یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌باشند.

۴. مشکلات مربوط به کیفیت و صحت داده‌ها

• ورود داده‌های دستی و خطاهای انسانی: به دلیل نبود سامانه‌های اتوماسیون کامل، بخش قابل توجهی از داده‌ها به‌صورت دستی وارد می‌شوند که خود مستعد بروز خطا و عدم دقت است.
• عدم وجود الگوریتم‌های پیشرفته پاک‌سازی و اعتبارسنجی: روش‌های سنتی و عدم استفاده از فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فرآیند پاک‌سازی داده‌ها، منجر به دریافت داده‌های ناکامل یا اشتباه و در نتیجه تصمیم‌گیری‌های نادرست می‌شود.

۵. کمبود نیروی متخصص و آموزش‌های به‌روز

• نیروی انسانی با مهارت‌های ناکافی: کمبود متخصصان در حوزه‌های تحلیل داده، علم داده (Data Science) و فناوری‌های نوین دیجیتال، یکی از چالش‌های اساسی در مدیریت داده‌های نفتی ایران است. این کمبود باعث می‌شود تا فناوری‌های جدید به‌طور کامل پیاده‌سازی نشوند.
• نیاز به برنامه‌های آموزشی و توسعه مهارت: عدم توجه کافی به آموزش‌های تخصصی و دوره‌های به‌روز، توانمندی کارکنان در به‌کارگیری سیستم‌های نوین را محدود می‌کند.

با توجه به شرایط موجود در صنعت نفت و گاز ایران، مانند استفاده از سیستم‌های قدیمی و ایزوله، محدودیت‌های ارتباطی در مناطق دورافتاده، ورود دستی داده‌ها و تأثیر تحریم‌ها بر دسترسی به فناوری‌های نوین، می‌توان یک راه‌حل جامع فنی به شرح زیر پیشنهاد داد:

۱. معماری هیبریدی ابر-لبه (Hybrid Cloud-Edge Architecture)

• استقرار گره‌های Edge: در سایت‌های عملیاتی دورافتاده، دستگاه‌های محاسباتی مقاوم (Edge Nodes) نصب شوند تا داده‌های حسگرهای موجود را به‌صورت بلادرنگ جمع‌آوری و پیش‌پردازش کنند. این گره‌ها با استفاده از پروتکل‌های سبک مانند MQTT یا CoAP، داده‌ها را به سامانه مرکزی منتقل می‌کنند.
• ایجاد Data Lake هیبریدی: یک محیط هیبریدی (ترکیبی از سرورهای محلی و فضای ابری) برای ذخیره‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها ایجاد شود. استفاده از ابزارهای متن‌باز مانند Apache NiFi یا Kafka می‌تواند داده‌های سیستم‌های قدیمی را به سامانه مرکزی متصل کند و از ایجاد سیلوهای اطلاعاتی جلوگیری نماید.

۲. پاک‌سازی و مصالحه داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی

• توسعه خطوط پاک‌سازی داده مبتنی بر هوش مصنوعی: با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توان الگوریتم‌هایی طراحی کرد که به صورت خودکار داده‌های ورودی را از ناهنجاری‌ها، خطاهای ناشی از ورود دستی و عدم تطابق با روندهای تاریخی پاک‌سازی و مصالحه کنند.
• تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها: استفاده از الگوریتم‌هایی مانند خوشه‌بندی یا خودرمزهای (autoencoders) برای پایش مداوم کیفیت داده‌ها، به گونه‌ای که هر گونه انحراف ناگهانی تشخیص داده شده و به سرعت اصلاح شود.

۳. یکپارچه‌سازی و حکمرانی داده

• پیاده‌سازی چارچوب یکپارچه حکمرانی داده: ایجاد یک ساختار مرکزی برای استانداردسازی و کنترل کیفیت داده‌ها بر اساس استانداردهای IPS ایران. این چارچوب شامل داشبوردهای نظارتی، پروتکل‌های اعتبارسنجی و رویه‌های مدیریت ناهنجاری می‌شود.
• راهکارهای واسط (Middleware): استفاده از نرم‌افزارهای متن‌باز جهت تبدیل، استانداردسازی و انتقال داده‌های استخراج‌شده از سیستم‌های قدیمی به سامانه‌های مدرن، بدون از دست دادن زمینه و اطلاعات تاریخی.

۴. تضمین امنیت و پایداری سیستم‌ها

• تضمین امنیت داده: رمزنگاری داده‌های ذخیره‌شده و انتقالی با استفاده از پروتکل‌های امن مانند TLS و ایجاد VPNها و دیوارهای آتش جهت حفاظت از ارتباطات بین گره‌های Edge و سامانه مرکزی.
• طراحی سیستم مقاوم: ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت تحمل قطعی شبکه (Failover) و ذخیره‌سازی موقت در دستگاه‌های Edge تا در مواقع اختلال ارتباطی، داده‌ها از بین نروند.

۵. تقویت نیروی انسانی و آموزش‌های تخصصی

• توسعه ظرفیت‌های آموزشی: همکاری با دانشگاه‌های معتبر و مؤسسات تحقیقاتی به‌منظور آموزش متخصصان حوزه‌های داده‌کاوی، IoT، و هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز.
• تشکیل تیم‌های تخصصی مدیریت داده: ایجاد واحدهای تخصصی در شرکت‌های نفتی برای مدیریت و تحلیل داده‌ها به صورت متمرکز، به‌منظور بهبود فرآیندها و افزایش بهره‌وری.

این راهکارها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که با به‌کارگیری تکنولوژی‌های متن‌باز و استفاده از یک معماری هیبریدی، سیستم‌های موجود را به سیستم‌های مدرن و یکپارچه تبدیل کنند؛ در حالی که امنیت، کارایی و پایداری سیستم‌ها حفظ می‌شود و همزمان با آن، کمبود نیروی متخصص نیز از طریق برنامه‌های آموزشی بهبود یابد.