IXIS

mustardunfInternet and Web Development

Oct 21, 2013 (3 years and 7 months ago)

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1

Gestion documentaire et Knowledge Management pour le
secteur pétrolier et para
-
pétrolier: de la veille technologique
à l’intelligence économique

PFE 2004
-
2005

ABID Amine

2

Environnement


IXIS



IXIS Securities

3

La banque d’investissement


Position de la recherche

4

Focus sur l’analyse financière


Aide


Fonction de support indispensable


Recherche permanente d’information


Spécialisation obligatoire pour éviter la dispersion


Nécessité de se focaliser sur un secteur

5

L’analyse financière dans le
secteur pétrolier


L’un des différents secteurs: le pétrole


Suivi de quatre sous
-
secteurs:


Pétrolières intégrées, Raffineurs/Distributeurs, Gaziers,
Entreprises de services


Nécessité de comprendre les fondamentaux du secteur

6

Fondamentaux


L’industries pétrolière est divisée en 3 parties: Upstream,
Midstream, Downstream

Upstream

Midstream

Downstream

7

A la recherche de l’or noir


Les activités de
géophysique



La sismique:
marine, terrestre,
aéroportée



Les centres de
traitement de
données
(images CGG)

8

Le champ


Le champ est à l’origine de l’exploration


Champ offshore/onshore


Sociétés de développement, Services au puits

9

De nombreux champs


Caractéristiques d’un champ


Opérateur / Partenaires


Types de contrats


De très nombreux champs de par le monde

10

La production


Différents types de
forages


Différentes unités de
mesure


11

Midstream


Pipelines


Tankers


De nombreux pipelines


Grand nombre de tankers

12

Downstream


Les raffineries


Nombreuses, problématique des arrêts


Les stations
-
services

13

Saturation


1 octet = 8 bits = 1 byte = 1 caractère pris parmi 256


1 kilo
-
octet = 1024 caractères = 10^3 octets = 1/2 page de livre


1 méga
-
octet = 1024 kilo
-
octets = 10^6 octets


= un livre d'un million de caractères (500 pages de 2000
caractères)


= une minute de son de qualité moyenne (compression
MP3)


= une photo couleur de qualité moyenne


1,4 méga
-
octet = une disquette 3.5" (floppy disk)


10 méga
-
octets = une minute de son haute
-
fidélité


= une ou deux minutes de vidéo basse qualité (DivX)


= un numéro d'un magazine avec images en qualité
moyenne


200 méga
-
octets = 2
´
10^8 octets


= ce qu'un humain mémorise pendant sa vie
d'après Landauer


650 méga
-
octets = un CD


= 500 livres de taille moyenne sans images


= 10 heures de son de qualité moyenne (compression
MP3)


= une heure de son haute
-
fidélité


= une ou deux heures de film vidéo basse qualité (DivX)


= une encyclopédie illustrée


De 4,7 à 17 giga
-
octets = 1 DVD en 2002


200 giga
-
octets = un disque dur d'ordinateur en 2005


Une quantité de données importante

Très difficile à gérer




1 téra
-
octet = 1024 giga
-
octets = 10^12 octets


= un disque dur d'ordinateur vers 2007


= une cartouche numérique vers 2007


= la bibliothèque d'Alexandrie (?)


= texte (sans images) du million de livres publiés chaque
année


= enregistrement des toutes les conversations d'une
personne durant sa vie (20000 h MP3)


20 téra
-
octets = espace nécessaire pour stocker la
version numérisée et comprimée du million de livres
publiés chaque année (images comprises)


= la bibliothèque du Congrès à Washington (en ne retenant
que le texte de ses 20 millions d'ouvrages)


100 téra
-
octets = les archives du net en 2001


500 téra
-
octets = plus grosse banque de données
en 2003 (University Corporation for Atmospheric
Research)


= espace nécessaire pour enregistrer le film
-
vidéo d'une vie


1 péta
-
octet = 1024 téra
-
octets = 10^15 octets


= capacité stockage au CERN à Genève prévue pour 2004.


14

Les étapes de la gestion d’information


L’ère du papier


L’ère de l’informatique


L’ère du Web


Le futur ?

15

Knowledge Management


Définition


Implantation et principes


Vers la création de bases de données

16

Gestion
des actifs

Gestion
des
projets

Gestion
des
acteurs

Gestion
des
données

Gestion
du news
-
flow

Champs/blocs

Raffineries

Pipelines

Compagnies

Entreprises de
services

Fabricants de
matériel

Développements
de champs

Unités en projet

Upstream

Reuters

RSS

Données brutes

Données chiffrées

Points de détail

17

Acheter

Vendre

RN / Pays

Pétrolier

Champ
Onshore

Prod. /
Région

Produire /
Maintenance

Plateforme
/ FPSO

Prod. /
Région

Projet /
Produire /
Maintenance

Déplacer

Capacité

Tanker

Pipeline

Volumes

Transporter

Upstream

Midstream

Downstream

Vendre

Taille

Réseau
Distribution

Produire /
Maintenance

Produit /
Capacité

Unité
Pétrochimique

Produire /
Maintenance

Capacité

Raffinerie

Compagnie
de Services

CA / Pays

Etudier /
Réaliser

Champ
Offshore

Prod. /
Région

Produire /
Maintenance

Transformer /
Distribuer

Acheminer

Produire

18

Système

Connexion

Page d’accueil

Choix: Liste champs

Affichage: Liste champs

Choix d’un champ

Informations sur le champ

Modifier

Sauvegarder

19

La base de données


Définition


Principe de
fonctionnement d’une
base de données
relationnelle


Choix de MySQL

20

L’application


Couple PHP/MySQL


Raisons de ce choix (Portabilité, open
-
source, légèreté)


Principe de fonctionnement

21

Champs

Compagnie

Qualité

Etat

Raffinerie

Projet

M&A

MCD

22

Capture d’écran 1


Insérer des données sur les champs


Sur les raffineries


Sur les compagnies


23

Capture d’écran 2


Modifier les données


Mettre à jour


Supprimer


24

Capture d’écran 3


Rechercher des données


Parler de la recherche Fuzzy Logic de
MySQL

25

La veille stratégique


Gestion de contenu


Obtenir le contenu, autrement que par l’intervention humaine: les
robots


Définition d’un robot: programme informatique destiné à effectuer
une tâche précise (automatisation d’une tâche)

26

Différents niveaux d’information


Information Blanche


Information Grise


Information Noire


Pour la finance, en raison des règles financières (AMF, SEC, délit
d’initiés), l’information grise suffit


L’information est disponible sur internet

27

28

RSS


RSS: Real Simple Syndication


Développement avec les blogs


Evolution exceptionnelle sur le
Web

29

XML


XML: eXtended Markup Language


Avantages par rapport au HTML


Schéma XML, DTD, grammaire


Les Méta
-
données


Exemple de programme (Lecture informatique, mais aussi lecture
directe)

30

Exemples XML

<?xml version="1.0" encoding="iso
-
8859
-
1"?>

<?xml
-
stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?>

<poeme>


<auteur>Victor Hugo</auteur>


<titre>L'âme en fleur</titre>


<date>1856</date>


<strophe>


<ver>Mon bras pressait ta taille frêle</ver>


<ver>Et souple comme le roseau;</ver>


<ver>Ton sein palpitait comme l'aile</ver>


<ver>D'un jeune oiseau.</ver>


</strophe>


<strophe>


<ver>Longtemps muets, nous
comptemplâmes</ver>


<ver>Le ciel où s'éteignait le jour.</ver>


<ver>Que se passait il dans nos âmes ?</ver>


<ver>Amour ! , Amour ! ..</ver>


</strophe>

</poeme>

<?xml version="1.0" encoding="iso
-
8859
-
1"?>

<?xml
-
stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?>

<petroliere integree>


<nom>Total</nom>


<pays>France</pays>


<RNPG>9777</RNPG>


<champ>


<region>Mer du Nord</region>


<type>Offshore</type>


<nom>Volve</nom>


<production>100000</production>


</champ>


<raffinerie>


<nom>Antwerp Prime G</nom>


<paysr>Belgique</pays>


<complexite>17,53</complexite>


<capacite>120000</capacite>


</raffinerie>

</petroliere integree>


31

Flux RSS (Exemple)

32

Application


Liste de flux RSS


Affichage sur une page


Stockage

33

Capture d’écran 1


34

Capture d’écran 2


35

Vers le web sémantique

Champs

Compagnie

Qualité

Etat

Raffinerie

Projet

M&A

RSS

RSS_feed

?

36

Vers le web sémantique


Analyseur syntaxique


Programmé en Java


Tentative de lecture de textes

OWL

RDF schéma

RDF

XML schéma

Unicode

Règles

Ontologies

Modèle de métadonnées

Métadonnées

Données brutes

Documents structurés

Modèles de documents

XML

37

Vers le Web sémantique


Capture d’écran de l’analyseur syntaxique

38

Vers le Web sémantique


Objectif: faciliter la recherche de l’information


Enrichissement des contenus du web de méta
-
données, qui le
décrivent (ontologies, grammaires, XML, RDF)


Exemples de premières applications

39

L’analyste reste indispensable,
mais…


Une application de gestion de connaissances ne vient pas
remplacer l’humain


Risque offshore
(http://www.businessworldindia.com/Nov2403/indepth01.asp)