Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren

Rapport 2019/36

Michael Hoel, Bjørnar Andreas Kvinge og Oscar Haavardsholm

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren

Kategori	Rapporter
Underkategori(er)	Modeller og databaser Olje og gass IKT og digitalisering
År	2019
Rapportnummer	36
Forfatter(e)	Michael Hoel Bjørnar Andreas Kvinge Oscar Haavardsholm
Last ned	file_download (542.4 kB)
Les i nettleser	find_in_page

Rap	port 2019	-36	 | For Oljedirektoratet	 	
 	
 	
 	
Deling 	av data 	og bruk av 	nye analysemetoder	 i petroleumssektoren	 	
Standardisering	, e	ffektivisering, positive eksternaliteter	 og	 økt konkurranse	 	
Michael Hoel, 	Oscar Haavardsholm	 og 	Bjørnar 	Andreas 	Kvinge

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
Vista Analyse	 | 2019/36	 	2 	
 
Dokumentdetaljer	 	
Tittel	 	Deling av data og bruk av nye analysemetoder i 	petroleumssektoren	 	
Rapportnummer	 	2019/36	 	
ISBN	 	978	-82	-8126	-432	-8 	
Forfattere	 	Michael Hoel, Bjørnar 	Andreas 	Kvinge og Oscar 	Haavardsholm	 	
Prosjektleder	 	Michael Hoel	 	
Oppdragsleder	 	Oscar Haavardsholm	 	
Kvalitetssikrer	 	John Magne Skjelvik	 	
Oppdragsgiver	 	Oljedirektoratet	 	
Dato for ferdigstilling	 	13. september 2019	 	
Tilgjengelighet	 	Ikke offentlig	 	
Nøkkelord	 	Digitalisering, s	tordata, kunstig intelligens, maskinlæring, 	
petroleumssektoren, litteraturstudie, intervjuer	 	
 
 
 
 
Om Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på økonomisk utredning, evaluering	, 	
rådgivning	 og forskni	ng	. Vi utfører oppdrag med høy faglig kvalitet, uavhengighet og integritet. Våre sentrale 	
temaområder omfatter klima, energi, samferdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd.	 	
Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred 	erfaring innenfor konsulentvirksomhet. 	
Ved behov benytter vi et velutviklet nettverk med selskaper og ressurspersoner nasjonalt og internasjonalt. 
Selskapet er i sin helhet eiet av medarbeiderne.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
Vista Analyse	 | 2019/36	 	3 	
 
Foror	d	 	
På oppdrag fra 	Oljedirektoratet har Vista Analyse utredet mulighetene for deling av data og 	bruk av 	stordata	 	
og maskinlæring i 	petroleumssektoren	. Vi har gjennomført en litteraturstudie og intervjuet aktører i bransjen 	
for å kartlegge 	hvilke muligheter den økte tilgangen 	til data og teknologi gir, 	verdien av deling av data og 	
metoder	, samt	 hv	a Oljedirektoratet kan gjøre for 	å legge til rette for god ressursutnyttelse. 	 	
Prosjektmedarbeidere har vært Michael Hoel, Bjørnar 	Andreas 	Kvinge og Oscar Haavardsholm	. John Magne 	
Skje	lvik	 har vært kvalitetssikrer	. 	
Vi benytter anledningen til å takke alle som har bidratt med kunnskap og nyttig informasjon i prosjektet.	 	
13	. september 2019	 	
Michael Hoel	 	
Partner i Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
Vista Analyse	 | 2019/36	 	4 	
 
Innhold	 	
Sammendrag og konklusjoner	 ................................	................................	................................	....................	 5 	
1 	Innledning	 ................................	................................	................................	................................	...........	 7 	
1.1	 	Bakgrunn	 	7 	
1.2	 	Gjennomføring	 	7 	
1.3	 	Leseveiledning	 	8 	
2 	Hovedfunn	 ................................	................................	................................	................................	..........	 9 	
2.1	 	En sektor med lang tradisjon for innsamling og analyse av store datamengder	 	9 	
2.2	 	Digitaliseringsbølgen i petroleumssektoren	 	9 	
2.3	 	Positive eksternaliteter og koordineringsproblemer	 	10	 	
2.4	 	Økt konkurranse og nye forretningsmodeller	 	10	 	
2.5	 	OD kan bidra til å sette en standard, stille krav om rap	portering og dele data på en sømløs 	
måte	 	12	 	
2.6	 	Konkurranse om å utvikle de beste analysemetodene	 	12	 	
3 	Litteraturstudie	 ................................	................................	................................	................................	. 13	 	
3.1	 	Hovedinntrykk fra litteraturstudien	 	13	 	
3.2	 	Sentrale rapporter	 	13	 	
3.2.1	 	KonKraft (2018): Konkurransekraft. Norsk sokkel i endring	 	14	 	
3.2.2	 	BCG (2019): Capturing Norway’s Digital Opportunity	 	14	 	
3.2.3	 	Vega	-Gorgojo et al (2016): Big Data in the Oil & Gas Upstream Industry 	- A Case Study 	
on the Norwegian Continental Shelf	 	15	 	
4 	Intervjuer	 ................................	................................	................................	................................	..........	 17	 	
4.1	 	Hovedfunn	 	17	 	
4.2	 	Digitalisering, systematisering og deling av data	 	18	 	
4.3	 	Økt konkurranse og innovasjon	 	18	 	
4.4	 	Oljedirektoratet kan bidra	 	19	 	
Referanser	 ................................	................................	................................	................................	................	 21	 	
Vedlegg	 ................................	................................	................................	................................	.....................	 23	 	
A 	Mandat	 ................................	................................	................................	................................	..............	 23	 	
B 	Intervjuguide	 ................................	................................	................................	................................	.....	 24	 	
 
Tabeller	 	
Tabell 2.1	 	Litteraturoversikt	 ................................	................................	................................	.....	 21

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	5 	
 
 
Sammendrag	 og konklusjoner	 	
Vista Analyse har på oppdrag fra Oljedirektoratet utredet mulighetene for deling av data og bruk 
av 	stordata	 og maskinlæring i 	petroleumssektoren	. Koordineringsproblemer	 og vegring for å dele 	
data	 kan gjøre at det fulle potensialet til 	teknologien	 ikke blir realisert. 	På bakgrunn av intervjuer 	
med et utvalgt aktører i bransjen 	og en studie av relevant litteratur 	har	 vi kommet frem til følgende 	
konklusjoner	: 	
Ny teknologi 	gir tilgang til mengder av data og billigere prosesseringskapasitet	. I kombinasjon med 	
nye analysemetoder 	gir	 dette	 nye muligheter for 	verdiskapning i 	sektoren	 (KonKraft, 2018)	. Ifølge	 	
respondentene	 vi snakket med 	gjenkjenner	 aktørene 	potensialet	, men det er fortsatt 	stor 	
usikkerhet om 	hvordan 	markedet vil utvikle seg	 og mange sitter derfor på gjerdet. Deling av data 	
og bruk av nye analysemetoder 	kan gi effektivitetsgevin	ster for 	selskapene hver for seg	, men de 	
stør	ste gevinstene realiseres først når hele bransjen 	eller enkelte bransjesegmenter	 enes om en	 	
felles	 standard for	 strukturering og deling av data.	 	
En slik 	standard 	vil også kunne bedre konkurransesituasjonen i form av 	at virksomheter 	enklere 	kan 	
konkurrere om å levere 	analyser på flere deler av verdikjeden	. Med en felles standard vil det være 	
enklere for 	selskapene	 å vite hvordan	 egnede	 data 	bør struktureres	 og 	enkle	re å dele relevant data 	
for å løse ulike 	problemer 	med 	en 	samarbeidspartner eller tjenesteleverandør.	 I følge 	flere av 	
respondenten	e vil en slik situasjon også kunne øke innovasjonstakten	, da terskelen for 	å teste 	
hypoteser	 basert på data	 og bygge nye løsninger blir senket betraktelig. 	Maskinlæringsalgori	tmer 	
blir bedre jo større	 mengde relevant data de har tilgang til. I en situasjon hvor flere strukturer og 	
deler 	sine data	 på samme måte	 vil 	aktører	 kunne 	spesialisere seg på å	 trene algor	itme	r på 	data fr	a 	
store deler av bransjen	, og	 en større andel av	 potensialet til	 maskinlærings	teknologien vil kunne 	
realiseres	. 	
Noen data kan være i selskapenes interesse å verne om. Eksempelvis kan det være i selskapenes 
interesse å verne om egne 	teknologiske løsninger og	 egenutviklede analysemetoder. Videre også	 	
data som gir innsikt i 	selskapets disposisjoner i en konkurransesituasjon	. I noen tilfeller kan data 	
være børssensitive.	 Aktørene kan imidlertid være for forsiktige når det kommer til deli	ng av data. 	
Usikkerhet om data kan være sensitive kan gjøre det vanskelig å beslutte å dele data. Forsiktighet 
kan både skyldes kulturer og normer om at selskapsinterne data vernes om og at det kan være 
vanskelig å måle	- og vanskelig å se mulige gevinster 	ved datadeling	 på forhånd	. Den rivende utvik-	
lingen i avansert dataanalyse kan også gjøre selskapene usikre om hva som kan leses ut av dataene 
og om de gir noe vekk som de ikke vet verdien av.	 	
Selskapene vil ikke ta positive eksternaliteter inn i beslutnin	gen om å dele data.	 Det kan derfor være 	
behov for reguleringer etc. for å ta hensyn til eventuelle eksternaliteter.	 Samtidig må offentlige 	
myndigheter være forsiktige med intervensjoner i markeder som fungerer. Det er utvilsomt bety-
delig innovasjon både i 	bruk av teknologi og i nye arbeidsprosesser i dag som følge av nye datamu-	
ligheter.	 	
Oljedirektoratet	 kan	 spille en rolle i arbeidet om å få på pass en standard, stille krav om 	rapportering 	
og deling av data 	samt 	strukturere 	og dele 	Oljedirektoratet	s data på en m	åte	 som muliggjør 	at 	
informasjonen kan leses og analyseres av maskiner.	 Respondentene var klare	 på 	at det ikke var 	
hensiktsmessig for 	OD 	å forsøke å dele 	analysemetoder	.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	7 	
 
 	
1	 	Innledning	 	
1.1	 	Bakgrunn	 	
Det satses stort på digitalisering i 	petroleumssektoren	. Ny 	teknologi gir tilgang til mengder av data, 	
og billigere prosesseringskapasitet i kombinasjon med nye analysemetoder gir nye muligheter for 
verdiskapning i sektoren.	 Lønnsomheten for samfunnet av geologisk kartlegging, deling av data og 	
investeringer 	i FoU 	/ teknologiutvikling vil normalt være høyere for samfunnet enn for det enkelte 	
selskap eller lisens som skal løse sitt avgrensede problem, pga	. at 	data er et	 kollektivt gode og 	bruk 	
av dem kan gi 	positive eksterne effekter.	 Oljedirektoratet har ansvar for 	å ha best mulig kunnskap 	
om petroleumspotensialet på norsk sokkel og 	for å 	gjøre data og kunnskap tilgjengelig for industrien 	
for å redusere selskapenes leterisiko og letekostnader. Myndighetene har derfor en rolle i å legge til 
rette for data og kunnskaps	produksjon og deling av data og kunnskap. 	 	
OD ønsker 	at 	Vista Analyse 	skal 	drøfte problemstillingen over ved hjelp av referanser til litteratur på 	
området. 	Basert på gjennomgangen drøftes hvorvidt OD, for å rette opp markedssvikt, også bør dele 	
metodene so	m brukes for å analysere dataene i tillegg til deling av data. Erfaringer fra andre sektorer 	
vil her være nyttig.	 	
Hele mandatet fra OD er gjengitt i vedlegg A.	 	
1.2	 	Gjennomføring	 	
Utredningen ble gjennomført vår	 og sommer 	2019 og bestod av 	en litteraturstudie o	g intervjuer m	ed 	
et utvalg aktører i bransjen.	 Vi har gjennomført en kartlegging og gjennomgang av relevante studier, 	
rapporter, artikler og bøker om temaet. 	Det er	 fokusert på petroleumsbransjen, men også sett på 	
andre sektorer.	 Vi har v	ært i kontakt med et utvalg aktører i bransjen som	 jobber med deling av data 	
og 	bruk	 av nye analysemetoder. 	Gjennom i	ntervjuene 	har Vista	 kartl	agt	 aktørenes	 erfaringer, 	
forventninger	 og meninger, samt 	aktørenes vurderinger av 	hvordan de mener OD kan bidra	. 	
Litteraturstudien ble gjennomført 	parallelt	 med intervjuene 	med 	utvalgte aktører i bransjen. De to 	
metodene har 	supplert hverandre 	– intervjuobjektene sendte og anbefalte litteratur	, samt henviste 	
til andre intervjuobjekter, samtidig som litteraturstudien har veiledet intervjuene. 	Informasjonen fra 	
den en	e kilden 	gav økt	 innsikt og forståelse av informasjonen fra den andre og visa 	versa	. Den 	
samlede innsikten fra de to 	informasjonski	ldene er grunnlaget for å svare på problemstillingene	 	
I Oljedirektoratets årsrapport fra 2018 er ODs arbeid med å modernisere dataforvaltningen gjennom 
programmet «Sokkelbiblioteket 2026» beskrevet. I programmet utvikles nye løsninger for hvordan 
OD samler inn	- og deler data. Vista har ikke primært lagt vekt 	på 	ODs	 rolle som nasjonalt bibliotek 	
for data fra norsk kontinentalsokkel. I tråd med oppdraget har vi lagt vekt på 	ODs	 rolle 	innen leting 	
samt 	som pådriver for å realisere ressurspotensialet ved å legge vekt på langsiktige løsninger, 	
oppsidemuligheter, sa	mdrifts	- og stordriftsfordeler og sikre at tidskritiske ressurser ikke går tapt.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	8 	
 
 	
1.3	 	Leseveiledning	 	
Kapittel 2 	oppsummerer 	utredningens	 funn og 	anbefalinger	 til OD. 	Kapittel 	3 presenterer 	
litteraturstudien	 i mer detalj	 og 	oppsummerer hovedfunnene 	og status på området. I kapittel 	4 	
presenterer vi budskapet 	og hovedpoengene 	fra intervjuene	 i mer detalj	.

Deling av data og bruk av nye analysemet	oder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	9 	
 
 	
2	 	Hovedfunn	 	
2.1	 	En sektor med lang tradisjon for innsamling og analyse av store 	da-	
ta	mengder 	 	
Petroleumssektoren har lang 	tradisjon for innsamling og analyse av store mengder data. 	
Seismikkselskaper	s viktigste eiendom er de betydelige	 data	mengdene som hentes inn og som tolkes 	
ved seismisk datainnsamling	. Det brukes supercomputere for å prosessere og analysere dataene	, og 	
mang	e ingeniører og geologer med høy spesialisert kompetanse jobber med å lage og tolke modeller 	
for hva som befinner seg på norsk sokkel. Offshore olje	- og gassproduksjon krever avansert 	
infrastruktur og utstyr som 	samler	 enorme mengder informasjon gjennom se	nsorer og metadata om 	
hva som forgår gjennom hele produksjonslinjen. Bransjen har lang tradisjon for å ta i bruk 
informasjonen og stadig utvikle og forbedre seg. 	 	
2.2	 	Digitaliseringsbølgen i petroleumssektoren	 	
De siste årene har det skjedd en dramatisk endring	 i prisen på	- og kapasiteten 	til dataprosessering 	
og det er utviklet nye analysemetoder for behandling og analyse av store datamengder. Bruken av 
stordata og kunstig intelligens, spesielt i form av maskinlæring, har endret flere bransjer. Flere 
aktører inv	esterer i å utforske mulighetene for petroleumsbransjen, men bransjen er preget av en 	
risikoavers kultur der man deler lite data. 	Dette gjelder s	pesielt når det er usikkerhet om hva som er 	
verdien av dataen	e, hva som er effekten	e av investering i digitalis	ering og hva de andre aktørene vil 	
gjøre. Enkelte respondenter mener at bransjen er for forsiktig og at OD kan spille en rolle i å stille 
krav til eller gi veiledning og oppfordring om å dele visse typer data. 	 	
Innenfor den ingeniørbaserte delen av digital	isering	en	 som omhandler automatisering, 	
fjernoperering, 3D	-printing og robotisering har industrien gjort betydelig innsats over flere år.	 Der 	
digitaliseringen omfatter industriens evne til å ta i bruk den store databehandlingskapasiteten som 
nå er tilgjeng	elig til relativt lav kostnad, er imidl	ertid olje	- og gassbransjen fortsatt	 i starten.	 Olje	- og 	
gassnæringen er kommet kort i å realisere effektivitets	- og produktivitetseffekter ved hjelp av 	
digitalisering, data	-deling, dataflyt og samhandling mellom aktø	rer. McKinsey anslår i denne 	
sammenheng det totale årlige besparelsespotensialet ved digitalisering på norsk sokkel til 30	-40 	
milliarder kroner 	(KonKraft, 2018)	. 	
Bruk av sanntidsdata er en viktig del av moderne dataløsninger. D	ataløsningene må være sterke nok 	
til øyeblikkelig å prosessere store datamengder samt lagre data til kjøring av optimeringsalgoritmer 
etc.	 Databruken øker eksponentielt. Data kommer hurtigere og flere sensorer og komponenter 	
kommuniserer digitalt. På toppe	n av dette kommer prosesseringen av dataene.

Deling a	v data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	10	 	
 
 	
2.3	 	Positive eksternaliteter og koordineringsproblemer	 	
Lønnsomheten for samfunnet av geologisk kartlegging, deling av data og investeringer i 
FoU/teknologiutvikling vil normalt være høyere for samfunnet enn 	for det enkelte selskap eller lisens 	
som skal løse sitt avgrensede problem, på grunn av kollektiv	e goder og positive eksterne effekter. 	
Oljedirektoratet har ansvar for å ha best mulig kunnskap om petroleumspotensialet på norsk sokkel 
og gjøre data og kunns	kap tilgjengelig for industrien for å redusere selskapenes leterisiko og 	
letekostnader, samt øke produktiviteten i resten av verdikjeden. Myndighetene har derfor en rolle i 
å legge til rette for data og kunnskapsproduksjon og deling av data og kunnskap.	 	
De	t mangler en standard for strukturering og deling av data i petroleumssektoren på norsk sokkel. 	
De store mengdene data som genereres får først en verdi når de er strukturerte og satt i en 
sammenheng slik at de kan analyseres. 	En av respondentene uttaler at	 «p	er nå «svømmer» 	
selskapene i data og forsøker å finne måter å strukturere dem og sette dem i sammenheng slik at de 
kan analyseres og gi innsikt som kan føre til konkrete forbedringer	». Å hjelpe selskaper 	til å 	kartlegge, 	
strukturer	e og utnytte dataene s	ine er en tjeneste 	som kan	 gjøres av spesialiserte teknologiselskaper	 	
eller av oljeselskapene selv	. 	
Videre er det mer verdifullt med algoritmer som er trent på/utviklet på bakgrunn av data fra sto	re 	
deler av bransjen, ikke kun 	én aktør på e	tt område	. Effek	tiviseringsgevinstene kommer også når man 	
kan optimalisere på tvers av aktører slik at man deler relevant informasjon med de som trenger den 
for at man samlet sett skal bli mer effektiv. 	 	
2.4	 	Økt konkurranse og nye forretningsmodeller	 	
En felles standard for og	 tilgjengeliggjøring av data for deling vil kunne bedre konkurransen i bransjen 	
slik at nye selskaper kan komme inn og konkurrere om å levere software og analysetjenester på flere 
deler av verdikjeden. Næringen 	har	 i stor grad 	anvendt 	selskapsspesifikke og	 til dels proprietære 	
systemløsninger, som har ledet til samhandlingsformer mellom både aktører, faser og lokasjoner 
som har vært kostnadsdrivende.	 Det er liten grad av deling og gjenbruk av data, og dataflyt hindres 	
av utilstrekkelig standardisering av g	rensesnitt og manglende datakonvensjoner. Det er trolig at disse 	
forholdene over tid bidrar til å opprettholde konkurransestrukturer og handlingsmønstre som ikke 
er optimale for bransjen som helhet 	(KonKraft, 2018)	. 	
Det er fler	e nye datadrevne teknologiselskaper som ønsker å bedre konkurransesituasjonen. De vil 	
gjøre det mulig for selskaper å konkurrere om 	oppdrag	 ved at de får tilgang til data. De argumentere	r 	
for at flere av de store etablerte leverandørene benytter seg av en 	innelåsings	effekt. Det vil si at 	
kundene blir låst til dem og må bruke dem på flere deler som kunne vært gjort av ulike selskaper. 	I 	
en 	innelåst	 situasjon blir kostnaden av å bytte levera	ndør svært stor. Andre aktører mener at de nye 	
teknologiselskapene er opportunistiske selskaper som forsøker å få konkurransefortrinn ved å få 
tilgang til data de ikke har selv. 	 	
En felles standard for strukturering og deling av 	data muliggjør 	også 	bruk av	 smarte kontrakter. 	For 	
eksempel kan en	 kunde og en leverandør inngå en kontrakt om en	 levert tjeneste	 der 	begge parter 	
har insentiver for å dele og bruke data for å 	sammen oppnå en mer gunstig avtale. 	Løpende 	
informasjon om utstyret og produksjonsforholde	ne vil kunne gi 	en mer effektiv utnytelse av utstyret	 	
gjennom prediktivt vedlikehold, minimert nedetid og maksimert ytelse. Ved å dele data internt,

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	11	 	
 
 
mellom le	verandører og ulike selskaper kan man optimalisere bruk av utstyr og produksjon på tvers 	
av aktøre	r. 	
I industrien er det ulik	 evne og vilje til deling av data og standardisering, så vel som bruk av åpen 	
arkitektur i systemløsninger. I bransjen diskuteres fordeler og ulemper ved tilgjengeliggjøring og 
deling av data. Det er høy grad av samstemmighet om	 at dataflyt mellom aktører og deling av data 	
er nødvendig for å kunne dra full nytte av digitaliseringsteknologiene. Det er imidlertid forskjeller i 
synet på hvilke data og hvor bredt disse skal kunne deles. Det er åpenbart at visse datatyper er en 
del av	 konkurransefortrinnene for de enkelte aktørene, og at det å gjøre slike tilgjengelig ikke gir 	
forretningsmessig mening. Operatører,	 EPC	-leverandører	1, teknologi	- og tjenesteleverandører vil 	
alle ha forskjellige datatyper som representerer konkurransefortr	inn og som derfor ikke ønskes delt	 	
(KonKraft, 2018)	. 	
Det finnes gode grunner for at markedsaktører i enkelte tilfeller kan	- og bør holde kortene tettere til 	
brystet. Eksempelvis kan det være i selskapenes interesse å verne om egne teknologiske løsninger 
og egenutviklede analysemetoder. Videre også data som gir innsikt i selskapets disposisjoner i en 
konkurransesituasjon. I noe	n tilfeller kan data være børssensitive. Aktørene kan imidlertid være for 	
forsiktige når det kommer til deling av data. Usikkerhet om data kan være sensitive kan gjøre det 
vanskelig å fatte en beslutning om å dele data. Forsiktighet kan både skyldes kultur	er og normer om 	
at selskapsinterne data vernes om og at det kan være vanskelig å måle	- og vanskelig å se mulige 	
gevinster ved datadeling på forhånd. Den rivende utviklingen i avansert dataanalyse kan også gjøre 
selskapene usikre om hva som kan leses ut av 	dataene og om de gir noe vekk som de ikke vet verdien 	
av. Dersom oljeselskapene, som i dag, velger å beholde egenutviklede løsninger internt i foretakene, 
vil dette isolert sett kunne bidra til et visst mangfold. 	 	
Dagens store mangfold av løsninger og tjen	estetilbydere må forventes å konsolideres ved at en eller 	
få teknologier vinner fram. Det er 	en 	potensiell utfordring for stordataløsninger på sokkelen at dette 	
markedet typisk kjennetegnes ved «winner takes it all». Det ligger utenfor denne rapporten å gå	 	
langt inn i teorien og empirien knyttet til slike markeder. Det er imidlertid en problemstilling som en 
bør ta med seg. 	Det går an å tenke seg at 	selskapenes eksperter 	erstattes 	av Googles, Apples eller 	
Schlumbergers kunstige intelligens	 og stordataløsnin	ger. 	I en slik fremtid er det kanskje bare en eller 	
to tilbydere som dominerer og en kan spørre seg 	hva dette 	vil 	medføre	. Det 	er 	mulig å tenke seg	 	
markedssvikt	 også i en slik situasjon.	 Her vil de multinasjonale selskapene kunne ha 	merverdi av 	
teknologien	 i andre land, og det er ikke åpenbart at det er i Norges interesse å 	subsidiere slik	e 	
utviklingskostnader	 og	 norske myndigheter ta inn over seg at selskapene som utvikler 	
stordataløsninger kan ha det globale markedet for øye. Norske myndigheter må ha nors	k 	
verdiskaping for øye. Det er ikke hensiktsmessig at Norge skal ta en for stor del av forsknings	- og 	
utviklingskostnadene for datateknologi der gevinsten for Norge er begrenset mens det ferdige 
dataproduktet kan selges globalt av aktører som ellers ikke s	katter til Norge. Med høy skatterate på 	
sokkelen må norske myndigheter alltid se til at en ikke urimelig stor FoU	-kostnad skrives av mot norsk 	
petroleumsskatt.	 	
 	
 	
1 Energy Performance Contracting (EPC)

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	12	 	
 
 	
2.5	 	OD kan bidra til å sette en standard, stille krav om rapportering og 
dele data på en sømløs måt	e 	 	
I følge flere av respondenten	e er rapporteringssystemet og ODs digitale løsninger for deling av data 	
gammeldags og lite effektiv	e. Dersom grensesnittet ut mot aktørene blir bedre kunne man 	
automatisert innrapportering	, nedlasting	 og analyse av informasjonen. Dette vil innebære en større 	
digitaliseringsjobb der informasjonen blir strukturert på en slik måte at den kan leses og analyseres 
av maskiner direkte.	 Ifølge	 ODs årsrapport arbeides det 	i OD i dag 	med 	prosjektet «	Sokkelbiblio	teket 	
2026	». Vista har ikke gått i detalj i dette arbeidet, men slår fast at dette synes som et svært langsiktig 	
prosjekt. I god tid 	før	 2026 bør OD være i stand til å tilby data på en enda bedre måte enn i dag.	 	
Det er neppe en oppgave for OD å samle 	inn og drifte stordata. Dette krever omfattende 	
arbeidsprosesser og kostbare løsninger i investering og drift. Stordataløsninger bør også, som an	net	 	
teknisk utstyr, bestå markedstesten der kommersielle aktører finner potensial for gevinst av 
løsningene. 	 	
I følge flere av respondenten	e vi har intervjuet kan OD spille en rolle ved å koordinere bransjen og 	
bidra med etableringen av en standard for strukturering og deling av data. OD stiller allerede krav 
om rapportering av data og deler mye 	av 	dataen fritt. OD	 burde se på mulighetene for hva det kan 	
stilles krav til og hva som kan deles samt hvordan gjøre dette på en effektiv måte. Bransjen har 
allerede begynt arbeidet om å enes om en standard. OD kan involvere seg i dette arbeidet og se 
hvordan de kan bidra ti	l etableringen av en standard.	 	
2.6	 	Konkurranse om å utvikle de beste analysemetodene	 	
Ingen av respondentene har tatt til orde for at OD skal forsøke å dele metodene som brukes for å 
analysere dataene i tillegg til deling av data. Det er heller snakk om å legge	 til rette for at nye aktører 	
og/eller nye forretningsmodeller kan lages på bakgrunn av analyse av tilgjengelig data. Flere aktører 
argumenterer for at det er bedre at flere får mulighet til å konkurrere om å lage bedre 
analysemetoder basert på tilgjengeli	ge data.	 	
OD kunne eventuelt delt egne analysemodeller	, mens det ikke er naturlig at OD	 krever at	 selskaper 	
må dele sine egenutviklede modeller. Ifølge en av aktørene 	er 	det viktig at det blir et velfungerende 	
marked for utvikling og bruk av analysemodeller	. Slike modeller er forretningsprodukter hvor aktører 	
i et marked skal konkurrere om de beste modellene uten inngripen fra myndighetene.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	13	 	
 
 	
3	 	Litteraturstudie	 	
Vi har gjennomført en kartlegging 	av bransjen 	og gjennomg	ått flere 	relevante studier, rapporter, 	
artikler og bøker om temaet. 	Fokusert 	har vært 	på petroleumsbransjen, men 	det er 	også sett på 	
erfaringer fra 	andre sektorer.	 I dette kapittelet 	presentere	s litteraturstudien	 og hovedfunnene	. 	
3.1	 	Hovedinntrykk fra litteraturstudien	 	
Hovedinntrykket fra litteraturen er at de store mengdene data og den billige 
datap	rosessering	skapasiteten	 i kombinasjon med nye analysemetoder gir store muligheter for 	
innovasjon og verdiskapning i alle bransjer. Flere studier trekker frem potensialet for	 	
petroleumsbransjen generelt og enkelte omtaler potensialet for 	petroleumssektoren	 i Norge 	
spesielt. Det er sider ved olje	- og gassbransjen i 	Norge som gjør den godt egnet for denne typen 	
innovasjon	. Sektoren er 	høyteknologisk	, godt organisert,	 har et	 godt	 institusjonelt 	rammev	erk	, store 	
datamengder, 	forvalter 	store verdier og flere deler av bransjen egner seg for automatisering og bruk 	
av ma	skinlæring. På den andre siden er det utfordringer knyttet til datasensitivitet, sikkerhet	, 	
konkurranse og	 koordinering som gjør at potensialet ikke er like enkelt å realisere.	 	
Litteraturen på området er preget av fokus på potensialet	 for innovasjon og verdiskapning som 	
dataen	e og analysemetodene har	. Forfatterne bak enkelte av studiene og rapportene represent	erer 	
aktører eller interessenter som har et ønske om å få til endring i bransjen. Dette kan være med å 
påvirke omtalen av 	teknologien	 og potensialet i en positiv retning.	 Ifølge	 en av aktørene vi har 	
interv	juet er 	omtalen av	 potensialet 	en overdrivelse og 	et forsøk på å få et konkurransefortrinn. På 	
den andre siden kan det hende at	 enkelte 	etablerte aktørene kan være ute etter å beskytte sin 	
markedsposisjon og ønske	r å motvirke disruptiv konkurranse.	 Grunnen til at 	markedsposisjonen til 	
aktørene er	 relevant	 er for	di det pekes på måter for hvordan myndighetene kan gripe inn i markedet 	
for 	å realisere	 potensialet. Dermed blir det viktig å identifisere hva som er markedssvikt som 	
myndighetene kan og burde rette opp i	 og hvordan gjøre dette på en god måte. 	Eksem	pelvis s	tøtte 	
opp under positive eksterne virkninger	 og b	edre 	konkurransesituasjonen	/korriger	e for 	
markedsmakt. 	 	
Litter	aturstudien peker på flere deler av bransjen som er egnet for innovasjon base	rt på data og nye 	
analysemetoder	, og på hvilken måte økt bruk av data og nye analysemetoder kan brukes.	 Hensikten 	
er ikke å 	gjengi	 alle disse her, men oppsummere 	de 	viktigste	 studie	ne	 og funn	ene	. Se 	referanselisten	 	
for en fullstendig 	oversikt over	 litteraturen. 	 	
3.2	 	Sentrale	 rapporter	 	
Det er 	tre rapporter som har vært svært relevante å se på i denne 	utredningen	: 	
• 	KonKraft (2018)	: Konkurransekraft	. Norsk sokkel i endring	. Utvalgets rapport	 	
• 	BCG (2019	): Capturing Norways Digital Opportunity	 	
• 	Vega	-Gorgojo et al (2016)	: Big Data in the Oil & Gas Upstream Industry 	- A Case Study on the 	
Norwegian Continental Shelf

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	14	 	
 
 
Disse	 presenteres i det følgende.	 	
3.2.1	 	KonKraft (2018)	: Konkurransekraft	. Norsk sokkel i endring	 	
KonKraft (Konkurransekraft på norsk sokkel) er en samarbeidsarena for	 organisasjonene	 Norsk olje 	
og gass, Norsk Industri, Norges Rederiforbund og Landsorganisasjonen i Norge (LO), med LO	-	
forbundene Fellesforbundet og Industri Energi. KonKraft har satt ned et utvalg 	for prosjektet 	
«Konkurransekraft 	– norsk sokkel i endring»	 med den hensikt å bidra til økt konkurransekraft 	for en 	
sokkel i endring.	 I utvalgets rapport 	trekkes det frem at h	øy effektivitet, produktivitet, HMS og 	
karboneffektivitet er avgjørende for konkurranseevnen til olje	- og gassnæringen i en tid som 	
kjenneteg	nes av skjerpet konkurranse i et endret globalt energimarked. 	Rapporten konkluderer med 	
at det er behov for omstillingsarbeid i form av 	nye samarbeidsmåter mellom aktørene, digital 	
teknologi og høyt endringstempo.	 	
For at næringen skal oppnå målene om ytter	ligere økt konkurransekraft, må den fortsette det 	
selskapsspesifikke forbedringsarbeidet, men også i større grad skape effektivitet og produktivitet i 
næringen som et system.	 Potensialet ligger mellom aktørene, og de fleste av dem har opphav i 	
digitalisering og nye samhandlingsformer i norsk olje	- og gassnæring. Utvalget har derfor lagt spesiell 	
vekt på slike muligheter i arbeidet	, og hentet inn erfaringer fra andre bransjer 	om	 hvordan man kan 	
finne løsninger sammen og arbeide på samme måte. I r	apporten viser de til rammeverk fra norsk 	
banknæring.	 	
Utvalget	 gir en rekke 	anbefalinger	 knyttet til 	digitalisering og samhandling	. De inkluder	er 	
anbefalinger	 til ulike områder som aktørene i bransjen kan bli bedre på gjennom 	digitalisering	. Et 	
viktig over	ordnet poeng er hvordan samhandling i næringen er svært sentralt for å realisere 	
potensialet i disse digitaliseringstiltakene. 	Olje	- og gassnæringen er blant de næringene som har 	
kommet kortest i å realisere effektiviserings	- og produktivitetseffekter av d	igitalisering, 	
tilgjengeliggjøring og flyt av data og samhandling mellom aktører. McKinsey anslår i denne 
sammenhengen det totale årlige potensialet for innsparing ved digitalisering på norsk sokkel til 30	–	
40 milliarder kroner. 	 	
Utvalget 	anbefaler at	 det	 etableres et samlet og bransjeledet initiativ for arbeid med tiltak som 	
innebærer nye måter for digitalisert samhandling mellom aktørene i olje	- og gassnæringen. Arbeidet 	
bør etablere felles standarder og protokoller for lagring, utveksling og bruk av data	 (KonKraft, 2018)	. 	
Rapporten 	inneholder en god beskrivelse av bakgrunnen for 	anbefalingen	e og hvordan 	de kan 	
realisere	s. 	
3.2.2	 	BCG (2019)	: Capturing Norway	’s Digital Opportunity	 	
Boston Consu	lting Group 	har 	gjennomført en 	analyse av mulighetene for digitalisering innen norsk 	
industri for olje og gass.	 Ifølge rapporten er 	Norge i en god posisjon for 	å ta	 en ledende rolle som	 et 	
digital	t mid	tpunkt 	for olje og gass og andre 	kapitalintensive	 industrier. 	En l	edende rolle som digitalt 	
midtpunkt er karakterisert som 	å være	: 	
- 	Verdensledende	 i å realisere produktivitet	sgev	inster	 gjennom 	bruken	 av digital teknologi 	 	
- 	Ledende i å drive digital innovasjon og vekst	 	
- 	Et land som har et rikt 	økosystem hvor innovative 	forre	tningsmodeller	 kan 	blomster/florere.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	15	 	
 
 
Som et digitalt midtpunkt vil selskaper, lokale og internasjonale, 	øke sine investeringer og digitale 	
arbeidssto	kk i Norge sammenlignet med andre land	, ifølge	 BCG.	 	
Rapporten er basert på 47 intervjuer med 	ledere	 fra ulike deler 	av den norske petroleumsindustrien	, 	
teknologiselskaper	, akademia, investeringselskaper og offentlige myndigheter.	 Rapporten trekker 	
frem flere forhold som gjør dem egnet til å ta 	en	 lederrolle. Norge har høy 	petroleums	ekspertise, 	
tilgang t	il store mengder data, transparent og samarbeidsvillig kultur, robust og teknologisk 	
infrastruk	tur og en høy grad av teknologi	-adapsjon og gode lokale reguleringer og forhold. 	 	
Rapporten er basert på innsikt fra intervjuer som er sammenstilt og analysert i	 kombinasjon med 	
data fra eksterne kilder (OECD, Digital21, KonKraft, IMD, WEF etc.) og innsikt fra andre BCG	-analyser.	 	
Basert på intervjuene og analysen av disse peker rapporten på fem prioriteringer 	for Norge for å øke 	
global attraktivitet:	 	
1. Digitaliser	 Norges	 verdensleden	de petroleums	ekspertise. Istedenfor å satse bredt burde 	
Norge	 fokusere på det vi allerede er gode på	 og kombinere det med ny digital kompetanse. 	 	
2. Ta global	t akademisk lederskap inne	n anvendelsen og utviklingen av digital	e teknologier	. 	
3. Bedre t	ilgangen til industriell risiko	kapital	. 	
4. Etablere ny beste praksis for data og deling	. Behov for å bli enige om tekniske definisjoner 	
for data og standarder for utveksling av data for å muliggjøre 	integrasjon og bedre 	
samarbeid. 	Ikke overraskende er det ulike syn på 	hvilke data som skal deles gitt de 	
kommersielle	 implikasjonene.	 	
5. Øke industri	ens	 smidighet og hurtighet	. 	
I rapporten nevnes eks	empler på datadeling fra Lundin	, Aker BP og Equinor. 	Produks	jons	data fra 	
feltene Edvard Grieg og Ivar Aasen 	er nå delt 	mellom	 operatører	 og relevante leverandører I 	
økosystemet	. Datadelingen har 	til hensikt å 	gi leverandører bedre innsikt og dermed kunne øke 	
effektiviteten	 av 	utstyret og tilpasse vedlikeholdsprogrammer. 	 	
3.2.3	 	Vega	-Gorgojo et al (2016)	: Big Data in the Oil & Gas Upstream Industry 	- A 	
Case Study on the Norwegian Continental Shelf	 	
Denne casestudien 	omhandler	 virkningen av store data innen leting og produksjon av olje o	g gass på 	
norsk sokkel. Totalt sett er bransjen i gang med omstilling fra ren datainnsamlingspraksis til mer 
proaktiv bruk av data, spesielt i	nnen det	 opera	tive	. Bruk av stordata har	 gitt positive 	økonomiske 	
konsekvenser	. På	 den 	negativ	e side	n er det bekym	ringer angående	 fremtiden til eksisterende 	
forretningsmodeller og	 motviljen fra oljeselskaper til å dele	 data 	(Vega	-Gorgojo, Fjellheim, Roman, 	
& Akerkar, 2016)	. 	
Denne studien gjennomførte intervjuer med en rekke aktører i bransjen for å si noen om bruken av 
stordata 	i norsk 	oljebransje og virkningen av dette. 	Norge er i en god posisjon for å digitalisere og ta 	
i bruk nye analysemetoder i 	petroleumssektoren	. Det er	 et godt institusjonelt rammeverk og en 	
høyteknologisk og innovativ bransje i Norge. Det er mange muligheter for bruk av nye 
analysemetoder. Ikke bare innenfor leting, som er den klassiske dataintensive delen av oljebransjen, 
men også 	innenfor	 produksjon, 	drilling og brønner og drift.	 Studien peker 	på	 følgende 	økonomiske 	
virkninger av 	bruk av stordata i industrien	: 	
- 	Bruk av stordata i e	ksisterende 	forretningsmodeller	: datainnsamling (seismikk)

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	16	 	
 
 	
- 	Nye 	forretningsmodeller	 basert på dataanalyse	 	
- 	Kommersielle	 samarbeid rundt data	-deling (kondisjon	-basert vedlikehold)	 	
- 	Leverandører er	 blitt	 interessert i å selge data	-drevne tjenester	 	
- 	Åpne data er 	blitt 	en driver for konkurranse.	 	
- 	Det er igangsatt initiativer	 for deling av data 	 	
Studien gjør følgende vurderinger av bruk av stordata i olje og gassindustrien i Norge:	 	
- 	Stordata er i tidlig	-middelfase av utvikling	 	
- 	Mer data blir tilgjengelig	 	
- 	Variasjon 	i dataene 	og 	hastighet på databehandling	 er viktige utfordringer	 	
- 	Data	-oversvømmelse og visualisering av data	 	
- 	Analyse med fysikkmodeller vs	. data	-drevne modeller	 	
- 	Motstand mot endring	 	
- 	Effekten av bruk av stordata i olje og gass. Behov for noen 	suksesshistorier	 som kan 	
etter	følges.	 	
Noen 	leverandører forsøker å selge 	databaserte tjenester i tillegg til utstyr. Siden tilgangen til data 	
er 	kontraktsavhengig	 kan 	dette	 skape noen utfordringer. På den ene siden er leverandørene 	i den 	
beste posisjonen til å analysere data siden det er de som 	lager utstyret, men på den andre 	siden er 	
leverandører typisk begrenset til 	et område	 («silo»), mens oljeselskape	ne	 er i en bedre posisjon til 	å 	
se helhetlig	 på driften.	 	
I Norge samarbeider OD med 	industrien om å samle inn 	data om petroleumsaktiviteter på den norske 	
sokkelen	. O	D sin omfav	nelse av åpne data virker	 konkurransefremmende for 	operatører	, men også 	
private selskaper vurderer mulighetene for kommersiell bruk av åpne data. 	Operatører kan 	spesielt 	
ha insentiver til å dele driftsdata siden	 det er mange muligheter til å oppnå effektivitetsgevinster i 	
drift. 	Likevel er 	operatører tilbakeholdne med å dele data 	for	 leting	, siden det er mulig at andre 	
parter	 kan	 oppdage 	oljeressurser	. Når det kommer til leverandører vi	l de gjerne holde dataen	e for 	
seg	 selv, men det er ikke 	alltid	 mulig siden data 	normalt sett tilhører eieren av utstyret (selv om dette 	
avhenger av kontrakten). Som et resultat av dette er det pågående åpne data	-piloter og 	
datadelingssamarbeid, særlig med driftsdata	 (Vega	-Gorgojo, Fjellheim, Roman, & Akerkar, 2016)	.

Deling av data og bruk av nye analysemet	oder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	17	 	
 
 	
4	 	Intervjuer	 	
Vi har 	intervjuet 	et utvalg aktører i 	petroleumssektoren	 som jobber med deling av data og 	bruk	 av 	
nye analysemetoder. 	Det ble identifisert et utvalg aktører	 - seismikkselskaper, oljeselskaper og 	
leverandører	 som representere	r bredden i 	sektoren	. Deretter ble representanter 	for disse	 aktørene 	
kontaktet, 	som 	enten 	ble intervjuet 	eller	 de 	henviste 	oss 	videre	 i organisasjonen.	 Det ble 	
gjennomført intervjuer med syv 	aktører fra ulike deler av bransjen. Av hensyn til intervjuobjektene 	
og for å sikr	e at de kunne snakke fritt 	er svarene anonymisert	. Aktørene har fortalt om 	deres 	
erfaringer, forventninger og meninger	 om 	problemstillingen	, samt h	vordan de mener OD kan bidr	a 	
på området	. I dette kapittele	t oppsummeres	 hoved	poengene og 	funnene	 fra intervjuene. 	
Intervjuguide	n er gjengitt 	i Vedlegg B.	 	
4.1	 	Hovedfunn	 	
Funnene fra i	ntervjuene kan oppsummeres i tre hovedpoeng	: 	
1. Digitalisering	, bruk av data 	og nye analysemetoder 	vil kunne gi store gevinster. 	 	
2. En standard for strukturering og deling av data 	vil kunne føre til økt konkurranse og 	
innovasjon. 	 	
3. OD kan spille en rolle 	ved å bidra i arbeidet 	for 	en standard for deling og 	ved å 	opp	gradere 	
sine systemer for rapportering og deling av data. 	 	
De tre 	funnene	 henger sammen.	 Det å ta i bruk data og nye analysemetoder vil kunne være lønnsomt 	
for hvert selskap hver for seg, men de store gevinstene kommer først når dette skjer på tvers av 
aktø	rer og man får økt konkurranse og innovasjon basert på tilgjengeliggjøring og analyse av data.	 	
Det første som er relativt ukontroversielt er at aktørene kan få mye igjen for å «rydde opp», 
strukturere og tilgjengeliggjøre data. Det vil gjøre det mulig for 	dem på å gjøre 	flere og bedre	 	
analyser, spare tid og ta i bruk nye analysemetoder. Det andre handler om å tilgjengeliggjøre mer 
data for å bedre konkurransesituasjonen. Ved hjelp av standardisering og deling av data vil man få 
en bedret konkurransesituasjo	n og man vil legge til rette for innovasjon. Mye av 	
produktivitetsvirkningene fra digitalisering vil kunne realiseres ved at nye aktører vil kunne tilby 
tjenester som vil føre til effektivitetsgevinster	, blant annet	 basert på 	nye 	analysemetoder som er 	
tren	t på d	ata fra store deler av næringen. 	 	
Respondentene 	fortalte om 	de	 initiativene som allerede var satt i gang på dette området	, som	 	
KonKraft og 	de enkelte 	selskapenes satsning på digitalisering. 	Det er stor enighet om p	otensialet	 for 	
digitalisering	, men når det er 	snakk om 	så store endringer og ingen helt vet hva som vil skje er det 	
strategiske riktige valget å sitte på gjerdet og vente. 	Enkelte respondenter 	mente at myndighetene 	
og OD potensielt kunne spille en rolle i å legge til rette for, bestem	me en standard eller visse ting 	
selskapene	 skulle rapportere eller dele	 og på den måten	 sette i gang endringen bransjen står ovenfor.

Deling a	v data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	18	 	
 
 	
4.2	 	Digitalisering, systematisering og deling av data	 	
Flere av respondenten	e fortalte om hvordan 	bransjen er	 inne i en digital	iseringsprosess. De fortalte 	
om hvordan de var i ferd med å løfte datavarehusene og datap	rosesseringsarbeidet opp i skyen, og 	
at de så 	muligheter	 for å anvende 	maskinlæring 	for å automatisere eller effektivisere ulike 	
arbeidsoppgaver.	 	
Ifølge en av responde	ntene er målet å lage en digital representasjon av virkeligheten. Dersom man 	
kan konsumere all	e data 	i sanntid	 samt bruke	 historisk	e data	 vil man ha 	et 	svært 	godt utgangspunkt	 	
for å løse	 et stort spekter av 	problemer. Det første steget i en slik prosess er	 å få tak i dataene i 	
«siloene	» i selskapene	 og bygge datavarehus. Dataen	e må	 struktureres og ryddes opp i, settes inn i 	
et system med metadata som gjør 	de	m forståelig	e og brukbar	e. Dersom man laster datavarehuset 	
opp i skyen, kan 	man 	også frigjøre data.	 Det vil innebære at man enkelt kan dele riktig	e data med 	de 	
som skal ha tilgang til 	dem	. Det er også flere eksempler på datadeling og prosjekter hvor aktører 	
deler data på tvers av 	aktører. 	 	
4.3	 	Økt konkurranse og innovasjon	 	
En aktør kunne i teorien forsøke å 	gjennomføre digitaliseringsarbeidet på egenhånd	, men det vil de 	
i praksis ikke ha mulighet til på grunn av manglende kompetanse eller ressurser	 og manglende tilgang 	
til andres data	. Her er det mulighet for et marked for digitaliserings	- og analysetjenester. Videre vil 	
en standard for strukturering og deling av data muliggjøre økt produktivitet i form av smarte 
kontrakter og optimalisering av prod	uksjon på tvers av selskaper. 	 	
Nye aktører så vel som eksisterende selskaper vil kunne konkurrere om å tilby tjenester knyttet til 
analyse av dataene eller utvikling 	av 	programvare bygget på informasjonen fra selskapene. Her kan 	
ulike teknologiselskap 	med 	kjernekompetanse 	innen	 dataanalyse med alle de nyeste metodene som	 	
kunstig intelligens og maskinlæring	, konkurrere om å gjøre tjenester for selskapene. Selskapene vil 	
potensielt kunne trene algoritmene sine på data fra store deler av bransjen. Selskapene v	il kunne 	
konkurrere om å utvikle programvare som kan automatisere deler av produksjonen, eller 
optimalisere 	produksjonen 	på tvers av aktører. Det vil være relativt enkel	t å gi tilgang til de som skal 	
ha tilgang til dataen 	ved bruk av 	digitale nøkler 	og	 et 	programmeringsgrensesnitt	 på en	 plattform i 	
skyen.	 En slik løsning vil gjør	e det mulig for riktig aktør å få tilgang til riktig data og 	utvikle digitale 	
løsninger	 som er 	direkte knyttet til 	den relevante dataen.	 	
En standard for strukturering og deling av data vil også gjøre det enklere å lage smarte kontrakter. 
Det vil si at leverandører og kunder vil kunne inngå kontrakter basert på 	ytelse	 og dele data for å 	
oppnå best mu	lig 	resultat	. På den måten vil man kunne lage sammenfallende insentiver og begge 	
parter vil komme bedre ut av det. Intervjuobjektene har lagt vekt på hvordan en felles standard for 
strukturering og deling av data vil kunne bidra til økt deling av data inte	rnt, mellom leverandør og 	
ulike selskaper og på den måten gjøre det mulig å optimalisere på tvers av systemer.	 	
Selv om de aller fleste aktørene vi har snakket med har vært svært positive til å dele data, er det 
ingen av dem som har vært opptatt av at man s	kal dele analysemetoder. Aktørene har vært opptatt 	
av at dette er noe som aktører skal konkurrere om og kunne tjene penger på. Men enkelte har lagt 
stor vekt på behovet for å legge til rette for at mer data skal bli gjort tilgjengelig på en slik måte at 
flere kan konkurrer	e om å analyser	e flere ting enn tidligere. En av respondenten	e fra en av de

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	19	 	
 
 
etablerte aktørene var opptatt av 	at 	myndighetene ikke skulle gripe inn i markedet	, mens andre 	
respondenter har vært positive til 	aktørene som ønsker å endre konku	rranse	situasjonen 	og legger 	
vekt på potensialet.	 	
En av respondentene beskrev fordelene av 	at 	sektoren	 strukturerer og løfter sine data opp i skyen 	
på en plattf	orm. En slik plattform vil 	gjøre det mulig å enkelt gi tilgang til data	, lage applikasjoner 	og	 	
gjøre analysetjenester basert på relevant data. 	Ifølge	 respondenten 	er dette 	positivt for 	
konkurransesituasjonen i sektoren. 	En slik løsning vil gjøre det mulig for flere selskaper å konkurrere 	
om 	å gjennomføre analysetjenester 	og/	eller 	lage nye løsninger	 fordi 	selskapene enklere 	vil 	kunne 	
dele relevante data med relevante aktører	. Ifølge en annen respondent henger konkurransen og 	
innovasjonen sammen. 	De stor	e produktivitetsvirkningene skjer dersom 	petroleumselskapene får 	
fokusere på 	sin kjernevirksomhet og la spesialiser	te analyseselskaper med AI	- og ML	-kompetanse 	
konkurrere om å levere 	tjenester basert på 	data fra hele sektoren	. 	
En annen respondent var mindre positiv til deling av data. 	Aktørene ønsker 	å trekke hvert ledd av 	
verdikjeden fra hverandre for å få best mulig pris på det de kjøper	, men	 det er 	fortsatt viktig med 	
eierskap til strukturering og analysering av data. Skyen gjør det lettere for 	nye aktører	 på grunn av 	
en lavere 	inngangsavgift i markedet	. Det kan tenkes at	 de	 nye aktørene 	får konkurrere på 	
analysedelen, men de vil fortsatt måtte ha tilgangen til data og erfaringen for å gjøre det bra i 
markedet.	 	
Det er eksempler på selskaper som samarbeider for å lage 	digitale 	modeller for 	hele verdikjeden.	 Å 	
få 	alle deler 	av prosessen inn i en digital modell hvor all	e dataen	e blir samlet	, satt i en kontekst og 	
gjort tilgjengelig	e gir store muligheter. P	er nå har man mange modeller 	for ulike deler av 	
oljeproduksjonslinjen 	som optimaliserer hver for seg	. De ulike modellene vu	rderes av ansatte som 	
må gjøre manuelle skift for å samkjøre de ulike delene. 	En 	integrert	 modell	 gjør det mulig å 	
optimalisere 	flyt	 gjennom hele verdikjeden. 	Det at m	odellen ligger i skyen 	gjør det mulig å dele data, 	
gi tilgang og	 gjennomføre automatiserte beslutninger i sanntid	. 	
4.4	 	Oljedirektoratet kan bidra	 	
Det var noe variasjon i tilbakemeldingene fra respondentene på punktet om hvilken rolle OD burde 
ta på dette området. Det var flere respondenter som snakket om digitaliseringen a	v OD sine egne 	
systemer. De var opptatt av at OD kunne strukturere dataene de hadde tilgang til og tilgjengeliggjøre 
dem gjennom 	for eksempel 	en API	-løsning	. På den måten vil det være mulig for andr	e å kunne hente 	
ut data automatisk. Det var også flere res	pondenter som ønsket at OD ville gjøre det mulig med 	
automatisk rapportering til OD. 	 	
Hovedvekten av respondenten	e mente at OD kunne spille en rolle i å bidra med koordineringen og 	
behovet for å få på plass en fellesstandard for strukturering og deling av 	data i sektoren. En av 	
respondenten	e mente at OD kunne stille krav til deling av data fra aktører. En av respondentene var 	
opptatt av at OD og myndighetene ikke skulle gripe inn i markedet og la aktøren få konkurrere fritt.	 	
Personen vi	 snakket med her var 	svært opptatt av at OD ikke måtte blande seg inn i et velfungerende 	
marked. Han mente at aktørene 	vil ta i bruk 	den 	nye teknologien og at markedet ville løse dette på 	
en god måte. 	 	
Respondentene	 har 	ikke vært opptatt av deling av analysemetoder. Dette blir	 av mange sett på som 	
et åndsverk som OD ikke har mulighet til å dele fritt. Man kan tenke at man også vil ønske å ha

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	20	 	
 
 
konkurranse om å utvikle stadig bedre analysemetoder. 	Videre kan det være bra med flere ulike 	
konkurrerende analysemetoder for å sikre rob	usthet og innovasjon. 	Seismikkselskapenes stadig mer 	
avanserte algoritmer er et eksempel på at mer data kan komme andre til gode ved at tjenestenes 
kvalitet utvikler seg over tid. Denne kunnskapskapitalen er tilgjengelig for alle 	som kan betale for det 	
og er 	priset i et kommersielt marked. Markedsløsninger kan også gi 	gode incentiver til innovasjon og 	
sikre norskutviklede teknologiløsninger som kan være nyttig på norsk sokkel og som også kan 
eksporteres. 	Myndigheter bør tenke seg g	odt om 	og ha en klar plan 	før en griper inn i slike markeder.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	21	 	
 
 
Referanser	 	
Boston Consulting Group. 	(2019). 	Capturing Norway's Digital Opportunity 	- Norway as a digital hub 	
for oil and gas and other asset	-heavy industries.	 	
Cann, G. a. (2019).	 Bits, Bytes, and Barrels: The Digital Transformation of Oil and Gas.	 	
Holdaway, K. R. (2014). Harness oil and gas big data with analytics: Optimize exploration and 	
production with data	-driven models.	 	
KonKraft. (2018). 	Konkurransekraft 	- norsk sokkel i end	ring.	 	
Vega	-Gorgojo, G., Fjellheim, R. A., Roman, D., & Akerkar, R. (2016). 	Big Data in the Oil & Gas Upstream 	
Industry 	- A Case Study on the Norwegian Continental Shelf.	 	
 
Øvrig relevant litteratur	 	
Tabell 	0.1 	Litteraturoversikt	 	
Forfatter	e 	År	 	Tittel	 	
Keith R Holdaway	 	2014	 	Harness oil and gas big data with analytics: Optimize 
exploration and production with data	-driven models	 	
Rebert K Perrons and Jesse 
W Jensen	 	
2015	 	Data as an 	asset: What the oil and gas sector can learn 	
from other industries about “Big Data”	 	
Jill Feblowitz	 	2012	 	The Big Deal About Big Data in Upstream Oil and Gas	 	
Muhammad Saleem Sumbal 
et. al.	 	
2016	 	Interrelationship between big data and knowledge 
management: a	n exploratory study in the oil and gas 	
sector	 	
Abdelkader Baaziz, Luc 
Quoniam 	 	
2014	 	How to use Big Data technologies to optimize 
operations in Upstream Petroleum Industry	 	
Richard L Villars et al	 	2011	 	Big Data 	- What is it and why should you care	 	
Abduljalil Mohamed and 
Sofiène Tahar 	 	
2015	 	A Machine Learning Approach for Big Data in Oil and 	
Gas Pipelines 	 	
Vega	-Gorgojo, G., Fjellheim, 	
R. A., Roman, D., & Akerkar, 
R. 	
2016	 	Big Data in the Oil & Gas Upstream Industry 	- A Case 	
Study on the 	Norwegian Continental Shelf	 	
Mehdi Mohammadpoor and 
Farshid Torab	 	
2018	 	Big Data analytics in oil and gas industry: An emerging 	
trend	 	
Roger N. Anderson	 	2017	 	Big Data Analytics for the Oil and Gas Industry	 	
Hossein Hassani and 
Emmanuel Sirimal Silva	 	
2018	 	Big Data: a big opportunity for the petroleum and 	
petrochemical industry	 	
Ole Christian Røed	 	2019	 	Harmonized APIs Help Capture the Value of Data	 	
Geoffrey Cann, Rachael 
Goydan	 	
2019	 	Bits, Bytes, and Barrels: The Digital Transformation of 	
Oil and Gas 	 	
BCG	 	2019	 	Capturing Norways Digital Opportunity

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	22	 	
 
 
KonKraft	 	2018	 	Konkurransekraft Norsk sokkel i endring Utvalgets 	
rapport	 	
Francois Laborie, Ole 
Christian Røed, Geir Engdahl, 
Audrey Camp	 	
2019	 	THE FOUNDATIONAL DIGITAL TWIN Extracting Value 	
from Data Using an Industrial Data Platform	 	
Francois Laborie, Marius 
Biermann, Audrey Camp, 
Morten Sivertsen	 	
2018	 	PREREQUISITES FOR PERFORMANCE	-BASED 	
CONTRACTS Digitalization and Data Sharing 	Changes 	
Business Models in E&P Supply Chain	 	
Cognite	 	2018	 	REALIZING THE VALUE OF DIGITALIZED 	
COLLABORATION in Pursuit of Predictive Maintenance	 	
Cognite	 	2018	 	THE FUTURE OF THE FIELD Performance	-Based 	
Contracts Disrupt the Oil & Gas Value Chain	 	
Cognite	 	201	8 	FROM CRUDE TO CONTEXTUALIZED DATA Extracting 	
Value from Big Data for the Oil & Gas Industry	 	
Cognite	 	2018	 	OPEN INDUSTRIAL DATA Inspiring Innovation & Fueling 	
Collaboration in the Oil & Gas Ecosystem	 	
Cognite	 	2018	 	SECURITY & COGNITE DATA FUSION	 	
IEA	 	2017	 	Digitalization & Energy	 	
Vivento og Agenda Kaupang	 	2015	 	Kartlegging og vurdering av stordata i offentlig sektor	 	
Petroleumsindustrien	 	2016	 	Veikart for norsk sokkel	 	
Khalid Istiqlal Syaifullah	 	2019	 	The Use of Big Data in The Oil and Gas Upstream 	
Indust	ry 	
Einav & Levin	 	2014	 	Economics in the age of big data	 	
Oljedirektoratet	 	2019	 	Årsrapport 2018	 	
Varian	 	2014	 	Beyond Big Data	 	
Varian	 	2014	 	Big Data 	- New tricks for econometrics	 	
Kilde:	 	Vista Analyse

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	23	 	
 
 
Vedlegg	 	
A	 	Mandat	 	
Videreføring Big Data og deling	 	
Bakgrunn	 	
Olje	- og gassforekomstene blir stadig vanskeligere å finne. Teknologiutvikling, bedre kartlegging, mer 	
data og økt forståelse av geologien kan bidra til å redusere leterisikoen og til at det gjøres flere funn. 
I tillegg kan teknologiutvikling gjør	e det billigere å lete etter olje og gass, og dermed gjøre flere og 	
mindre prospekt interessante å lete på. Begge disse forholdene kan bidra til at ressursbasen økes. 
Lønnsomheten for samfunnet av geologisk kartlegging, deling av data og investeringer FoU 	/ 	
teknologiutvikling vil normalt være høyere for samfunnet enn for det enkelte selskap eller lisens som 
skal løse sitt avgrensede problem, pga kollektivt gode og positive eksterne effekter.	 	
Oljedirektoratet har ansvar for å ha best mulig kunnskap om petrol	eumspotensialet på norsk sokkel 	
og gjøre data og kunnskap tilgjengelig for industrien for å redusere selskapenes leterisiko og 
letekostnader. Myndighetene har derfor en rolle i å legge til rette for data og kunnskapsproduksjon 
og deling av data og kunnskap	. 	
Vista Analyse gir i sitt notat «Deling av data 	– og bruk av Big Data og Artificial Intelligence» en god 	
men kort stikkordsmessig drøfting verdi av data og deling av data med utgangspunkt i begrepene 
kollektivt gode og eksterne effekter.	 	
I notatet skrive	r Vista 	 	
«Både dataen og metodene for å analysere dataen er kollektive goder og har positive eksterne 
virkninger. Bedre og flere data kombinert med bedre analysemetoder muliggjør nye typer analyser 
som kan utløse store verdier».	 	
Prosjekt	 	
OD ønsker at Vista	 Analyse utdyper dette utsagnet ved hjelp av referanser til litteratur og ved hjelp 	
av regneeksempler.	 	
Basert på gjennomgangen drøftes hvorvidt OD, for å rette opp markedssvikt, også bør dele 
metodene som brukes for å analysere dataene i tillegg til deling	 av data. Erfaringer fra andre sektorer 	
vil her være nyttig.	 	
Vista Analyse kan trekke inn eksempler fra letefasen, som omtalt over, men også data fra driftsfasen 
er relevant for oppdraget. Vista Analyse står fritt til å trekke inn eksempler fra andre datak	ilder og 	
informasjonsbearbeidingsprosesser som inneholder innsamling, tolking og/eller distribusjon av data 
dersom dette er relevant for å belyse problemstillingen.

Deling av data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	24	 	
 
 	
B	 	Intervjuguide	 	
Innledning	 	
På oppdrag fra Oljedirektoratet er Vista Analyse i ferd med å gjen	nomføre en utredning om mulig-	
hetene for deling av data og bruk av big data og maskinlæring i petroleumssektoren. I den forbindelse 
ønsker vi å snakke med aktører i sektoren for å høre deres tanker og meninger om teamet.	 	
Det er frivillig å delta i undersøke	lsen og respondenten kan trekke seg når som helst. 	Dersom respon-	
denten ønsker det vil s	varene bli anonymisert	, slik at ingen 	svar 	kan føres tilbake til respondenten. 	I 	
tråd med GDPR	-regelverket vil d	atagrunnlaget til utredningen 	bli	 slette	t etter en period	e etter pro-	
sjektet er avsluttet	. 	
Bakgrunn	 	
Lønnsomheten for samfunnet av 	kartlegging, deling av data og investeringer i 	FoU / teknologiutvik-	
ling vil normalt være høyere for samfunnet enn for det enkelte selskap som skal løse sitt avgrensede 
problem	, pga. ko	llektivet goder og positive eksterne effekter.	 	
Oljedirektoratet har ansvar for å ha best mulig kunnskap om petroleumspotensialet på norsk sokkel 
og gjøre data og kunnskap tilgjengelig for industrien for å redusere selskapenes leterisiko og lete-
kostnader. 	Myndighetene har derfor en rolle i å legge til rette for 	data og 	kunnskapsproduksjon og 	
deling av 	data og 	kunnskap. 	 	
 «Både dataen og metodene for å analysere dataen er kollektive goder og har 	
positive eksterne virkninger. Bedre og flere data 	kombinert med bedre analyse-	
metoder muliggjør nye typer analyser som kan utløse store verdier».	 	
OD ønsker at Vista Analyse utdyper dette utsagnet ved hjelp av referanser til litteratur og ved hjelp 
av regneeksempler. Basert på gjennomgangen drøftes hvorvidt	 OD, for å rette opp markedssvikt, 	
også bør 	dele metodene 	som	 bruke	s for å analysere dataen	e i tillegg til deling av data. Erfaringer fra 	
andre sektorer vil her være nyttig.	 	
Spørsmål	 	
1. Kan du fortelle litt om utviklingen i tilgang til data og bruk av analysemetoder i bransjen ge-
nerelt og i deres selskap spesielt? 	 	
2. Hvilke muligheter 	gir 	den økte tilgangen på data og ny teknologi	? 	
3. Har dere, er dere i ferd med eller planlegger dere å gjenno	mføre noen prosjekter knyttet til 	
deling av data eller anvendelse av nye analysemetoder? 	 	
4. Kan du fortelle om disse prosjektene?	 	
5. Hva vil dere si er verdien av denne typen prosjekter 	- for dere selv, og for samfunnet el-	
lers?/F	inner dere lønnsomhet i big data	 i dag, hvor stort er dette for bransjen	? 	
6. Hvilket potensial ligger i deling av data og bruk av nye analysemetoder?	 	
7. Hvor lang er man kommet i å realisere dette potensialet?	 	
8. Hva kan 	OD gjøre for å legge til rette for god ressursbruk og utnyttelse av informa	sjonen og 	
metodene som er tilgjengelige	? 	
9. Er det konkrete områder som dere mener er mer egnet for deling eller som det er naturlig 
for OD å konsentrere seg om?

Deling av data og bruk av nye analysemet	oder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	25

Deling a	v data og bruk av nye analysemetoder i petroleumssektoren	 	
 
 	
Vista Analyse	 | 2019/36	 	26	 	
 
 
 	
 
 
 	
Vista Analyse AS	 	
Meltzersgate 4	 	
0257 Oslo	 	
 
post@vista	-analyse.no	 	
www.vista	-analyse.no