油气是全球公认的宝藏，它们喜欢待在地壳上自然形成的“藏宝阁”中。这些“藏宝阁”具有统一的压力系统和油气水边界，科学名词叫“油气藏”。油气藏中的油气数量就是油气储量。
大数据能支持地质研究人员改进获知地质结构的工作效率，从而对储量做到心中有数。拿地层对比工作来讲，以前，研究人员费心费力地收集邻井各类数据，从档案室借阅纸质测井蓝图手工对图，根据标志层约束实现地质分层。现在，研究人员只需利用大数据分析就能选择出目标井，通过专业软件可以接收到包含井位坐标、邻井分层、测井等信息的数据包和连井测井曲线剖面，技术人员借助标志层和测井曲线旋回分析，就能完成地层对比，从而清楚地计算出地下储量分布。
全球能源短缺的根本原因不在于油气资源的匮乏，而在于快速准确获取油气资源能力的匮乏。在大数据时代，石油工业对数据的依赖程度非常高。石油公司持续挖掘和应用数据，结合分布式传感器、高速通信系统等监控调整远程作业，加上实时数据，精准预测产量和预警事故，进而实现新的油气增产。据统计，完全优化的“数字油田”至少提高了6％的采收率和8％的产量。为此，一些大型国际石油公司发力数字化建设，把积累的大数据应用经验推广到上中下游。据《油气经纬》（2017－08－30）报道，俄罗斯天然气工业股份公司的子公司俄气石油公司（GazpromNeft）与IBM公司合作建成数据分析平台，把油气采收率提高了1．4％；而沙特阿美石油公司早已建立起数据中心管理油田运作。
负责“寻宝”的勘探人员如果想找到油气藏，光知道储量还不够，还得想方设法分析油气藏的构造和类型，确保把油和气从地下引出来。
油气藏的开发讲究“量体裁衣”。油气藏不同，适用的开发方式也可能不同，还关系着开发效果和经济利益。到底选哪种开发方式，是石油开发的大学问。油藏分析平台的出现，让这门大学问不再那么高深！油气业务的数据源以Excel、Las等非机构化数据为主，平台先收集整理开发静态、开发动态、开发试验等各类基础资料和前人研究成果，通过专业软件整理与补充数据，实现数字化与规范化，在计算整合、比对校核之后导入标准数据库，形成开发技术方案，方案实施产生新数据，平台再进一步分析。这虽然不是储量分析的职责，但能更好地把储存的石油开采出来，让油气储量产生效益。
随着油气储量的逐步减少，石油石化行业产业链中的勘探开发难度系数日益增大，大数据的深入应用必将为更精准地获取到地质储量助力，从而帮助优化各类勘探开发方案，为石油公司降本增效、降低勘探开发难度尽一份力量。