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介绍数据技术在能源行业上中下游主体业务，及金融、供应链、工程技术等辅助业务中的应用。 上游业务方面，优化投资科学决策，提升数据解释和生产预测模型水平。 中游业务方面，实时计算运行维护优化方案，降低运营风险和能源消耗。 下游业务方面，识别生产过程异常和风险，优化工艺方案。 供应链方面，优化物流方案，结合市场和客户行为挖掘商业机会。 金融方面，通过大宗商品价格分析，规避企业运营风险。 在基本情况介绍的基础上，每个方面给出一个具体应用案例，包括问题提出，解决思路，实施过程，实现效果等。
话说隔行如隔山，在行业应用这个专场的最后一场压轴的演讲中，林嵩从思路的拓宽和应用的拓展层面为大家分享了数据怎样在能源行业为大家产生价值。他先是给大家抛出了一个很有趣的问题：怎样发现石油?
在开采石油的时候，先是人为的制造一个微小的地震，在地震的地震源周围布置传感器阵列。通过传感器阵列监测地震层的信号。对回传的图像进行分析，再决定在哪里钻井，钻什么样的井、钻多深，在什么地方转弯儿，转多大的角度等。
为什么说到这个问题呢?现如今，大数据、机器学习、人工智能这些概念非常火热。首先，数据能给很多行业带来价值。很多行业，如果不去做数据分析，所在的行业也是存在的，对于石油行业来说，如果不去做分析，就不知道石油在哪里，那么这个行业就不复存在。
接着林嵩又给大家展示了一版《中国石油报》。从这张图中的标题可以看出，云、大数据、互联网+等热词，如果不看红色那几个大字，谁能想到这是一份石油报纸，完全会被认为是一份IT行业的报纸。
接着，林嵩从行业的产业链上面进行了分析分享。他从应用现状、建议体会两个方面上来分析，作为行业从业者能做些什么。石油产业链上的油田开发、物流运输、炼化加工、销售终端都需要用到数据分析技术。这些基础设施产生的数据就构成了整个石油行业数据的基础架构…除此之外，采购、合同等辅助数据也包括。
接着，林嵩又讲到了对于生产型的工业企业来说，生产要进行优化。石油行业的参数多源、动态变化、相互关联、需求差异、多层嵌套等都是有需求的。他从数据治理场景、数据分析场景、业务决策场景等各个层级进行了分析分享。
最后，林嵩从自己从业多年总结的经验给出了他的建议和体会：结合应用、拓展领域、他山之石。林嵩把大数据比作炒菜一样，就像我们去饭店吃饭一样。小的饭店可能人手有限一个人基本上做了所有的工作，但是在大的饭店，每个环节都是有专人来处理的。在大数据公司也是一样，采集、传输、存储、清晰、分析、可视化这些环节都应该有专人进行处理。甚至有的公司在专门做某一个环节，你所拥有的数据决定了你能做出东西的上限。
在演讲的尾声，林嵩也表达分享了个人的观点：除了分析之外，其余所有环节都只是手段，不是目的。
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