通常情况，油田-管道-炼厂-销售是一个完整的石油产业链，一个国家石油公司，拥有数十个油田，庞大的传送网络，数十个炼厂，大量加油站，是高度复杂的能源基础设施的网络。大数据可以帮我们进行生产运行优化。不仅限于石油产业链，对于大部分行业的产业链网络，存在的数据首先是高度多源的，比如衡量流体流动，要考虑它的温度、压力、流量、流速，相关机组的旋转转速、电气设备的电参数等等，而且这些数据都是在不断的变化，每个变化又是高度相互关联的。每个节点和路径是怎样相互连接的，需求端用户是工业用户还是民用用户，是夏天用冬天用，季节上的差异和用户上的差异也会对生产运行产生影响。并且这还是一个多层嵌套的结构，在宏观图上一个油田或一个炼厂就是一个结点，而如果以其为整体，整个油田或炼厂是一个网络，而其中的每个车间又是一个点；如果以车间为整体，其中的每个机组又是一个点；以机组为整体，里面不同的单元不同的模块又构成一个网络。而且每一层的网络之间又都同时具备多源数据、高度动态变化和相互关联的特性。
我们根据底层的各种形态场景里面产生的数据的实时地得到各种场景里面的数据库，在这个数据库的基础上通过数据的建模分析，结合事件管理方法的不同，得出不同的决策管理建议。从硬件架构上来说，一般按照公司的行政级别，从下往上是一个数据上传的过程，从上往下是指令下发的过程，不同的数据根据不同的需求，有些是集中到某一个地方进行集中的存储和运算，有些是在不同的位置上进行分布式的存储和运算，不同的级别都有级别相对应的存储、分析、展示、处理的权限。
生产业务只需要考虑企业内部需求，但是销售业务需要预测哪个加油站哪几个月要有多少销售额，对于需求方的预测结合自身的库存和生产的变化反馈回到物流配送和仓储实施中去，形成各自的可视化的成果展示。
整体处理流程，随着不断的数据积累和数据分析，不断的进行自身优化和调整。
大数据技术不仅有效地参与工业能源管理，更在能源管量数据中为企业提供产融结合的供应链（金融）风险控制。以制造业典型的生产制造流程为例，原材料经生产线形成产品，数据分析模型可以对生产流程进行判断和优化，比如哪些环节可能存在风险等等。但是对于企业经营者来说，更为关心的是，这些风险会对企业的资金链产生何种影响，比如某个生产线停机一段时间，整个生产流程会产生什么样的滞后，这种滞后随着产业链放大到末端，会对最终销售环节资金回流产生什么样的影响。过去，这种影响不易被动态的分析和展示，现在，利用生产过程的生产数据模型和经营过程的金融数据模型相结合，形成产融结合的供应链（金融）风险控制模型，可以对企业生产经营全过程的产融情况进行实时动态分析。
