能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據進行綜合采集、處理、分析與應用的相關技術與思想。能源大數據不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。
　　
　　大數據與能源行業的結合目前主要體現在三個行業。(1)石油天然氣產業鏈與大數據的結合。在油氣勘探開發的過程中，可以利用大數據分析的方法尋找增長點，利用大數據平臺可以幫助煉油廠提高煉化效率，也可幫助下游銷售挖掘消費規律，優化庫存，確定最佳促銷方案。(2)智能電網：利用大數據實時監測技術監測家庭用電量特征，幫助電力公司調配電力供給，為客戶提供最佳用電方案。通過錯峰限電，用戶會在電力成本低的時間段使用，避免了高峰時期電力負荷過重的局面，未來消費者對于能源的利用會有更多經濟性的選擇。(3)風電行業：進行風電場分布式風機的在線監測，周期性及瞬時的實時數據采集和在線分析，生成警報、允許維護人員可視化和管理數據，簡化大規模監測系統的部署。
　　
　　油氣行業傳統的勘探開采理論面臨瓶頸，從傳統地質，到開發地質再到石油儲藏描述，油氣開發理論已經不能滿足提高產量的需求。而這一傳統行業恰恰積累了大量的數據，大數據的出現為油氣的二次開發，甚至三次、四次開發，提供了更多的可能性。不同的油田之間可從油氣勘探歷史上積累的數據中尋找一定的規律，并發現新的增長點。另外，在煉化、油品零售領域大數據的應用也比較廣泛。諸如煉廠煉油過程中收集的數據，油品零售站的用戶數據等，對同行業有很大的借鑒意義。
　　
　　智能電網對于大數據的需求也很強烈。國家對于智能電網的推廣也為大數據的應用奠定了基礎。這些數據需求包括消費者用電的規律、家用電器的耗能數據等。未來電廠和個人用戶都將受益于電力大數據。
　　
　　風電行業涉及硬件較多，而且分布區域較廣，因此也刺激了對大數據的需求。分布在野外的風電機組產生大量的數據，通過傳感器傳回到數據中心，利用大數據技術實時分析發電量，并據此預測可能發生的問題。這樣的數據對于世界各地的風電場都有很大意義，能夠從很大程度上提高發電效率。未來在風電機組領域的數據交易將會非常活躍，企業用戶將成為交易主體。
　　
　　中國能源消耗一直以煤炭為主，近年來天然氣、風電、水電等清潔能源占比緩慢提高。煤炭從2008年的占比70.3%降至2013年的66.0%，石油的消耗量始終保持在18%上下，天然氣由2008年的占比3.7%升至2013年的5.8%，水電、風電、核電從2008年的7.7%升至9.8%。煤炭的主導地位短期內不會產生太大變化。受國家環保政策支持，預計未來天然氣等清潔能源的消耗量將逐漸增大。
　　
　　據調查機構BP最新發布的2035世界能源展望，煤炭從2000年以來增長最快的化石燃料(年均3.8%)變為增速最慢的燃料(年均0.8%)。這也反映了亞洲煤基工業化趨緩以及關鍵市場的氣價走低的趨勢。天然氣是增速最快的化石燃料(年均1.9%)，而石油增速略高于煤炭(年均0.8%)。可再生能源是增速最快的燃料(年均6.3%)。核電(年均1.8%)和水電(年均1.7%)的增長快于總體能源增速。
　　
　　國家對能源互聯網的布局必將帶動能源大數據的市場規模。考慮到未來能源消費結構的調整，以及國家對不同能源類型的投資力度，未來風電等清潔能源的市場潛力巨大。但風電行業本身市場及技術都不夠成熟，要實現大規模覆蓋需要較長時間。而石油天然氣作為國家的戰略性能源，近五年內投資規模會有較大增長。預計2015年能源行業大數據應用市場規模達8.29億元人民幣。