大数据与软件工程，带头人：文必龙。

 大数据技术方面，主要研究海量数据管理（地震、测井、录井资料）、井场实时数据管理（钻井、录井）、数据中心的建设与管理、异构数据集成、数据标准化等。数据标准化主要研究POSC、PIDD等国际石油信息标准、业务流程标准、数据模型标准、数据元标准、数据交换标准、图形发布标准、海量数据统一格式描述。大数据技术研究信息服务、文本挖掘、大数据分析等。信息服务技术研究如何将数据转换为人们需要的信息，具体包括油田信息搜索引擎、信息展示技术、报表数据的自动生成与集成。文本挖掘包括油田领域本体自动构建、文本信息抽取、热点分析。大数据分析包括油田大数据分析平台技术、智能油井分析、油田大数据应用技术等。形成的特色技术包括：(1)复杂大规模数据建模技术；(2)海量数据存储及并行计算技术；(3)大数据管理技术；(4)大数据分析及应用技术。软件工程方向主要研究现代软件工程技术及这些技术在油田软件项目中的应用。主要研究内容包括基于网络环境的数据服务平台技术、软件集成技术、基于工作流的协同工作环境、集群环境下并行计算方法、面向对象技术、模型驱动技术、软件体系结构、基于UML的软件分析与设计。这些技术为保证当前承担的项目的质量、先进性起到了重要作用。形成的特色技术包括：(1)模型驱动技术；(2)软件集成平台。