隨著海量信息被分析和編譯，對于企業而言，現在比以往任何時候都更容易的充分利用這些數據來解決他們的具體業務需求。而且，通過利用大數據預測分析說帶來的好處遠遠超出了傳統營銷的應用程序。

大數據的價值量將保持45%的年增長速度，到明年將達到250億美元。這也就意味著，今年我們將看到數據預測分析在商業領域的廣泛使用及其應用程序的快速增長。

2014年，我們將看到新一波應用程序的問世，這些應用程序將建立在所有這些數據之上進行預測分析，力求解決現實世界的實際問題。例如，現在有了一個不斷增長的新的利用計算機模型來預測和減少欺詐行為的實例。企業可以使用預測性分析，以驗證他們用戶，會員或客戶信息的完整性。預測分析可以利用更少的時間更容易幫助企業分析完整的數據集。之前從未見過機器學習和計算機模擬產生的對于欺詐行為的預測準確率。

減少和防止客戶流失是預測性分析在真實世界中被利用的另一個例子。客戶流失率有時也被稱為損耗率，其指的是在一個特定的時間段，客戶取消其認購或未能與企業續簽做生意的比例。舉例來說，這可能意味著客戶退訂了電子郵件服務，或取消了其認購計劃，又或某個客戶停止了在一個特定的商店購物的習慣。通過使用預測分析，企業可以分析客戶的欲望，需要和具體個性化需求，模擬可能流失的客戶的想法。這將使得企業能夠針對特定的市場開展有針對性的宣傳活動，及時發布相關優惠信息，以留住潛在流失的客戶。通過使用預測性建模，數據科學分析師能夠發現新的和有趣的方式來解決現實世界的問題。

越來越多地通過API連接到外部系統來獲取價值使得快速訪問能力不僅僅只是在企業內部了。2014年，更多的信息和預測分析能力投入到云計算，以更多成本有效的實驗來幫助企業確定哪些數據將能夠提供最有價值的預測信號。能夠有效地在云中進行預測分析實驗，將有助于企業更好地確定計算機模型，幫助他們更好的發展業務，一旦真正的投資回報率得到更好的理解，具體的應用程序就能夠提供相關的價值，并能夠縮放和遠程訪問。預測分析作為一種服務是未來的一大趨勢。企業將不必購買昂貴的分析平臺，更不需要斥資就該分析平臺進行員工培訓和提供其他支持了。

預測分析作為一種服務是建立在云服務基礎之上的，將能夠以易于理解方式回答這些問題。其類似于一個信用評分機制，但卻是通過定制的方式來滿足特定的業務需求和目標，通過預測分析，企業更容易采取相關的行動，人并不需要數據科學家的解釋。預測分析包含了各種預測模型的全部復雜性、相互依賴性和關聯的數據集。只需要看看信用評分的歷史，就能夠看到一個“簡單的部署和使用”評分方法如何跨多個行業提供了數十億美元的價值。

“分析即服務”和預測評分機制將進一步發掘其預測分析的內在價值，以便更適合中小企業市場。利用預測分析和使用新的獨特數據源的相似建模，可以幫助轉換指標帶來顯著的改善。機器學習模型可以通過查看以前的購買記錄和消費者的數據屬性，以預測哪些消費者最有可能在未來會有購買行為。這使得企業能夠比以往任何時候都能精準的瞄準目標消費者，營銷支出的效率必然會顯著上升。想象一下，一款解決方案，能夠簡單地為中小企業提供其最佳客戶的一個小樣本，進而讓這些企業獲得有一個針對性的客戶清單，幫助企業了解這些客戶的屬性。

中端市場已經開始采用移動設備、云計算和社交媒體了，大數據預測分析服務將是其下一步。在某些情況下，使用基于云的解決方案的阻力要小得多，因為中端市場的企業在以前沒有過企業平臺解決方案方面的大投資。到2016年，中小企業市場預計在大數據和預測分析解決方案方面的花費將達到35億美元，其增速比云計算采用的速度更快。

大數據是從大肆炒作開始的，而現實是，大數據存在著很多的問題——其海量的數據量、龐大的體積和傳輸速度構成了巨大的挑戰。隨著行業的不斷發展，以及企業開始對現實世界問題的關注，投資回報率的價值和影響將通過預測分析來實現。

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