预测分析帮你掌控未来

在吉林省辽源市，通过预测分析，从地表变形的监测数据中挖掘隐含的知识和规律，防治地质灾害、提升矿区安全性；广东省中医院借助数据分析及知识发现等技术，针对多种疾病，建立以临床经验分析为核心的多维分析系统，实现医疗与健康记录跨区、跨院的分析和共享；菲亚特汽车通过IBM SPSS解决方案来预测客户行为及改善客户关系，提高了生产力并降低了成本，使营销计划的客户响应率提高了15%～20%，客户忠诚度提高了7%。

今天，许多企业都正经历着来自数据的挑战，“大数据”已成为重要的时代特征。那么，企业应该如何提升洞察力，挖掘大数据的新价值？

大数据意义重大

“在2010年，我们仅有37%的客户在使用或者讨论业务分析，到2011年就增加到57%了。使用业务分析的企业，在各方面都有显著的变化，如业务增长1.6倍，EBITDA（税息折旧及摊销前利润）增长2倍，股票价格增长2.5倍。”IBM软件集团预测分析副总裁Rich Holada表示，大数据对预测分析（Predictive Analytics）有非常重要的意义，因为数据获取量越多，进行预测分析就会越准确。

“我们通常会把大数据特征概括为四个‘V’，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和真实性（Veracity）。”Rich Holada告诉记者，如今的大数据已经不再局限于过去数据库里的结构化数据，它可能来自传感器、呼叫中心、Twitter、Facebook或者微博，我们称之为“所有数据”。当收集到更多的这些不同类型的数据后，就能清晰、准确地建模，对下一步决策进行定制。

“预测分析是基于大量的历史数据寻找一个模式，它的目标是利用历史数据更好地分析未来人的行为模式。”Rich Holada说。

SPSS保驾护航

Rich Holada介绍说，预测分析分为3部分，即掌控信息、获悉洞察和采取行动。掌控信息是获取或检测信息的数据；获悉洞察需要做分析和预测建模；采取行动则是在进行预测和分析之后下一步采取的动作。“作为IBM智慧的分析洞察的核心，预测分析可以把这些环节更好地在企业中实现最优的结果。”

这就不得不提到IBM SPSS软件家族，它能针对不同需要，利用先进的数据分析和统计方法，科学、系统地规划设计研究方案并采集数据，从数据中分析规律，并对关键问题做出预测，将其做出的应用模型部署到业务流程中，提高决策效率和执行力。SPSS可以从供应链、需求、市场营销和产品预测性维护4个方面进行预测。

Rich Holada提到了一家柴油机生产厂的例子。他们通过对生产线的具体参数进行监控，从而了解到在制造流程中对哪些参数的控制能保证残次品率的下降。这样做的结果是，在预测分析产品上线3个月内，就因残次品率下降而节省了1170万美元。“用户的目标已经不是省钱，而是维护和提升其客户的忠诚度，为更多地销售产品打下基础。”Rich Holada说。