一个成功的预测分析项目不仅仅涉及部署软件和使用软件分析数据。了解以下步骤可以帮助您为分析项目奠定坚实的基础。越来越多的企业开始使用预测分析算法。与通常提供对已经发生的事情的看法的描述性分析相反，预测性分析试图发现未来事件，例如，识别那些潜在客户。但要充分利用预测模型，分析团队需要在使用高级分析工具、建立新的或改进的业务流程以及其他企业变革之间找到平衡。简而言之，如果分析的结果不能有效和积极地影响决策和商业行为，那么分析就完全没有意义。有效的预测分析程序需要业务用户在数据分析生命周期中的参与和支持。考虑以下10个步骤，以帮助发现推动分析活动取得成功的基本要素。1.找一个领导者。获得公司高层领导的支持很重要。只有当公司的高管愿意在分析领域进行投资时，他们才能确保预测分析过程和操作的顺利进行。例如，首席营销官可能是推动客户分析计划的好人选，因为CMO可以提供必要的资金，并且他可以推动营销团队使用预测分析算法的结果来规划营销和促销活动。2、了解公司的主要经营目标。最好的预测模型具有两个重要特征：业务预测的准确性和相关性。当数据科学家和分析师非常清楚组织的业务目标并专注于构建模型以满足这些业务目标时，他们在进行分析工作时的准确性和相关性往往很高。3.评估业务流程可能受到的影响。预测模型有助于识别商机，但如果不使用分析应用程序的结果来指导业务经理及其员工的行为，那么即使是最好的分析也毫无意义。根据预测分析算法的分析结果确定可以改进的业务流程，然后获得部门负责人的支持，以激励员工将这些研究成果转化为行动。4.定义绩效指标。您的预测模型不仅应该影响业务流程变更，还应该衡量其业务影响。您应该制定一个计划来创建可用于量化模型实际价值的指标。5.拥有一支精干的团队。分析团队应由具有各种技能的人员组成，通常包括统计学家、数据科学家、数据分析师、工程师和业务分析师、数据变更管理专业人员等。6.定义模型开发的方法。阻碍分析成功的因素之一是开发预测模型所花费的时间超过了商机窗口。一些企业采用敏捷开发技术来加速模型创建过程，然后在部署后迭代改进模型。这种增量开发模式更适合开发预测模型，您不再担心无休止的交付延迟。7.确保正确的数据可用且可访问。大数据是一个混合包。虽然您的企业可能有能力收集和存储大量数据，但分析师仍然需要知道哪些数据可用以及如何访问相关数据。除了创建数据集清单之外，数据目录中还保留了足够的技术和业务元数据，以确保为特定的预测分析应用程序获取正确的数据。8.建立可靠的数据治理计划。企业数据环境不断变化，不断从内部和外部来源捕获新的数据集。实施数据治理实践有助于维持可接受的质量水平和分析系统数据的一致性，这与相关的数据使用政策一起可以防止不同的解释导致相互矛盾的分析结果。9.当形势发生变化时，迅速重新发明轮子。建立分析模型并不困难，但并非所有分析都提供有用的信息。快速构建失败的原则：如果预测模型没有产生任何对业务有价值的东西，请立即将其拆除并重新开始。10.选择正确的工具。预测分析工具市场非常强劲，可为您提供开源和商业两种选择。查找可提供一组核心功能以满足您的应用程序需求的工具。需要考虑的因素包括对特定预测分析算法的必要支持、与各种传统大数据平台的互操作性、处理结构化和非结构化数据的能力、与数据可视化工具的集成以及演示工具的前端等。熟悉这十个步骤并不意味着您可以轻松构建成功的预测分析程序。但它们为分析程序的持续支持提供了基础，帮助构建业务价值预测模型，吸引业务用户，管理变更，并使分析师能够获得具有高可用性和信心的数据。如果这些步骤得到正确实施，它们将有助于为开发、测试和部署预测模型的过程提供可重复的过程，从而极大地有益于业务。
