预测分析是现代企业最有前途的技术之一。如果优化到它的理想形式，它将能够处理几百到几千个变量，并提供对未来的详细预测，无论是客户偏好如何随时间变化，还是价格波动如何影响公司盈利能力。

今天的预测分析工具令人印象深刻，适用于医疗保健、营销和其他应用程序，但是，在我们充分考虑它的潜力之前，全国大数据中心，仍然有几个障碍需要克服。

未知变量

尽管经过几十年的发展，大数据说，我们最好的天气预报系统仍然不能很好地预测天气。为什么？因为只要一个微小的温度或压力变化，大淘客怎么推广，随着时间的推移而放大，消防物联网，就会完全打乱我们对未来的视野。

同样，一个单一的变量也会完全打折或打乱一个实验，尤其是在像人类健康或消费者购买决策这样复杂的领域。无论我们打算收集多少数据，我们都无法解释我们不知道的东西，这甚至会扭曲最有效的模型。

可靠性

可靠性很难建立，而且更难证明，特别是对于长期的大型数据集。假设你使用了一种算法，它可以预测你的一种产品的需求高峰，然后需求高峰就发生了。这是否证明该算法对未来的预测是可靠的？或者只是一个幸运的机会？对于计划六位数或七位数预算的营销人员来说，这是一个重要的考虑因素。

成本效率

谢天谢地，预测分析软件的成本近年来有所下降，这使得小型企业和大型企业都能负担得起。然而，并非所有企业都能容忍对投资的全部要求。选择合适的平台、将其与其他软件产品集成、培训员工以及不断获取更多的数据都是成本高昂的工作，而且这些工作可能会损害投资的整体成本效益。

非专家的可访问性

数据分析是一个复杂的领域，而且从历史上来看，这是一个必须的领域多年的教育才能掌握。因此，对数据分析师和数据科学家的需求在过去几年中急剧上升。但是预测分析的真正力量是简化最复杂的数据问题，理想的情况是使他们的解决方案即使是非专家也能访问。

现代平台正试图通过更平滑、更直观的用户界面和易于访问的显示格式（如图表和图形）来解决可访问性问题。然而，在预测分析掌握在大多数员工手中之前，还有更大的发展空间。在这种转变发生之前，预测分析的潜力仍然有限。

创造力和建议

预测分析可能能够预测客户的需求，什么是云计算和大数据，但它还不能告诉你如何满足这些需求。它也许能给你的信息，你可以用在你的营销和广告材料，但它不能写你的广告。在未来，这些建议的自动化将是精简运营的必要条件。

与此同时，预测分析自其早期发展阶段以来已经显著增长。SAP的predictive analytics平台被成千上万的企业所使用，以帮助他们更好地了解自己的市场并做出更好的决策；如果您有兴趣尝试一下，看看predictive analytics的发展有多快，请立即注册免费试用！