2014年大数据预测分析市场的预测

2014年大数据预测分析市场的预测

      2014年，我们将看到新一波应用程序的问世，这些应用程序将建立在所有这些数据之上进行预测分析，力求解决现实世界的实际问题。例如，现在有了一个不断增长的新的利用计算机模型来预测和减少欺诈行为的实例。企业可以使用预测性分析，以验证他们用户，会员或客户信息的完整性。预测分析可以利用更少的时间更容易帮助企业分析完整的数据集。

     减少和防止客户流失是预测性分析在真实世界中被利用的另一个例子。客户流失率有时也被称为损耗率，其指的是在一个特定的时间段，客户取消其认购或未能与企业续签做生意的比例。举例来说，这可能意味着客户退订了电子邮件服务，或取消了其认购计划，又或某个客户停止了在一个特定的商店购物的习惯。通过使用预测分析，企业可以分析客户的欲望，需要和具体个性化需求，模拟可能流失的客户的想法。这将使得企业能够针对特定的市场开展有针对性的宣传活动，及时发布相关优惠信息，以留住潜在流失的客户。通过使用预测性建模，数据科学分析师能够发现新的和有趣的方式来解决现实世界的问题。

       越来越多地通过API连接到外部系统来获取价值使得快速访问能力不仅仅只是在企业内部了。2014年，我们将看到更多的信息和预测分析能力投入到云计算，以更多成本有效的实验来帮助企业确定哪些数据将能够提供最有价值的预测信号。预测分析作为一种服务是未来的一大趋势。企业将不必购买昂贵的分析平台，更不需要斥资就该分析平台进行员工培训和提供其他支持了。

 通过预测分析，企业更容易采取相关的行动，并不需要数据科学家的解释。预测分析包含了各种预测模型的全部复杂性、相互依赖性和关联的数据集。企业的首席营销官们会开始意识到，他们其实并不需要向几年前被建议的那样，需要了解数据的科学。他们只需要了解预测分析的能力，并找到一家能够提供预测分析的合作伙伴来回答他们需要回答问题。随着越来越多的公司使用预测分析，并带来了显著的收益，其他企业也将意识到他们也需要采取行动以保持竞争力了。

 一般企业员工数量在100-2500名的企业被定义为中型企业。这些企业历来在采用新的创新技术方面面临着质疑，其采用创新技术方面的积极性远不如大企业。全球范围内大约有近8000万家小企业和100万家中型企业，占到了全球业务市场的95%以上。

      中端市场已经开始采用移动设备、云计算和社交媒体了，大数据预测分析服务将是其下一步。在某些情况下，使用基于云的解决方案的阻力要小得多，因为中端市场的企业在以前没有过企业平台解决方案方面的大投资。到2016年，中小企业市场预计在大数据和预测分析解决方案方面的花费将达到35亿美元，其增速比云计算采用的速度更快。

      2014年，随着公有云计算服务的推广，中小企业使用大数据预测的热情势必会空前高涨，大数据预测服务对中小企业的带来的实惠毫无疑问将进一步增强其竞争力，对于融资困难的中国企业们来说，云服务所带来的效率提升和成本下降不失为解决资金链问题的一条新途径。

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