预测分析作为一种服务是建立在云服务基础之上的，将能够以易于理解方式回答这些问题。其类似于一个信用评分机制，但却是通过定制的方式来满足特定的业务需求和目标，通过预测分析，企业更容易采取相关的行动，人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。只需要看看信用评分的历史，就能够看到一个“简单的部署和使用”评分方法如何跨多个行业提供了数十亿美元的价值。
“分析即服务”和预测评分机制将进一步发掘其预测分析的内在价值，以便更适合中小企业市场。利用预测分析和使用新的独特数据源的相似建模，可以帮助转换指标带来显著的改善。机器学习模型可以通过查看以前的购买记录和消费者的数据属性，以预测哪些消费者最有可能在未来会有购买行为。这使得企业能够比以往任何时候都能精准的瞄准目标消费者，营销支出的效率必然会显著上升。想象一下，一款解决方案，能够简单地为中小企业提供其最佳客户的一个小样本，进而让这些企业获得有一个针对性的客户清单，帮助企业了解这些客户的属性。
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。
大数据是从大肆炒作开始的，而现实是，大数据存在着很多的问题——其海量的数据量、庞大的体积和传输速度构成了巨大的挑战。随着行业的不断发展，以及企业开始对现实世界问题的关注，投资回报率的价值和影响将通过预测分析来实现。
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