一個成功的項目不僅僅涉及軟件部署，使用軟件分析數(shù)據(jù)。了解下面這些步驟可以幫助你為分析項目打下堅實基礎。

越來越多的企業(yè)開始使用預測分析算法。描述性分析一般提供一種視角，讓你了解已經(jīng)發(fā)生了什么，而與之相比，預測分析則試圖發(fā)現(xiàn)未來事件，例如，識別那些潛在的客戶。

但為了充分利用預測模型，在使用先進的分析工具，建立新的或改進業(yè)務流程和其他企業(yè)變動之間，分析團隊需要找到一個平衡點。簡而言之，如果分析結果不能高效地對決策和企業(yè)行為產(chǎn)生積極的影響，那這個分析就是完全無意義的。

一個有效的預測分析程序需要生命周期中商業(yè)用戶的參與和支持?？紤]以下10個步驟，有助于發(fā)現(xiàn)促進分析活動成功的基本元素。

1. 找到一個帶頭人。

獲得公司高層領導的支持，是很重要的，只有公司高管愿意在分析領域投資，才能確保預測分析過程和運營的順利。例如，首席營銷官可能是一個推動客戶分析程序的不錯候選人，因為CMO可以提供必要的資金，他還可以推動營銷團隊使用預測分析算法的結果，來規(guī)劃營銷和促銷活動。

2. 了解公司的主要業(yè)務目標。

 最好的預測模型都具備兩個重要特點：業(yè)務預測準確性和相關性。數(shù)據(jù)科學家和分析師進行分析工作時，如果他們非常清楚組織的業(yè)務目標，專注于相應的建筑模型來滿足這些業(yè)務目標，那么其分析結果的準確性和相關性往往很高。

3. 評估業(yè)務流程可能會受到何種影響。

預測模型幫助識別商業(yè)機會，但如果分析應用程序的結果沒有被用來指導業(yè)務經(jīng)理和其員工的行為，即使是最好分析也會變得毫無意義。 基于分析預測分析算法的結果來識別那些可以被改進的業(yè)務流程，隨后取得部門主管的支持，促使員工把這些研究結果轉化為行動。

4. 定義性能指標。

你的預測模型不應該僅僅影響業(yè)務流程的改變，他們也應該具備一個衡量其業(yè)務影響的指標。你應該制定一個計劃來創(chuàng)建指標，可以用來量化模型的實際價值。

5. 擁有一個能干的團隊。

分析團隊應由具備各種技能的人員組成，這些人員一般包括統(tǒng)計師、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師、工程師和業(yè)務分析師、數(shù)據(jù)變更管理專業(yè)人士等。

6. 定義模型的開發(fā)方法。

阻礙分析成功的原因之一是開發(fā)預測模型時所花費的時間超過了商業(yè)機會的窗口。一些企業(yè)采取敏捷開發(fā)技術加速模型創(chuàng)建過程，隨后在部署后，迭代改進該模型。這種增量開發(fā)模式更適合開發(fā)預測模型，你不再擔心無休止的交付延遲。

7. 確保正確的數(shù)據(jù)是可用的和可訪問的。

大數(shù)據(jù)是一件好壞參半的事。雖然你的企業(yè)可能有能力收集和存儲大量的數(shù)據(jù)，分析師仍然需要知道哪些數(shù)據(jù)是可用的，以及如何訪問相關的數(shù)據(jù)。除了創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的詳細目錄,，在數(shù)據(jù)目錄保持足夠的技術和業(yè)務元數(shù)據(jù), 以確保特定的預測分析應用程序得到正確的數(shù)據(jù)。

8. 構建一個堅實的數(shù)據(jù)治理項目。

企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境是不斷變化的, 新的數(shù)據(jù)集不斷被捕獲，這些數(shù)據(jù)來自于內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)源。實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理實踐，有助于將分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性保持在一個可接受的水平，與相關數(shù)據(jù)使用政策一起，防止不同的解釋導致分析結果互相沖突。

9. 當情況有變時，要快速推倒重來。

建立分析模型并不困難，但并不是所有分析都能提供有用的信息。迅速建立失敗的原則：如果一個預測模型對業(yè)務不產(chǎn)生任何有價值的東西，就立刻推倒重來。

10. 選擇正確的工具。

市場預測分析工具的市場十分健全，它能為你提供開源和商業(yè)兩種選擇。尋找工具，提供一組核心功能來匹配您的應用程序需求。你要考慮因素包括特定預測分析算法的所需支持，與各種傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺的互操作性，是否能夠處理結構化和非結構化數(shù)，,與數(shù)據(jù)可視化工具的集成以及用于演示的前端工具等。

熟悉了這十個步驟，并不意味著你就可以輕松構建一個成功的預測分析程序。但它們?yōu)榉治龀绦颢@得持續(xù)支持提供了基礎，有助于在業(yè)務價值基礎上構建預測模型，吸引業(yè)務用戶，管理變更，并讓分析師獲得高可用性和高置信度的數(shù)據(jù)。如果這些步驟被正確實施，它們將有助于為開發(fā)、測試和部署預測模型流程提供可重復的過程，這些模型能夠讓業(yè)務受益匪淺。