大數(shù)據(jù)分析近年來逐漸成為預(yù)測分析技術(shù)的代名詞。這使得越來越多的人以為，任何用于預(yù)測分析的系統(tǒng)都必定涉及大數(shù)據(jù);而反過來，任何大數(shù)據(jù)系統(tǒng)自然也一定會支持預(yù)測建模。

而事實上，這兩者并非一回事。盡管通過訪問海量數(shù)據(jù)與新的數(shù)據(jù)類型，開發(fā)出更好的預(yù)測模型的能力會得到顯著增強。但是分析管理人員與其團隊需要更多考慮數(shù)據(jù)的構(gòu)成，以及在大數(shù)據(jù)環(huán)境中如何管理這類基礎(chǔ)性問題。

首先，讓我們審視預(yù)測分析過程本身。在主流的預(yù)測分析過程中，會涉及到某些與業(yè)務(wù)應(yīng)用相集成的統(tǒng)計分析與模式匹配，從而推動運營決策與操作。但是，預(yù)測模型的實時需要多項步驟，其中包括：

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，清理、轉(zhuǎn)換與重組數(shù)據(jù)，使其符合預(yù)測分析或機器學(xué)習(xí)算法所需的格式。包括分析數(shù)據(jù)、尋找異常、確定應(yīng)用和待修復(fù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)類型、設(shè)計適合分析的數(shù)據(jù)模型，并執(zhí)行轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)集保持一致。

預(yù)測模型開發(fā)，包括創(chuàng)建試用數(shù)據(jù)集，選擇特定算法進行處理，從而測試某些分析模式。這一步需要有計劃地進行，將被分析的數(shù)據(jù)分為不同的子集，包括試用數(shù)據(jù)集和一份或多份測試數(shù)據(jù)集。

測試過程，即在各模型上運行測試數(shù)據(jù)集，對性能加以評估，從而確定哪種模型能夠得到最佳效果。

集成與實施，選中的模型被納入生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程、實際上線、并產(chǎn)生真實的分析結(jié)果，以此采取行動。

調(diào)整所選的預(yù)測模型以確保其持續(xù)有效與準(zhǔn)確，重復(fù)分析、不斷更新。

大數(shù)據(jù)帶來特定的挑戰(zhàn)

接下來，讓我們看看大數(shù)據(jù)環(huán)境中出名的3V數(shù)據(jù)——即容量，多樣性和速度——并思考在大數(shù)據(jù)環(huán)境，預(yù)測分析過程中必須解決的一些特定挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)容量。除了那些顯而易見的，與管理與海量數(shù)據(jù)有關(guān)的考量因素，包括數(shù)據(jù)獲取、分段和防止延遲，你必須有精簡的流程，從而支持各不同階段的分析過程。例如，你需要能夠提取到可以使用不同算法快速分析的試用數(shù)據(jù)集，也需要能夠充分反映整體數(shù)據(jù)的那部分信息。

數(shù)據(jù)的多樣化。企業(yè)越來越多地得到各式各樣的數(shù)據(jù)輸入，從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到日益增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。而且，隨著更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流成為業(yè)務(wù)流程中不可或缺的組成部分，例如對推特信息流的持續(xù)監(jiān)測可以識別客戶情緒，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正成為預(yù)測模型必不可少的數(shù)據(jù)源。這意味著你必須擁有一套非常強大的流程，用于掃描、分析和處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以將其轉(zhuǎn)化為可用作分析算法輸入的數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)的速度。處理大量不同數(shù)據(jù)所帶來的復(fù)雜性，與更快速的數(shù)據(jù)流輸入速度疊加。使得你不僅必須能夠處理輸入速度更快的數(shù)據(jù)源，而且需要應(yīng)對這些數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)或格式可能會發(fā)生的變化。更要命的是，這種變化通常難以預(yù)測，因此迫切需要做好數(shù)據(jù)分析與準(zhǔn)備工作。

智慧的分析策略

設(shè)計大數(shù)據(jù)系統(tǒng)預(yù)測分析策略能夠應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，以便你可以成功管理或優(yōu)化流程中的關(guān)鍵點。

例如，考慮如何將龐大的數(shù)據(jù)集合轉(zhuǎn)化為容量更為合理的試用數(shù)據(jù)塊。在某些情況下，最佳實踐是，不要隨機選擇試用數(shù)據(jù)集，而是通過過濾器來減少數(shù)據(jù)集合的大小，這樣或許會消除特例的那部分記錄。另外一些情況中，你的目標(biāo)可能是增加大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的計算資源，使分析算法有能力處理更大的訓(xùn)練集——并且無需過濾任何記錄。

另一個例子是，解決數(shù)據(jù)在速度方面挑戰(zhàn)或許意味著擴大系統(tǒng)對數(shù)據(jù)流的吞吐能力，從而可以讓每個數(shù)據(jù)逐一進入預(yù)測模型;當(dāng)然，你同樣可以降低模型的復(fù)雜度，以便更快速地加以執(zhí)行。

當(dāng)涉及到設(shè)計、工程量、復(fù)雜性和成本這些問題時，每一次選擇都意味著相應(yīng)的取舍。一組更精確的預(yù)測模型可能需要更多的處理和存儲資源，但分析帶來的優(yōu)勢或許會超越所增加的成本。又或者，你所在的企業(yè)組織也許可以從并不復(fù)雜的模型中，以較少的處理資源，獲得大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的預(yù)測分析能力。

預(yù)測分析必須與大數(shù)據(jù)處理相結(jié)合，從而為分析管理人員、甚至企業(yè)高層提供所期待的結(jié)果。要做到這一點，就必須弄清楚如何在預(yù)測分析帶來的收益與大數(shù)據(jù)所需的性能和管理之間做出平衡。