每个人都想要一窥未来; 洞察力和发现信息对拥有它们的人或企业来说自然有利可图。而尽管占卜尚未证明自己是可靠的业务资产，今天的预测分析软件却可以。
“预测分析”总体是指基于当前和历史数据，用数据分析为企业提供对未来事件的预测。这种科学已经以不同的形式长期存在了几个世纪，但直到最近才成为可靠的并且可负担得起的，足够为大多数公司在日常流程中使用。
然而盛名之下，围绕大数据和预测分析产生了许多误区。尤其是下列的五种误区需要被驱散, 这样不同规模和阶段的企业才可以开始享用更明智、更高效的决策:
误区1: “大数据是灵丹妙药。”
预测分析有希望可能成为一种塑造更广泛经济的普遍趋势, 尤其是如果更多业务决策者为数据所驱动 (而不是根据纯粹的“直觉”)。确实，访问更多的信息，特别是关于你的客户的行为的信息，将会对某些业务提供竞争优势, 就像互联网。然而, 在许多情况下, 相对未分化的互联网和网络功能并未导致很大的业务增长, 建立的预测分析也是如此。
大数据不是企业的灵丹妙药。相反, 更好的数据管理和分析是帮助企业做出更好决策的工具。就算“小数据”也可以为中小企业很好的利用在投资的路线图上，构建和多样化而无需有大型的IT投资。
误区2: “只有大公司需要预测分析。”
虽然很明显, 亚马逊、Target、沃尔玛、Zipcar和其他大型企业是预测分析（尤其是客户分析）早期的采用者和重要受益者，各种形式和规模的企业都将受益于智能分析带来的好处。例如，基于群体客户剖析和行为的分析客户保留模式，然后使用上述数据来设计针对性推广工作，对任何企业可以产生立即的影响。
误区3:“企业引入预测分析的最好方式是“自下而上”或“自上向下”。
对一些人来说,自下向上的方法涉及到IT人员和数据分析师实施一种持久的解决方案。对另一些人来说, 自上而下的方法是用大量资源, 战略和文化解决这一企业挑战，因此应该包括首席执行官（CEO）、首席营销官（CMO）, 或其他高管。
在现实中, 实施预测分析并非必须要符合这两种法则之一。由下至上的过程可以为企业建立一个良好的基础。在别一企业从指定的部门开始，尤其是从市场营销团队开始，是非常富有成果的。同样, 自上而下的过程可以产出也可以是短暂。执行官的参与并不总是成功的保证。
误区4:“要实现预测分析,你需要自己的博士。”
预测分析可以零售(或“民主化”,正如我们喜欢说的那样)。通过这种方法，意味着它日渐普及, 无需数百万美元的IT基础设施。
而且，尽管独特的大数据问题可能需要一位博士(或者甚至是一群博士), 许多新领域的预测和业务分析可通过软件即服务 (SaaS) 的解决方案轻松访问到。更重要的是, 时效性不再是几个月或几年了, 你现在可以在更短的时间获得有用的结果，而不需要你自己的博士。
误区5:“我们需要做的就是雇佣咨询或技术公司,我们就会有预测分析。”
有一批企业把预测分析作为一种技术或一个软件问题。并且, 他们拥有一组“首选”公司（有时是拥有管理和技术咨询的技术供应商）用传统的方式，通过向企业推销大量的基础设施、数据存储、软件和硬件来解决预测分析。在现实中,预测分析更多的是一种业务和文化问题,需要的不仅仅是技术(或管理顾问的插入式访问)建立和研究所正在进行的解决方案。
结论
在你的业务决策中加入预测分析时要考虑 很多事情。而且公平地讲，有一系列不同的方法和不同的最终结果可供企业选择。然而在评估产品和选项的期间，最好从这门科学的实用的和系统性的现实中分离出这些误区。