預測性BI分析，像許多IT術語一樣，指的是一種無定形的準則，涉及對數據使用統計和其他復雜的數學分析以預測未來。它不完全是數據挖掘，業內專家指出，它當然不是為數據挖掘目的的數據挖掘。預測性BI分析從由業務或者關聯的外部源產生的數據量中識別出模式。這些模式用于預測未來，以至于企業可以相應地調整其戰略。

　　然而，使用分析去形成業務策略是不容易做到的，這不只是因為它可能很昂貴，或因為它對于許多規模最大的公司來說，是一個相對較新的任務。在公司中，將預測分析投入工作中需要變更管理技巧、合適的人和正確的思維方式。

　　1、尋找強大的分析師。擅長預測分析行為的人，不僅有好奇和批判的思想家，而且也有喜歡嘗試且“頑強地堅持到底”的人。他們必須要知道數據和產生數據的業務流程；他們還需要知道如何使用工具——一種罕見的組合。最好的分析家們不是生活在象牙塔里的哲學家；他們知道為達成能付諸實踐的結果（例如，Eckerson說，增加利潤）而需要詢問哪些業務問題。

　　Eckerson說，今天，候選人可以來自MBA課程。社會科學家、統計學家和接受過六西格瑪培訓的人很喜歡這項工作，就像有抱負的數據分析師準備將他們的職業推進到下一步一樣。最優秀的人才是昂貴的。競爭對手將試圖爭取他們。

　　2、將分析師集中在一個小組中。Eckerson認為，如果將這些分析師集中在一起，他們會工作得更好、更有創造性。因此，他建議公司不要將他們“埋藏”在這些業務部門，而應該將業務分析師集中在一起，讓他們靠近數據倉庫團隊，和他們一起密切合作。

　　對于更小的公司的現狀核查：2005年成立的Dealer Services Corp.是一家為汽車經銷商提供1.5億美元庫存的放貸公司，參加會議的是該公司的首席信息官Chris Brady。當她聽到這些溫室中的預測分析家時，她抿嘴笑了。她的公司成功地使用預測分析減少風險，并幫助其汽車經銷商在經濟衰退時期更好地管理他們的庫存。但她沒有賦予任何人“業務分析師”的頭銜。她說：“除了做好我們常規的角色以外，我們也扮演業務分析師的角色。但我贊同業務分析師帶給人們知識的渴求，并真地想關注這些人。”

　　出席會議的快餐食品生產商Utz Quality Foods Inc的首席信息官J. Ed Smith.可以證實識別和培育分析師人才的重要性。自1998年以來，Utz一直使用Information Builder的WebFocus BI平臺，并正在尋找跨公司部署它的方法。Smith帶來了一位服務臺技術人員和他一起參加會議以了解更多的關于BI的內容。該技術人員在分析方面非常有前途，并在一個分析Utz產品的利潤率的項目上嶄露頭角。

　　3、培養基于事實的文化。基于事實的決策文化愿意測試假設、接納透明化，并使用儀表盤引導組織。這些組織還招募其他分析領導人。最高層領導可以幫助決定何時承擔哪些分析項目，并對它們提供資金支持。Eckerson說，行政支持是至關重要的，因為最好的分析項目將會跨部門。

　　現狀核查：Eckerson告訴聽眾，如果您的企業領導不“向我出示數據”類型，想做“親自動手”實驗來鑒定，“你可能是不幸的。” Eckerson建議去其他地方或者等待。他說：“如果你的公司沒有分析的傾向，它可能會開始有問題，并且將引入新的領導班子。”

　　舉個例子：為了獲得對分析的支持，一位大型的網上辦公用品零售商的BI專家被要求去測試一個業務長期持有的試點：認為如果一個大的辦公用品商店（像Staples）位于和顧客的某個距離的范圍內，網上客戶將停止訂購或減少他們的訂單。事實上，該數據顯示，關鍵的因素不是地理位置，而是購買的頻率。在線％的保留率，而不受當地的商店數量的影響。Eckerson說，采購頻率是衡量顧客保留的關鍵指標，銷售主管將立即“獲得它”。

　　5、不要不知天高地厚。永遠不要表現出比你支持的主管更聰明，或者提議比該主管更聰明的數據模型。Eckerson說：“這是死亡之吻。”Eckerson在展示的很多會話中給出了這樣的警告。如果來自數據建模和統計分析的結果給了業務主管“直覺”，如上面的例子那樣，那就更好了。

　　Brady提出了一個假設：快速關聯很容易證明是錯誤——改變心態：汽車經銷商中40%有金色的頭發，而所有金發碧眼的經銷商都違約。她說：“我已經聽過說明那是事實的陳述。”她說，業務人員打交道的最后5個違約者的確可能有金發，但它并不能證明假設是正確的。“提取這樣數據并做一個關聯圖來表明金發和違約沒有關聯是很容易的。”