一個成功的項目不僅僅涉及軟件部署，使用軟件分析數據。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，讓你了解已經發生了什么，而與之相比，預測分析則試圖發現未來事件，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，建立新的或改進業務流程和其他企業變動之間，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行為產生積極的影響，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用戶的參與和支持。考慮以下10個步驟，有助于發現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，來規劃營銷和促銷活動。

2. 了解公司的主要業務目標。

 最好的預測模型都具備兩個重要特點：業務預測準確性和相關性。數據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務目標，專注于相應的建筑模型來滿足這些業務目標，那么其分析結果的準確性和相關性往往很高。

3. 評估業務流程可能會受到何種影響。

預測模型幫助識別商業機會，但如果分析應用程序的結果沒有被用來指導業務經理和其員工的行為，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務流程的改變，他們也應該具備一個衡量其業務影響的指標。你應該制定一個計劃來創建指標，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計師、數據科學家、數據分析師、工程師和業務分析師、數據變更管理專業人士等。

6. 定義模型的開發方法。

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

7. 確保正確的數據是可用的和可訪問的。

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

8. 構建一個堅實的數據治理項目。

企業數據環境是不斷變化的, 新的數據集不斷被捕獲，這些數據來自于內部和外部的數據源。實現數據治理實踐，有助于將分析系統數據的質量和一致性保持在一個可接受的水平，與相關數據使用政策一起，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務不產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，與各種傳統大數據平臺的互操作性，是否能夠處理結構化和非結構化數，,與數據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。但它們為分析程序獲得持續支持提供了基礎，有助于在業務價值基礎上構建預測模型，吸引業務用戶，管理變更，并讓分析師獲得高可用性和高置信度的數據。如果這些步驟被正確實施，它們將有助于為開發、測試和部署預測模型流程提供可重復的過程，這些模型能夠讓業務受益匪淺。