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一个成功的项目不仅仅涉及软件部署，使用软件分析数据。了解下面这些步骤可以帮助你为分析项目打下坚实基础。

越来越多的企业开始使用预测分析算法。描述性分析一般提供一种视角，让你了解已经发生了什么，而与之相比，预测分析则试图发现未来事件，例如，识别那些潜在的客户。

但为了充分利用预测模型，在使用先进的分析工具，建立新的或改进业务流程和其他企业变动之间，分析团队需要找到一个平衡点。简而言之，如果分析结果不能高效地对决策和企业行为产生积极的影响，那这个分析就是完全无意义的。

一个有效的预测分析程序需要生命周期中商业用户的参与和支持。考虑以下10个步骤，有助于发现促进分析活动成功的基本元素。

1. 找到一个带头人。

获得公司高层领导的支持，是很重要的，只有公司高管愿意在分析领域投资，才能确保预测分析过程和运营的顺利。例如，首席营销官可能是一个推动客户分析程序的不错候选人，因为CMO可以提供必要的资金，他还可以推动营销团队使用预测分析算法的结果，来规划营销和促销活动。

2. 了解公司的主要业务目标。

最好的预测模型都具备两个重要特点：业务预测准确性和相关性。数据科学家和分析师进行分析工作时，如果他们非常清楚组织的业务目标，专注于相应的建筑模型来满足这些业务目标，那么其分析结果的准确性和相关性往往很高。

3. 评估业务流程可能会受到何种影响。

预测模型帮助识别商业机会，但如果分析应用程序的结果没有被用来指导业务经理和其员工的行为，即使是最好分析也会变得毫无意义。 基于分析预测分析算法的结果来识别那些可以被改进的业务流程，随后取得部门主管的支持，促使员工把这些研究结果转化为行动。

4. 定义性能指标。

你的预测模型不应该仅仅影响业务流程的改变，他们也应该具备一个衡量其业务影响的指标。你应该制定一个计划来创建指标，可以用来量化模型的实际价值。

5. 拥有一个能干的团队。

分析团队应由具备各种技能的人员组成，这些人员一般包括统计师、数据科学家、数据分析师、工程师和业务分析师、数据变更管理专业人士等。

6. 定义模型的开发方法。

阻碍分析成功的原因之一是开发预测模型时所花费的时间超过了商业机会的窗口。一些企业采取敏捷开发技术加速模型创建过程，随后在部署后，迭代改进该模型。这种增量开发模式更适合开发预测模型，你不再担心无休止的交付延迟。

7. 确保正确的数据是可用的和可访问的。

大数据是一件好坏参半的事。虽然你的企业可能有能力收集和存储大量的数据，分析师仍然需要知道哪些数据是可用的，以及如何访问相关的数据。除了创建数据集的详细目录,，在数据目录保持足够的技术和业务元数据, 以确保特定的预测分析应用程序得到正确的数据。

8. 构建一个坚实的数据治理项目。

企业数据环境是不断变化的, 新的数据集不断被捕获，这些数据来自于内部和外部的数据源。实现数据治理实践，有助于将分析系统数据的质量和一致性保持在一个可接受的水平，与相关数据使用政策一起，防止不同的解释导致分析结果互相冲突。

9. 当情况有变时，要快速推倒重来。

建立分析模型并不困难，但并不是所有分析都能提供有用的信息。迅速建立失败的原则：如果一个预测模型对业务不产生任何有价值的东西，就立刻推倒重来。

10. 选择正确的工具。

市场预测分析工具的市场十分健全，它能为你提供开源和商业两种选择。寻找工具，提供一组核心功能来匹配您的应用程序需求。你要考虑因素包括特定预测分析算法的所需支持，与各种传统大数据平台的互操作性，是否能够处理结构化和非结构化数，,与数据可视化工具的集成以及用于演示的前端工具等。

熟悉了这十个步骤，并不意味着你就可以轻松构建一个成功的预测分析程序。但它们为分析程序获得持续支持提供了基础，有助于在业务价值基础上构建预测模型，吸引业务用户，管理变更，并让分析师获得高可用性和高置信度的数据。如果这些步骤被正确实施，它们将有助于为开发、测试和部署预测模型流程提供可重复的过程，这些模型能够让业务受益匪浅。