想象一下，如果我們開了一家零售店，數據能夠告訴我們明天將會來多少消費者、各種商品的銷量預計會是多少，我們是不是就可以從容地調整零售店的銷售策略，并最大化地控制庫存了？要知道，這些問題將對于零售店的利潤帶來直接的影響。

　　毫無疑問，預測分析的基礎是豐富、多維度且高質量的數據。在不同的場景中，需要搜集的數據都是不一樣的。例如，在零售場景中，這些數據可能包括不同產品/時間/地點的銷售額組成，消費者的年齡/性別/收入分層，甚至是消費者的表情、情緒等基于計算機視覺的深度數據，這些數據越多、準確性與即時性越高，那么就越有可能產生精準的預測結果。

　　而在網絡分析場景中，需要搜集的數據也遠不止簡單的頁面視圖跟蹤，還要確保盡可能多地記錄用戶行為的不同信號。這可能意味著用戶需要測量滾動行為、視頻消費、下載活動、購物或瀏覽活動、購物車進展等，有些數據需要工具的支撐，并需要得到用戶的授權。當然，這些數據越細致，可能支撐的洞察也就越深入。

　　需要注意的是，在搜集數據的過程中，一定要注意合規性的風險。GDPR以及網絡安全法都已經將數據安全保障作為一個必須要遵守的嚴格規范，因此，企業在搜集這些數據的過程中，要盡量避免額外、敏感數據的搜集，并最好能夠取得消費者的授權。此外，還需要注意這些數據在儲存、調用過程中的安全性。

　　說到數據處理，不可避免的會涉及到數據倉庫或是數據湖的使用，在之前的文章中，我們也提到了兩者應該如何構建，以及相關的問題，這里就不再贅述。我們需要注意的是，從數據搜集到數據處理的這個鏈路中，清除數據雜音、去掉重復或是錯誤數據對于降低數據體量，提升預測結果準確率有著至關重要的作用。

　　以零售店為例，這些數據應該確保用戶以近乎實時的方式了解庫存，包括庫存不足、商品擺放錯誤，以及貨品補充。無論是店員還是總部員工，均可輕松地在用戶友好型界面上對相關信息進行查看、管理和優先級劃分。訪問這種動態的真實數據還有助于進行戰略規劃，以提高銷量。它支持零售機構了解各項決策所帶來的影響，比如改變商店布局和客戶路徑、降低庫存商品價格，或使用數字標牌展示商店特制或通用的企業訊息宣傳標語等。

　　對于擁有大規模數據集的用戶來說，通過深度學習等技術來進行大數據應用是最佳的選擇。Hadoop 等大數據工具可用于并行處理大量信息，同時為用戶提供對底層集群資源的輕松透明管理，其往往支持圖形數據庫、傳輸分析、常規批處理、即席查詢和機器學習，可以通過數據建模來生成數據預測結果。

　　對于數據規模中等或較小的用戶來說，通過BI工具來進行預測分析是更優的選擇：雖然不少分析人員可以熟練地通過回歸分析等技能，來進行一些形式的預測分析，但是這對于時間、成本都將是一個考驗。而Data Analytics 數據分析平臺等BI工具提供了簡單、易使用的預測分析功能，讓這個過程變得更加輕松。