分析师和IT经理在Computerworld的BI上表示，通过对企业的运营和历史数据进行预测分析，企业可以获得显著的长期效益分析视角。

与传统的商业智能实践不同，预测分析侧重于帮助企业基于历史数据收集运营智能。

他们说，如果应用得当，预测分析可以使企业更快地发现和应对新的机会。

决策管理解决方案公司的首席执行官詹姆斯泰勒在他的主题演讲中说，当公司需要使用大量数据快速做出决策时，预测分析尤其有用。

泰勒说，预测分析实践可以帮助公司：在三个关键领域最大限度地降低风险、识别欺诈并寻求新的收入机会。

他说，例如，预测分析可以帮助企业微调其识别贷款和信贷发放等领域风险或保险索赔等领域欺诈的能力。

泰勒说，重要的是，企业可以通过将预测分析嵌入运营数据来更好地发现新的收入机会。例如，通过查看客户的历史购买模式，公司可以对可能引起客户共鸣的促销优惠和优惠券的类型做出合理的预测。

蓝十字和蓝盾系统(BCBS)是一个从预测和分析中获得可观利润的组织。作为一家为近三分之一美国人提供医疗保险的机构，蓝十字蓝盾系统多年来积累了大量与理赔相关的数据。

几年前，BCBS协会与蓝色品牌创建了一个名为蓝色健康智能(BHI)的单一数据库，以整合属于BCBS的39家公司维护的所有索赔信息。该数据库是世界上最大的未经确认的医疗保健数据存储库之一，其中包含超过1亿人的索赔信息。

BHI是一个独立的组织，提供一系列商业智能服务，为其成员提供更好的医疗服务，同时也改变了BCBS管理it成本的方式。

BHI总裁兼首席执行官斯瓦蒂艾博特(Swati Abbot)在一次演讲中表示，BCBS像其他医疗保险公司一样，需要控制成本上涨，这推动了这一努力。

雅培表示，很大一部分医疗费用都花在了慢性病患者的护理上。她说，事实上，前5%的医疗保健用户占医疗保健费用的55%以上。

她说，通过将预测分析技术应用于其庞大的索赔数据宝库，BCBS不仅在识别导致某些慢性病的风险因素方面做得越来越好，而且在识别患有此类疾病的高风险人群方面也做得越来越好。

雅培表示，“我们对参与健康计划的每个成员都有健康评分”，这代表了个人需要终身治疗慢性病的可能性。她说，BHI甚至开发了针对糖尿病等特定疾病的模块，可以根据以前的数据预测糖尿病的风险。

她说，我们的目标是利用这些数据，使医生能够为高风险患者提供更好、更有针对性的治疗，从而减少他们对昂贵的长期治疗的需求。艾伯特说，预测模型使BCBS能够转向一个更基于激励的医疗保健模式，在这种模式下，医生的表现将受到激励。

在线约会网站Match.com是另一家严重依赖预测分析来运营服务的公司。该公司收集和维护了大量信息，有些来自订户，有些来自监控他们在Match.com的互动。

match消费者洞察主管吉姆塔尔博特(Jim Talbott)表示，该公司面临的挑战是找到一种方法，根据每个用户的偏好提供可能的最佳匹配，从而增加每个用户的收入

他说，这项任务很复杂，因为用户可能会对潜在的合作伙伴提出一套具体的要求，但随后会与超出其特定偏好的人进行互动。

为了应对这一挑战，Match.com开发了一个预测模型，不仅根据人们陈述的偏好，还根据他们的网站行为和与他人的互动来匹配人们。

泰勒说，对预测建模感兴趣的公司在开始之前需要对自己的目标有一个清晰的概念。他说，他们需要知道他们的预测和分析将推动什么样的决策，并在此基础上反向工作。

他表示，为了开发一个好的预测模型，企业需要专注于为每个决策定义一套清晰的业务规则，然后专注于推动对最佳决策的分析。