亿信华辰表示，大数据治理预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。企业借助可预测的数据模式，使用预测分析来了解其风险和机遇。
　　
　　预测分析也属于大数据和数据科学。如今，很多企业使用事务数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获得洞察力。企业可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。那么能从数据提取中得到什么?将会看到数据范围内的模式，并能够预测未来的事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。
　　预测分析在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等行业中最有用。根据Statista公司发布的一份调查报告，随着越来越多的企业将预测分析大数据技术用于各行业领域，预计到2022年，分析大数据市场有望实现110亿美元的收入。
　　通常情况下，有三种类型的预测分析业务可以应用于：
　　预测建模
　　描述性建模
　　决策建模
　　(1)预测建模
　　预测建模需要统计数据才能预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，可以借助预测建模来预测客户的行为和信用风险。
　　(2)描述性建模
　　描述性建模倾向于将客户划分为多个组来描述数据集中的某些关系。因此，将获得客户和产品之间不同关系的摘要，例如考虑年龄、地位、性别等产品偏好。
　　(3)决策建模
　　决策建模显示了决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。了解元素之间的关系可以潜在地预测未来结果，增加所需结果的可能性。