為了更好地了解數據預測，還要對大數據預測的4個因素有所認識，大數據預測的4個因素的內容如圖所示。

1.數據質量

數據是預測分析的血液。數據的來源通常來自企業的內部和用戶交易中所產生的，除此了這些數據外我們還需要搜集一些其它的數據，如行業市場數據、社交網絡數據和其它對預測有幫助的數據。與其它應用技術不同的是，這些搜集而來的數據不一定都是“大數據”。數據中的變量能夠幫助我們有效的預測才是關鍵所在。總之，數據量越多，數據的質量越高，你預測的精準性就性越大。

2.數據分析師

數據分析師必須了解企業的目標和審視數據，并根據用戶和企業的業務預測未來的方向，例如如何增加銷售時的銷售額、保持企業生產線的正常運轉、防止庫存短缺等。數據分析師需要擁有計算機、統計學等多個領域的知識。看看2008年Netflix大獎那才是真正的科學。幸運的是，大多數企業的預測的分析要求沒有這么高。

3.預測分析軟件

數據分析師必須借助預測分析軟件來進行它們對于事物的預測和分析，預測分析軟件能夠在數據整合的過程中提供運算能力。IBMSPSS和SAS這兩個數據分析軟件是數據分析師最常用的。R項目是現在最常見的開源工具。如果海量的數據達到了“大數據”的程度，那么你或許還需要分析數據的平臺。

4.運營軟件

如果你在利用數據分析軟件的情況下找到了預測的規律，下一步就是將你對數據預測的規律植入到你的應用當中。你的預測分析軟件應該能夠主動的產生代碼，達到自動化預測的目的，在此之前要將預測規則的數據準備好，以便于預測規則能夠通過業務管理系統和復雜事件的處理平臺進行優化管理。

大數據預測是眾多數據分析人士的終極夢想，它們都想利用大數據的預測為企業做好業務決策，賣出更多的產品和服務，能夠讓公司在發展的同時避免災難的發生。

大數據的預測不僅要靠個人的分析能力和數據的質量，企業還要借助數據分析才能更精準的做好大數據的預測。