预测分析很火爆，其优点也显而易见。谁不想拥有预知未来的能力呢？预测分析的确能给企业带来收益，但收益究竟有多大？而收益背后是怎样的成本支出？在万事都讲ROI（投资回报率）的时代，我们也该看看预测分析的ROI了。

预测模型在市场上很流行。企业，尤其是电商可以通过人们的线上数据做出预测，进行“个性化的推荐”。也许你已经发现，某天你在网上搜索“袜子”，之后你总能看到关于袜子的广告。这就是预测模型的应用。比之于之前无目的的广告投放，这种方法对企业和消费者来说都有益。不过预测分析有一个前提，就是行为即喜好。

在医疗行业，预测分析应用的也很广泛。人们可以利用预测分析预测很多东西，比如哪些出院的病人可能再次入院，哪些糖尿病患者没有使用推荐的保健方法。但鉴于医疗行业也是以盈利为目的的，它当然希望所有出院的病人都再次入院，所有糖尿病患者都没有使用推荐的保健方法。

这就涉及到预测分析的价值问题。早在18世纪，法国天文学家布瓦尔就成功地利用天王星运行轨道的变化预测出了海王星的存在。这一发现固然意义重大，但还仅限于科研领域。人类在等待着预测带来的实际效益。

1996年，前美联储主席格林斯潘就预测目前市场非理性的繁荣必然导致经济萧条。当时很多评论者认为，格林斯潘的言论只会加剧目前的非理性繁荣。2000年的股市下滑，格林斯潘所说的非理性繁荣是负有一定责任的。最后，格林斯潘的预测成了非理性的了。

纳特·西尔弗的名字为国人所知，大概是因为《信号与噪声》一书。但在美国，他在2012年就已经出尽了风头。还是纽约时报专栏作家的西尔弗预测出了美国大选的结果!但之后，他没有继续发展他的预测事业，而是进入ESPN电视网做了一名主编。他的预测没有产生更大的影响。

预测模型一般包括两个部分，即数据如何反映自身情况，数据如何辅助决策。但是，对数据的解读难免会有误读，而且对结果的预测还会改变事物的发展。

那么，这是不是说预测就没有价值了呢？已经开始预测分析的企业还能获得回报吗？

也许只有时间才能给出答案吧。不过，企业至少应该问自己这样的问题。而不是因为一项技术很热、很新就去采用。或许新的技术也能带来效益，但企业还需要考虑它的成本。只有认真了解技术的企业才能从技术中获取价值。