還認為海量資料分析離你很遙遠嗎？其實他就正發生在你我的生活中。北京，一個繁華又蓬勃發展的城市，擁有兩千多萬人口，卻發生「出租車司機認為拉活難，乘客抱怨打車難」的供需失衡現象。試想，是哪個環節出了問題？
答案就是：嚴重的堵車問題。為協助改善北京市交通，IBM透過蒐集大量數據包括司機作息、耗油量、載客里程、行駛等候時間、乘客上下車位置等，進行科學化的預測和分析，運用3A5步法：掌握資訊(Align)、洞察與分析(Anticipate)、採取行動(Act)、轉型與學習(Transform & Learn)，提出目前造成營運成本過高的問題及其建議的改善方式，並藉由試驗、溝通與回饋的過程提升成效，有效提升出租車行業的營運效益。
預測性分析技術可應用在不同產業，協助企業精準洞察消費者行為並進一步了解現象背後的原因，有效提升產品服務價值與營運收入，並降低花費成本；提升員工生產力與忠誠度，提升幸福指數。以航空業為例，日本航空運用IBM SPSS與Cognos商業智慧軟體進行預測性分析，篩選出每年搭乘國內線超過30次的旅客，針對其飛行歷史紀錄加以研究並發現，回程次數比去程次數來得少。此時，可再次利用分析軟體找出重要影響變數，並發掘出適當的方式以提升消費者使用體驗與黏著度。
再以零售業為例，淘寶網為目前中國最大的個人線上交易平台，累積完整的客戶行為及屬性資訊。透過預測性分析，IBM透過對不同類別賣家進行差異化服務及管理，以及針對買家進行特徵與偏好分群，設計適當的行銷策略催生交易；協助將客戶洞察轉化為執行決策之資訊，並帶動交易量與消費體驗的提升。
在7/30 (二) IBM舉辦的《2013 IBM企業智慧解決方案大展》中，顧問專家與來自各行各業的企業決策者們進行深刻的對話、交流與討論。
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