曹宇钦展示了2012年的一项基于中国241个IT公司的技术决策者的跟踪调查报告，在被问到在未来12个月内，会优先考虑哪些技术措施时，使用改进的数据分析，以提高业务决策当选为第三名，在高优先级的投票中，投票比率获得37%。

　　可见数据分析以绝对的优势，在CIO们的议程中纳入了重中之重。通过Forrester对大数据的定义：利用科技工艺和技术驱动大规模数据的处理与分析，会更清楚大数据与数据分析之间的千丝万缕关系，无疑证明了大数据成为企业“四大金刚”之一的原因所在。

　　同时，曹宇钦表示大数据对于企业来说具有一定的普适性，应用范围广泛，在垂直行业应用中，可用于金融服务欺诈检测和预防、反洗钱、风险管理;在电信与互联网服务中，可用于CDR分析、反诈骗、地理空间分析;在政府、制造业、医疗和能源与公共事业中，也都有应用价值所在。

　　而在水平业务应用中，包括社交媒体分析、社交CRM、情感分析、点击流分析、优化营销活动、客户体验优化和客户流失减缓等活动中，大数据的的分析结果，无疑会更好地利于企业决策。

　　相信这就是大数据预测分析的闪光点，Forrester将大数据分析预测解决方案定义为通过分析大数据、让企业发现，评估，优化和部署预测模型，并最终提高业务绩效或减轻风险的软件/硬件解决方案，也就是曹宇钦分析师提出的大数据预测分析需要遵循的六个循环步骤。

　　大数据分析预测需要遵循的六个循环步骤：准备数据、建立模型、评估、部署、监控、理解数据

　　在目前存在的纷繁多样的大数据预测分析方案中，大致可以整理归类为四种，一是垂直或者水平的解决方案，多见于以客户为中心，基于云计算的电子商务解决方案，例如Amazon;一个是嵌入式解决方案，例如BI BPM平台;再者就是数据库分析，多是一些耳熟能详的大数据技术，如RDBMS、NoSQL、Hadoop等;第四个就是独立咨询公司提供的预测分析方案，例如Opera Solution。