大數據另一核心就是預測，它能夠讓企業在預測中迎接現實。企業把數學運算應用到海量的數據中來，來預測未來可能發生的事情。

預測是大數據的力量的核心，已經被多次證明。微軟公司認為：“微軟生產的一款數據驅動軟件，能夠通過風扇、空調、電器、電燈等電器積累下來的海量數據，便可知道怎樣節省能源的浪費，就這個數據的搜集可以為世界節省43%的電能。”與此類似的事情，還有谷歌對于關鍵詞的搜索進行分析，它能夠比政府檢測部門提前兩周預測到流感的分布情況，提供預警服務。

大數據的出現，可以對數據進行分析獲得對商機、社會服務的預測，大數據從局限于學術圈子擴大到了商業機構和政府部門。大數據開啟了一個重大的時代轉型。就像是望遠鏡讓我們看到了宇宙的廣闊，顯微鏡讓我們看到了看不見的東西一樣，大數據正在改變我們的生活方式和對世界的了解，成為了眾多發明和服務不可缺少的工具，而大數據對于世界更多的改變還沒有到來。維克托·邁爾-舍恩伯格曾說，利用大數據預測商機，將成為行業人士爭相追捧的焦點。

如今各界對于大數據都是格外的關注。首要原因在于，大數據的預測在在一般情況下預測很準，可以給很多人帶來利益。比如股民們可以利用大數據預測股票走勢，如果大數據可以預測到股票的趨勢，會贏得大部分股民對于大數據的關注。在世界杯期間，如果大數據可以根據比賽的記錄球員群的信心預測比賽的輸贏，那么也會贏得球迷們的關注。在以后的的奧運會或是世界杯上，大數據也會扮演重要角色。

從以上的幾個案例來看，很多人對大數據預測有了一定的了解，不過還值得大家思考的是如何提升大數據預測的精準率呢？

一方面，大數據應用的范圍和領域越來越廣，但是有的領域不存在大數據，也就是說，大數據還沒有覆蓋到有些領域中去，在這種情況下，大數據的預測就有可能會出現預測不準的情況。

另一方面，要想利用大數據預測必須建立好數據模型，在2015年的世界杯期間，百度、谷歌、微軟等互聯網巨頭對64場比賽的勝負結果以及冠軍全部進行了預測。無論是決賽還是淘汰賽，百度的預測都非常精準高達100%，甚至比微軟和谷歌的精準度還要高出很多。其中預測精準度的原因就是它們采用了不同的數據模型，才導致了預測結果相差甚遠。

要想建立數據模型應用到預測當中去，我們應當怎么做才能從中獲取收益？

有人將自己的積蓄都花費在股市交易預測系統上，但結果是一無所有。利用大數據去預測就意味著要依據預測結果去行動，要在預測和實踐中學到東西并尊重數據所揭示的規律。要想利用大數據做到精準的預測必須做到這一點，否則，它們只能失敗。