市场研究表明，到2020年，分析将推动多种来源的数据采用。供应商将需要授权融合了业务和IT技能的跨职能团队，以为客户提供服务并分析客户数据，以创建更精细的客户群并个性化客户体验。
该活动着重指出，使用分析来预测和定制客户购买体验将为那些碰到最甜蜜点的公司提供巨大的市场优势。
在鑫北斗，我们还开始利用分析来更好地为客户提供服务并帮助优化他们的业务。我们需要利用商业智能在数据加载的社会中开采黄金，并利用客户的行为模式，环境影响和趋势来预测未来的行为。这包括我们如何使用历史数据来优化库存和存储并提高利润率。
企业正在考虑使用借助机器学习辅助的预测分析来预测供需。他们还拥有大量库存，但常常要确保在正确的时间将其放置在正确的位置。利用过去的降雨信息和来自不同地理位置的当前天气状况，他们将能够预测哪个位置将需要提前库存，从而降低库存成本并提高服务水平。
预测分析可以从企业和机器中获取历史ERP数据（最近称为IT术语，意思是将其拼接在一起），再与外部数据（如兰德/人民币汇率的过去表现和运输成本）一起提前预测零件成本。
此外，可以通过识别和比较购买行为来对分析进行编码，以监控和鼓励汽车零件的向上销售和交叉销售。例如，本周内最畅销和最抢手的零件是什么？如果客户购买该零件，他们还将购买哪些相关零件？预测和监视这些购买行为会给企业带来竞争优势。
但这仅仅是开始，因为我们为了所有客户的利益而接受预测分析。因此，对于想要保持竞争力的公司而言，使用预测分析不是“如果”的问题，而是“何时”和“很快”的问题。在我们采用ERP的分析过程继续进行时，请留意这个空间。
客服毛燕