在客户要求越来越高、竞争对手越来越强大、适应能力越来越强的时代，越来越多的企业从依赖于提供过去数据快照的 BI 分析工具，过渡到了提供现在与未来数据准确视图的 BI 分析工具。预测性分析属于高级分析，是通过数学模型来预测未来事件。预测性分析的核心元素是预测变量，可通过衡量这一变量来预测未来行为。预测性分析对定价分析极为有益，在定价分析中，可以建立模型来成功预测客户愿意为商品和服务支付、并能在一段时间后带来最大收入的最佳价格。
但若要进行预测性分析，必须使用极为强大的 BI 基本结构才能处理海量数据、不断变化的商业用户数量以及查询密集型预测评分负载。
传统的企业数据仓库 (EDW) 在读取大型数据库表的每一行、每个字节并提供查询结果时，需占用大量 CPU 资源，还需要有占用空间的复杂索引和摘要表才能支持查询密集型负载，而且必须使用更多硬件和 DBA 资源才能对这些查询进行调优以实现最佳性能。为了解决这些问题并实现预测性分析，需使用具有体系结构、适于海量数据和复杂模型的分析服务器。
Sybase IQ 是市场领先的分析服务器，可使组织对海量数据进行深入分析，并允许需要答案的数百位用户实时访问。Sybase IQ 入选了 2011 Gartner 数据仓库数据库管理系统 (DBMS) 魔力四象限中的领导者象限，而且是当今位居前列的存储系统，在全球拥有 2,000 多名客户。
预测性分析具有极高价值，具体体现在：
Sybase IQ Analytics Server 具有关键的体系结构技术功能，因此是预测性分析环境的理想选择。其中包括：
| 支持海量数据 |
- 体系结构灵活，可实现数据、查询或用户的高度可伸缩性
- 使用完整数据集而不是较小的样本，从而确保预测性模型较高的准确性
- 设计上注重速度、灵活性、效率和易用性，扫清了从海量数据获取洞察力的障碍
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| 允许高速、实时、复杂查询 |
- 通过高级查询优化、分布式查询和数据库内分析支持复杂分析
- 可进行扩展以实现极其复杂的即席查询（支持几万名用户、海量数据和并行混合负载），而不降低数据装载和查询性能
- 自助分析可使企业用户迅速获得答案
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| 预测性评分/建模 |
- 数据库内分析选项提供内置有大量函数的库，包括数字、统计和预测性分析函数
- 允许分析人员和定量分析人员使用海量数据集来提高建模准确性
- 支持在企业范围内，对实时信用评分、库存管理、风险缓释、客户流失管理、舞弊监测和销售优化建立模型
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| 广泛的合作伙伴体系 |
- 使用所有领先的数据挖掘/预测性分析工具（包括 SAS、IBM SPSS、KXEN、Fuzzy Logix、Visual Numerics 和其它工具）执行分析
- 提供包含领先的分析和可视化工具并不断发展的合作伙伴体系
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| 性价比提高 |
- 通过数据库内分析和查询优化程序达到 10 到 1000 倍的性能
- 复杂的列式数据压缩算法可将存储需求从 30 降至 85%，大大节省相关物理存储的成本，并提供极高性价比
- 通过将列式数据结构、专利索引和分析服务器可扩展网格支持集于一身的独特体系结构，提供高质量的查询性能结果
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Sybase 提供的预测性分析产品包括：
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