眾所周知，拜物聯網開啟萬物皆有「料」之賜，這些料是大量的數據資料，提供許多重要的洞察供分享，其中，多數認為預測性分析將會是大數據最重要的一個應用領域。不過大數據分析能預測結果未來可能會隨著市場競爭讓各家廠商的差異化越來越小，物聯網技術平台提供廠商PTC則將目光放在預測之後的下一步，提供使用者「處方」選擇反而更具有價值，同時這也是市場目前較少出現的服務之一。

預測性分析被認為是大數據最重要的一個應用領域，如何做出差異化成為市場競爭的關鍵之一。

預測結果的這項能力的確可產生驚人的價值，尤其在需要確保產品性能和防範產品故障或當機的情況下更為有用。特別在工業製造端，非常講究穩定性，單一機器設備只要稍有異常，有可能連帶影響整間工廠運作，半點也馬虎不得。

看準這樣的需求，現在業界有涉及大數據分析服務的廠商，都在強調預測結果的重要性，並不斷提升其數據分析技術的高度準確性，不可否認的，前端硬體採集的數據資料越多，更有助於分析結果，也能讓預測更加精準，但這似乎也不足為奇。

PTC認為，企業現階段可能會面臨一個問題，我能拿大數據分析反饋回來的預測結果做什麼？對於企業老闆而言，不只是想知道結果會如何，更重要是如何根據未來結果預測，找出適合的應對之法才能有效進行管理，而現在這個應對之法同樣也能由大數據分析平台提供，讓一整個管理流程更加流暢完整。

PTC資深協理汪崇真表示，PTC的ThingWorx Analytics強調的是Prescriptive，打個比方，也就是PTC將它定義成「開處方」的概念，就像是醫生告訴你未來幾天可能會感冒，但是你看醫生的目的，應該不只是想透過醫生得知自己的生理狀況，更是希望醫生為你開立能預防或治癒疾病的處方，吃藥、打針還是多休息。這樣的概念套用到大數據分析也是相同道理，預測結果只是第一步，下一步該怎麼因應透過數據分析也能實現。

PTC的大數據分析可以做到預測之外，再進一步根據預測結果給予適合的解決路徑提供使用者自行選擇，體現人性化的功能服務，汪崇真進一步表示，這樣的數據分析服務目前在業界仍算少見。大數據分析是一塊具備龐大商業價值的領域，但同時也具有不小的複雜性，談到大數據人人都想分一杯羹，但要真的做好、做出差異化並非想像中那麼容易。