Beslutsfattandet är en process som är central i alla företag. För att effektivisera och hantera de enorma datamängder som samlas in hos företag har arbetet med prediktiva modeller och prediktiv analys ökat lavinartat de senaste åren. Genom en gedigen datainsamling av både öppna och historiska data från olika tekniker exempelvis Internet of Things (IoT) -sensorer kan företag skapa en automatiserad prediktiv modell. Den prediktiva modellen hjälper sedan företaget att förutse mönster och sannolikheter som den mänskliga motsvarigheten eller vanlig statistik modellering inte hade klarat av på samma sätt.

Syftet med denna explorativa kandidatuppsats i informatik är att beskriva och analysera företags datainsamlingsprocess, användningsprocess samt vilka affärsmässiga effekter företagen får med arbetssättet prediktiv analys och prediktiva modeller som ligger till grund för bättre beslutsfattande. För att besvara syftet har författaren valt att genomföra en kvalitativ studie där den empiriska insamlingen genomfördes genom semi-strukturerade intervjuer. Vidare kopplads den empiriska insamlingen med tidigare forskning där analysmodellen står för strukturen. Intervjuerna har genomförts med personer på tre olika företag som besitter hög kunskap inom området.

Resultatet av studien visar på att datainsamlingsprocessen ligger till grund för att arbetet med prediktiva modeller och prediktiv analys ska ge bättre beslutsfattande. För att effektivisera arbetet på bästa sätt så måste de data som samlas in hålla en hög grad av kvalité. När företag arbetar med prediktioner är inte alltid alla de data som samlas in intressanta för att slutföra uppgiften. Detta innebär att företaget måste rengöra de data som samlas in. Studien har kommit fram till att konsekvent data är nyckeln till att hålla kvalitén hög. För att kunna utföra användningen av prediktiva modeller och prediktiv analys måste det existera kunddata i olika former exempelvis historiska och öppna data. Slutligen uppstår det vid ett lyckat arbete olika affärsmässiga effekter hos företagen i form av ökad produktivitet och ökad kundnöjdhet.