歴史的に、予測分析ツールを使用すること、およびその結果を理解することには、高度なスキルが必要であった。しかし、最新の予測分析ツールはIT専門家だけのものではなくなった。予測分析を意思決定プロセスに採用し、業務に統合する組織が増えるにつれ、情報の主な消費者はビジネスユーザーへと市場がシフトしている。ビジネスユーザーは、自分で使えるツールを求めている。ベンダーは、数学的な複雑さを取り除き、ユーザーフレンドリーなグラフィックインターフェースを提供したり、利用可能なデータの種類を認識して適切な予測モデルを提案できるショートカット(近道)を構築する新しいソフトウェアを開発することで対応している。予測分析ツールは、データの問題を適切に提示して分解できるほど洗練されているので、データに精通した情報活用者はデータを分析して意味のある有用な結果を取得できる。たとえば、最新のツールでは、考えられる結果の可能性を示すシンプルなチャート、グラフ、スコアを使って所見を提示する。市場には、予測分析の実行に役立つツールが多数ある。これらのツールは、ユーザーの高度な知識をほとんど必要としないものから、専門家向けに設計されたものまでさまざまである。これらのツールの違いは、多くの場合、カスタマイズのレベルと、許容されるデータ量の大きさにある。批判.ハーバード大学の教授で、定量的社会科学研究所所長の氏をはじめ、コンピュータやアルゴリズムが未来を予測する能力には懐疑的な意見が多い。人は無数の方法で環境から影響を受けている。人々が次に何をするかを完全に予測するには、影響力のあるすべての変数を知り、正確に測定する必要がある。「人々の環境は、彼ら自身よりもさらに急速に変化する。天候から母親との関係まで、すべてが人の考え方や行動を変える可能性がある。これらの変数はすべて予測できない。それらが人にどのような影響を与えるかは、さらに予測不可能である。明日全く同じ状況に置かれた場合、彼らは全く異なる決断を下すかもしれない。これは、統計的予測が無菌の実験室条件でのみ有効であることを意味し、突然、以前のようには役に立たなくなってしまうことを意味している。」五十口径三年式十四糎砲アシュリー・グラハム(モデル)若い頃.キャリア.私生活.横浜地方気象台歴史.建築.業務と観測設備.